前言

本期繼續分享關于Redis的知識，讓你掌握在Redis變慢后不會慌張，冷靜下來分析問題，為了方便閱讀，文章分為上下兩篇！

Redis 作為一款業內使用率最高的內存數據庫，其擁有非常高的性能，單節點的QPS壓測能達到18萬以上。但也正因此如此，當應用訪問 Redis 時，如果發現響應延遲變大時就會給業務帶來非常大的影響。

比如在日常使用Redis時，肯定或多或少都遇到過下面這種問題：

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大部分兄弟面對這種訪問變慢問題的排查就會一頭霧水，不知道從哪里下手才好，因為不理解 Redis 的架構體系、核心功能的實現原理甚至一些命令的使用限制等。

今天就可能引起Redis變慢的原因一一分析，上篇看完后你將會形成一個比較完整的排查思路方案！

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Redis真的變慢了嗎？

當我們遇到服務響應比較慢時，往往需要先排查內部原因，先弄清楚是不是Redis服務導致的，我們大部分系統可能涉及較長的鏈路和多服務、比如同一個接口會調用Mysql、MQ、Redis等其他三方組件和服務。

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因此需要確定是不是訪問Redis服務變慢進而拖慢了整個服務的響應變慢，那就是先自查！??

• ? 應用服務訪問Redis的請求，記錄下每次請求的響應延時，對比是否響應變長
• ? 是否其他節點存在同樣問題

假設我們確定了是Redis這條鏈路的問題！（如果不是Redis問題，文章就寫不下去啦?。」?，這里同樣存在兩種可能 ??

• ? 業務端請求到Redis服務網絡是否存在問題，存在網絡延遲情況
• ? Redis服務端本身出現問題，那需要進一步排查

redis命令執行過程-簡約版.png

正常來說網絡存在問題的可能性還是比較小的，因為如果存在網絡問題，那么其他服務同樣都會發生網絡延遲情況，如果你想了解網絡對 Redis 性能的影響，可以用 iPerf 這樣的工具，測量從 Redis 客戶端到服務器端的網絡延遲，如果這個延遲有幾十毫秒甚至是幾百毫秒，就說明，Redis 運行的網絡環境中很可能有大流量的其他應用程序在運行。

好，現在就剩下確定請求Redis的服務響應耗時變長了，也是文章的要講的焦點問題，分析Redis變慢的原因，先查看Redis的響應延遲，可以對Redis 進行基準性能測試。

基準測試

基準性能就是指 Redis 在一臺負載正常的機器上，其最大的響應延遲和平均響應延遲分別是多少

但是這又不能把別人或者官方的測試結果作為參考的指標，因為在不同的軟硬件環境下，它的性能表現差別特別大，不同主頻型號的CPU、不同的SSD硬盤，都會極大影響Redis的性能表現。

那該以什么標準來認定Redis變慢呢？

????一般來說，如果你觀察到的 Redis 運行時延遲是其基線性能的 2 倍及以上，就可以認定 Redis 變慢了

比如：執行以下命令，就可以測試出這個實例 60 秒內的最大響應延遲

[root@VM-12-10-opencloudos ~]# redis-cli --intrinsic-latency 60
Max latency so far: 1 microseconds.
Max latency so far: 16 microseconds.
Max latency so far: 17 microseconds.
Max latency so far: 392 microseconds.
Max latency so far: 397 microseconds.
Max latency so far: 638 microseconds.
Max latency so far: 1869 microseconds.
Max latency so far: 2149 microseconds.
Max latency so far: 3026 microseconds.
Max latency so far: 6022 microseconds.

992399678 total runs (avg latency: 0.0605 microseconds / 60.46 nanoseconds per run).
Worst run took 99604x longer than the average latency.

可以看到，此時的基線性能已經達到了 6.022ms，如果響應延時為12ms，那么基本可以認定為Redis變慢了，當然我測試的機器性能比較差，你們可以用自己的機器試試

注意：這個命令只在Redis所在的服務器上運行，避免網絡對基線性能的影響，只考慮服務端軟硬件環境的影響

到這里已經確定了是Redis服務變慢，那么是哪里變慢了呢，接下來將進行更詳細的說明

Redis性能影響要素

分析可能影響因素很重要，是判斷Redis性能的來源，如下圖：

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在排除了網絡因素之后，可以歸納為Redis自身命令操作、文件系統和操作系統三個大因素可能導致Redis性能存在問題。

接下來的文章將圍繞這幾個要素出發排查和解決性能影響問題

Redis性能問題分析

慢日志分析

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日志是個好東西，分析Mysql是否變慢我們可以通過查看慢日志的，同樣的分析Redis慢，同樣可以先看是否也存在慢日志 slowlog，這是基礎和直觀的方式。

