本文主要是介绍Redis性能大挑战：深入剖析缓存抖动现象及有效应对的战术指南，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在实际应用中，你是否遇到过这样的情况，本来Redis运行的好好的，响应也挺正常，但突然就变慢了，响应时间增加了，这不仅会影响用户体验，还会牵连其他系统。
那如何排查Redis变慢的情况呢？首先有个问题需要确定，就是确定Redis是否真的变慢了。
Redis基线性能
要判断Redis是否变慢了，一个最直接的方法就是查看Redis的响应时间。
大部分情况下，Redis的延迟很低，但是在某些情况下，Redis会出现很高的延迟，可能会达到几秒甚至更长，不过持续的时间又不长，这到底是怎么情况呢？如果出现了响应延迟到秒级别就可以确定Redis变慢了。
首先需要先确定Redis的延迟绝对值，但是在不同运行环境下，Redis的绝对性能是不同的。所以就需要当前环境的基线性能，所谓基线性能，就是一个系统在低压力、无干扰下的基本性能，这个性能只由当前软硬件环境配置决定。
基线性能可以通过Redis提供的命令来确定，具体为在redis-cli中添加--intrinsic-latency选项，可以用来检测和统计Redis在运行期间内的最大延迟，这就可以作为基线性能。
redis-cli -h localhost --intrinsic-latency 120
Max latency so far: 1 microseconds.
Max latency so far: 29 microseconds.
Max latency so far: 31 microseconds.
Max latency so far: 34 microseconds.
Max latency so far: 53 microseconds.
Max latency so far: 68 microseconds.
Max latency so far: 103 microseconds.
Max latency so far: 106 microseconds.
Max latency so far: 142 microseconds.
Max latency so far: 158 microseconds.
Max latency so far: 164 microseconds.
Max latency so far: 273 microseconds.
Max latency so far: 296 microseconds.
Max latency so far: 673 microseconds.
Max latency so far: 946 microseconds.
Max latency so far: 2138 microseconds.
Max latency so far: 2234 microseconds.
Max latency so far: 16164 microseconds.2383205581 total runs (avg latency: 0.0504 microseconds / 50.35 nanoseconds per run).
Worst run took 321018x longer than the average latency.在自己的电脑上运行命令后，会打印120秒内检测到的最大延迟，可以看到这里的最大延迟为16164微妙，16ms左右。一般情况下，检测120s的时长已经够了。
一般来说，运行时响应时间和基线性能做对比，如果响应时间达到了基线性能的2倍以上，就可以认定Redis变慢了。
Redis变慢的原因
一旦发现变慢了，接下来就要查找原因解决这个问题了。这个过程要基于Redis本身的工作原理，并结合和它交互的操作系统、存储以及网络等外部系统的关键机制，在借助一些辅助工具来定位问题，并指定行之有效的解决方案。
Redis变慢的原因有几下几点，如图所示：
慢查询指令
慢查询命令，指在Redis中执行速度慢的命令，这会导致Redis延迟增加。Redis提供的命令操作很多，并不是所有命令都慢，这和命令操作的复杂度有关，所以我们必须知道不同命令的复杂度。
比如，操作的value为String类型时，由于操作的事hash表，这个操作的复杂度是固定的，都是O(1)，除非出现了hash碰撞严重。但操作的数据类型为集合时，如果集合中包含大量的元素，那这个操作复杂度是比较高的，会比较耗时。
Redis官网提供了各个命令的复杂度：Commands | Redis
https://redis.io/commands/ 如果有复杂的操作，就要考虑是否需要用简单的命令来替换。如果使用keys命令，查询大量的key，也会导致慢查询，因为需要扫描所有的键值对，所以生产环境要禁用这样的命令。
删除key操作
如果Redis中key过期了是会被自动删除的，这也是Redis的回收机制，Redis 的 key可以设置过期时间，默认情况下，每100ms就会扫描一次，删除过期的key，具体如下：
- 采样ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP个数的key，并将其中过期的key全部删除；
- 如果超过25%的key过期了，则重复删除过程，直到过期key的比例降至25%以下。
如果触发了第二条规则，Redis就会一直删除以释放内存空间。注意，删除操作是阻塞的(Redis 4.0提供了异步机制减少阻塞)。所以一旦触发了就会一直删除key，这样一来，就没办法给客户端提供服务了。
磁盘I/O：AOF
为了保证数据的可靠性，Redis提供了AOF和RDB两种机制(想具体了解请查看：Redis持久化(AOF、RDB)用到的写时复制到底是什么-CSDN博客)。其中AOF提供了三种写回策略：always、everysec、no，这三种写回策略依赖文件系统来完成，也就是write和fsync。
write把日志写到内核的缓冲区，就可以返回了，并不需要等待日志实际写回磁盘；而fsync需要把日志记录写回到磁盘才能返回，时间较长。
当写回策略配置为everysec和always时，Redis需要调用fsync把日志写回磁盘。但是这两种写回策略的具体情况不一样。但不管怎么说，都会涉及到写回磁盘，而且fsync通常比较耗时，如果Redis主线程执行写回，就会造成阻塞。
另外AOF日志重写时，也容易阻塞主线程，所以Redis使用了子线程来完成该操作。但是AOF重写会对磁盘又大量的IO操作，同时fsync又需要等到数据写到磁盘才能返回，所以，当AOF重写的压力比较大时，就会导致fsync阻塞，虽然fsync由后台子线程完成，但是主线程会监测fsync的执行进度。
