Redis那些卡壳的地方，咱们这次真要好好整一整，突破瓶颈别再犹豫

Redis这玩意儿用起来爽,但真到较劲的时候，几个地方特容易让人卡壳，咱们今天就得把这些疙瘩给捋顺了。

首先就是内存这事儿，它是个无底洞，你以为往里塞数据就行，结果动不动就告警，最憋屈的不是内存不够，而是内存碎片，你删了一堆数据，腾出了地方，但新来的数据块儿太大，那些零散的空位用不上，看着有内存，实际上用不了，书上（《Redis设计与实现》）也说了，这跟Redis的内存分配机制有关，解决办法嘛，一是重启，简单粗暴但管用；二是Redis 4.0以后，可以用MEMORY PURGE主动清理（但效果看系统）；最治本的，是得看看你业务的数据是不是大小差太远了，尽量让数据规格整齐点。

接着是持久化的纠结，用RDB吧，定时拍个快照，万一两次快照之间宕机，这段时间的数据就丢了，用AOF吧，日志文件会越来越大，重写的时候也耗资源，最稳妥的是两者都用，但这对磁盘和性能都有要求，很多人卡在“到底选哪个”或者“怎么配参数”上，其实没有完美方案，就是个权衡，要性能就RDB，要安全就AOF，既要又要就混合持久化（Redis 4.0以后），但代价是复杂度和硬件成本，你得根据业务能承受的数据丢失程度来定。

第三是集群的麻烦，主从复制延迟，这是老难题了，主节点刚写完，从节点可能还没同步过去，客户端这时候去读从节点，就读到个旧数据，业务上就可能出乱子，还有，用Cluster模式吧，数据是分片了，但跨节点操作就不支持了，像那些涉及多个key的集合操作，除非这些key都在同一个哈希槽里，不然直接报错，迁移和扩容也得很小心，弄不好就影响服务。

第四,“大Key”和“热Key”，这两个是性能杀手。大Key（比如一个List里头存了几十万条）一删除，Redis会卡住半天，因为它是单线程的，别的命令都得等着，网络也容易堵。热Key（某个key被疯狂访问）更隐蔽，所有请求都打到一个节点上，这个节点CPU飙高，可能就拖垮整个服务，对付大Key，得拆，比如把一个大List拆成多个小的，对付热Key，可以本地缓存，或者用Redis的集群模式，通过给key加随机后缀之类的方法，把访问分散到不同节点上。

第五,缓存和数据库的一致性问题，这是最让人头疼的，先更新数据库还是先删缓存？怎么删？搞不好就脏数据，经典的“先更新数据库，再删除缓存”也不是百分百可靠，但出问题概率小，更稳妥的办法是搞个“延迟双删”，或者用监听数据库binlog的机制来同步删缓存，但这就复杂了，很多团队卡在这，要么忍受极短时间的不一致，要么就得下功夫设计复杂的同步机制。

别小看连接池和超时设置，连接数不够，请求就排队，看起来像Redis慢，超时时间设短了，网络稍微一波动就超时；设长了，一旦有慢查询，连接很快被占满，服务就雪崩，这些地方配得不合适，整天都是些莫名其妙的毛刺。

说到底,Redis快是快，但它不是个“傻快”的盒子，这些卡壳的地方，往往是因为咱们把它用得太“黑盒”了，觉得set/get完事，真想突破瓶颈，就得把它那些脾气——单线程、内存管理、持久化取舍、集群限制——都摸透，根据自己业务的实际情况，该拆数据的拆数据，该改架构的改架构，该加监控的加监控，别犹豫，该动手整就得整。