Redis缓存出错了别慌，这些处理技巧你得知道，避免错误反复出现

综合自多位资深开发工程师的实践经验分享及技术社区常见问题解决方案）

Redis用得好，能极大提升我们应用的速度，但一旦它出了错或者表现不稳定，整个系统可能都会跟着遭殃，很多人一看到Redis报错就头皮发麻，其实不用慌，大部分问题都有规律可循，今天我们就来聊聊，当Redis缓存出错时，你该怎么处理，以及如何提前预防,避免同样的问题反复出现。

先别急着重启，搞清楚错误类型是关键

当监控系统报警或者用户反馈变慢时，第一反应不应该是直接去重启Redis服务，盲目重启可能会让临时的问题被掩盖，甚至导致数据丢失，你得先登录服务器，看看Redis的日志文件，Redis会把很多重要的信息，比如警告、错误、以及慢查询都记录在日志里,常见的错误大概分这么几类：

1. 内存不够用了（OOM错误）：这是最常遇到的问题之一，Redis是基于内存的，如果数据量超过了你给设置的最大内存限制，它就会报错，无法再写入新数据，这时候你去查日志,通常会看到和内存相关的错误信息。
2. 连接数爆满了：Redis默认有一个最大客户端连接数限制，如果你的应用有BUG导致连接没有正确关闭，或者瞬间并发量太高，就可能把连接数占满，新的请求就无法再连接到Redis，会报“max number of clients reached”之类的错。
3. 响应太慢了（慢查询）：有时候Redis服务本身没宕机，但响应速度慢得离谱，这通常是因为你执行了一些非常耗时的命令，比如在没有建索引的情况下对一个大集合进行了keys *操作，或者一次性获取一个非常大的value，这些慢查询会阻塞后续的命令,导致所有请求都变慢。
4. 网络出问题了：网络不稳定会导致Redis客户端和服务端之间的连接中断,出现超时或者连接失败的报错。

对症下药，不同错误的不同处理技巧

识别出错误类型后,我们就可以有针对性地解决了。

• 对付内存不足：
  • 紧急处理：如果情况紧急，可以临时在配置文件里调大maxmemory参数，并重启服务（如果允许重启的话）,但这是权宜之计。
  • 根本解决：更靠谱的方法是检查内存都存了些什么，是不是有没必要缓存的大对象？可以用INFO命令查看内存使用详情，设置合理的maxmemory-policy（内存淘汰策略），比如设置为allkeys-lru，让Redis在内存不足时自动淘汰最近最少使用的key，为新数据腾出空间,定期清理过期key也很重要。
• 对付连接数爆满：
  • 紧急处理：通过CLIENT LIST命令查看当前所有连接，找出可疑的（比如来自某个IP的大量空闲连接），必要时用CLIENT KILL命令手动关闭，同时可以临时调大maxclients参数。
  • 根本解决：检查应用代码，确保使用了连接池，并且每次操作Redis后连接都正确返还给了连接池,避免在循环里频繁创建和关闭连接。
• 对付响应慢：
  • 紧急处理：使用SLOWLOG GET命令查看最近的慢查询日志，找出是哪个命令拖慢了整体速度,可以先临时避免执行这个命令。
  • 根本解决：优化你的数据结构和命令，绝对禁止在生产环境使用keys *，可以用SCAN命令替代，确保获取的value大小是合理的，避免单个value过大,可以考虑将大对象拆分成多个小对象。
• 对付网络问题：

  这通常需要和运维同事一起排查，检查网络带宽、防火墙设置、Redis绑定的IP地址是否正确等，在客户端代码中，要设置合理的连接超时和读写超时时间，并做好重试机制,避免因短暂网络波动导致业务失败。

长远来看，如何避免问题反复出现？

救火之后,更重要的是建立防火机制。

1. 完善的监控报警：必须对Redis的关键指标进行监控，比如内存使用率、连接数、CPU使用率、慢查询数量等，设置合理的阈值，一旦接近危险值就提前报警,让你有机会在问题发生前干预。
2. 制定容量规划：根据业务增长趋势，提前预估未来需要的Redis内存和性能，及时扩容,不要等到水淹脖子了才想起来。
3. 规范使用：制定团队的Redis使用规范，比如禁止哪些高危命令、推荐使用什么样的数据类型、value的大小限制等,并通过代码审查来确保规范被执行。
4. 定期检查和清理：就像给汽车做保养一样，定期检查Redis的健康状况，看看有没有长期不用的僵尸key，内存碎片率是否过高（过高可以考虑重启整理）,确认备份策略是否有效。

面对Redis错误，冷静分析日志定位问题根源是第一位的，然后根据不同类型采取短期和长期的措施，做好监控和预防，才能让Redis真正成为你应用的加速器，而不是一颗定时炸弹，大部分问题都不是突然发生的,而是有迹可循的。