OpenAI使用 Redis 将用户信息缓存到服务器上，这样就不需要为每个请求查询数据库。

使用 Redis Cluster 来分发这个负载到多个 Redis 实例上。

使用 redis-py 库来在Python 服务器上与 Redis 进行接口交互，该服务器使用 Asyncio 运行。

该库在服务器和集群之间维护共享连接池，并在完成后将连接回收以供另一个请求使用。

使用 Asyncio 时，redis-py 的请求和响应行为就像是两个队列：调用者将请求推入传入队列，然后从传出队列中弹出响应，然后将连接返回到池中。

如果在将请求推入传入队列之后，但在从传出队列中弹出响应之前取消了请求，我们就会遇到错误：连接因此变得损坏，为非关联请求接收到遗留在连接中的数据的下一个响应。

在大多数情况下，这会导致无法恢复的服务器错误，用户必须再次尝试其请求。

但在某些情况下，损坏的数据恰好与请求者所期望的数据类型相匹配，因此返回缓存的内容似乎有效，即使它属于另一个用户。

在太平洋时间 3 月 20 日星期一凌晨 1 点，OpenAI公司无意中对服务器进行了更改，导致 Redis 请求取消激增。这为每个连接返回错误数据创造了一定的概率。

此错误仅在 Asyncio redis-py 客户端对 Redis Cluster 中出现，现已得到修复。

对基础 bug 进行了广泛的测试。

添加了冗余检查，以确保 Redis 缓存返回的数据与请求用户匹配。

通过程序化地检查日志，确保所有消息仅对正确的用户可用。

相关多个数据源，精确定位受影响的用户，以便通知他们。

改进日志记录，以确定何时发生此问题，并完全确认已停止。

提高 Redis 集群的鲁棒性和扩展性，以减少极端负载下的连接错误发生的可能性。