EVAL并发高导致Redis CPU突增是因为其单线程执行Lua脚本，大量请求串行等待而非算力瓶颈；常见表现为CPU使用率高但延迟不明显、evicted_keys上升；根本原因包括全量KEYS扫描、未预热EVALSHA、大结果返回及纯计算循环。
为什么 EVAL 并发高会导致 Redis CPU 突增
Redis 是单线程执行 Lua 脚本的，EVAL 和 EVALSHA 都会阻塞主线程直到脚本跑完。哪怕脚本只耗时几毫秒，100 个并发进来，就等于排队等 100 × 几毫秒——CPU 不是被算力压垮的，是被「串行等待」拖满的。
常见现象：INFO cpu 里 used_cpu_sys 或 used_cpu_user 持续 >80%，但 redis-cli --latency 显示延迟不高；监控看到 instantaneous_ops_per_sec 没爆，但 evicted_keys 或 expired_keys 反而上升（说明其他命令在排队）。
- 脚本里用了
for循环遍历大集合（比如redis.call('KEYS', 'user:*')）——这比单纯多请求更伤 - 用
EVAL发送重复脚本（没预热EVALSHA），每次都要重解析，额外消耗 CPU - 脚本返回超大结果（如
return redis.call('LRANGE', 'list:100k', 0, -1)），序列化+网络拷贝也占 CPU
怎样让 EVALSHA 真正生效，而不是假装优化
EVALSHA 本身不省计算，只省解析。但很多人漏掉关键两步：预加载 + 容错 fallback，结果线上还是走 EVAL 白忙活。
- 启动时用
SCRIPT LOAD提前加载脚本，拿到sha1值缓存到应用层（别每次运行时现场SCRIPT LOAD） - 调用
EVALSHA后必须检查返回是否为NOAUTH或NOSCRIPT错误，遇到就自动 fallback 到EVAL并重新SCRIPT LOAD - 集群模式下，
SCRIPT LOAD必须发到对应 slot 的节点，不能随便连一个 proxy 就 load —— 否则其他节点根本没这个 sha1
示例伪代码：
sha = cache.get("my_script_sha")<br>if not sha:<br> sha = redis.eval("SCRIPT LOAD", script_content)<br> cache.set("my_script_sha", sha)<br>res = redis.eval("EVALSHA", sha, keys, args)<br>if res == "NOSCRIPT":<br> # 重试逻辑，不是直接 panic</br> sha = redis.eval("SCRIPT LOAD", script_content)<br> res = redis.eval("EVALSHA", sha, keys, args)
哪些 Lua 操作最该砍掉，优先级最高
不是所有脚本都适合留在 Redis 里。以下三类操作，CPU 开销和风险远大于收益，应第一时间移出：
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redis.call('KEYS', '*')或redis.call('SCAN', ...)：服务端全量扫描，O(N) 且不可中断，直接干废主线程 -
for i=1,10000 do ... end：纯计算循环，Redis 没做指令数限制（lua-time-limit只管超时，不管循环次数），极易卡死 -
redis.call('GET', key) .. redis.call('GET', key2) .. ...拼大字符串：Lua 字符串拼接在 Redis 里是拷贝语义，10KB × 100 次 = 1MB 临时内存，GC 压力陡增
替代方案：用客户端分批 SCAN + 多 GET 流水线；把聚合逻辑移到应用层；用 HMGET/MGET 替代多次 GET。
用 lua-time-limit 和 slowlog-log-slower-than 定位真凶
光看 CPU 使用率没用，得知道谁在吃时间。Redis 自带两个配置就是干这个的：
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lua-time-limit（默认 5000ms）：不是超时就杀脚本，而是超时后每 100ms 检查一次，若还在跑就记 slowlog、打 warning 日志——所以调低它（比如 100ms）能更快暴露长脚本 -
slowlog-log-slower-than（默认 10000μs）：确保设成 ≤10000（即 10ms），否则EVAL耗时 50ms 也不会进 slowlog，你永远看不到它 - 注意：
SLOWLOG GET 10查到的command字段里，EVALSHA显示的是 sha1 值，不是脚本内容，需配合SCRIPT DEBUG YES（仅开发环境）或提前存好映射表
真正难处理的，是那些「平均快、偶尔卡」的脚本——比如依赖外部 key 状态，平时 1ms，遇到某个 key 数据异常就飙到 200ms。这种必须靠 slowlog + 应用层埋点交叉比对，单看 Redis 指标会漏掉。
