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Redis实践

使用复杂度高的命令

如果在使用Redis时，发现访问延迟突然增大，如何进行排查？

首先，第一步，建议你去查看一下Redis的慢日志。Redis提供了慢日志命令的统计功能，我们通过以下设置，就可以查看有哪些命令在执行时延迟比较大。

首先设置Redis的慢日志阈值，只有超过阈值的命令才会被记录，这里的单位是微妙，例如设置慢日志的阈值为5毫秒，同时设置只保留最近1000条慢日志记录：

# 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

设置完成之后，所有执行的命令如果延迟大于5毫秒，都会被Redis记录下来，我们执行SLOWLOG get 5​查询最近5条慢日志：

127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 5
1) 1) (integer) 32693       # 慢日志ID2) (integer) 1593763337  # 执行时间3) (integer) 5299        # 执行耗时(微妙)4) 1) "LRANGE"           # 具体执行的命令和参数2) "user_list_2000"3) "0"4) "-1"
2) 1) (integer) 326922) (integer) 15937633373) (integer) 50444) 1) "GET"2) "book_price_1000"
...

通过查看慢日志记录，我们就可以知道在什么时间执行哪些命令比较耗时，如果你的业务经常使用O(n)以上复杂度的命令，例如sort​、sunion​、zunionstore​，或者在执行O(n)命令时操作的数据量比较大，这些情况下Redis处理数据时就会很耗时。

如果你的服务请求量并不大，但Redis实例的CPU使用率很高，很有可能是使用了复杂度高的命令导致的。

存储大key

如果查询慢日志发现，并不是复杂度较高的命令导致的，例如都是SET​、DELETE​操作出现在慢日志记录中，那么你就要怀疑是否存在Redis写入了大key的情况。

Redis在写入数据时，需要为新的数据分配内存，当从Redis中删除数据时，它会释放对应的内存空间。

如果一个key写入的数据非常大，Redis在分配内存时也会比较耗时。同样的，当删除这个key的数据时，释放内存也会耗时比较久。

你需要检查你的业务代码，是否存在写入大key的情况，需要评估写入数据量的大小，业务层应该避免一个key存入过大的数据量。

那么有没有什么办法可以扫描现在Redis中是否存在大key的数据吗？

Redis也提供了扫描大key的方法：

redis-cli -h <span class="katex--inline"><span class="katex"><span class="katex-mathml"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><semantics><mrow><mi>h</mi><mi>o</mi><mi>s</mi><mi>t</mi><mo>−</mo><mi>p</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">host -p </annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="base"><span class="strut" style="height:0.7778em;vertical-align:-0.0833em;"><span class="mord mathnormal">h</span><span class="mord mathnormal">os</span><span class="mord mathnormal">t</span><span class="mspace" style="margin-right:0.2222em;"><span class="mbin">−</span><span class="mspace" style="margin-right:0.2222em;"></span><span class="base"><span class="strut" style="height:0.625em;vertical-align:-0.1944em;"><span class="mord mathnormal">p</span></span></span></span></span>port --bigkeys -i 0.01
</span></span></span></span>

使用上面的命令就可以扫描出整个实例key大小的分布情况，它是以类型维度来展示的。

需要注意的是当我们在线上实例进行大key扫描时，Redis的QPS会突增，为了降低扫描过程中对Redis的影响，我们需要控制扫描的频率，使用i​参数控制即可，它表示扫描过程中每次扫描的时间间隔，单位是秒。

使用这个命令的原理，其实就是Redis​在内部执行scan​命令，遍历所有key​，然后针对不同类型的key​执行strlen​、llen​、hlen​、scard​、zcard​来获取字符串的长度以及容器类型(list/dict/set/zset)​的元素个数。

而对于容器类型的key，只能扫描出元素最多的key​，但元素最多的key​不一定占用内存最多，这一点需要我们注意下。不过使用这个命令一般我们是可以对整个实例中key的​分布情况有比较清晰的了解。

