2021年4月13日03:30:16杂谈 Java评论28字数 12801阅读42分40秒阅读模式

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你想修改key的值，但只是单纯地使用SET命令，而没有加上「过期时间」的参数，那这个key的过期时间将会被「擦除」。同步失败的slave又会「重新」发起全量同步，进而又陷入上面描述的问题中，以此往复，恶性循环，这就是所谓的「复制风暴」。总结一下，这篇文章我们主要讲了Redis在「命令使用」、「数据持久化」、「主从同步」3个方面可能存在的「坑」。接触任何一个新领域，都会经历陌生、熟悉、踩坑、吸收经验、游刃有余这几个阶段。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

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Redis 会遇到的15个「坑」，你踩过几个？

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以下文章来源于水滴与银弹，作者Magic Kaito文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

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水滴与银弹文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

给你呈现不一样的技术视角。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

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这篇文章，我想和你聊一聊在使用 Redis 时，可能会踩到的「坑」。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你在使用 Redis 时，也遇到过以下这些「诡异」的场景，那很大概率是踩到「坑」了：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

明明一个 key 设置了过期时间，怎么变成不过期了？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
使用 O(1) 复杂度的 SETBIT 命令，Redis 竟然被 OOM 了？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
执行 RANDOMKEY 随机拿出一个 key，竟然也会阻塞 Redis？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
同样的命令，为什么主库查不到数据，从库却可以查到？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
从库内存为什么比主库用得还多？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
写入到 Redis 的数据，为什么莫名其妙丢了？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
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究竟是什么原因，导致的这些问题呢？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这篇文章，我就来和你盘点一下，使用 Redis 时可能会踩到「坑」，以及如何去规避。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

我把这些问题划分成了三大部分：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

常见命令有哪些坑？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
数据持久化有哪些坑？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
主从库同步有哪些坑？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

导致这些问题的原因，很有可能会「颠覆」你的认知，如果你准备好了，那就跟着我的思路开始吧！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 会遇到的15个「坑」，你踩过几个？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

常见命令有哪些坑？

首先，我们来看一下，平时在使用 Redis 时，有哪些常见的命令会遇到「意料之外」的结果。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

1) 过期时间意外丢失？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

你在使用 Redis 时，肯定经常使用 SET 命令，它非常简单。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

SET 除了可以设置 key-value 之外，还可以设置 key 的过期时间，就像下面这样：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

127.0.0.1:6379> SET testkey val1 EX 60OK127.0.0.1:6379> TTL testkey(integer) 59

此时如果你想修改 key 的值，但只是单纯地使用 SET 命令，而没有加上「过期时间」的参数，那这个 key 的过期时间将会被「擦除」。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

127.0.0.1:6379> SET testkey val2OK127.0.0.1:6379> TTL testkey  // key永远不过期了！(integer) -1

看到了么？testkey 变成永远不过期了！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

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如果你刚刚开始使用 Redis，相信你肯定也踩过这个坑。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

导致这个问题的原因在于：SET 命令如果不设置过期时间，那么 Redis 会自动「擦除」这个 key 的过期时间。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你发现 Redis 的内存持续增长，而且很多 key 原来设置了过期时间，后来发现过期时间丢失了，很有可能是因为这个原因导致的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这时你的 Redis 中就会存在大量不过期的 key，消耗过多的内存资源。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

所以，你在使用 SET 命令时，如果刚开始就设置了过期时间，那么之后修改这个 key，也务必要加上过期时间的参数，避免过期时间丢失问题。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

2) DEL 竟然也会阻塞 Redis？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

删除一个 key，你肯定会用 DEL 命令，不知道你没有思考过它的时间复杂度是多少？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

O(1)？其实不一定。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你有认真阅读 Redis 的官方文档，就会发现：删除一个 key 的耗时，与这个 key 的类型有关。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 官方文档在介绍 DEL 命令时，是这样描述的：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

key 是 String 类型，DEL 时间复杂度是 O(1)文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
key 是 List/Hash/Set/ZSet 类型，DEL 时间复杂度是 O(M)，M 为元素数量文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

