日期：2026-07-11
标签：#面试 #八股 #后端 #Redis #线上问题排查 #场景题
一句话答案
先明确“爆了”是内存、CPU、带宽、连接还是延迟问题，立即限流、扩容和隔离热点止损，再从大 Key、热 Key、过期策略、数据结构和集群分片治理根因。
面试口语版
我先看 Redis 指标和 INFO，区分内存接近上限、CPU 满、网络带宽满、连接数过高或延迟飙升，同时确认影响范围和最近变更。内存问题重点查 big key、无 TTL、碎片率和淘汰策略；CPU 问题查慢命令、全量扫描、Lua 长脚本和热 Key；带宽问题查大 Value 和读写放大。应急可以限流、关闭非核心缓存、扩容分片、给热 Key 加本地缓存或副本。根治要拆大 Key、压缩 Value、合理 TTL 加随机抖动，并建立容量水位和热 Key 监控。
排查矩阵
| 症状 | 重点证据 | 常见处理 |
|---|---|---|
| 内存满 | used_memory、evicted_keys、碎片率 | 清理无效数据、拆大 Key、扩容、设置 TTL |
| CPU 高 | slowlog、commandstats、热 Key | 禁止重命令、拆分/复制热点、优化 Lua |
| 带宽满 | net input/output、Value 大小 | 压缩、批量、减少大对象、扩带宽 |
| 延迟高 | latency doctor、fork、持久化 | 调整持久化、避免主线程阻塞、检查磁盘 |
关键细节
- 不要在线直接执行
KEYS *；使用渐进SCAN，大实例优先离线分析 RDB。 - 淘汰策略不是容量规划的替代品，缓存和持久化数据的处理方式不同。
- Redis Cluster 扩容只能分散不同 Key，单个热 Key 仍需本地缓存、读副本或业务分桶。
- Big Key 删除使用异步
UNLINK，避免主线程阻塞。
面试官追问
- 如何发现热 Key 和大 Key？
- 内存碎片率高怎么办？
- 缓存雪崩与击穿怎么治理？
- 主从切换后数据丢失怎么办？
面试官追问参考答案
1. 如何发现热 Key 和大 Key？
热 Key 可结合 commandstats、客户端采样、代理层统计和 Redis --hotkeys（需合适淘汰策略）发现；大 Key 可离线分析 RDB，或低峰使用 SCAN 配合 MEMORY USAGE/类型长度抽样。生产上避免执行阻塞式全库命令。
2. 内存碎片率高怎么办？
先区分 allocator 碎片、RSS 未归还和 fork/COW 影响。可启用并谨慎观察 active defrag，减少频繁大小变化的大对象，滚动重启或迁移分片回收 RSS；扩容前确认碎片率高是否真的造成物理内存压力。
3. 缓存雪崩与击穿怎么治理？
雪崩用 TTL 随机抖动、分批预热、多级缓存和数据库限流；击穿针对单热 Key 使用互斥重建、逻辑过期、请求合并和永不过期加主动刷新。两者都要准备缓存不可用时的降级和回源容量保护。
4. 主从切换后数据丢失怎么办？
Redis 异步复制下主节点已确认但未复制的数据可能丢失，需根据 RPO 选择 AOF、min-replicas-to-write、更可靠部署或外部持久化。缓存数据可从数据库重建；若 Redis 承载不可丢业务状态，应通过数据库/日志对账恢复，不能把普通 Redis 高可用当强一致。
学习清单
- 熟悉 Redis 内存、CPU、网络和延迟四类指标。
- 掌握大 Key、热 Key和缓存集中失效的治理方式。