Redis中常见的耽误题目
使用复杂度高的命令Redis提供了慢日记命令的统计功能
起首设置Redis的慢日记阈值，只有高出阈值的命令才会被记录，这里的单元是微妙，例如设置慢日记的阈值为5毫秒，同时设置只保存最近1000条慢日记记录：
# 命令执行超过5毫秒记录慢日志
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000
# 只保留最近1000条慢日志
CONFIG SET slowlog-max-len 1000执行SLOWLOG get 5查询最近5条慢日记
127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 5
1) 1) (integer) 32693 # 慢日志ID
2) (integer) 1593763337# 执行时间
3) (integer) 5299 # 执行耗时(微秒)
4) 1) "LRANGE" # 具体执行的命令和参数
2) "user_list_2000"
3) "0"
4) "-1"
2) 1) (integer) 32692
2) (integer) 1593763337
3) (integer) 5044
4) 1) "GET"
2) "book_price_1000"
...通过查察慢日记记录，就可以知道在什么时间执行哪些命令比力耗时，如果服务请求量并不大，但Redis实例的CPU使用率很高，很有可能就是使用了复杂度高的命令导致的。
比如常常使用O(n)以上复杂度的命令，由于Redis是单线程执行命令，因此这种环境Redis处理数据时就会很耗时。例如
[*]sort：对列表（list）、集合（set）、有序集合（sorted set）中的元素进行排序。在最简单的环境下（没有权重、没有模式、没有 LIMIT），SORT 命令的时间复杂度近似于 O(n*log(n))
[*]sunion：用于计算两个或多个集合的并集。时间复杂度可以形貌为 O(N)，其中 N 是所有到场运算集合的元素总数。如果有多个集合，每个集合有不同数量的元素到场运算，那么复杂度会是所有这些集合元素数量的总和。
[*]zunionstore：用于计算一个或多个有序集合的并集，并将结果存储到一个新的有序集合中。在最简单的环境下，ZUNIONSTORE 命令的时间复杂度是 O(N*log(N))，其中 N 是所有到场计算的集合中元素的总数。
[*]keys * ：获取所有的 key 操作；复杂度O(n)，数据量越大执行速度越慢；可以使用scan命令替换
[*]Hgetall：返回哈希表中所有的字段和；
[*]smembers：返回集合中的所有成员；
解决方案就是，不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据，每次尽量操作少量的数据，让Redis可以及时处理返回
存储大key
如果查询慢日记发现，并不是复杂度较高的命令导致的，例如都是SET、DELETE操作出现在慢日记记录中，那么就要怀疑是否存在Redis写入了大key的环境。
多大才算大
如果一个 key 对应的 value 所占用的内存比力大，那这个 key 就可以看作是 bigkey。
[*]String 类型的 value 高出 1MB
[*]复合类型（List、Hash、Set、Sorted Set 等）的 value 包含的元素高出 5000 个（不过，对于复合类型的 value 来说，不肯定包含的元素越多，占用的内存就越多）。
产生原因
[*]程序设计不当，比如直接使用 String 类型存储较大的文件对应的二进制数据。
[*]对于业务的数据规模考虑不周到，比如使用集合类型的时候没有考虑到数据量的快速增长。
[*]未及时清理垃圾数据，比如哈希中冗余了大量的无用键值对。
造成的题目
[*]客户端超时阻塞：由于 Redis 执行命令是单线程处理，然后在操作大 key 时会比力耗时，那么就会阻塞 Redis，从客户端这一视角看，就是很久很久都没有响应。
[*]网络阻塞：每次获取大 key 产生的网络流量较大，如果一个 key 的大小是 1 MB，每秒访问量为 1000，那么每秒会产生 1000MB 的流量，这对于普通千兆网卡的服务器来说是劫难性的。
[*]工作线程阻塞：如果使用 del 删除大 key 时，会阻塞工作线程，如许就没办法处理后续的命令。
[*]持久化阻塞（磁盘IO）：对AOF 日记的影响
[*]使用Always 策略的时候，主线程在执行完命令后，会把数据写入到 AOF 日记文件，然后会调用 fsync() 函数，将内核缓冲区的数据直接写入到硬盘，等到硬盘写操作完成后，该函数才会返回。因此当使用 Always 策略的时候，如果写入是一个大 Key，主线程在执行 fsync() 函数的时候，阻塞的时间会比力久，因为当写入的数据量很大的时候，数据同步到硬盘这个过程是很耗时的。