也就是说，如果你要删除的是一个非 String 类型的 key，这个 key 的元素越多，那么在执行 DEL 时耗时就越久！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

为什么会这样？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

原因在于，删除这种 key 时，Redis 需要依次释放每个元素的内存，元素越多，这个过程就会越耗时。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

而这么长的操作耗时，势必会阻塞整个 Redis 实例，影响 Redis 的性能。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

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所以，当你在删除 List/Hash/Set/ZSet 类型的 key 时，一定要格外注意，不能无脑执行 DEL，而是应该用以下方式删除：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

查询元素数量：执行 LLEN/HLEN/SCARD/ZCARD 命令文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
判断元素数量：如果元素数量较少，可直接执行 DEL 删除，否则分批删除文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
分批删除：执行 LRANGE/HSCAN/SSCAN/ZSCAN + LPOP/RPOP/HDEL/SREM/ZREM 删除文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

了解了 DEL 对于 List/Hash/Set/ZSet 类型数据的影响，我们再来分析下，删除一个 String 类型的 key 会不会有这种问题？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

啊？前面不是提到，Redis 官方文档的描述，删除 String 类型的 key，时间复杂度是 O(1) 么？这不会导致 Redis 阻塞吧？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实这也不一定！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

你思考一下，如果这个 key 占用的内存非常大呢？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

例如，这个 key 存储了 500MB 的数据（很明显，它是一个 bigkey），那在执行 DEL 时，耗时依旧会变长！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这是因为，Redis 释放这么大的内存给操作系统，也是需要时间的，所以操作耗时也会变长。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

所以，对于 String 类型来说，你最好也不要存储过大的数据，否则在删除它时，也会有性能问题。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

此时，你可能会想：Redis 4.0 不是推出了 lazy-free 机制么？打开这个机制，释放内存的操作会放到后台线程中执行，那是不是就不会阻塞主线程了？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这个问题非常好。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

真的会是这样吗？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这里我先告诉你结论：即使 Redis 打开了 lazy-free，在删除一个 String 类型的 bigkey 时，它仍旧是在主线程中处理，而不是放到后台线程中执行。所以，依旧有阻塞 Redis 的风险！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这是为什么？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这里先卖一个关子，感兴趣的同学可以先自行查阅 lazy-free 相关资料寻找答案。:)文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实，关于 lazy-free 的知识点也很多，由于篇幅原因，所以我打算后面专门写一篇文章来讲，欢迎持续关注~文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

3) RANDOMKEY 竟然也会阻塞 Redis？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你想随机查看 Redis 中的一个 key，通常会使用 RANDOMKEY 这个命令。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这个命令会从 Redis 中「随机」取出一个 key。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

既然是随机，那这个执行速度肯定非常快吧？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实不然。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

要解释清楚这个问题，就要结合 Redis 的过期策略来讲。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你对 Redis 的过期策略有所了解，应该知道 Redis 清理过期 key，是采用定时清理 + 懒惰清理 2 种方式结合来做的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

而 RANDOMKEY 在随机拿出一个 key 后，首先会先检查这个 key 是否已过期。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果该 key 已经过期，那么 Redis 会删除它，这个过程就是懒惰清理。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

但清理完了还不能结束，Redis 还要找出一个「不过期」的 key，返回给客户端。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

此时，Redis 则会继续随机拿出一个 key，然后再判断是它否过期，直到找出一个未过期的 key 返回给客户端。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

整个流程就是这样的：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

master 随机取出一个 key，判断是否已过期文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
如果 key 已过期，删除它，继续随机取 key文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
以此循环往复，直到找到一个不过期的 key，返回文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

但这里就有一个问题了：如果此时 Redis 中，有大量 key 已经过期，但还未来得及被清理掉，那这个循环就会持续很久才能结束，而且，这个耗时都花费在了清理过期 key + 寻找不过期 key 上。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

