说起这个rrw，也就是咱们常说的Redis Read/Write读写分离这一套东西，没折腾过的人觉得这玩意儿简单，不就是一读一写吗？但我在这行混了这么多年，真要是碰到双十一那种大流量，或者平时运维哥们儿手一抖，这坑简直大得能把整个人埋进去。前阵子刚处理完一个老项目的线上故障，我觉得这套排查的心得必须得给大家好好捋捋，省得下次大家伙儿又在大半夜被电话叫起来修电脑。
第一个大坑：数据同步延迟，导致用户刚发的动态“消失”了
这是最常见的毛病。我之前带的一个项目，用户发完帖子立刻跳转详情页，结果页面显示“内容不存在”，用户直接炸锅了。这就是主库的数据还没来得及同步到从库，业务就跑去从库读了。我当时是怎么排查的？
- 第一步：先看主从节点之间的网络延迟。我直接在机器上互ping了一下，发现丢包严重，原来是交换机老化了。
- 第二步：检查主库的写入压力。如果主库一秒钟写几万条，那从库肯定跟不上节奏。我赶紧看了眼监控，发现有个倒霉程序员写了个死循环，疯狂往Redis里塞垃圾数据。
- 第三步：看看从库的缓冲区。Redis有个配置叫repl-backlog-size，如果这个太小，同步断了就得全量同步，那一瞬间性能直接跌到谷底。
解决办法： 我后来强制要求针对实时性要求高的业务，直接在代码逻辑里指定读主库，或者加个短暂的重试机制，别一棵树上吊死。
第二个大坑：从库读到了旧数据甚至“脏数据”
有些哥们儿发现，明明主库的数据已经删了，怎么从库还能读出来？我遇到过一次最离谱的，是因为Redis的版本没对齐。老板为了省钱，把旧服务器上的Redis也拉过来凑数，结果有的版本处理过期Key的逻辑不一样。
我当时趴在后台看Log，发现主库的Key过期了，但由于从库只负责读，它不敢自己删数据，得等主库发指令。如果这时候主从连接晃动了一下，这个“删除指令”丢了，那从库里的脏数据就一直赖着不走。我直接写了个脚本，定期扫一遍关键业务的Key，发现对不上的直接人工清理。索性统一了所有节点的版本，这才消停点。
第三个大坑：连接池爆满，整个系统卡死
这个是我前两天刚处理的。那天下午三点，系统突然报警，全线崩溃。我上去一看，好家伙，连接数全是红的。原来是咱们的代码里，读写分离的中间件没配置一遇到大扫描请求，连接全被占满了，新的请求进不去，旧的请求出不来。
我当时是这么干的：
- 赶紧把那些没用的长连接强行掐断。
- 然后，检查配置里最大连接数的上限，发现居然只给开了200个，这哪够塞牙缝的？我反手给它加到了2000个。
- 最关键的一步，我发现代码里竟然没写连接回收逻辑，用完不还回去，这谁顶得住？我连夜把那段逻辑重构了。
说几句心里话
搞这个rrw，就是跟时间、跟网络在赛跑。别指望这东西能万无一失，咱们做架构、搞维护的，心里得随时揣着个“最坏打算”。我这一套排查流程走下来，不敢说百分之百解决问题，但起码百分之九十的坑都能避开。要是哪天你也遇到页面数据对不上，或者系统慢得像蜗牛，按我说的这几条一条条过，准没错。别等到老板拍桌子了，才想起没翻我这份手册，到时候哭都找不到调子。
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