《Redis高并发雪崩危机：用Lua脚本与分片策略化解内存爆炸》

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/itAred/article/details/148504377

面试官提问：Redis高并发雪崩危机

面试官：小兰，现在假设你接手了一个紧急任务，公司某个服务在高并发场景下出现了严重的性能问题。具体表现为：Redis内存占用突然激增，服务响应时间从10ms飙升至1000ms，甚至导致系统崩溃。你需要在10分钟内诊断问题，并提出解决方案。你打算如何处理这个问题？

小兰的回答

小兰：哇，这听起来像是超级英雄级别的任务！让我想想……首先，我得去看看Redis的监控面板，就像侦探破解谜案一样。我猜应该是某些key被塞满了垃圾数据，就像我上次用Redis存了上万条狗的名字一样，结果内存直接爆了！

嗯，Redis内存激增肯定是因为写入操作太多，或者某些key没有被清理。我得赶紧用redis-cli看看哪些key占用了最多内存。对了，我最近听说Redis支持分片，就像把一个大蛋糕切成小块一样，这样每个 Redis 实例的压力就小多了！

至于分布式锁，我可以用 Lua 脚本实现。Lua 脚本就像魔法咒语一样，可以让 Redis 做更多复杂的事情。我会写一个 Lua 脚本来控制并发，比如用 SETNX 和 GET 组合来实现分布式锁，保证只有一个线程能操作关键资源。

不过，为了防止雪崩效应，我得用分片策略，把数据分散到不同的 Redis 节点上。这样即使其中一个节点挂了，其他节点还能继续工作。就像我上次去公园，人太多了，我就分成了几个小组，每个小组去不同的区域玩，这样就不会卡住了！

哦，对了！我得赶紧重启 Redis，清理缓存，然后用 Lua 脚本优化一下写入逻辑。 Redis 的 Lua 脚本执行效率很高，我可以用它来批量操作数据，这样就不会卡在高并发场景下啦！

正确解析

诊断问题的核心思路：
- 监控与分析：
  - 查看 Redis 的内存使用情况（INFO memory）。
  - 使用 MEMORY USAGE 检查哪些 key 占用内存最多。
  - 检查是否存在过期键未清理（DBSIZE 与实际内存占用不匹配）。
  - 分析 Redis 的命令执行情况（SLOWLOG），查找高延迟命令。
- 排查高并发场景下的问题：
  - 检查是否所有请求都集中写入同一 Redis 实例，导致单点压力过大。
  - 分析是否有重复或无用的数据写入（如缓存的过期策略未设置）。
  - 确认是否存在分布式锁的竞争问题，导致大量线程卡在等待锁的过程中。
使用 Lua 脚本优化：
- 分布式锁实现：
```
local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
local timeout = ARGV[2]
if redis.call("exists", key) == 0 then
    return redis.call("set", key, value, "PX", timeout)
end
return nil
```
  - Lua 脚本可以确保分布式锁的原子性，避免竞争条件。
- 批量操作优化：使用 Lua 脚本批量处理数据，减少网络往返次数，提升性能。
分片策略缓解高并发压力：
- 数据分片：
  - 按照业务逻辑将数据分散到多个 Redis 节点上。
  - 使用一致性哈希（如 Redis Cluster 或第三方分片工具）。
- 请求分担：
  - 在客户端实现负载均衡，将请求均匀分配到不同的 Redis 实例。
  - 使用 Redis Cluster 的原生分片功能，自动管理分片和容错。
长期解决方案：
- 缓存过期策略：
  - 设置合理的缓存过期时间，定期清理无用数据。
  - 使用 EXPIRE 或 EXPIREAT 命令管理 key 的生命周期。
- 限流与降级：
  - 对高并发请求进行限流，避免 Redis 被恶意攻击或过载。
  - 实现服务降级策略，关键业务优先，非核心功能暂时关闭。
- 监控与报警：
  - 部署实时监控系统（如 Prometheus + Grafana），监控 Redis 的 QPS、内存使用率、延迟等指标。
  - 设置告警阈值，发现异常时及时通知运维团队。

面试官总结

面试官：小兰，你的方案虽然充满了创意，但从技术细节来看，还有不少需要完善的地方。比如，Redis 的 Lua 脚本虽然高效，但不能滥用，否则可能带来性能问题；分片策略需要结合业务场景设计，不能简单地“切蛋糕”。建议你多看看 Redis 官方文档和一些性能优化的案例，尤其是在高并发场景下的最佳实践。

小兰：啊？这就结束了？我还想说用 Redis 存储我的宠物名字云游记呢！那我……我先去把 Lua 脚本变成“魔法咒语”再说吧！

（面试官无奈扶额，结束面试）