导致的结果就是，RANDOMKEY 执行耗时变长，影响 Redis 性能。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

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以上流程，其实是在 master 上执行的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果在 slave 上执行 RANDOMEKY，那么问题会更严重！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

为什么？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

主要原因就在于，slave 自己是不会清理过期 key。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

那 slave 什么时候删除过期 key 呢？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实，当一个 key 要过期时，master 会先清理删除它，之后 master 向 slave 发送一个 DEL 命令，告知 slave 也删除这个 key，以此达到主从库的数据一致性。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

还是同样的场景：Redis 中存在大量已过期，但还未被清理的 key，那在 slave 上执行 RANDOMKEY 时，就会发生以下问题：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

slave 随机取出一个 key，判断是否已过期文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
key 已过期，但 slave 不会删除它，而是继续随机寻找不过期的 key文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
由于大量 key 都已过期，那 slave 就会寻找不到符合条件的 key，此时就会陷入「死循环」！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

也就是说，在 slave 上执行 RANDOMKEY，有可能会造成整个 Redis 实例卡死！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

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是不是没想到？在 slave 上随机拿一个 key，竟然有可能造成这么严重的后果？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这其实是 Redis 的一个 Bug，这个 Bug 一直持续到 5.0 才被修复。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

修复的解决方案是，在 slave 上执行 RANDOMKEY 时，会先判断整个实例所有 key 是否都设置了过期时间，如果是，为了避免长时间找不到符合条件的 key，slave 最多只会在哈希表中寻找 100 次，无论是否能找到，都会退出循环。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这个方案就是增加上了一个最大重试次数，这样一来，就避免了陷入死循环。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

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虽然这个方案可以避免了 slave 陷入死循环、卡死整个实例的问题，但是，在 master 上执行这个命令时，依旧有概率导致耗时变长。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

所以，你在使用 RANDOMKEY 时，如果发现 Redis 发生了「抖动」，很有可能是因为这个原因导致的！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

4) O(1) 复杂度的 SETBIT，竟然会导致 Redis OOM？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

在使用 Redis 的 String 类型时，除了直接写入一个字符串之外，还可以把它当做 bitmap 来用。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

具体来讲就是，我们可以把一个 String 类型的 key，拆分成一个个 bit 来操作，就像下面这样：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

127.0.0.1:6379> SETBIT testkey 10 1(integer) 1127.0.0.1:6379> GETBIT testkey 10(integer) 1

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其中，操作的每一个 bit 位叫做 offset。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

但是，这里有一个坑，你需要注意起来。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果这个 key 不存在，或者 key 的内存使用很小，此时你要操作的 offset 非常大，那么 Redis 就需要分配「更大的内存空间」，这个操作耗时就会变长，影响性能。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

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所以，当你在使用 SETBIT 时，也一定要注意 offset 的大小，操作过大的 offset 也会引发 Redis 卡顿。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这种类型的 key，也是典型的 bigkey，除了分配内存影响性能之外，在删除它时，耗时同样也会变长。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

5) 执行 MONITOR 也会导致 Redis OOM？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这个坑你肯定听说过很多次了。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

当你在执行 MONITOR 命令时，Redis 会把每一条命令写到客户端的「输出缓冲区」中，然后客户端从这个缓冲区读取服务端返回的结果。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

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但是，如果你的 Redis QPS 很高，这将会导致这个输出缓冲区内存持续增长，占用 Redis 大量的内存资源，如果恰好你的机器的内存资源不足，那 Redis 实例就会面临被 OOM 的风险。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

所以，你需要谨慎使用 MONITOR，尤其在 QPS 很高的情况下。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

以上这些问题场景，都是我们在使用常见命令时发生的，而且，很可能都是「无意」就会触发的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

