大家好呀，我是 31 岁的小米，一个喜欢折腾后端技术、也喜欢在深夜写代码到掐点吃烤冷面的程序员。这篇文章我准备讲一个发生在我身上的真实故事。
如果你正准备跳槽、面 Java、用到 Redis，那你最好拿杯奶茶坐稳。因为这篇文章会把你从“Redis 面试背八股文的苦哈哈选手”，升级成“能把面试官聊到点头称赞的爽文主角”。
而主角的第一关，就是这个经典又狠的面试题：
Redis 集群会有写操作丢失吗？为什么？
别急，我们慢慢来。
故事从一次“自信满满”的面试开始事情发生在我换工作的那一年。当时我已经有五六年的 Java 经验，自认为 Redis 玩得挺溜，什么五大数据结构、跳表、AOF、RDB、哨兵、集群，这不都懂嘛。
面试那天，我坐在工位对面的玻璃房里，喝着面试官递来的保温杯热水，心想：今天这场，应该稳了。
然而，面试官抬头，看了我一眼，直接来了一句：
“你说说，Redis 集群会有写丢失吗？”
我心里咯噔一下。这问题……不是能不能的问题，而是面试官到底想我从哪儿回答？
因为 Redis 集群的写丢失，取决于：
你说的数据复制？
你说的故障恢复？
你说的 client 端重试？
还是你说的槽迁移？
我灵魂深处那只小猫猫瞬间炸毛。但面试官没给我继续纠结的机会，又补了一句：“从节点切换和网络复制机制两个角度，说说。”
他又补：“如果你觉得不同场景结果不一样，你也可以都讲讲。”
没办法，只能硬着头皮上。于是我告诉他：Redis 集群确实会有写丢失的情况，而且不止一种。
面试官点点头，让我继续说。后来我才知道：
如果我那天回答得再浅一点，估计这面就凉了。
Redis：你以为它不丢，其实它悄悄丢要回答这个问题，我们得先把 Redis 集群的关键机制捋清，Redis 集群的核心逻辑：
主节点负责写
从节点异步复制
主节点挂了，从节点可能提升为主节点
节点间通过 Gossip 协议感知状态
关键在于这条：Redis 的复制是“异步复制”。
异步就意味着：
主节点写成功了
但还没把写同步到从节点
主节点就挂了
从节点被提升为主节点
此时？数据丢了。
而且 Redis 官方文档一直坦诚地写着：
Redis Cluster 在故障切换期间可能会发生数据丢失。
我第一次看到时甚至愣住三秒：“你居然……承认了？？？”
但后来我越研究越觉得：
异步复制天生就存在风险，不丢也才奇怪。
下面我们进入正题，把所有“会丢”的场景讲个透。这也是面试最容易加分的地方。
场景一：主从异步复制导致写丢失（最常见，也是必考点）这是最基础的丢失场景。只要你说出“异步复制”，面试官就知道你至少没从入门群里来。让我们看一下实际发生了什么。
场景步骤：
客户端向 Master 写入 key：set user:1 xm
Master 接收成功，返回 OK
Master 正要把数据复制到 Slave
命运发动——Master 宕机
Redis 集群投票，让 Slave 升级为 Master
新的 Master 中没有这条数据（因为复制没来得及同步）
结果？write lost. 就这么丢了。我们称这种情况为：Replica Lag（复制延迟引发的数据丢失）
这类丢失属于淘宝级别常见，甚至你重试也救不回来。面试官一般希望你讲到：
Redis 的复制无“强一致保障”
不会等待从节点确认
Redis 集群不是 CP，而是 AP（偏可用性）
如果你再补一句：
Redis 这么做是为了保证高吞吐和低延迟，所以牺牲了数据一致性。
面试官会非常满意。
场景二：网络分区导致写丢失（脑裂）这个场景更有“故事性”。所谓脑裂，就是：
主节点和部分集群通信正常，但在另一部分节点看来，它已经“死了”。
结果：
一部分节点认为 Master 活着
另一部分节点认为 Master 挂了，于是把 Slave 晋升为 Master
此时会产生两个 Master，并接受写入。当网络恢复后，只能保留一个 Master。另一个 Master 上的所有写，全丢。
你可以把这个场景理解为：
Redis 集群在脑裂恢复后，会丢掉被隔离分区上产生的所有写。
为什么？
因为 Redis 的故障恢复依赖多节点投票，当你处于小分区（被少数节点看到），你的写，在大多数节点看来是“无效写”。
这就叫：大多数原则导致的小分区写丢失。
面试官非常喜欢这个点。
场景三：槽迁移时写丢（slot migration）这个很容易被忽略。当 Redis 集群进行水平扩容或缩容时，会迁移槽（slot）。迁移过程中：
旧节点仍然处理写入
新节点也可能接收到写请求
数据在迁移前后短暂出现不一致
迁移过程中如果节点宕机，中间状态的 key 可能丢失
实际开发中，如果不是专业团队，很可能不小心就把数据弄丢了。
Redis 官方也建议：
槽迁移时，不要有写操作，或做好强制重试机制
否则你真的可能在生产看到：“诶？我的 key 呢？昨天还在的啊！”
场景四：客户端重试机制导致“伪写丢失”这个场景可能不是真丢，但行为上“看起来像丢”。例如：
客户端发起写请求
网络波动导致客户端以为写失败
实际上服务端已经写成功
客户端重试写另一个节点
数据出现覆盖或冲突
表面上看丢了，其实是客户端逻辑出了问题。但面试官也会认为你把业务层面考虑得很细。
这通常属于加分项。
总结：Redis 集群会不会丢写？——会，而且不止一种方式面试时最完美的回答结构如下：
Redis 集群确实会出现写丢失，主要原因包含四类：
异步复制引发的数据丢失（最核心原因）：Master 写成功后未及时复制到 Slave，主节点宕机导致写丢失。
网络分区导致的脑裂：多个 Master 同时接受写，恢复后弱分区数据被回滚。
槽迁移过程产生的不一致：slot migration 中出现异常导致部分 key 丢失。
客户端重试造成的“伪写丢失”：写成功但客户端误以为失败，导致覆盖或逻辑错误。
然后补一句更高级的：
Redis Cluster 属于 AP 系统，它优先保证可用性，所以一致性不是完全保证的。
最后总结一句灵魂式的：
只要复制不是强同步，就一定存在写丢失风险。
面试官听到这里基本会心一笑。你就知道，这题稳了。
你可以在面试中额外补一句（超加分）：
因为强一致复制会带来巨大的性能开销。
这是必然的。想象一下：
Master 每写入一次
都要等待多个 Slave 回复 ack
每次写都阻塞
集群吞吐量会雪崩
延迟至少成倍增加
Redis 的哲学是：
99% 的人更需要高性能，而不是强一致。
如果你真的要强一致，可以使用：
KeyDB（支持多主同步）
Redis 事务（不解决复制一致性）
Raft 协议实现版 Redis（社区版）
但生产场景里，只要你的写请求不是银行级别强一致要求，Redis 的 AP 设计已经够用。
我最后问了面试官一句：你们线上丢过吗？他笑着点头：
“当然丢过，但系统做了补偿。能承受就没问题。”
那一刻我明白了：
不是所有系统都需要绝对不丢，关键在于业务能不能兜得住。
如果你能讲清楚：
redis 为什么会丢？
哪些场景会丢？
为什么官方选择异步？
业务如何容忍？
恭喜你，你已经从“背八股文的应试模式”，进阶到了“能和面试官深入对话的工程师模式”。