[*]另外两种策略都不影响主线程
大 key 造成的阻塞题目还会进一步影响到主从同步和集群扩容。
如何发现 bigkey？
[*]使用 Redis 自带的 --bigkeys 参数来查找：这个命令会扫描(Scan) Redis 中的所有 key ，会对 Redis 的性能有一点影响，最好选择在从节点上执行该命令，因为主节点上执行时，会阻塞主节点。并且，这种方式只能找出每种数据结构 top 1 bigkey（占用内存最大的 String 数据类型，包含元素最多的复合数据类型）。然而，一个 key 的元素多并不代表占用内存也多，需要我们根据详细的业务环境来进一步判断。
[*]Redis 自带的 SCAN 命令：SCAN 命令可以按照肯定的模式和数量返回匹配的 key。获取了 key 之后，可以利用 STRLEN、HLEN、LLEN等命令返回其长度或成员数量。
https://seven97-blog.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/imgs/202404270810931.png
[*]借助开源工具分析 RDB 文件：这种方案的前提是Redis 采用的是 RDB 持久化。网上有现成的工具：
[*]
[*]redis-rdb-tools：Python 语言写的用来分析 Redis 的 RDB 快照文件用的工具
[*]rdb_bigkeys：Go 语言写的用来分析 Redis 的 RDB 快照文件用的工具，性能更好。
如何处理 bigkey？
[*]删除大 key：删除大 key 时发起采用分批次删除和异步删除的方式进行；
[*]因为删除大 key释放内存只是第一步，为了更加高效地管理内存空间，在应用程序释放内存时，操作系统需要把释放掉的内存块插入一个空闲内存块的链表，以便后续进行管理和再分配。这个过程自己需要肯定时间，而且会阻塞当前释放内存的应用程序。
[*]所以，如果一下子释放了大量内存，空闲内存块链表操作时间就会增加，相应地就会造成 Redis 主线程的阻塞，如果主线程发生了阻塞，其他所有请求可能都会超时，超时越来越多，会造成 Redis 毗连耗尽，产生各种非常。
[*]分割 bigkey：将一个 bigkey 分割为多个小 key。例如，将一个含有上万字段数量的 Hash 按照肯定策略（比如二次哈希）拆分为多个 Hash。
[*]手动清理：Redis 4.0+ 可以使用 UNLINK 命令来异步删除一个或多个指定的 key。Redis 4.0 以下可以考虑使用 SCAN 命令结合 DEL 命令来分批次删除。
[*]采用合适的数据结构：例如，文件二进制数据不使用 String 保存、使用 HyperLogLog 统计页面 UV、Bitmap 保存状态信息（0/1）。
[*]开启 lazy-free（惰性删除/耽误释放） ：lazy-free 特性是 Redis 4.0 开始引入的，指的是让 Redis 采用异步方式耽误释放 key 使用的内存，将该操作交给单独的子线程处理，避免阻塞主线程。
集中逾期
Redis的逾期策略采用定期逾期+懒惰逾期两种策略：
[*]定期逾期：Redis内部维护一个定时任务，默认每秒进行10次(也就是每隔100毫秒一次)逾期扫描，从逾期字典中随机取出20个key，删除逾期的key，如果逾期key的比例还高出25%，则继承获取20个key，删除逾期的key，循环往复，直到逾期key的比例下降到25%或者这次任务的执行耗时高出了25毫秒，才会退出循环
[*]懒惰逾期：只有当访问某个key时，才判断这个key是否已逾期，如果已经逾期，则从实例中删除
Redis的定期删除策略是在Redis主线程中执行的，也就是说如果在执行定期删除的过程中，出现了需要大量删除逾期key的环境，那么在业务访问时，必须等这个定期删除任务执行竣事，才可以处理业务请求。此时就会出现，业务访问延时增大的题目，最大耽误为25毫秒。
为了尽量避免这个题目，在设置逾期时间时，可以给逾期时间设置一个随机范围，避免同一时刻逾期。
伪代码可以这么写：
# 在过期时间点之后的5分钟内随机过期掉
redis.expireat(key, expire_time + random(300))实例内存达到上限
生产中会给内存设置上限maxmemory，当数据内存达到 maxmemory 时，便会触发redis的内存淘汰策略
那么当实例的内存达到了maxmemory后，就会发现之后每次写入新的数据，就好像变慢了。导致变慢的原因是，当Redis内存达到maxmemory后，每次写入新的数据之前，会先根据内存淘汰策略先踢出一部分数据，让内存维持在maxmemory之下。
而内存淘汰策略就决定这个踢出数据的时间黑白：
