如何解决redis缓存雪崩击穿与穿透（专治Redis缓存大key引起的事故）

如何解决redis缓存雪崩击穿与穿透（专治Redis缓存大key引起的事故）接下来找下客户端连接超时中断的现象，以及为什么客户端服务器会和redis服务连接中断。闻望在一个接口服务里，如果我们的服务所在的客户端，只连接了缓存集群，我们如何快速的根据指标确认是否是缓存大key问题。首先排除Redis服务端集群硬件问题。我们先通过集群指标，判断是否有缓存服务端机器异常，引起的响应超时，观察redis服务端机器的各项指标，cpu、内存、网络等，排除redis服务端硬件的问题。

问题描述

线上业务接口服务瞬间开始超时报警，上游调用方端口可用率下降至80%，属于P0级别事故，具体过程如下：

• 19:44 接到报警，接口tp99超过300ms（正常情况下8ms）；

• 19:50 查看机器监控发现部分机器超时，问题机器随机不固定；

• 19:55 此接口依赖缓存，有降级开关，查询db（确认开关关闭）；

• 19:58 查看缓存集群监控，整体未发现缓存客户端问题；

• 20:03 运维协助查看集群，确认缓存服务端没有问题；

• 20:10 扫描缓存副本 发现有单个大key超过5M，并且持续请求；

• 20:13 删除大key，集群恢复 【故障原因】 缓存大key问题！

随着高并发流量的持续冲击，各种分布式框架、分布式缓存已经成为各大互联网公司的常用技术栈，其中就有redis缓存，作为一个分布式缓存技术栈，在应对高并发频次的请求，以及快速的响应成为缓存中的佼佼者。

我们在平时的面试中，也会经常被问到缓存大key如何处理的问题，接下来，我们借鉴中医学的望闻问切来分析如何发现缓存大key，如果判断缓存大key，如果解决缓存大key。

望

在一个接口服务里，如果我们的服务所在的客户端，只连接了缓存集群，我们如何快速的根据指标确认是否是缓存大key问题。

首先排除Redis服务端集群硬件问题。我们先通过集群指标，判断是否有缓存服务端机器异常，引起的响应超时，观察redis服务端机器的各项指标，cpu、内存、网络等，排除redis服务端硬件的问题。

闻

接下来找下客户端连接超时中断的现象，以及为什么客户端服务器会和redis服务连接中断。

• 表象1：redis分片入流量不大，出流量巨大。

• 表象2：每次都是指定redis分片相应超时，出流量巨大；而其余分片出流量正常。

我们先要清楚一个知识点，就是缓存的数据路由，Redis Cluster采用虚拟哈希槽分区而非一致性hash算法，预先分配16384(2^14)个卡槽，所有的键根据哈希函数映射到 0 ~ 16383整数槽内，每一个分区内的master节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。

所以我们存入redis的每一条数据，在分片不变的情况下，始终存储在一个分片上。我们根据这个特点，结合监控集群的指标反应，可以快速定位是否是缓存大key。

正常情况下出流量各个分片出流量监控：

缓存大key导致的固定分片出流量大：

这种基本就可以确定是缓存大key的问题了，我们继续下一步，如何快速找到这些缓存大key，并且删掉。

问

找到问题的缓存分片，针对缓存分片进行大key扫描，网上方法有很多，感兴趣的话可以自己搜索，在此只介绍集中比较热门的方式。建议公司运维同事提前搭好类似的基础服务工具。

• redis-rdb-tools工具。redis实例上执行bgsave，然后对dump出来的rdb文件进行分析，找到其中的大KEY。基本命令：rdb -c memory dump.rdb (dump.rdb为Redis实例的rdb文件，可通过bgsave生成)。

• redis-cli --bigkeys命令。可以找到某个实例5种数据类型(String、hash、list、set、zset)的最大key。

• 自定义的扫描脚本，以Python脚本居多，方法与redis-cli --bigkeys类似。

自此可以找出缓存的中的大key。执行 del 命令删除大key即可。

切

我们如何预防，才是重点。

• redis本身定位就是一个内存缓存，而不是一个数据库，所以我们如果涉及到复杂的数据结构，建议设计之初就应该进行拆分。

• 在所有set缓存方法前，增加切面校验，设定阈值，校验存储的缓存key-value的大小，如果超过的话，阻止录入并且计入报警。

最后我们解释下，为什么缓存大key会导致服务端链接缓存超时链接中断的现象。

先了解一个概念，redis缓冲区一共有三个，客户端缓冲区、复制及压缓冲区、AOF缓冲区，大key问题导致客户端-服务端链接中断的原因就在于第一个：客户端缓冲区。

Redis为每个客户端分配了输入缓冲区， 它的作用是将客户端发送的命令临时保存， 同时Redis从会输入缓冲区拉取命令并执行， 输入缓冲区为客户端发送命令到Redis 执行命令提供了缓冲功能， 如图所示。

Redis 为每个客户端设置的输出缓冲区也包括两部分：一部分，是一个大小为 16KB 的固定缓冲空间，用来暂存 OK 响应和出错信息；另一部分，是一个可以动态增加的缓冲空间，用来暂存大小可变的响应结果。造成输出缓冲区溢出的原因：

• 大key请求返回的结果
• 执行了Monitor命令
• 缓冲区设置大小不合理

限制输出缓冲区的配置：

• client-output-buffer-limit normal 0 0 0 普通客户端不做限制，请求是阻塞式的。

• client-output-buffer-limit pubsub 8mb 2mb 60 发布订阅式 总量8mb 60s内超过2mb就会自动关闭连接 。

避免溢出的方式显而易见：

• 避免bigkey
• 生产不使用Monitor操作
• 合理设置client-output-buffer-limit

这也是我们的服务接口所在的客户端服务器，和redis服务端中断的根本原因，中断之后，客户端的检测狗会重新和redis服务端建立新的链接。

至于redis服务端为什么每次中断的客户端服务器链接都是随机的呢？答案就在于我们的dubbo负载均衡策略，默认是随机请求。

作者丨树洞君

来源丨网址：https://juejin.cn/post/7084904769579384863

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