下面我们来看 Redis「数据持久化」都存在哪些坑？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

数据持久化有哪些坑？

Redis 的数据持久化，分为 RDB 和 AOF 两种方式。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其中，RDB 是数据快照，而 AOF 会记录每一个写命令到日志文件中。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

在数据持久化方面发生问题，主要也集中在这两大块，我们依次来看。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

1) master 宕机，slave 数据也丢失了？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你的 Redis 采用如下模式部署，就会发生数据丢失的问题：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

master-slave + 哨兵部署实例文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
master 没有开启数据持久化功能文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
Redis 进程使用 supervisor 管理，并配置为「进程宕机，自动重启」文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果此时 master 宕机，就会导致下面的问题：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

master 宕机，哨兵还未发起切换，此时 master 进程立即被 supervisor 自动拉起文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
但 master 没有开启任何数据持久化，启动后是一个「空」实例文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
此时 slave 为了与 master 保持一致，它会自动「清空」实例中的所有数据，slave 也变成了一个「空」实例文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

看到了么？在这个场景下，master / slave 的数据就全部丢失了。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这时，业务应用在访问 Redis 时，发现缓存中没有任何数据，就会把请求全部打到后端数据库上，这还会进一步引发「缓存雪崩」，对业务影响非常大。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

所以，你一定要避免这种情况发生，我给你的建议是：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 实例不使用进程管理工具自动拉起文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
master 宕机后，让哨兵发起切换，把 slave 提升为 master文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
切换完成后，再重启 master，让其退化成 slave文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

你在配置数据持久化时，要避免这个问题的发生。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

2) AOF everysec 真的不会阻塞主线程吗？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

当 Redis 开启 AOF 时，需要配置 AOF 的刷盘策略。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

基于性能和数据安全的平衡，你肯定会采用 appendfsync everysec 这种方案。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这种方案的工作模式为，Redis 的后台线程每间隔 1 秒，就把 AOF page cache 的数据，刷到磁盘（fsync）上。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这种方案的优势在于，把 AOF 刷盘的耗时操作，放到了后台线程中去执行，避免了对主线程的影响。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

但真的不会影响主线程吗？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

答案是否定的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实存在这样一种场景：Redis 后台线程在执行 AOF page cache 刷盘（fysnc）时，如果此时磁盘 IO 负载过高，那么调用 fsync 就会被阻塞住。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

此时，主线程仍然接收写请求进来，那么此时的主线程会先判断，上一次后台线程是否已刷盘成功。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如何判断呢？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

后台线程在刷盘成功后，都会记录刷盘的时间。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

主线程会根据这个时间来判断，距离上一次刷盘已经过去多久了。整个流程是这样的：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

主线程在写 AOF page cache（write系统调用）前，先检查后台 fsync 是否已完成？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
fsync 已完成，主线程直接写 AOF page cache文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
fsync 未完成，则检查距离上次 fsync 过去多久？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
如果距离上次 fysnc 成功在 2 秒内，那么主线程会直接返回，不写 AOF page cache文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
如果距离上次 fysnc 成功超过了 2 秒，那主线程会强制写 AOF page cache（write系统调用）文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
由于磁盘 IO 负载过高，此时，后台线程 fynsc 会发生阻塞，那主线程在写 AOF page cache 时，也会发生阻塞等待（操作同一个 fd，fsync 和 write 是互斥的，一方必须等另一方成功才可以继续执行，否则阻塞等待）文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

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通过分析我们可以发现，即使你配置的 AOF 刷盘策略是 appendfsync everysec，也依旧会有阻塞主线程的风险。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实，产生这个问题的重点在于，磁盘 IO 负载过高导致 fynsc 阻塞，进而导致主线程写 AOF page cache 也发生阻塞。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

所以，你一定要保证磁盘有充足的 IO 资源，避免这个问题。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

3) AOF everysec 真的只会丢失 1 秒数据？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

接着上面的问题继续分析。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如上所述，这里我们需要重点关注上面的步骤 4。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

