如何应对变慢的Redis？

如何判断 Redis 是不是真的变慢了？

查看 Redis 的响应延迟

当你发现 Redis 命令的执行时间突然就增长到了几秒，基本就可以认定 Redis 变慢了。

这种方法是看 Redis 延迟的绝对值，但是，在不同的软硬件环境下，Redis 本身的绝对性能并不相同。所以需要基于当前环境下的 Redis 基线性能做判断。

所谓的基线性能呢，也就是一个系统在低压力、无干扰下的基本性能，这个性能只由当前的软硬件配置决定。

从 2.8.7 版本开始，redis-cli 命令提供了–intrinsic-latency 选项，可以用来监测和统计测试期间内的最大延迟，这个延迟可以作为 Redis 的基线性能。其中，测试时长可以用–intrinsic-latency 选项的参数来指定。

例如：./redis-cli --intrinsic-latency 120该命令会打印 120 秒内监测到的最大延迟。

如果你想了解网络对 Redis 性能的影响，一个简单的方法是用 iPerf 这样的工具，测量从 Redis 客户端到服务器端的网络延迟。

如何应对 Redis 变慢？

Redis 自身操作特性的影响

1.慢查询优化

如果的确有大量的慢查询命令，有两种处理方式：

  1. 用其他高效命令代替。比如说，如果你需要返回一个 SET 中的所有成员时，不要使用 SMEMBERS 命令，而是要使用 SSCAN 多次迭代返回，避免一次返回大量数据，造成线程阻塞。

  2. 当你需要执行排序、交集、并集操作时，可以在客户端完成，而不要用 SORT、SUNION、SINTER 这些命令，以免拖慢 Redis 实例**。

2. 过期 key 操作

默认情况下，Redis 每 100 毫秒会删除一些过期 key，具体的算法如下：

  1. 采样 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 个数的 key，并将其中过期的 key 全部删除；

  2. 如果超过 25% 的 key 过期了，则重复删除的过程，直到过期 key 的比例降至 25% 以下。

如果是方式一每秒钟删除 200 个过期 key，并不会对 Redis 造成太大影响。算法的第二条是怎么被触发的呢？其中一个重要来源，就是频繁使用带有相同时间参数的 EXPIREAT 命令设置过期 key，这就会导致，在同一秒内有大量的 key 同时过期。

解决方案：

遇到这种情况时，千万不要嫌麻烦，你首先要根据实际业务的使用需求，决定 EXPIREAT 和 EXPIRE 的过期时间参数。其次，如果一批 key 的确是同时过期，你还可以在 EXPIREAT 和 EXPIRE 的过期时间参数上，加上一个一定大小范围内的随机数，这样，既保证了 key 在一个邻近时间范围内被删除，又避免了同时过期造成的压力。

文件系统的影响

为了保证数据可靠性，Redis 会采用 AOF 日志或 RDB 快照。其中，AOF 日志提供了三种日志写回策略：no、everysec、always。这三种写回策略依赖文件系统的两个系统调用完成，也就是 write 和 fsync。

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对于 always 策略来说，Redis 需要确保每个操作记录日志都写回磁盘，如果用后台子线程异步完成，主线程就无法及时地知道每个操作是否已经完成了，这就不符合 always 策略的要求了。所以，always 策略并不使用后台子线程来执行。

还有如果后台子线程执行的 fsync 频繁阻塞的话（比如 AOF 重写占用了大量的磁盘 IO 带宽），主线程也会阻塞，导致 Redis 性能变慢。

write 只要把日志记录写到内核缓冲区，就可以返回了，并不需要等待日志实际写回到磁盘；而 fsync 需要把日志记录写回到磁盘后才能返回，时间较长。下面这张表展示了三种写回策略所执行的系统调用。

解决方案：

如果业务应用对延迟非常敏感，但同时允许一定量的数据丢失，那么，可以把配置项 no-appendfsync-on-rewrite 设置为 yes

这个配置项设置为 yes 时，表示在 AOF 重写时，不进行 fsync 操作。也就是说，Redis 实例把写命令写到内存后，不调用后台线程进行 fsync 操作，就可以直接返回了。当然，如果此时实例发生宕机，就会导致数据丢失。反之，如果这个配置项设置为 no（也是默认配置），在 AOF 重写时，Redis 实例仍然会调用后台线程进行 fsync 操作，这就会给实例带来阻塞。

如果的确需要高性能，同时也需要高可靠数据保证，我建议你考虑采用高速的固态硬盘作为 AOF 日志的写入设备。

操作系统的影响

再说一个潜在的瓶颈：操作系统的内存 swap。

内存 swap 是操作系统里将内存数据在内存和磁盘间来回换入和换出的机制，涉及到磁盘的读写，所以，一旦触发 swap，无论是被换入数据的进程，还是被换出数据的进程，其性能都会受到慢速磁盘读写的影响。

Redis 是内存数据库，内存使用量大，如果没有控制好内存的使用量，或者和其他内存需求大的应用一起运行了，就可能受到 swap 的影响，而导致性能变慢。

解决方案：增加机器的内存或者使用 Redis 集群。

总结

按照这些步骤逐一检查，高效地解决问题：

  1. 获取 Redis 实例在当前环境下的基线性能。
  2. 是否用了慢查询命令？如果是的话，就使用其他命令替代慢查询命令，或者把聚合计算命令放在客户端做。
  3. 是否对过期 key 设置了相同的过期时间？对于批量删除的 key，可以在每个 key 的过期时间上加一个随机数，避免同时删除。
  4. 是否存在 bigkey？ 对于 bigkey 的删除操作，如果你的 Redis 是 4.0 及以上的版本，可以直接利用异步线程机制减少主线程阻塞；如果是 Redis 4.0 以前的版本，可以使用 SCAN 命令迭代删除；对于 bigkey 的集合查询和聚合操作，可以使用 SCAN 命令在客户端完成。
  5. Redis AOF 配置级别是什么？业务层面是否的确需要这一可靠性级别？如果我们需要高性能，同时也允许数据丢失，可以将配置项 no-appendfsync-on-rewrite 设置为 yes，避免 AOF 重写和 fsync 竞争磁盘 IO 资源，导致 Redis 延迟增加。当然， 如果既需要高性能又需要高可靠性，最好使用高速固态盘作为 AOF 日志的写入盘。
  6. Redis 实例的内存使用是否过大？发生 swap 了吗？如果是的话，就增加机器内存，或者是使用 Redis 集群，分摊单机 Redis 的键值对数量和内存压力。同时，要避免出现 Redis 和其他内存需求大的应用共享机器的情况。
  7. 在 Redis 实例的运行环境中，是否启用了透明大页机制？如果是的话，直接关闭内存大页机制就行了。
  8. 是否运行了 Redis 主从集群？如果是的话，把主库实例的数据量大小控制在 2~4GB，以免主从复制时，从库因加载大的 RDB 文件而阻塞。
  9. 是否使用了多核 CPU 或 NUMA 架构的机器运行 Redis 实例？使用多核 CPU 时，可以给 Redis 实例绑定物理核；使用 NUMA 架构时，注意把 Redis 实例和网络中断处理程序运行在同一个 CPU Socket 上。