前言

Redis 故障经常不是 Redis 挂了，而是访问模式不合理。热 Key、大 Key、缓存击穿、缓存雪崩都会把缓存层和数据库层一起拖慢。面试时要能把缓存问题和业务场景结合起来讲。

典型现象

Redis CPU 飙高。
某个接口 RT 突然变长。
数据库 QPS 突然上升。
Redis 慢查询增加。
应用 Redis 连接池耗尽。
集群中某个分片负载明显高于其他分片。

排查流程

flowchart TD
    A[接口变慢或DB压力升高] --> B[查看缓存命中率]
    B --> C{命中率是否下降}
    C -->|是| D[排查穿透/击穿/雪崩]
    C -->|否| E[排查热Key/大Key/慢查询]
    D --> F[限流/互斥/空值缓存]
    E --> G[拆Key/本地缓存/数据结构优化]
    F --> H[长期治理]
    G --> H

热 Key

热 Key 是大量请求集中访问同一个 Key，比如秒杀商品库存、首页配置、热门商品详情。

排查方式：

查看 Redis 节点 CPU。
看应用访问日志中的 Key 分布。
使用 Redis 集群节点指标判断分片倾斜。
结合业务活动时间点分析。

处理方式：

本地缓存。
多副本 Key。
热点数据预热。
请求限流。
将热点读请求和普通读请求隔离。

大 Key

大 Key 是 value 很大或集合元素很多的 Key。

危害：

网络传输慢。
序列化和反序列化耗时。
删除阻塞。
主从同步压力大。
集群迁移慢。

排查方式：

1 2	redis-cli --bigkeys redis-cli slowlog get

处理方式：

拆分 Key。
集合分页读取。
使用 unlink 异步删除。
控制单个 value 大小。
大对象不要直接塞 Redis。

缓存穿透

穿透是请求的数据不存在，缓存和数据库都没有，导致每次都打到数据库。

常见原因：

恶意请求不存在 ID。
商品被删除后仍有大量访问。
参数校验不严格。

解决方式：

空值缓存。
布隆过滤器。
参数合法性校验。
网关限流和黑名单。

缓存击穿

击穿是热点 Key 过期，大量请求同时打到数据库。

解决方式：

互斥锁重建缓存。
逻辑过期。
热点 Key 不设置短 TTL。
后台异步刷新。

逻辑过期适合读多写少、允许短时间旧数据的场景。互斥锁适合一致性要求更高的场景，但要控制锁等待时间。

缓存雪崩

雪崩是大量 Key 同时失效，或者 Redis 整体不可用，导致请求集中打到数据库。

解决方式：

TTL 增加随机值。
缓存预热。
多级缓存。
Redis 高可用。
降级和限流。
数据库保护开关。

连接池耗尽

应用侧 Redis 连接池耗尽常见原因：

Redis 慢查询。
大 Key 读写。
网络抖动。
连接池配置过小。
同步调用太多。

排查时要看连接获取耗时、active 连接数、Redis 命令耗时和接口调用次数。

生产止血

对热点接口限流。
打开本地缓存或降级缓存。
临时延长热点 Key 过期时间。
暂停异常批量删除任务。
对不存在参数做网关拦截。
必要时保护数据库，只保留核心请求。

高频面试题

热 Key 怎么解决？

先确认热点 Key 和访问来源，再通过本地缓存、多副本 Key、热点预热、限流和读写隔离缓解。核心是不要让所有请求都集中到一个 Redis 分片。

大 Key 有什么危害？

大 Key 会增加网络传输、序列化、删除阻塞、主从同步和集群迁移成本，还可能拖慢单线程 Redis。

击穿和雪崩有什么区别？

击穿是单个热点 Key 失效导致大量请求打 DB，雪崩是大量 Key 同时失效或缓存整体不可用导致 DB 被打爆。

总结

Redis 故障排查要从命中率、Key 分布、命令耗时、连接池和数据库压力一起看。缓存层的问题往往会连带影响应用和数据库。