Redis中常见的延迟问题

使用复杂度高的命令

Redis提供了慢日志命令的统计功能

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

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"

...

通过查看慢日志记录，就可以知道在什么时间执行哪些命令比较耗时，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。

比如经常使用O(n)以上复杂度的命令，由于Redis是单线程执行命令，因此这种情况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。在最简单的情况下（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。时间复杂度可以描述为 O(N)，其中 N 是所有参与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参与运算，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。在最简单的情况下，ZUNIONSTORE 命令的时间复杂度是 O(N*log(N))，其中 N 是所有参与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命令替代
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，那么就要怀疑是否存在Redis写入了大key的情况。

多大才算大

如果一个 key 对应的 value 所占用的内存比较大，那这个 key 就可以看作是 bigkey。

String 类型的 value 超过 1MB
复合类型（List、Hash、Set、Sorted Set 等）的 value 包含的元素超过 5000 个（不过，对于复合类型的 value 来说，不一定包含的元素越多，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。

造成的问题

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 时会比较耗时，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灾难性的。
工作线程阻塞：如果使用 del 删除大 key 时，会阻塞工作线程，这样就没办法处理后续的命令。
持久化阻塞（磁盘IO）：对AOF 日志的影响
- 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 日志文件，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，阻塞的时间会比较久，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 造成的阻塞问题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，需要我们根据具体的业务情况来进一步判断。
Redis 自带的 SCAN 命令：SCAN 命令可以按照一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。
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 时建议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。这个过程本身需要一定时间，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 连接耗尽，产生各种异常。
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 按照一定策略（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/延迟释放）：lazy-free 特性是 Redis 4.0 开始引入的，指的是让 Redis 采用异步方式延迟释放 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。

集中过期

Redis的过期策略采用定期过期+懒惰过期两种策略：

定期过期：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)过期扫描，从过期字典中随机取出20个key，删除过期的key，如果过期key的比例还超过25%，则继续获取20个key，删除过期的key，循环往复，直到过期key的比例下降到25%或者这次任务的执行耗时超过了25毫秒，才会退出循环
懒惰过期：只有当访问某个key时，才判断这个key是否已过期，如果已经过期，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过期key的情况，那么在业务访问时，必须等这个定期删除任务执行结束，才可以处理业务请求。此时就会出现，业务访问延时增大的问题，最大延迟为25毫秒。

为了尽量避免这个问题，在设置过期时间时，可以给过期时间设置一个随机范围，避免同一时刻过期。

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长短：

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。

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，延迟更大

AOF持久化

同步持久化

当 Redis 直接记录 AOF 日志时，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，而写磁盘比较耗时，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 文件的末尾，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

生成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。

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生成RDB之外，在【主从复制】第一次建立连接全量复制时，主节点也会生成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。

要想避免这种情况，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，需要人工介入。

在扩缩容的时候，需要进行数据迁移。而 Redis 为了保证迁移的一致性，迁移所有操作都是同步操作。

执行迁移时，两端的 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
集中过期：Redis的主动过期的定时任务，是在Redis主线程中执行的，最差的情况下会有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：生成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较耗时

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，延迟更大
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。
生成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较耗时。

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