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这篇讲的是一个Redis内存突然暴增导致宕机的排查案例。作者从服务器异常消耗几十G内存、最终因SWAP宕机说起，一开始和DBA同事以为是有大键占用了空间，但用工具分析后排除了这个可能。 问题随后转向了另一个方向：即使单个键不大，但大量相同模式的键累计起来，占用的空间也可能非常可观。作者最初想用 `KEYS` 配合 `DEL` 命令批量删除可疑键，结果因为数据量太大，`KEYS` 命令直接让服务器再次崩溃——这暴露了KEYS命令在生产环境中的巨大风险。 最终，作者改用支持游标迭代的 `SCAN` 命令，通过PHP脚本分批扫描并删除目标键，同时监控内存变化，成功锁定了问题源头。整个过程也强调了一个运维要点：除了关注大键，监控Redis键总数的变化幅度同样重要，这能帮助及早发现类似批量写入导致的隐患。
这篇聊的是MySQL中一个非常常见但容易“踩雷”的场景：如何高效清理大批量过期数据。 很多开发者遇到表数据膨胀、性能下降时，第一反应可能是简单粗暴的`DELETE FROM`。但作者指出，这种操作在数据量巨大时几乎不可行——它会长时间锁表、产生海量的binlog日志，甚至导致主从同步延迟，对线上服务影响巨大。 文章的核心方案是引导读者采用“化整为零”和“巧用工具”的思路。比如，分批次删除数据，并在每批之间预留时间让数据库喘息；或者通过创建新表、迁移有效数据再切换的方式，实现“无损”清理。作者很可能还介绍了一些具体工具（如`pt-archiver`）或利用延迟关联来优化删除流程的技巧。 关键结论在于，处理大批量删除绝不能图省事，必须根据数据量、业务容忍度和技术栈来选择合适策略，以最小化对线上业务的影响。掌握正确的姿势，才能让数据库维护从“事故”变为日常运维的一部分。