也就是：主线程在写 AOF page cache 时，会先判断上一次 fsync 成功的时间，如果距离上次 fysnc 成功在 2 秒内，那么主线程会直接返回，不再写 AOF page cache。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这就意味着，后台线程在执行 fsync 刷盘时，主线程最多等待 2 秒不会写 AOF page cache。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果此时 Redis 发生了宕机，那么，AOF 文件中丢失是 2 秒的数据，而不是 1 秒！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

我们继续分析，Redis 主线程为什么要等待 2 秒不写 AOF page cache 呢？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实，Redis AOF 配置为 appendfsync everysec 时，正常来讲，后台线程每隔 1 秒执行一次 fsync 刷盘，如果磁盘资源充足，是不会被阻塞住的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

也就是说，Redis 主线程其实根本不用关心后台线程是否刷盘成功，只要无脑写 AOF page cache 即可。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

但是，Redis 作者考虑到，如果此时的磁盘 IO 资源比较紧张，那么后台线程 fsync 就有概率发生阻塞风险。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

所以，Redis 作者在主线程写 AOF page cache 之前，先检查一下距离上一次 fsync 成功的时间，如果大于 1 秒没有成功，那么主线程此时就能知道，fsync 可能阻塞了。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

所以，主线程会等待 2 秒不写 AOF page cache，其目的在于：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

降低主线程阻塞的风险（如果无脑写 AOF page cache，主线程则会立即阻塞住）文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
如果 fsync 阻塞，主线程就会给后台线程留出 1 秒的时间，等待 fsync 成功文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

但代价就是，如果此时发生宕机，AOF 丢失的就是 2 秒的数据，而不是 1 秒。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这个方案应该是 Redis 作者对性能和数据安全性的进一步权衡。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

无论如何，这里你只需要知道的是，即使 AOF 配置为每秒刷盘，在发生上述极端情况时，AOF 丢失的数据其实是 2 秒。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

4) RDB 和 AOF rewrite 时，Redis 发生 OOM？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

最后，我们来看一下，当 Redis 在执行 RDB 快照和 AOF rewrite 时，会发生的问题。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 在做 RDB 快照和 AOF rewrite 时，会采用创建子进程的方式，把实例中的数据持久化到磁盘上。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

创建子进程，会调用操作系统的 fork 函数。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

fork 执行完成后，父进程和子进程会同时共享同一份内存数据。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

但此时的主进程依旧是可以接收写请求的，而进来的写请求，会采用 Copy On Write（写时复制）的方式操作内存数据。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

也就是说，主进程一旦有数据需要修改，Redis 并不会直接修改现有内存中的数据，而是先将这块内存数据拷贝出来，再修改这块新内存的数据，这就是所谓的「写时复制」。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

写时复制你也可以理解成，谁需要发生写操作，谁就先拷贝，再修改。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

你应该发现了，如果父进程要修改一个 key，就需要拷贝原有的内存数据，到新内存中，这个过程涉及到了「新内存」的申请。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你的业务特点是「写多读少」，而且 OPS 非常高，那在 RDB 和 AOF rewrite 期间，就会产生大量的内存拷贝工作。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这会有什么问题呢？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

因为写请求很多，这会导致 Redis 父进程会申请非常多的内存。在这期间，修改 key 的范围越广，新内存的申请就越多。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你的机器内存资源不足，这就会导致 Redis 面临被 OOM 的风险！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 会遇到的15个「坑」，你踩过几个？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这就是你会从 DBA 同学那里听到的，要给 Redis 机器预留内存的原因。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其目的就是避免在 RDB 和 AOF rewrite 期间，防止 Redis OOM。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

以上这些，就是「数据持久化」会遇到的坑，你踩到过几个？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

下面我们再来看「主从复制」会存在哪些问题。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

主从复制有哪些坑？

Redis 为了保证高可用，提供了主从复制的方式，这样就可以保证 Redis 有多个「副本」，当主库宕机后，我们依旧有从库可以使用。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

