用Redis难免遇坑，别说我没提醒你，这些坑真不少也挺折腾

说起用Redis,那可真是让人又爱又恨，这东西快是真快，用起来也感觉挺爽，但你要是觉得随便部署一个就能高枕无忧，那可就大错特错了，我见过太多团队兴冲冲地上了Redis，结果被各种意想不到的“坑”折腾得够呛，今天就直接把这些常见的坑摆出来，都是前人踩过的雷，你可得留神了。

第一个大坑，内存不足直接崩盘。 这是最要命的一个，很多人把Redis当个万能缓存，数据只管往里塞，心里可能还想着：“反正内存那么大，怕啥？” 结果呢，数据量不知不觉就上来了，直到某一天，运维突然收到报警，服务大面积不可用，一查，Redis宕机了，为啥？内存爆了，Redis默认的配置是，当内存用满时，它会直接拒绝新的写入请求，或者更狠的，直接把自己给关掉了（crash），这可不是闹着玩的，你的应用可能会因为缓存雪崩，导致数据库压力激增，整个系统都可能跟着瘫痪，你从一开始就得对数据量有个预估，设置好内存上限（maxmemory），并且选择一个合适的淘汰策略（比如LRU，淘汰最近最少使用的键），让旧数据自动被删掉，给新数据腾地方，千万别等到火烧眉毛了才想起来管理内存。

第二个坑，持久化没弄好，数据说没就没。 Redis虽然快，但它主要是把数据放在内存里的，万一服务器突然断电或者进程崩溃，你内存里的所有数据可就全丢了，为了解决这个问题，Redis提供了两种持久化方式：RDB和AOF，但这里面的坑也不少，你要是只用RDB，它相当于定期给数据拍个快照，如果两次快照之间服务器挂了，那这段时间的数据就找不回来了，你要是用AOF，它会把每个写命令都记下来，数据更安全，但AOF文件会越来越大，重启恢复的时候慢得能让你怀疑人生，更麻烦的是，很多人压根就没仔细配置持久化，用的都是默认值，结果就是数据丢了都不知道怎么丢的，你得根据业务对数据安全性的要求，做好权衡，可以两者结合使用，同时设置合理的RDB快照频率和AOF重写策略。

第三个坑，毫无防备的缓存穿透。 这个听起来就有点吓人，什么意思呢？就是有人（可能是恶意攻击，也可能是正常业务）频繁请求一个根本不存在的数据，请求一个不存在的用户ID，这个请求每次都会穿过Redis缓存，直接打到后端的数据库上，如果这种请求量非常大，数据库可就压力山大了，很容易就被拖垮，解决的办法其实也不难，对于这种明确不存在的数据，你也可以在Redis里缓存一个空值，并设置一个很短的过期时间，这样下次再有同样的请求过来，Redis就能直接返回空值，保护了数据库，或者，在业务层面先做一层校验，过滤掉一些明显非法的请求。

第四个坑，更隐蔽的缓存雪崩。 这个和穿透不一样，雪崩指的是，Redis中大量的缓存在同一时间集体失效了，你有一批缓存键都设置了相同的过期时间，比如都是凌晨2点过期，那么到了2点，这批缓存瞬间全部失效，所有请求一下子全都涌向数据库，数据库根本扛不住这么大的瞬时压力，结果就是又一个连锁故障，避免雪崩的关键在于，让缓存的失效时间变得均匀一些，可以在设置过期时间时，不要都用固定的10分钟，而是用一个基础时间加上一个随机的偏移量，10分钟 + 随机0-5分钟”，这样就能错开失效的高峰。

第五个坑，网络延迟和慢查询带来的性能陷阱。 你以为Redis快就万事大吉了？如果你的应用服务器和Redis服务器之间的网络状况不好，延迟很高，那么再快的Redis也发挥不出优势，一次读写可能要花几十毫秒，这在高并发场景下是不可接受的，Redis是单线程处理命令的，这意味着它非常怕“慢查询”，如果你不小心执行了一个复杂度是O(N)的命令，比如在没有索引的大的集合上做查询，或者用了KEYS *这种命令（生产环境绝对禁用！），这个慢查询就会阻塞住后续所有的命令，整个Redis的服务就跟卡住了一样，务必监控慢查询日志，避免使用那些可能拖慢性能的命令。

第六个坑，主从复制和集群的运维复杂度。 当单机Redis撑不住的时候，你就要考虑搭建主从复制或者集群了，但这又引入了新的复杂度，主从复制有延迟，你刚在主库上写完，可能立马去从库读，会读不到最新数据（这就是脏读），集群模式虽然能扩展，但涉及到数据分片，key的分布规则、节点的扩缩容都是麻烦事，搞不好就会丢数据或者服务中断，这些高级功能用好了是利器，用不好就是给自己挖坑。

Redis确实是个好东西,但它绝不是个“开箱即用”、零维护的玩具，上面这些坑，从内存管理、数据持久化，到缓存策略、性能调优，再到集群运维，每一个都可能让你栽跟头，在用之前，一定要把这些潜在的问题都想清楚，做好监控和预案，不然等出了问题再补救，那可就太折腾了。