针对大key​的问题，Redis​官方在4.0版本推出了lazy-free​的机制，用于异步释放大key​的内存，降低对Redis​性能的影响。

即使这样，我们也不建议使用大key，大key在集群的迁移过程中，也会影响到迁移的性能

集中过期

有时你会发现，平时在使用Redis​时没有延时比较大的情况，但在某个时间点突然出现一波延时，而且报慢的时间点很有规律，例如某个整点，或者间隔多久就会发生一次。

如果出现这种情况，就需要考虑是否存在大量key集中过期的情况。

如果有大量的key在某个固定时间点集中过期，在这个时间点访问Redis时，就有可能导致延迟增加。

解决方案是，在集中过期时增加一个随机时间，把这些需要过期的key的时间打散即可 。

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

有时我们把Redis当做纯缓存使用，就会给实例设置一个内存上限maxmemory​，然后开启LRU淘汰策略。

当实例的内存达到了maxmemory​后，你会发现之后的每次写入新的数据，有可能变慢了。

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，必须先踢出一部分数据，让内存维持在maxmemory​之下。

这个踢出旧数据的逻辑也是需要消耗时间的，而具体耗时的长短，要取决于配置的淘汰策略：

• allkeys-lru：不管key是否设置了过期，淘汰最近最少访问的key
• volatile-lru：只淘汰最近最少访问并设置过期的key
• allkeys-random：不管key是否设置了过期，随机淘汰
• volatile-random：只随机淘汰有设置过期的key
• allkeys-ttl：不管key是否设置了过期，淘汰即将过期的key
• noeviction：不淘汰任何key，满容后再写入直接报错
• allkeys-lfu：不管key是否设置了过期，淘汰访问频率最低的key（4.0+支持）
• volatile-lfu：只淘汰访问频率最低的过期key（4.0+支持）

我们最常使用的一般是allkeys-lru​或volatile-lru​策略，它们的处理逻辑是，每次从实例中随机取出一批key​（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，继续随机取出一批key​，并与之前池子中的key​比较，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，那么就少了比较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。

fork耗时严重

如果你的Redis开启了自动生成RDB和AOF重写功能，那么有可能在后台生成RDB和AOF重写时导致Redis的访问延迟增大，而等这些任务执行完毕后，延迟情况消失。

遇到这种情况，一般就是执行生成RDB和AOF重写任务导致的。

生成RDB​和AOF​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较耗时，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。

我们可以执行info​命令，查看最后一次fork​执行的耗时latest_fork_usec​，单位微妙。这个时间就是整个实例阻塞无法处理请求的时间。

要想避免这种情况，我们需要规划好数据备份的周期，建议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，那么不建议开启RDB​和AOF​重写功能。

另外，fork的耗时也与系统有关，如果把Redis部署在虚拟机上，那么这个时间也会增大。所以使用Redis时建议部署在物理机上，降低fork的影响。

使用Swap

如果你发现Redis突然变得非常慢，每次访问的耗时都达到了几百毫秒甚至秒级，那此时就检查Redis​是否使用到了Swap​，这种情况下Redis​基本上已经无法提供高性能的服务。

我们知道，操作系统提供了Swap机制，目的是为了当内存不足时，可以把一部分内存中的数据换到磁盘上，以达到对内存使用的缓冲。

但当内存中的数据被换到磁盘上后，访问这些数据就需要从磁盘中读取，这个速度要比内存慢太多！

尤其是针对Redis这种高性能的内存数据库来说，如果Redis中的内存被换到磁盘上，对于Redis这种性能极其敏感的数据库，这个操作时间是无法接受的。

我们需要检查机器的内存使用情况，确认是否确实是因为内存不足导致使用到了Swap​。

如果确实使用到了Swap​，要及时整理内存空间，释放出足够的内存供Redis​使用，然后释放Redis​的Swap​，让Redis​重新使用内存。

释放Redis​的Swap​过程通常要重启实例，为了避免重启实例对业务的影响，一般先进行主从切换，然后释放旧主节点的Swap​，重新启动服务，待数据同步完成后，再切换回主节点即可。

可见，当Redis​使用到Swap​后，此时的Redis​的高性能基本被废掉，所以我们需要提前预防这种情况。

我们需要对Redis机器的内存和Swap使用情况进行监控，在内存不足和使用到Swap时及时报警出来，及时进行相应的处理 。

网卡负载过高

特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续。这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。

网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。