Redis 提供的慢日志命令的統計功能，記錄了有哪些命令在執行時耗時比較長，快速定位問題。

需要配置的參數：

• ? slowlog-log-slower-than 配置對執行時間大于多少微秒(microsecond, 1秒=10^6微秒) 的命令進行記錄。線上可以設置為1000微秒，也就是1毫秒。
• ? slowlog-max-len 設置最大考驗記錄多少條記錄。slow log 本身是一個先進先出(FIFO) 隊列，當隊列大小超過該配置的值時，最舊的一條日志將被刪除。線上可以設置為1000以上。

配置如下：

//命令執行耗時超過 10 毫秒，記錄慢日志
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 10000

//只保留最近 500 條慢日志
CONFIG SET slowlog-max-len 500

我們看下慢日志如何查詢

127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 3
1) (integer) 32693       # 慢日志ID
2) (integer) 1593763337  # 執行時間戳
3) (integer) 5299        # 執行耗時(微秒)
4) 1) "LRANGE"           # 具體執行的命令和參數
   2) "user_list:2000"
   3) "0"
   4) "-1

注意慢日志功能比較粗糙簡單，沒有持久化記錄能力，都是記錄在內存中，沒有持久化到文件中，所以一般都是設置保留有限的慢命令條數，如果慢命令比較多，會存在不能全部記錄的情況

常見集中導致Redis變慢不合理的命令使用方式：

• ? 獲取Redis中的key時，避免使用keys *
• ? 高頻使用了 O(N) 及以上復雜度的命令，例如：SUNION、SORT、ZUNIONSTORE、ZINTERSTORE 聚合類命令
• ? O(N) 復雜度的命令，但 N 的值非常大，比如：hgetall、smembers、lrange、zrange等命令

這種情況下我們可以將復雜的聚合放在業務端處理，并且每次盡量少獲取大量數據

BigKey問題

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分析慢日志時發現很多請求并不是復雜度高的命令，都是一些del、set、hset等的低復雜度命令，那么就要評估是否寫入了大key，也就是BigKey。

Bigkey 是指當 Redis 的字符串類型過大，非字符串類型元素過多 (hash，list，set等存儲中value值過多)

bigkey會帶來如下問題：

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此時我們可以回想和檢查業務代碼，查看是否存在寫入bigkey的情況，評估好單個key的數據大小，避免存在過大數據。

除了代碼自查之外，可以使用命令查，如下：

[root@VM-12-10-opencloudos ~]# redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --bigkeys

-------- summary -------

Sampled 15 keys in the keyspace!
Total key length in bytes is 162 (avg len 10.80)
//最大的數據值
Biggest string found 'page4:20230921' has 12304 bytes
Biggest   list found 'article:100' has 8 items
Biggest    set found 'union:65:67' has 7 members
Biggest   hash found 'page2:20230921' has 2 fields
Biggest   zset found 'likeTopList' has 2 members
//平均值
6 strings with 24778 bytes (40.00% of keys, avg size 4129.67)
1 lists with 8 items (06.67% of keys, avg size 8.00)
6 sets with 24 members (40.00% of keys, avg size 4.00)
1 hashs with 2 fields (06.67% of keys, avg size 2.00)
1 zsets with 2 members (06.67% of keys, avg size 2.00)

--i 參數，降低掃描的執行速度，比如 --i 0.1 表示 100 毫秒執行一次，降低掃描過程中對 Redis運行實例的影響。

--bigkeys命令原理解析

Redis 在內部執行了 SCAN 命令，遍歷整個實例中所有的 key 然后針對 key 的類型，分別執行 STRLEN、LLEN、HLEN、SCARD、ZCARD 命令，來獲取 String 類型的長度、容器類型（List、Hash、Set、ZSet）的元素個數

面對bigkey問題，我們可以這些方面下手去處理：

1. 1. 對大Key進行拆分
2. 2. 優化使用刪除Key的命令，可使用異步刪除 unlink 命令刪除緩存
3. 3. 盡量不寫入大Key
4. 4. 合理使用批處理命令

key集中過期

不知道大家是否遇到過，在某個時間點Redis突然出現一波延時，而且報慢的，有時候超時還有時間規律

如果出現這種情況，就需要考慮是否存在大量key集中過期的情況，因為大量的key在某個固定時間點集中過期，在這個時間點訪問Redis時，就有可能導致延遲增加。

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如果出現了這種情況，那么需要從兩個方面排查一下：

• ? 業務邏輯是否有定時任務的腳本程序，定期操作key
• ? Redis的Key數量出現集中過期清理

程序層面這個我們自己排查就好了，這里主要看下為什么Key數量集中過期，集中過期為啥造成了Redis訪問變慢

Redis的Key過期策略是怎樣的？

被動過期：只有應用發起訪問某個key 時，才判斷這個key是否已過期，如果已過期，則從Redis中刪除

主動過期：在Redis 內部維護了一個定時任務，默認每隔 100 毫秒（1秒10次）從全局的過期哈希表中隨機取出 20 個 key，判斷然后刪除其中過期的 key，如果過期 key 的比例超過了 25%，則繼續重復此過程，直到過期 key 的比例下降到 25% 以下，或者這次任務的執行耗時超過了 25 毫秒，才會退出循環

