Redis那些难题怎么破，答案其实就在这里等你发现

（引用来源：部分观点和案例参考了《Redis实战》以及Redis官方文档中的常见问题排查章节）

Redis这个家伙，速度快得像闪电，用起来也简单，很多人都喜欢它，但俗话说得好，“常在河边走，哪有不湿鞋”，用久了总会碰到一些让人头疼的难题，别担心，这些问题其实都有解决的门道,答案就藏在一些容易被忽略的细节里。

数据突然不见了，好像从来没存过一样

你是不是遇到过这种情况：刚刚明明用SET命令存进去一个数据，下一秒用GET去取，结果返回一个nil，空空如也，心里咯噔一下,难道Redis坏了？

这十有八九是过期时间（TTL）在作怪，Redis有个非常“敬业”的特性，就是一旦给数据设置了过期时间，时间一到，它就会悄无声息地把数据删除，绝不拖延，你可能在设置的时候不小心加了个很小的过期时间，比如误操作写成了SET key value 1（1秒后过期）,或者代码里的过期时间计算逻辑有误。

怎么破？ 别慌，立刻用TTL key命令查一下这个键还剩下多少秒寿命，如果返回的是-2，那就说明这个键已经不存在了，证实了被过期删除的猜测，如果返回一个正数，那可能是其他问题，每次设置带过期时间的键时，心里要有数,最好在代码里对过期时间做个清晰的标注和校验。

内存占用越来越高，眼看就要撑爆了

Redis是把所有数据都放在内存里的，所以内存是它的命根子，随着业务增长，数据量越来越大，内存使用率噌噌往上涨，报警短信一条接一条,这场景想想都让人焦虑。

解决这个问题，不能光想着加内存（虽然简单粗暴但成本高），得学会“精打细算”。怎么破？ 关键在于分析内存都花在哪儿了，使用INFO memory命令可以看个大概，但更精细的做法是使用redis-cli --bigkeys命令（或者更高级的内存分析工具），它能帮你找出哪些键占用了最大的内存空间，是不是某个业务的键忘了设置过期时间，变成了“永生”的僵尸数据？是不是存储了太多很少访问的“冷数据”？

找到元凶后，对策就清晰了：1）给该设置过期时间的数据补上TTL；2）对于存储大对象（比如很大的JSON或XML文本），考虑是否可以进行拆分，或者改用更节省内存的数据结构，例如用多个Hash字段代替一个巨大的String；3）如果数据有冷热之分，可以考虑使用Redis的淘汰策略（maxmemory-policy），当内存不足时，自动淘汰掉最近最少使用的数据（LRU）,给新数据腾地方。

CPU使用率飙升，服务响应变慢，像陷入了泥潭

Redis本是速度的代名词，如果它变慢了，那感觉就像超级跑车开进了拥堵的市区，表现就是命令执行延迟变高，客户端请求排队,严重时甚至会超时。

导致CPU高的原因有很多。怎么破？ 首先要排查的是“慢查询”，使用SLOWLOG GET命令，看看最近有没有执行时间特别长的命令，是不是有人对一个大集合执行了KEYS *操作？（这个命令会遍历所有键，在生产环境是致命的！）应该用SCAN命令代替，是不是对巨大的Hash或Sorted Set进行了复杂的聚合操作？

检查一下持久化操作（RDB快照或AOF日志）是否正在执行，生成RDB快照时，Redis会fork一个子进程，如果内存数据量非常大，fork操作本身可能会造成短暂的延迟，AOF的日志写入策略如果设置为always（每个写命令都刷盘），虽然数据最安全，但对磁盘IO压力很大，也可能拖慢整体性能，可以根据业务对数据安全性的要求，调整为everysec（每秒刷盘）模式,在性能和安全之间取得平衡。

缓存和数据库的数据不一致了

这是使用缓存时一个经典难题，应用先更新了数据库，然后打算删除Redis里的缓存数据，但这一步删除操作失败了，这样一来，下次读取时,从Redis里拿到的就是过时的旧数据。

怎么破？ 要完全保证强一致性非常复杂，但在大多数场景下，我们可以追求最终一致性，一个常用且简单的策略是“先更新数据库，再删除缓存”（Cache-Aside Pattern），即使删除缓存这一步失败了，我们也可以设置一个较短的自然过期时间，让数据最终通过过期机制来更新，或者，可以设计一个重试机制，比如将删除失败的键记录到消息队列里，然后由后台任务不断重试删除,直到成功。

突然宕机，重启后数据全没了

如果你没有配置任何持久化机制，那么Redis一旦重启，内存里的所有数据就会烟消云散,这对于重要业务来说是灾难性的。

怎么破？ 答案就是必须开启持久化，Redis提供了两种主要方式：RDB和AOF，RDB像是给数据拍一张快照，恢复速度快，但可能会丢失最后一次快照之后的数据，AOF像是写日记，记录下每一个写命令，数据安全性高，最多丢失一秒的数据，但恢复速度慢，日志文件也更大，生产环境会建议同时开启两者（AOF优先），用AOF来保证数据安全，用RDB来做冷备份和快速恢复，一定要定期检查备份文件是否成功生成，并把它安全地拷贝到别的机器上,否则备份就等于形同虚设。

你看，这些难题虽然棘手，但只要我们耐心地、像侦探一样去排查（使用Redis提供的各种信息查询命令），找到问题的根源，就能找到对应的破解之法，最重要的是，在设计和使用的初期就考虑到这些潜在的风险，做好预防,这样才能让Redis真正成为我们手中稳定可靠的利器。