在主从同步期间，依旧存在很多坑，我们依次来看。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

1) 主从复制会丢数据吗？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

首先，你需要知道，Redis 的主从复制是采用「异步」的方式进行的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这就意味着，如果 master 突然宕机，可能存在有部分数据还未同步到 slave 的情况发生。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这会导致什么问题呢？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你把 Redis 当做纯缓存来使用，那对业务来说没有什么影响。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

master 未同步到 slave 的数据，业务应用可以从后端数据库中重新查询到。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

但是，对于把 Redis 当做数据库，或是当做分布式锁来使用的业务，有可能因为异步复制的问题，导致数据丢失 / 锁丢失。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

关于 Redis 分布式锁可靠性的更多细节，这里先不展开，后面会单独写一篇文章详细剖析这个知识点。这里你只需要先知道，Redis 主从复制是有概率发生数据丢失的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

2) 同样命令查询一个 key，主从库却返回不同的结果？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

不知道你是否思考过这样一个问题：如果一个 key 已过期，但这个 key 还未被 master 清理，此时在 slave 上查询这个 key，会返回什么结果呢？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

slave 正常返回 key 的值文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
slave 返回 NULL文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

你认为是哪一种？可以思考一下。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

答案是：不一定。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

嗯？为什么会不一定？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这个问题非常有意思，请跟紧我的思路，我会带你一步步分析其中的原因。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实，返回什么结果，这要取决于以下 3 个因素：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 的版本文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
具体执行的命令文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
机器时钟文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

先来看 Redis 版本。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你使用的是 Redis 3.2 以下版本，只要这个 key 还未被 master 清理，那么，在 slave 上查询这个 key，它会永远返回 value 给你。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

也就是说，即使这个 key 已过期，在 slave 上依旧可以查询到这个 key。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

// Redis 2.8 版本 在 slave 上执行127.0.0.1:6479> TTL testkey(integer) -2    // 已过期127.0.0.1:6479> GET testkey"testval"       // 还能查询到!

但如果此时在 master 上查询这个 key，发现已经过期，就会把它清理掉，然后返回 NULL。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

// Redis 2.8 版本 在 master 上执行127.0.0.1:6379> TTL testkey(integer) -2127.0.0.1:6379> GET testkey(nil)

发现了吗？在 master 和 slave 上查询同一个 key，结果竟然不一样？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实，slave 应该要与 master 保持一致，key 已过期，就应该给客户端返回 NULL，而不是还正常返回 key 的值。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

为什么会发生这种情况？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实这是 Redis 的一个 Bug：3.2 以下版本的 Redis，在 slave 上查询一个 key 时，并不会判断这个 key 是否已过期，而是直接无脑返回给客户端结果。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这个 Bug 在 3.2 版本进行了修复，但是，它修复得「不够彻底」。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

什么叫修复得「不够彻底」？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这就要结合前面提到的，第 2 个影响因素「具体执行的命令」来解释了。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 3.2 虽然修复了这个 Bug，但却遗漏了一个命令：EXISTS。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

也就是说，一个 key 已过期，在 slave 直接查询它的数据，例如执行 GET/LRANGE/HGETALL/SMEMBERS/ZRANGE 这类命令时，slave 会返回 NULL。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

但如果执行的是 EXISTS，slave 依旧会返回：key 还存在。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

// Redis 3.2 版本 在 slave 上执行127.0.0.1:6479> GET testkey(nil)           // key 已逻辑过期127.0.0.1:6479> EXISTS testkey(integer) 1     // 还存在！

原因在于，EXISTS 与查询数据的命令，使用的不是同一个方法。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 作者只在查询数据时增加了过期时间的校验，但 EXISTS 命令依旧没有这么做。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

直到 Redis 4.0.11 这个版本，Redis 才真正把这个遗漏的 Bug 完全修复。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你使用的是这个之上的版本，那在 slave 上执行数据查询或 EXISTS，对于已过期的 key，就都会返回「不存在」了。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这里我们先小结一下，slave 查询过期 key，经历了 3 个阶段：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