注意，這個主動過期 key 的定時任務，是在 Redis 主線程中執行的

這也是我們主要關注的問題 【主動過期清理】，那為什么會導致Redis延時呢？

因為主動過期是在Redis 主線程中執行的，也就意味著會阻塞正常的請求命令。

進一步說就是如果在執行主動過期的過程中，出現了需要大量刪除過期 key 的請求，那么此時應用程序在訪問 Redis 時，必須要等待這個過期任務執行結束，Redis 才可以繼續處理新請求，這也就是為什么此時訪問Redis會突然出現延遲。

即使刪除過期key是耗時的，也不會記錄在slowlog慢日志中哦！

這里大家估計又有疑惑了，這不是慢了嗎？

別急，這是因為slowlog記錄的是Redis服務端在命令執行前后計算每條命令的執行時長，而過期清理的時候Redis是登錄狀態，還不能處理客戶端發過來的請求，也就是在命令執行之前進行的。

這種情況我們可以這樣處理：

• ? 業務Key設置過期時間時，加上一個隨機過期時間段，比如1分鐘
• ? 通過執行info命令獲取過期Key數量【expired_keys】的統計值
• ? Redis 4.0以上版本，開啟 lazy-free 機制，把釋放內存的操作放到后臺線程中執行，避免阻塞主線程

預估內存不足

我們知道服務器的內存是有限的，這個是既定事實，而且使用Redis時都會配置當前實例可用的最大內存maxmemory和數據自動淘汰策略

maxmemory : 默認為0 不限制。

//獲取maxmemory配置的大小
127.0.0.1:6379> config get maxmemory
1) "maxmemory"
2) "0"     //默認值是0

//可以在redis.conf中配置
maxmemory 1024mb

當使用的內存達到了 maxmemory 后，即使配置了自動淘汰策略，仍然會在之后每次寫入新數據時，操作延遲都會變長。

原因在于，當 Redis 內存達到 maxmemory 后，每次寫入新的數據之前，Redis 必須先從實例中踢出一部分數據，讓整個實例的內存維持在 maxmemory 之下，然后才能把新數據寫進來。

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Redis的常用 allkeys-lru / volatile-lru 的淘汰策略

volatile-lru ：利用LRU算法移除設置過過期時間的key

allkeys-lru ：利用LRU算法移除任何key （和上一個相比，刪除的key包括設置過期時間和不設置過期時間的）

Redis采用近似LRU算法，實現邏輯是什么樣的？

1：每次從實例中隨機選擇一個key (樣本集)，并從樣本集中挑選最長時間未使用的 key 淘汰，剩下的放入待淘汰池

2：再次隨機獲取一批樣本集，并與第一步池子的key比較，進而進行淘汰最少訪問的key，剩下的放入待淘汰池

3：循環往復上面兩個操作步驟，直到實例內存降到maxmemory值為止

假如我們淘汰策略刪除的是 bigkey，那么耗時還更久，可想而知 bigkey對Redis的危害應該很大

不過針對內存不足問題，我們也可以進行一個優化措施：

1：避免存儲 bigkey，降低釋放內存的耗時

2：合理預估內存占用，避免達到內存的使用上限

• ? 根據寫入Key的類型、數量及平均大小計算預估
• ? 寫入一小部分比例的真實業務數據，然后進行預估

3：Redis 4.0 及以上版本，開啟 layz-free 機制，把淘汰 key 釋放內存的操作放到后臺線程中執行

實際請求量超預期

一個系統處理請求是有上限的。Redis雖然處理速度很快，但是也有上限。因此在流量暴增的時候，會比較快達到Redis的處理瓶頸，這個時候整個系統也會變慢，出現slowlog等。

這個現象也比較好觀察，可以看看實例的cpu情況，如果持續100%，基本可以判定達到處理上限了。

這種情況最好我們要結合云監控，對CPU使用率、訪問的QPS進行監控，發現系統瓶頸，看是否進行擴容和調整。

ok，關于Redis變慢問題的上半部分就分享到這里了，下期將繼續更新其他可能導致Redis變慢的情況。