当主线程使用子线程执行了一次fsync，需要再次把接收的数据写回磁盘，如果主线程发现上一次的fsync还没有执行完，那么它就会阻塞。所以，如果后台线程执行fsync频繁阻塞的话，主线程也会阻塞，导致Redis性能变慢。
内存大页
内存大页机制也会影响Redis性能。Linux内核从2.6.38开始支持内存大页，支持2MB大小的内存页分配，而常规的也大小是4KB。你可能会说，Redis是内存数据库，内存大页对Redis不是有好处的吗，减少了内存的分配，但是任何事都有两面性，这时一个权衡的过程。
Redis为了提高可靠性，提供了持久化的机制。这个过程需要额外的线程来执行，所以不会阻塞主线程为客户端提供服务。如果在持久化的过程中，客户端修改了数据，Redis会才用写时复制(Copy On Write)机制，数据一旦修改了不会直接修改内存中的数据，而是复制一份，然后再进行修改。
如果采用了内存大页，那Redis就需要拷贝该大页。如果关闭了内存大页，那需要拷贝的页数据只有4kb，可见内存大页会复制大量数据。
所以正常情况下，关闭内存大页就可以了。
swap操作
操作系统swap是将内存数据在内存和磁盘来回换入核换出的机制，涉及到磁盘的读写。所以一旦涉及到了swap，其性能都会收到磁盘性能的影响。
Redis是内存数据库，内存使用量大，如果用Redis保存海量数据，而且没有控制好内存使用量，就可能会触发swap机制，从而影响性能。一旦触发swap机制，Redis需要操作磁盘才能完成，这回极大的降低Redis的性能。
关于海量数据的处理请参考：面对海量数据Redis如何应对-CSDN博客
Redis对于swap的排查有现成的命令，具体这里不做详细介绍了。
内存碎片
内存碎片很好理解，明明有内存空间，但是申请时就是无法分配需要的内存空间，这对于使用内存的Redis来说无疑影响巨大。
内存碎片的原因
- 内存不是按需分配的，操作系统为了减少内存的分配次数，每次都是按照固定大小进行内存分配的，例如8字节、16字节、32字节等，比如申请了20字节的内存，但是实际上会分配32字节，此时如果在写入5字节数据，就不用再申请内存了，减少了内存申请的次数。
- Redis键值对大小不一和删除操作的影响，内存分配器只能按照固定大小分配内存。所以，分配的内存空间一般都会比申请的空间大一些，不会完全一直，这本身就会造成一定碎片，降低内存空存储效率。键值对会被修改或删除，这会导致空间的扩容和释放。一方面，如果修改后的键值对变大或变小了，就需要占用额外的空间或释放不用的空间。另一方面，删除的键值对就不在需要内存空间了，此时会把空间释放出来，变成空闲空间。
如何判断内存碎片
Redis是内存数据库，内存利用率的高低直接关系到Redis运行效率的高低。为了让用户能监控到实时的内存使用情况，Redis自身提供了info命令，可以用来查询内存使用的详细信息
info memory
# Memory
used_memory:1143520
used_memory_human:1.09M
used_memory_rss:1114112
used_memory_rss_human:1.06M
used_memory_peak:1144672
used_memory_peak_human:1.09M
used_memory_peak_perc:99.90%
used_memory_overhead:1096754
used_memory_startup:1079248
used_memory_dataset:46766
used_memory_dataset_perc:72.76%
allocator_allocated:1098416
allocator_active:1076224
allocator_resident:1076224
total_system_memory:8589934592
total_system_memory_human:8.00G
used_memory_lua:37888
used_memory_lua_human:37.00K
used_memory_scripts:0
used_memory_scripts_human:0B
number_of_cached_scripts:0
maxmemory:0
maxmemory_human:0B
maxmemory_policy:noeviction
allocator_frag_ratio:1.1
allocator_frag_bytes:18446744073709529424
allocator_rss_ratio:1.00
allocator_rss_bytes:0
rss_overhead_ratio:1.04
rss_overhead_bytes:37888
mem_fragmentation_ratio:1.01
mem_fragmentation_bytes:15696
mem_not_counted_for_evict:0
mem_replication_backlog:0
mem_clients_slaves:0
mem_clients_normal:16986
mem_aof_buffer:0
mem_allocator:libc
active_defrag_running:0
lazyfree_pending_objects:0mem_fragmentation_ratio指标表示内存碎片化率，该值大于1但小于1.5时，这种情况是正常的，因为内存碎片是无法避免的。如果该值大于1.5，就表名内存碎片化率比较严重了，超过了50%，这时需要采取措施来处理内存碎片化。
Redis从4.0版本后提供了专门清理内存碎片化的参数，通过该参数来设置内存碎片化的清理的开始和结束时机，以及占用CPU比例，从而减少碎片清理对Redis本身请求处理的性能影响。
config set activedefrag yes这个命令只是启动了自动清理功能，但具体什么时候清理，会受下面两个参数的控制。这两个参数分别设置了触发内存清理的一个条件，如果同时满足这两个条件，就开始清理，清理过程中，只要有一个条件不满足，就停止清理。
- active-defrag-ignore-bytes 100mb：表示内存碎片的字节数达到100MB时，就开始清理。
- active-defrag-threshold-lower 10:表示内存碎片空间占操作系统分配给Redis的总空间比例达到10%时，开始清理。
总结
关于Redis变慢的问题排查就介绍到这里，不知道你有没有清晰的思路，欢迎关注并留言讨论。
这篇关于Redis性能大挑战：深入剖析缓存抖动现象及有效应对的战术指南的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
