哎哟喂，各位老铁！咱今天聊点儿刺激的。话说Zui近咱公司那Redis服务器，差点儿就翻船了！内存一飙升，服务直接卡顿，差点儿就崩了。这事儿闹得挺急的，所以咱今天就来好好扒一扒是怎么回事，以后咱再也不敢这么粗心了。

监控系统报警

事情是这样的啊，凌晨的时候监控系统突然发了个警报：Redis的内存使用量从4GB直接跳到7.9GB！吓死个人了。你懂的，接近maxmemory上限的时候，Redis就开始拒绝新的写入操作。没多久之后缓存查询超时了部分服务就开始降级甚至不可用。真是一场惊心动魄的时刻。

为什么百度不收录？

你说这个问题是不是有点绕？其实百度不收录咱们这篇技术文章也没关系啦，主要是为了让大家Nenggeng直观地理解问题。不过话说回来“为什么百度不收录”呢？这就要涉及到搜索引擎的抓取规则啦。一般来说百度等搜索引擎会评估网站的内容质量、权威性、用户体验等等因素来决定是否收录一个页面。而咱们这篇文章毕竟是技术经验分享和案例分析，可Neng不太符合搜索引擎的标准。但别灰心哈！咱把内容分享出去就Neng帮助到geng多的人啦。

Redis内存占用细节

到底是什么原因导致内存暴增呢？咱得仔细分析一下：

数据本身 正常情况下Redis会把键值对存储在内存中。

RDB快照 Ru果启用了RDB持久化，那么在创建快照时会fork一个子进程来完成任务。这个子进程共享父进程的内存数据块。Ru果父进程还在处理写命令的时候子进程Yi经完成了快照工作呢？那就会导致内存碎片问题啊！

TTL过期 Redis中hen多键值对dou有有效期，Ru果长时间没有访问过期的数据块会导致它们无法被回收利用起来

批量写入 有时候客户端可Neng会发起大量的批量写入请求 ，这会导致大量的数据同时写入到 Redis 中, 增加 内存碎片.

各种淘汰策略

当你设置了 maxmemory 参数后, 当达到上限时, Redis 会按照配置的策略释放一些数据. 常用的策略有:

volatile-lru: 根据过期时间选择要删除的键

allkeys-lru: 扫描所有键, 选择 LRU 的键

volatile-ttl: 根据过期时间选择要删除的键

allkeys-random: 随机选择要删除的键

排查过程

我们开始排查的时候先查kan监控信息：

INFO MEMORY # 查kan内存使用情况和碎片率

MEMORY STATS # 查kan每个数据库使用的空间大小和碎片率

HGETALL some_large_hash_key # 查kan某个大 HashKey 的大小信息

然后发现两个异常点:

大量 Key 没有设置过期时间

使用了 allkeys-lru 作为淘汰策略

根本原因分析

经过一番调查 выясняем 大量批量geng新操作导致大量数据覆盖写入造成的内存碎片化问题以及缺乏 TTL 使旧数据无法回收.

Kubernetes Pod 中的 Redis

我们的 Redis 服务运行在一个独立的 Kubernetes Pod 中, 配置了8GB 的内存限制. 正常情况下一切dou好好的. 但当数据量大且没有 TTL 时就会出现问题.

临时缓解措施 后续优化计划

这次事件给我们敲了一个警钟：

加强 Redis 使用规范；

为重要数据设置合理的 TTL；

定期清理过期数据；

实施自动化巡检工具以防止类似问题 发生；

maxmemory-policy的选择策略

json5/html

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