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一、原因：

• 使用高风险的Redis命令

例如KEYS、HGETALL或使用MGET、MSET、HMSET、HMGET一次操作大量Key等。通常情况下，命令的时间复杂度越高，在执行时会消耗越多的资源，从而导致CPU使用率上升。由于命令执行单元为单线程的特性，Redis在执行高消耗命令时会引发排队导致应用响应变慢。极端情况下，甚至可能导致实例被整体阻塞，引发应用超时中断或流量跳过缓存层直接到达后端的数据库侧，引发雪崩效应。

• 热Key

某个或某部分Key的请求访问次数显著超过其他Key时，代表此时可能产生了热Key。热Key将会消耗Redis的大量CPU资源，从而影响其他Key的访问时延。

并且，在集群架构中，如果热Key较为集中地分布在部分数据分片节点，可能会导致CPU使用率倾斜（个别分片的CPU使用率远超其他分片）。

• 大Key

大Key会占用更多的内存，同时，对大Key的访问会显著增加Redis的CPU负载和流量。大Key在一定程度上更容易形成热点从而造成CPU使用率高。如果大Key较为集中地分布在部分数据分片节点，可能会导致CPU使用率倾斜、带宽使用率倾斜及内存使用率倾斜。

• 频繁建立短连接

频繁地建立连接，导致Redis实例的大量资源消耗在连接处理上。

• AOF频繁写磁盘

AOF的写盘行为将会导致CPU使用率升高及实例整体的响应时延增加。

• Lua 脚本执行

运行复杂或长时间的 Lua 脚本可能导致 CPU 使用率升高。

• 慢查询

某些查询操作耗时较长，导致 Redis 处理效率下降。

二、解决：

• 首先是要有Redis监控平台，能够及时预测问题发生，也能提供问题排查的数据以及日志。
• 禁用高风险命令和高消耗命令，例如FLUSHALL、KEYS、HGETALL等。对于这些命令上线需要评估和审核。，非必要可以禁用。
• 尽量避免通过短连接访问Redis，推荐使用线程池连接，比如Lettuce,Jedis等客户端。
• 排查并优化大Key，根据业务的实际情况，将大Key拆分为小Key，以分散请求压力。
• 调整写磁盘的频率，在访问高峰期可以暂时禁止写日志，在流量不高再开启写磁盘.不过这个要相机行事，存在丢失数据的风险
• 在硬件资源也可以做一定的优化，推荐使用 SSD（固态硬盘）可以显著提高 Redis 写入磁盘的性能