3.2 以下版本，key 过期未被清理，无论哪个命令，查询 slave，均正常返回 value文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
3.2 - 4.0.11 版本，查询数据返回 NULL，但 EXISTS 依旧返回 true文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
4.0.11 以上版本，所有命令均已修复，过期 key 在 slave 上查询，均返回「不存在」文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这里要特别鸣谢《Redis开发与运维》的作者，付磊。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
这个问题我是在他的文章中看到的，感觉非常有趣，原来 Redis 之前还存在这样的 Bug 。随后我又查阅了相关源码，并对逻辑进行了梳理，在这里才写成文章分享给大家。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
虽然已在微信中亲自答谢，但在这里再次表达对他的谢意~文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

最后，我们来看影响查询结果的第 3 个因素：「机器时钟」。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

假设我们已规避了上面提到的版本 Bug，例如，我们使用 Redis 5.0 版本，在 slave 查询一个 key，还会和 master 结果不同吗？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

答案是，还是有可能会的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这就与 master / slave 的机器时钟有关了。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

无论是 master 还是 slave，在判断一个 key 是否过期时，都是基于「本机时钟」来判断的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果 slave 的机器时钟比 master 走得「快」，那就会导致，即使这个 key 还未过期，但以 slave 上视角来看，这个 key 其实已经过期了，那客户端在 slave 上查询时，就会返回 NULL。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

是不是很有意思？一个小小的过期 key，竟然藏匿这么多猫腻。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你也遇到了类似的情况，就可以通过上述步骤进行排查，确认是否踩到了这个坑。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

3) 主从切换会导致缓存雪崩？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这个问题是上一个问题的延伸。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

我们假设，slave 的机器时钟比 master 走得「快」，而且是「快很多」。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

此时，从 slave 角度来看，Redis 中的数据存在「大量过期」。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果此时操作「主从切换」，把 slave 提升为新的 master。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

它成为 master 后，就会开始大量清理过期 key，此时就会导致以下结果：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

master 大量清理过期 key，主线程发生阻塞，无法及时处理客户端请求文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
Redis 中数据大量过期，引发缓存雪崩文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

你看，当 master / slave 机器时钟严重不一致时，对业务的影响非常大！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

所以，如果你是 DBA 运维，一定要保证主从库的机器时钟一致性，避免发生这些问题。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

4) master / slave 大量数据不一致？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

还有一种场景，会导致 master / slave 的数据存在大量不一致。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这就涉及到 Redis 的 maxmemory 配置了。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 的 maxmemory 可以控制整个实例的内存使用上限，超过这个上限，并且配置了淘汰策略，那么实例就开始淘汰数据。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

但这里有个问题：假设 master / slave 配置的 maxmemory 不一样，那此时就会发生数据不一致。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

例如，master 配置的 maxmemory 为 5G，而 slave 的 maxmemory 为 3G，当 Redis 中的数据超过 3G 时，slave 就会「提前」开始淘汰数据，此时主从库数据发生不一致。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 会遇到的15个「坑」，你踩过几个？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

另外，尽管 master / slave 设置的 maxmemory 相同，如果你要调整它们的上限，也要格外注意，否则也会导致 slave 淘汰数据：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

调大 maxmemory 时，先调整 slave，再调整 master文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
调小 maxmemory 时，先调整 master，再调整 slave文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

以此方式操作，就避免了 slave 提前超过 maxmemory 的问题。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实，你可以思考一下，发生这些问题的关键在哪？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其根本原因在于，slave 超过 maxmemory 后，会「自行」淘汰数据。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果不让 slave 自己淘汰数据，那这些问题是不是都可以规避了？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