[*]最常使用的一般是allkeys-lru或volatile-lru策略，Redis 内存淘汰时，会使用随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取 5 个值 (此值可配置) ，然后淘汰一个最少访问的key，之后把剩下的key暂存到一个池子中，继承随机取出一批key，并与之前池子中的key比力，再淘汰一个最少访问的key。以此循环，直到内存降到maxmemory之下。
[*]如果使用的是allkeys-random或volatile-random策略，那么就会快很多，因为是随机淘汰，那么就少了比力key访问频率时间的消耗了，随机拿出一批key后直接淘汰即可，因此这个策略要比上面的LRU策略执行快一些。
但以上这些淘汰策略的逻辑都是在访问Redis时，真正命令执行之前执行的，也就是它会影响真正需要执行的命令。
另外，如果此时Redis实例中有存储大key，那么在淘汰大key释放内存时，这个耗时会更加久，耽误更大
AOF持久化
同步持久化
当 Redis 直接记录 AOF 日记时，如果有大量的写操作，并且配置为同步持久化
appendfsync always即每次发生数据变更会被立即记录到磁盘，并且Always写回策略是由主进程执行的，而写磁盘比力耗时，性能较差，所以有时会阻塞主线程。
AOF重写
[*]fork 出一条子线程来将文件重写，在执行 BGREWRITEAOF 命令时，Redis 服务器会维护一个 AOF 重写缓冲区，该缓冲区会在子线程创建新 AOF 文件期间，记录服务器执行的所有写命令。
[*]当子线程完成创建新 AOF 文件的工作之后，服务器会将重写缓冲区中的所有内容追加到新 AOF 文件的末端，使得新的 AOF 文件保存的数据库状态与现有的数据库状态一致。
[*]最后，服务器用新的 AOF 文件替换旧的 AOF 文件，以此来完成 AOF 文件重写操作。
阻塞就是出现在第2步的过程中，将缓冲区中新数据写到新文件的过程中会产生阻塞。
fork耗时
天生RDB和AOF重写都需要父进程fork出一个子进程进行数据的持久化，在fork执行过程中，父进程需要拷贝内存页表给子进程，如果整个实例内存占用很大，那么需要拷贝的内存页表会比力耗时，此过程会消耗大量的CPU资源，在完成fork之前，整个实例会被阻塞住，无法处理任何请求，如果此时CPU资源紧张，那么fork的时间会更长，甚至达到秒级。这会严重影响Redis的性能。
Redis 在进行 RDB 快照的时候，会调用系统函数 fork() ，创建一个子线程来完成临时文件的写入，而触发条件正是配置文件中的 save 配置。当达到配置时，就会触发 bgsave 命令创建快照，这种方式是不会阻塞主线程的，而手动执行 save 命令会在主线程中执行，阻塞主线程。
除了因为备份的原因天生RDB之外，在【主从复制】第一次建立毗连全量复制时，主节点也会天生RDB文件给从节点进行一次全量同步，这时也会对Redis产生性能影响。
要想避免这种环境，需要规划好数据备份的周期，发起在从节点上执行备份，而且最好放在低峰期执行。如果对于丢失数据不敏感的业务，那么不发起开启AOF和AOF重写功能。
集群扩容
Redis 集群可以进行节点的动态扩容缩容，这一过程目前还处于半自动状态，需要人工参与。
在扩缩容的时候，需要进行数据迁徙。而 Redis 为了保证迁徙的一致性，迁徙所有操作都是同步操作。
执行迁徙时，两头的 Redis 均会进入时长不等的阻塞状态，对于小Key，该时间可以忽略不计，但如果一旦 Key 的内存使用过大，严重的时候会触发集群内的故障转移，造成不必要的切换。
总结
[*]使用复杂度高的命令，执行命令时就会耗时
[*]存储大key：如果一个key写入的数据非常大，Redis在分配内存、删除大key时都会耗时，并且持久化AOF的写回策略是always时会影响Redis性能
[*]集中逾期：Redis的主动逾期的定时任务，是在Redis主线程中执行的，最差的环境下会有25ms的阻塞
[*]实例内存达到上限时，淘汰策略的逻辑都是在访问Redis时，真正命令执行之前执行的，也就是它会影响真正需要执行的命令。
[*]fork耗时：天生RDB和AOF重写都需要父进程fork出一个子进程进行数据的持久化，如果整个实例内存占用很大，那么需要拷贝的内存页表会比力耗时
额外总结大key的影响：
[*]如果一个key写入的数据非常大，Redis在分配内存、删除大key时都会耗时。
[*]当实例内存达到上限时，在淘汰大key释放内存时，内存淘汰策略的耗时会更加久，耽误更大
[*]AOF持久化时，使用always机制，这个操作是在主线程中执行的，如果写入是一个大 Key，主线程在执行 fsync() 函数的时候，阻塞的时间会更久。
[*]天生RDB和AOF重写时会fork出一个子进程进行数据的持久化，父进程需要拷贝内存页表给子进程，如果整个实例内存占用很大，那么需要拷贝的内存页表会比力耗时。
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