Redis缓存满了别大意，过载风险真不小，得赶紧想办法缓解

“Redis缓存满了别大意，过载风险真不小,得赶紧想办法缓解”

（根据微信公众号“运维漫谈”和“高可用架构”的相关文章综合整理）

Redis这个东西，现在做互联网的几乎都在用，大家都拿它当个宝，因为它读写速度飞快，能极大地减轻后端数据库的压力，很多人可能只看到了它带来的好处，却忽略了一个关键问题：Redis的缓存空间不是无限的，它是有大小限制的，一旦你把Redis的内存用满了，那可就不是简单的“速度变慢”的问题了，会引发一连串的麻烦,甚至可能导致整个服务雪崩。

最直接的风险就是Redis自己会“罢工”，当内存满了，新的数据写不进去，这还不是最可怕的，最可怕的是，如果Redis配置了数据持久化（就是把内存里的数据写到硬盘上做备份），在内存满的情况下，它可能连持久化操作都做不了，为啥呢？因为持久化过程中，尤其是生成快照的时候，Redis可能需要 fork 出一个子进程，这个操作本身就需要额外消耗一部分内存，如果此时内存已经见底了，fork 操作就会失败，导致持久化中断，数据丢失的风险就大大增加了，这就好比一个仓库已经堆满了货物,连进去盘点一下的落脚地都没有了。

缓存满了之后，Redis会根据你预设的淘汰策略（eviction policy）来清理掉一些旧数据，给新数据腾地方，常见的策略比如LRU（最近最少使用）、LFU（最不经常使用）或者随机淘汰等，这个行为本身是Redis的自我保护机制，但处理不好就会变成灾难的导火索，想象一下，如果你的应用严重依赖缓存，突然间，Redis开始大量地淘汰缓存键，那么后续大量的用户请求就无法从缓存中获取数据了，这些请求会像潮水一样直接涌向后端的数据库，数据库本来在缓存的保护下过着清闲日子，突然面对如此巨大的查询压力，很可能会因为不堪重负而响应变慢甚至直接宕机，数据库一挂，整个应用程序也就跟着瘫痪了，这就是典型的“缓存击穿”引发的“雪崩效应”。（此场景描述参考了“高可用架构”中关于缓存失效链路的分析）

即使你的数据库足够坚挺，扛住了这波冲击，应用程序的响应速度也会断崖式下跌，用户会发现页面加载奇慢无比，操作频繁转圈，体验非常糟糕，这直接影响到产品的口碑和用户的留存，从运维的角度看，Redis实例在内存压力巨大的情况下，其本身的响应延迟（latency）也会急剧升高，因为它需要花费更多的CPU资源去计算该淘汰哪些数据,这会进一步加剧服务的不可用性。

看到这里，你肯定想问，如果真的遇到了Redis缓存满了的情况，或者为了预防这种情况，我们“得赶紧想办法缓解”，具体该怎么做呢？根据“运维漫谈”等技术社区的经验分享,可以从以下几个方面入手：

第一，事前预防是关键，要做好容量规划和监控，你不能等到报警响了才发现内存满了，必须提前根据业务的数据量和增长趋势，给Redis分配一个合理的内存大小，并留出一定的缓冲空间，建立完善的监控告警体系，当内存使用率达到某个阈值（比如80%）时，就要触发告警，让运维或开发人员有时间提前干预，而不是等到100%了才手忙脚乱。

第二，设置合理的缓存淘汰策略，这是最重要的配置之一，你需要根据业务特点来选择，如果你的数据重要性都差不多，允许丢失部分数据，那么可以设置为allkeys-lru，在所有键中淘汰最近最少使用的，如果你的业务数据有冷热之分，希望尽可能保留热点数据，那么volatile-lru（只在设置了过期时间的键中淘汰）可能更合适，绝对要避免使用noeviction策略（当内存不足时，新写入操作会报错），除非你的业务场景绝对不允许丢失任何缓存数据,但这通常风险极高。

第三，对缓存数据进行优化，很多时候，内存被快速打满，是因为缓存了太多价值不高或者过大的数据，要定期检查和优化：是不是把一些不常访问的“冷数据”也塞进了缓存？是不是有些缓存对象的体积过大，可以考虑进行压缩或者拆分？是不是有些数据的过期时间设置得不合理，导致它们长期占据空间？清理掉这些“缓存垃圾”,能有效释放空间。

第四，考虑架构上的扩展方案，如果业务数据量持续增长，单机Redis的内存终究会遇到瓶颈，这时候就要考虑采用分布式方案，比如Redis集群（Redis Cluster），通过将数据分片（sharding）存储到多个Redis节点上，可以突破单机内存的限制，实现水平扩展，这虽然增加了架构的复杂性,但却是应对大数据量的根本解决办法。

第五，应用程序层面也要有降级策略，俗话说“不怕一万，就怕万一”，即使做了万全准备，也要设想万一缓存完全失效的情况，应用程序应该具备一定的韧性，比如在发现从缓存取不到数据、直接查询数据库又特别慢的时候，可以返回一些默认值、友好提示，或者启用本地的静态缓存，避免所有请求都堵死在数据库上,给修复问题争取时间。

Redis缓存满了绝对不是一个可以掉以轻心的小问题，它就像一个水位警报，提醒你系统的某个环节已经达到了临界点，如果不及时处理，很可能由小问题引发大故障，我们必须重视起来，通过监控、配置优化、数据清理和架构升级等组合拳，才能让Redis这个性能加速器稳定、高效地为我们服务,而不是变成一个随时可能引爆的炸弹。