Redis那些复杂又细节的东西，咱们这次再来一次更深层次的探讨和分析

AOF重写背后的“数据陷阱”

我们都知道Redis有RDB和AOF两种持久化方式，AOF是通过记录每一个写命令来保证数据安全，但文件会越来越大，所以Redis提供了AOF重写机制，也就是把当前数据库的状态，用最小化的命令序列重新写到一个新的AOF文件中,然后替换掉旧的。

听起来很美，但问题就出在这个“重写”过程中，根据Redis官方文档的描述，AOF重写是由父进程fork出一个子进程来完成的，子进程会拥有父进程内存数据的一个快照，子进程开始遍历内存,将数据写入新的AOF文件。

关键细节来了： 在子进程进行重写的这段时间里（如果数据量很大，这个过程可能会很长），主进程（父进程）依然在接受客户端的写请求，这些新的写命令除了会写入原来的AOF缓冲区，还会被写入一个叫做“AOF重写缓冲区”的地方，当子进程完成重写后，父进程会把这个重写缓冲区里的命令追加到新的AOF文件中,然后再原子性地切换文件。

这会导致什么潜在问题？

1. 最后追加阶段的主进程阻塞： 在将重写缓冲区的内容写入新AOF文件时，主进程是会被阻塞的，如果这个缓冲区的内容非常多，那么阻塞的时间就会变长,可能导致服务短暂不可用。
2. 内存压力倍增： fork子进程的那一刻，虽然子进程不会完全复制父进程的内存（采用写时复制机制），但如果父进程有大量数据被修改，内核就需要为子进程复制这些内存页，导致内存消耗瞬间增加，如果你的机器内存刚好比较紧张，这个操作可能触发OOM（内存溢出），直接被系统杀掉,灾难就发生了。
3. 数据不一致的极端情况： 这是一个更隐蔽的问题，假设你在重写过程中，使用了一个过期键，这个键在子进程的快照里是存在的，但就在重写完成前，这个键因为过期被主进程删除了，新生成的AOF文件里会包含一个本应过期的键，虽然这个键在Redis重新加载AOF后，会被惰性删除或定期删除机制清理掉，但在某个极短的时间窗口内，数据状态是“不干净”的。

主从复制与脑裂：网络抖动引发的“双主”灾难

主从复制是Redis高可用的基础，但它的机制里也埋着大雷，这就是“脑裂”问题。

想象一个场景：主节点（Master）和从节点（Slave）之间的网络突然出现严重延迟甚至短暂中断，但主节点和客户端之间的网络是好的，哨兵（Sentinel）集群检测到主节点失联，经过投票,它会将一个从节点提升为新的主节点。

但旧的主节点并没有宕机！ 它只是因为网络分区，成了一个“孤岛”，它依然认为自己是主节点，并且还能接受客户端的写请求，系统中同时存在了两个都可以写入的“主节点”。

当网络恢复后，哨兵会让旧主节点降级为从节点，并去同步新主节点的数据。最要命的一步来了： 这个旧主节点会清空自己的全部数据，然后从新主节点做全量同步，这意味着，在网络分区期间，所有写入旧主节点的数据，将全部丢失，且不可恢复。

如何缓解？ Redis提供了一些配置参数，min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag，你可以设置主节点至少需要有多少个从节点连接，并且延迟不能超过多少秒，否则主节点就停止接受写请求，这样，一旦发生网络分区，旧主节点发现健康的从节点数量不足，就会自动变成“只读”状态，从而避免了数据丢失,但这本质上是以牺牲可用性来换取一致性。

内存管理：当删除一个超大Hash键时，服务为什么会卡住？

Redis是单线程处理命令的，这意味着所有命令都是排队执行的，当你使用 DEL 命令删除一个普通的键时,速度很快。

但如果你要删除的是一个包含几百万个字段的Hash键，或者一个非常长的List键，问题就来了，释放大量内存是一个比较耗时的操作，这个操作会一直占用着Redis的主线程，在这几百毫秒甚至几秒的时间里，Redis无法处理任何其他命令，所有请求都会被阻塞,看起来就是服务卡住了。

解决方案是使用异步删除。 Redis从4.0版本开始提供了 UNLINK 命令，它和 DEL 的区别在于，UNLINK 会在后台异步地回收内存，对于大键，一定要优先使用 UNLINK，同样，对于清空数据库，使用 FLUSHDB ASYNC 和 FLUSHALL ASYNC 也能避免服务卡顿。

CPU瓶颈：看似内存数据库，实则可能卡在CPU上

很多人认为Redis的瓶颈只在内存大小和网络带宽，但在一些极端场景下，CPU也会成为瓶颈，单线程的Redis无法利用多核优势，所以一个Redis实例的CPU使用率最高就是100%（一颗核心）。

什么操作会疯狂消耗CPU？

• 复杂度过高的命令： KEYS *（绝对禁止在生产环境使用），或者对一个大集合进行 SINTER/SUNION 等求交集、并集的操作。
• 持久化的fork操作： 前面提到，fork本身虽然不阻塞主线程,但fork这个系统调用本身在数据量大时是比较耗CPU的。
• 大量的连接和频繁的短命令： 虽然每个命令简单，但每秒几十万的QPS意味着线程需要不停地进行网络IO、解析命令、查找数据，上下文切换非常频繁,CPU负载也会很高。

应对方法就是做好监控，避免使用慢查询命令,以及通过集群模式将压力分摊到多个Redis实例上。

Redis的深度在于，它的简单模型背后，隐藏着与操作系统（fork、内存）、网络（脑裂）、以及自身实现（单线程、持久化）紧密相关的复杂行为，不理解这些,就很难驾驭一个在生产环境中承担重要职责的Redis。