Redis现在读写数据出问题了，数据操作变得很困难，真不知道咋解决

Redis现在读写数据出问题了,数据操作变得很困难，真不知道咋解决，这事儿真是让人头疼，我最近就碰到了，感觉像是服务器突然变得特别迟钝，平时毫秒级就能返回的操作，现在要等上好几秒，甚至有时候还会直接报错，提示超时或者连接失败，我一开始以为是网络波动，但检查了网络配置和监控，发现一切正常，然后我又怀疑是代码逻辑有变动，但回滚到之前的稳定版本后，问题依旧存在，这种无从下手的感觉真的很糟糕。

后来,我静下心来，开始一步步排查，首先想到的是最基础的东西：服务器资源，我登录到运行Redis的服务器上，用top命令看了一下，发现CPU使用率并不高，但是内存使用情况有点奇怪，系统总内存是16G，Redis进程显示占用了大概14G，这看起来似乎没问题，因为我的maxmemory配置就是14G，但问题在于，可用内存（available memory）显示得非常低，几乎快用尽了，而且交换分区（swap）的使用量在持续增加，这让我意识到，可能是操作系统本身的内存压力很大，导致开始使用硬盘上的swap空间，而一旦发生内存交换，磁盘I/O就会成为瓶颈，因为硬盘的读写速度远远比不上内存，这就会导致所有操作的延迟急剧上升，这大概就是所谓的“交换风暴”（swap storm）吧，虽然我不太喜欢用术语，但这个词确实很形象地描述了当时的情况：系统在内存和硬盘之间疲于奔命地倒腾数据，Redis的性能自然就一落千丈。（来源：基于Linux系统内存管理机制的普遍认知）

找到了这个方向,我就开始查为什么系统内存会这么紧张，除了Redis，服务器上还运行着几个其他的应用，我用ps aux命令按内存使用排序，发现有一个后台数据处理服务，不知道从什么时候开始出现了内存泄漏，它占用的内存一直在缓慢增长，最终挤占了原本属于操作系统的空闲内存，操作系统为了保持运行，只好把一些“不常用”的内存页，其中可能就包括Redis的部分数据，挪到了swap区，当Redis需要读写这些被换出的数据时，就不得不等待缓慢的磁盘操作，解决方法相对直接：我先是重启了那个有问题的后台服务，暂时缓解了内存压力，更重要的是，我调整了Redis的maxmemory-policy配置，之前我设置的是noeviction（不淘汰），意思是当内存用满时，新写入的操作会报错，但不会删除旧数据，这在内存充足时是好的，可以防止数据丢失，但在内存紧张的环境下风险很高，我把它改成了allkeys-lru，这样当内存接近上限时，Redis会自动淘汰掉最近最少使用的键，为新数据腾出空间，这个策略虽然可能导致部分缓存失效，但能保证服务的整体可用性，避免整个Redis因为内存问题而彻底卡死。（来源：Redis官方文档关于内存管理的章节）

内存问题解决后,延迟确实降低了不少，但偶尔还是会出现短暂的尖峰延迟，这让我觉得问题可能不止一个，接下来我把目光投向了Redis的持久化机制，Redis为了数据安全，会把数据定期保存到磁盘上，主要有两种方式：RDB（快照）和AOF（追加日志），我检查了一下配置，发现我同时开启了RDB和AOF，RDB是每隔一小时保存一次，而AOF是每秒同步一次（appendfsync everysec），听起来AOF的每秒同步已经很快了，但在磁盘写入压力大的时候，仍然可能引起阻塞，我查看了Redis的日志文件，果然发现了一些提示信息，Background saving started”和“Background saving terminated”，这是RDB持久化过程的记录，在监控工具里，我也看到了在RDB生成期间，Redis的响应时间有明显的上升。

这是因为,在执行RDB快照时（尤其是数据量大的时候），Redis会fork一个子进程来负责将数据写入硬盘，fork操作本身在数据量大时可能会耗时，而且如果服务器是虚拟化环境，开销可能更大，子进程在写入数据时，虽然不会阻塞主进程处理请求，但会占用大量的磁盘I/O带宽，如果此时AOF日志也需要同步写入磁盘，那么磁盘I/O就可能成为瓶颈，导致主进程在写入AOF缓冲区或执行其他I/O操作时变慢，为了解决这个问题，我考虑了几个方案，一是将RDB的快照频率降低，比如从一小时一次改为六小时一次，毕竟我的业务对数据恢复的实时性要求不是极端高，二是评估是否可以关闭AOF，只使用RDB，但这样会有丢失最后一次快照之后数据的风险，权衡之后，我决定保持AOF开启，但将AOF的重写（auto-aof-rewrite-percentage和auto-aof-rewrite-min-size）条件调整得更苛刻一些，减少AOF重写（这是一个类似RDB的耗时操作）发生的频率，我考虑给Redis配备一块性能更好的SSD硬盘，专门用于持久化操作，这样可以显著减少I/O等待时间。（来源：Redis官方文档关于持久化的章节以及多位技术博客作者对RDB和AOF性能影响的讨论）

除了服务器资源和持久化,连接数也是一个常见的坑，有一天，我突然收到大量连接失败的报警，用redis-cli连上去执行info clients命令，发现连接数已经接近了我设置的maxclients上限（默认是10000），我进一步用client list命令查看，发现有很多连接处于空闲（idle）状态很长时间，但一直没有断开，这明显是客户端的问题，可能是连接池配置不当，创建了连接但没有正确释放，导致了连接泄漏，Redis需要为每个连接维护一些内核资源和内存结构，连接数过多本身就会消耗资源，更重要的是，当Redis需要遍历客户端列表进行处理时（比如执行CLIENT KILL命令或者定时检查超时），大量的连接会加重CPU的负担，我联系了相关应用的开发团队，让他们检查并修复了客户端连接池的代码，确保空闲连接能够及时关闭，我也在Redis配置中适当调低了timeout参数的值，让Redis服务端能够主动关闭那些长时间空闲的连接。（来源：Redis官方文档关于客户端管理的说明）

经过这一系列的排查和调整——解决操作系统内存压力、优化Redis内存淘汰策略、调整持久化配置和频率、修复客户端连接泄漏——Redis的性能终于稳定了下来，读写操作恢复了往常的流畅，这个过程让我深刻体会到，Redis的问题往往不是孤立的，它和操作系统资源、硬件性能、客户端行为以及自身的配置都紧密相关，当遇到问题时，不能盲目地去调参数，最好的办法就是从最简单的系统监控开始，比如CPU、内存、磁盘I/O和网络，一步步缩小范围，结合Redis自身的日志和info命令输出的丰富信息，像侦探破案一样，最终找到那个真正的“罪魁祸首”，虽然过程很折腾，但解决问题的成就感也是实实在在的。