没错。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

针对这个问题，Redis 官方应该也收到了很多用户的反馈。在 Redis 5.0 版本，官方终于把这个问题彻底解决了！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 5.0 增加了一个配置项：replica-ignore-maxmemory，默认 yes。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这个参数表示，尽管 slave 内存超过了 maxmemory，也不会自行淘汰数据了！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这样一来，slave 永远会向 master 看齐，只会老老实实地复制 master 发送过来的数据，不会自己再搞「小动作」。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

至此，master / slave 的数据就可以保证完全一致了！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你使用的恰好是 5.0 版本，就不用担心这个问题了。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

5) slave 竟然会有内存泄露问题？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

是的，你没看错。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这是怎么发生的？我们具体来看一下。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

当你在使用 Redis 时，符合以下场景，就会触发 slave 内存泄露：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 使用的是 4.0 以下版本文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
slave 配置项为 read-only=no（从库可写）文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
向 slave 写入了有过期时间的 key文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这时的 slave 就会发生内存泄露：slave 中的 key，即使到了过期时间，也不会自动清理。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你不主动删除它，那这些 key 就会一直残留在 slave 内存中，消耗 slave 的内存。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

最麻烦的是，你使用命令查询这些 key，却还查不到任何结果！文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这就 slave 「内存泄露」问题。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 会遇到的15个「坑」，你踩过几个？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这其实也是 Redis 的一个 Bug，Redis 4.0 才修复了这个问题。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

解决方案是，在可写的 slave 上，写入带有过期时间 key 时，slave 会「记录」下来这些 key。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

然后 slave 会定时扫描这些 key，如果到达过期时间，则清理之。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你的业务需要在 slave 上临时存储数据，而且这些 key 也都设置了过期时间，那么就要注意这个问题了。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

你需要确认你的 Redis 版本，如果是 4.0 以下版本，一定要避免踩这个坑。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实，最好的方案是，制定一个 Redis 使用规范，slave 必须强制设置为 read-only，不允许写，这样不仅可以保证 master / slave 的数据一致性，还避免了 slave 内存泄露问题。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

6) 为什么主从全量同步一直失败？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

在主从全量同步时，你可能会遇到同步失败的问题，具体场景如下：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

slave 向 master 发起全量同步请求，master 生成 RDB 后发给 slave，slave 加载 RDB。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

由于 RDB 数据太大，slave 加载耗时也会变得很长。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

此时你会发现，slave 加载 RDB 还未完成，master 和 slave 的连接却断开了，数据同步也失败了。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

之后你又会发现，slave 又发起了全量同步，master 又生成 RDB 发送给 slave。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

同样地，slave 在加载 RDB 时，master / slave 同步又失败了，以此往复。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

这是怎么回事？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

其实，这就是 Redis 的「复制风暴」问题。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

什么是复制风暴？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

就像刚才描述的：主从全量同步失败，又重新开始同步，之后又同步失败，以此往复，恶性循环，持续浪费机器资源。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

为什么会导致这种问题呢？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你的 Redis 有以下特点，就有可能发生这种问题：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

master 的实例数据过大，slave 在加载 RDB 时耗时太长文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
复制缓冲区（slave client-output-buffer-limit）配置过小文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
master 写请求量很大文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

主从在全量同步数据时，master 接收到的写请求，会先写到主从「复制缓冲区」中，这个缓冲区的「上限」是配置决定的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

当 slave 加载 RDB 太慢时，就会导致 slave 无法及时读取「复制缓冲区」的数据，这就引发了复制缓冲区「溢出」。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

为了避免内存持续增长，此时的 master 会「强制」断开 slave 的连接，这时全量同步就会失败。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

之后，同步失败的 slave 又会「重新」发起全量同步，进而又陷入上面描述的问题中，以此往复，恶性循环，这就是所谓的「复制风暴」。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如何解决这个问题呢？我给你以下几点建议：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

Redis 实例不要太大，避免过大的 RDB文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html
复制缓冲区配置的尽量大一些，给 slave 加载 RDB 留足时间，降低全量同步失败的概率文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html

如果你也踩到了这个坑，可以通过这个方案来解决。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/11693.html