故障回顾
问题redis的配置如下：
（1）因为大KEY调用量，随着白天自然流量趋势增长而增长，最终在业务高峰最高点期占满带宽使用100%
（2）从而引发redis的内存使用率，在5min之内从0%->100%
（3）最终全面GET SET timeout崩溃（11点22分02秒）
（4）最终导致页面返回timeout
排查思路
内存使用率100% 就等同于redis不可用吗？
解答：正常使用情况下，不是
redis有【缓存淘汰机制】
Redis 在内存使用率达到 100% 时不会直接崩溃。相反，它依赖内存淘汰策略来释放内存，确保系统的稳定性。
这个配置在哪里？
大部分同学都是不会主动去调整这里的参数的，因此大概率默认的是：volatile-lru。
你根据实际需求配置适当的内存淘汰策略，以便在内存达到上限时，系统能够稳定地处理新请求，而不会出现写操作失败的情况（只要不是noeviction）。
也就是说，照理SET GET都应该没啥问题才对（先不考虑其他复杂命令）
尽管 Redis 本身不会轻易崩溃，但如果内存耗尽且没有淘汰策略或者淘汰策略未能生效，Redis 可能拒绝新的写操作，并返回错误：OOM command not allowed when used memory > ‘maxmemory’
如果系统的配置或者操作系统的内存管理不当，可能会导致 Redis 进程被操作系统杀死。
但是事故现象就是：内存使用率100% 时，redis不可用，怎么解释？
猜测1：会是淘汰不及时导致的性能瓶颈吗？
也就是说 写入的速度>>淘汰的速度
解答：如果是正常的业务写入，不可能！
redis纯内存，淘汰速度是非常快的
这个业务特性，也并非高频写入
这个redis实例其实里面存储的KEY很少，最终占了整个实例的内存使用率<5%
不太符合正常使用下KEY不断增多，最终挤爆内存使用率的问题
因此，初步结论：Redis 的崩溃一般不会是由于单纯写入速度超过淘汰速度引起的，尤其是使用了合理的内存淘汰策略时；如果写入速度非常高，而淘汰策略无法及时清除旧数据，Redis 可能会非常频繁地进行键的查找和淘汰操作，从而导致性能下降。
到底是什么导致了内存使用率激增那？？
因此查阅了资料，发现最为贴近的答案
证据支撑
真相大白
1 |
|
果然是这样，说明内存是被【缓冲区】挤爆的
分析和解释
从上面的 INFO memory 输出中，我们可以看到一些关键信息，这些信息表明大部分内存被缓冲区占用殆尽：
1.
内存使用情况：used_memory: 1072693248 （1.02 GB） maxmemory: 1073741824 （1.00 GB）
上面的输出表明，当前内存使用几乎达到了配置的最大内存限制，内存已接近耗尽。
2.缓冲区占用：
used_memory_overhead: 1048576000 （1.00 GB）
这个值表示 Redis 开销的内存，包括缓冲区、连接和其他元数据。在这种情况下，大部分 used_memory (1.02 GB) 被 used_memory_overhead (1.00 GB) 占用，这意味着大部分内存都被缓冲区等开销占据。
3.数据集占用：
used_memory_dataset: 23929848 （23.93 MB）
used_memory_dataset_perc: 2.23%
这里显示，实际存储的数据只占了非常少的一部分内存（约 23.93 MB），而绝大部分内存被缓冲区占据。
4.
客户端缓冲区：
mem_clients_normal: 1048576000 （1.00 GB）
这表明普通客户端连接占用了约 1.00 GB 内存，这通常意味着输出缓冲区可能已经接近或达到了设定的限制。
5.
内存碎片：
allocator_frag_ratio: 1.02
mem_fragmentation_ratio: 1.02
碎片率不高，表明内存被合理使用但被缓冲区占用过多。
总结
从上面的例子可以看出，Redis 的内存几乎被缓冲区占用殆尽。以下是具体的结论：
- 当前内存使用 (used_memory) 已经接近最大内存限制 (maxmemory)，即 1.02 GB 接近 1.00 GB 的限制。
- 内存开销 (used_memory_overhead) 很大，主要被客户端普通连接使用（可能是输出缓冲区），而实际的数据仅占用了很少的内存。
- 分配器和 RSS 碎片率 (allocator_frag_ratio 和 mem_fragmentation_ratio) 较低，表明碎片不是问题。
缓冲区的功能其实很简单，主要就是用一块内存空间来暂时存放命令数据，以免出现因为数据和命令的处理速度慢于发送速度而导致的数据丢失和性能问题。
因此，
Redis工作原理-多客户端视角简单版（含缓冲区）
内存占用
Redis Server 的输出大小通常是不可控制的。存在bigkey的时候，就会产生体积庞大的返回数据。另外也有可能因为执行了太多命令，导致产生返回数据的速率超过了往客户端发送的速率，导致服务器堆积大量消息，从而导致输出缓冲区越来越大，占用过多内存，甚至导致系统崩溃。Redis 通过设置
client-output-buffer-limit来保护系统安全。
最后的效果就是：
对象存储的部分因为是有过期时间的，过期了自然被清理了
【缓冲内存】↑ （涌入）
【对象内存】↓ （定时清理）
并受MAX内存掣肘（上限）
最终的结局：Redis 的内存完全被缓冲区占据
自然，每当有SET请求进来的时候，SET不进来——因为「内存淘汰策略」(maxmemory-policy) 淘汰的是【对象内存】，压根起不到作用！！！
结论：
Redis 的内存完全被缓冲区占据，实际上 Redis 将无法正常工作，包括数据存储（SET 操作）和数据读取（GET 操作）
知道了缓冲区挤爆Redis内存会导致Redis不工作之后
接下来就是分析为何当时出现了缓冲区激增并最终导致redis不可用
还原真相
大KEY
大KEY
大KEY其实并不是长度过长的KEY，而是存放了慢查询命令的KEY
对于String类型，慢查询的本质在于value的大小
对于其他类型，慢查询的本质在于集合的大小（时间复杂度带来）
