Redis队列突然崩溃那会儿咋整，聊聊雪崩问题和应对办法

这事儿得从根儿上说,Redis队列，你可以把它想象成一个超级快的临时任务中转站，比如双十一的时候，成千上万的人下单，服务器一下子处理不过来，就把这些下单任务先扔到Redis这个队列里，然后后台慢慢一个一个拿出来处理，这样前端用户感觉很快，不会卡住，但万一，我是说万一，这个中转站自己突然“轰”一下瘫了，那可就出大事了，这就好比一个快递公司的分拣中心突然停电了，所有包裹都卡在那儿，送不出去，新的包裹也进不来，整个业务就停摆了。

这种情况,就是典型的“雪崩”要来的前兆，雪崩这个词儿很形象，不是说Redis崩溃本身是雪崩，而是它可能引发一连串更可怕的连锁反应，像雪山崩塌一样，把整个系统都拖垮，具体是怎么个垮法呢？

最直接的问题,任务积压，Redis队列一挂，那些本来应该被队列消化的任务，比如下单、支付、发短信通知，全堵在应用服务器里了，应用服务器自己是存不住这么多任务的，它可能因为内存爆满而先挂掉，或者变得极慢，导致用户界面直接报错或者白屏。

更可怕的是数据库被打垮，这是雪崩的核心环节，很多任务最终都是要读写数据库的，平时有队列在，像一道闸门，控制着访问数据库的流量，匀速进行，现在队列没了，闸门消失了，如果这时候运维人员心急火燎地重启了Redis，你猜会发生什么？堵了半天的那些任务，会像洪水决堤一样，“哗”地一下全部涌向数据库，数据库哪见过这阵仗，瞬间连接数爆表，CPU跑满，直接就被这波流量冲垮了，数据库一挂，所有依赖它的服务，比如用户登录、商品查询，全都玩完，整个网站或App就真的瘫痪了，这就是典型的“雪崩效应”：一个小的故障（队列崩溃），引发资源争夺的连锁反应，最终导致整个系统不可用。

那会儿咋整？不能光看着系统死掉啊，应对办法得分几步走，思路要清晰：

第一步，先止血：限流和降级。 这是最关键、最立竿见影的应急措施，一旦发现Redis连接不上，系统要能自动启动保护机制。

• 限流：立刻在应用入口处设卡，比如用网关或者专门的限流工具，只放行一小部分最重要的请求（比如用户登录、查看核心商品页），其他非核心请求（比如推荐商品、积分变动）直接返回一个友好的提示，像“系统繁忙，请稍后再试”，这招是为了保住核心业务和数据库，不让洪水形成。
• 降级：把一些非关键的功能暂时关掉，下单后发短信通知这个功能，可以先跳过，等系统恢复了再补发，或者，把一些复杂的计算结果用之前缓存的旧数据顶一下，虽然可能不是最新的，但总比完全不能用强，这招是主动放弃一些“枝叶”，保住主干的生机。

第二步，恢复队列，但要“温柔”地重启。 止血之后，得赶紧把Redis恢复起来，但切记，不能直接重启了就撒手不管。

• 重启Redis后,千万不要让所有应用服务器同时去抢着消费积压的任务，应该在代码层面做好控制，让任务处理程序（消费者）以缓慢的速度，比如平时1倍的速度，慢慢从队列里取任务来处理，这叫“慢启动”，给数据库一个缓冲的时间，让它慢慢热身，避免被瞬间击穿。

第三步，复盘和加固，防止下次再崩。 事后诸葛亮非常重要，得想想怎么让系统更健壮。

• 高可用部署：别再用单机的Redis了，太脆弱，最起码也得做个主从复制（来源：Redis官方文档），一个主节点挂了，能从节点立刻顶上去，更好的方式是使用Redis哨兵（Sentinel）或者集群（Cluster）模式（来源：Redis官方文档），实现自动故障切换，这样就算一个节点崩溃，整个队列服务还能继续用，用户可能都感觉不到。
• 设置过期时间和监控：给队列里的任务都设一个合理的过期时间（TTL），防止有些失败的任务永远堆在队列里占地方，建立完善的监控报警，不光要监控Redis是否活着，还要监控队列的长度，如果发现队列长度异常增长，就要提前预警，在崩溃发生前就介入处理。
• 业务侧做持久化兜底：对于特别重要的任务，不能完全依赖Redis这个内存数据库，因为它一重启数据可能就没了，可以在把任务放进队列的同时，也在MySQL这类硬盘数据库里存一份日志，万一队列真的崩溃且数据丢失，还能从数据库里把任务捞出来重新处理。

Redis队列崩溃本身是个事故,但真正致命的是它可能引发的雪崩，应对的思路核心就是“保护数据库，控制流量”，先通过限流降级避免系统全面瘫痪，再温柔地恢复服务，最后通过架构升级让系统变得更能“抗揍”，这样一套组合拳下来，下次再遇到类似问题，心里就不慌了。