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Redis线上问题排查指南（小白面试版）

零基础全栈开发Java微服务版本实战-后端-前端-运维-实战企业级三个实战项目

资源获取：关注公众号: 小坏说Java ，获取本文所有示例代码、配置模板及导出工具。

一、面试官压力测试题

零基础全栈开发Java微服务版本实战-后端-前端-运维-实战企业级三个实战项目

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1. “线上Redis内存持续增长，怎么排查？”

排查步骤：

• 第一步：info memory看内存使用情况
• 第二步：redis-cli --bigkeys找大key
• 第三步：redis-cli --hotkeys找热key（需先开启）
• 第四步：info commandstats看命令统计
• 第五步：检查业务代码，是否忘记设过期时间

2. “某个key访问量特别大，怎么处理？”

解决方案：

• 加本地缓存（如Guava Cache）
• 读写分离：主从架构，读请求走从节点
• 多副本：key复制多份，如key_1、key_2
• 升级Redis集群，分散压力

3. “怎么发现大key和热key？”

发现方法：

# 大key扫描（可能影响性能，在从节点执行） redis-cli --bigkeys # 热key发现 redis-cli --hotkeys # 或通过monitor命令分析 redis-cli monitor > monitor.log

二、排查工具速记

三、解决方案模板

1. 大key拆分

问题：一个hash有100万字段
解决：拆成10个hash，每个10万字段

2. 热key多副本

// 访问时随机选副本Stringkey="hotkey_"+random.nextInt(3);

3. 本地缓存+Redis

• 先读本地缓存
• 没有再读Redis
• 适合不经常变的数据

四、面试加分回答

“说说你处理过的大key问题”

“我们有个用户信息hash特别大，我拆成了多个小hash，按用户ID分片存储，内存降了70%”

“如何预防大key产生？”

• 代码规范：单个value不超过10KB
• 列表/集合元素不超过5000个
• 设计时就考虑拆分方案
• 定期用--bigkeys巡检

五、监控告警设置（简单版）

必须设置的监控：

1. 内存使用率> 80% 告警
2. 连接数突然翻倍告警
3. QPS超过日常3倍告警
4. 慢查询每分钟超过10次告警

面试一句话总结

“先监控发现，再工具定位，最后业务解决。平时做好规范，出事不急不慌。”

小提示：面试时可以说“我一般会在从节点用--bigkeys扫描，避免影响线上性能”，显得有经验。