红色战斗氛围下的Redis缓存数据库那些实操经验和坑点分享

主要来自我们团队去年做的一个大项目,当时整个项目组都处于一种“红色战斗氛围”下，就是那种时间紧、任务重、领导天天盯着、口号喊得震天响的状态，在这种高压环境下，我们重度依赖Redis来扛流量、提性能，可以说是被逼着积累了一堆血泪教训，我就直接说我们遇到的实际情况和踩过的坑。

第一个大坑，就是把Redis当成黑盒子，只set和get，不管它死活。 这是最要命的，战斗氛围下，大家只顾着往前冲，写代码飞快，觉得Redis永远不会挂，结果有一次晚高峰，业务量刚上来，接口响应突然变得巨慢，最后发现是Redis内存爆了，我们当时用的是默认配置，没设置内存上限，也没设置过期策略，Redis开始用swap，性能骤降，教训就是，上线前必须设好maxmemory，并且选择合理的淘汰策略，比如allkeys-lru，这件事之后，我们定了个死规矩：每个Key必须带过期时间，就算是长期存储的数据，也得设一个很长的过期时间，防止垃圾数据无限堆积，这个经验是当时从团队里一位老司机那里学来的，他说这是用Redis的“保命条款”。

第二个坑，关于持久化。 一开始我们为了极致性能，把持久化全关了，结果有次机房供电闪断，服务器重启，Redis内存数据全丢，虽然数据可以从数据库再加载，但那几个小时的缓存热点数据全没了，数据库瞬间被打爆，整个服务雪崩，后来我们研究了一下，在战斗氛围下，我们采用了AOF持久化，配置为appendfsync everysec，这是个折中方案，每秒同步一次，最多丢一秒的数据，性能损失也在可接受范围内，绝对不能在高并发下用appendfsync always，每条命令都刷盘，Redis根本扛不住，这个配置上的权衡，是我们在一次线上故障复盘后，参考了Redis官方文档和几个技术博客才定下来的。

第三个是热点Key问题。 我们有个活动页面，首页有个顶部的横幅信息，所有用户进来都会请求这个Key，平时没事，活动一开始，这个Key就成了超级热点，Redis虽然是内存操作，但也是单线程模型，对这个Key的并发访问太高，导致其他命令排队，整个Redis实例延迟增高。我们的解决办法很简单，就是把这个热点Key在应用层做本地缓存（比如缓存10秒），同时给Redis这个Key的过期时间设得短一点，比如1分钟，然后加个随机值，避免同时失效，这个“本地缓存+随机过期时间”的土办法，是当时一个同事从国内某大厂的技术分享里看到的，非常有效。

第四个坑是缓存穿透和雪崩，这两个词听起来专业，但现象很常见。 穿透就是频繁查一个数据库里根本不存在的数据，比如查一个不存在的用户ID，请求每次都穿过Redis打到数据库上。我们当时的应对方法是，即使数据库查不到，也在Redis里缓存一个空值（比如NULL），并设置一个较短的过期时间（比如1分钟），这样后续的请求在Redis层面就被挡住了，雪崩是指大量缓存Key在同一时间点失效，导致所有请求涌向数据库。解决方法是给缓存过期时间加个随机值，比如原本统一缓存1小时，现在改成缓存55分钟到65分钟之间的一个随机值，让Key错开失效，这些策略现在看是常识，但在当时紧张的项目节奏里，不到出问题根本想不起来做。

第五个是运维上的教训。 战斗氛围下，业务代码改得勤，但Redis的键名管理一团糟，今天张三存用户信息用user:123，明天李四用user_info_123，后来王五用u_123，非常混乱，线上出问题时，想快速定位和清理某个业务的缓存都非常困难，后来我们强制推行了键名规范，比如统一用业务模块:子模块:唯一标识的格式，例如user:base:info:123，这样通过keys user:base:info:*就能清晰管理，这个规范是我们用一次惨痛的线上排查代价换来的。

最后还有一个，大Key的问题。 我们有个功能需要缓存一个很大的列表，好几MB，每次序列化反序列化很耗时，传输也占带宽，删除它的时候还会导致Redis短暂卡顿，后来我们把它拆成了多个小Key，或者用Redis的hash结构分段存储。一定要避免一个Value存好几MB的情况。

在那种高压的“战斗氛围”里，最容易犯的错误就是只把Redis当工具用，而忽略了它本身也需要精心维护和配置。最重要的经验就是：第一，内存和过期策略必须配好，这是根基；第二，持久化要根据业务容忍度做权衡；第三，对热点Key、穿透、雪崩要有预防措施；第四，键名规范要从一开始就定好。 这些坑点和技术选型，很多都是我们结合了线上的实际教训，以及从一些技术社区（比如InfoQ、掘金上的一些实战文章）和内部老员工的分享中摸索出来的，不是书本上的理论，都是实打实摔打出来的。