原因1：實例內(nèi)存達到上限

排查思路

如果你的 Redis 實例設(shè)置了內(nèi)存上限 maxmemory，那么也有可能導(dǎo)致 Redis 變慢。

當我們把 Redis 當做純緩存使用時，通常會給這個實例設(shè)置一個內(nèi)存上限 maxmemory，然后設(shè)置一個數(shù)據(jù)淘汰策略。而當實例的內(nèi)存達到了 maxmemory 后，你可能會發(fā)現(xiàn)，在此之后每次寫入新數(shù)據(jù)，操作延遲變大了。

導(dǎo)致變慢的原因

當 Redis 內(nèi)存達到 maxmemory 后，每次寫入新的數(shù)據(jù)之前，Redis 必須先從實例中踢出一部分數(shù)據(jù)，讓整個實例的內(nèi)存維持在 maxmemory 之下，然后才能把新數(shù)據(jù)寫進來。

這個踢出舊數(shù)據(jù)的邏輯也是需要消耗時間的，而具體耗時的長短，要取決于你配置的淘汰策略：

• allkeys-lru：不管 key 是否設(shè)置了過期，淘汰最近最少訪問的 key
• volatile-lru：只淘汰最近最少訪問、并設(shè)置了過期時間的 key
• allkeys-random：不管 key 是否設(shè)置了過期，隨機淘汰 key
• volatile-random：只隨機淘汰設(shè)置了過期時間的 key
• allkeys-ttl：不管 key 是否設(shè)置了過期，淘汰即將過期的 key
• noeviction：不淘汰任何 key，實例內(nèi)存達到 maxmeory 后，再寫入新數(shù)據(jù)直接返回錯誤
• allkeys-lfu：不管 key 是否設(shè)置了過期，淘汰訪問頻率最低的 key（4.0+版本支持）
• volatile-lfu：只淘汰訪問頻率最低、并設(shè)置了過期時間 key（4.0+版本支持）

具體使用哪種策略，我們需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景來配置。一般最常使用的是 allkeys-lru / volatile-lru 淘汰策略，它們的處理邏輯是，每次從實例中隨機取出一批 key（這個數(shù)量可配置），然后淘汰一個最少訪問的 key，之后把剩下的 key 暫存到一個池子中，繼續(xù)隨機取一批 key，并與之前池子中的 key 比較，再淘汰一個最少訪問的 key。以此往復(fù)，直到實例內(nèi)存降到 maxmemory 之下。

需要注意的是，Redis 的淘汰數(shù)據(jù)的邏輯與刪除過期 key 的一樣，也是在命令真正執(zhí)行之前執(zhí)行的，也就是說它也會增加我們操作 Redis 的延遲，而且，寫 OPS 越高，延遲也會越明顯。

另外，如果此時你的 Redis 實例中還存儲了 bigkey，那么在淘汰刪除 bigkey 釋放內(nèi)存時，也會耗時比較久。

看到了么？bigkey 的危害到處都是，這也是前面我提醒你盡量不存儲 bigkey 的原因。

解決方案

• 避免存儲 bigkey，降低釋放內(nèi)存的耗時
• 淘汰策略改為隨機淘汰，隨機淘汰比 LRU 要快很多（視業(yè)務(wù)情況調(diào)整）
• 拆分實例，把淘汰 key 的壓力分攤到多個實例上
• 如果使用的是 Redis 4.0 以上版本，開啟 layz-free 機制，把淘汰 key 釋放內(nèi)存的操作放到后臺線程中執(zhí)行（配置 lazyfree-lazy-eviction = yes）

原因2：開啟內(nèi)存大頁

排查思路

• 我們都知道，應(yīng)用程序向操作系統(tǒng)申請內(nèi)存時，是按內(nèi)存頁進行申請的，而常規(guī)的內(nèi)存頁大小是 4KB。
• Linux 內(nèi)核從 2.6.38 開始，支持了內(nèi)存大頁機制，該機制允許應(yīng)用程序以 2MB 大小為單位，向操作系統(tǒng)申請內(nèi)存。
• 應(yīng)用程序每次向操作系統(tǒng)申請的內(nèi)存單位變大了，但這也意味著申請內(nèi)存的耗時變長。

導(dǎo)致變慢的原因

• 當 Redis 在執(zhí)行后臺 RDB 和 AOF rewrite 時，采用 fork 子進程的方式來處理。但主進程 fork 子進程后，此時的主進程依舊是可以接收寫請求的，而進來的寫請求，會采用 Copy On Write（寫時復(fù)制）的方式操作內(nèi)存數(shù)據(jù)。
• 也就是說，主進程一旦有數(shù)據(jù)需要修改，Redis 并不會直接修改現(xiàn)有內(nèi)存中的數(shù)據(jù)，而是先將這塊內(nèi)存數(shù)據(jù)拷貝出來，再修改這塊新內(nèi)存的數(shù)據(jù)，這就是所謂的「寫時復(fù)制」。
• 寫時復(fù)制你也可以理解成，誰需要發(fā)生寫操作，誰就需要先拷貝，再修改。
• 這樣做的好處是，父進程有任何寫操作，并不會影響子進程的數(shù)據(jù)持久化（子進程只持久化 fork 這一瞬間整個實例中的所有數(shù)據(jù)即可，不關(guān)心新的數(shù)據(jù)變更，因為子進程只需要一份內(nèi)存快照，然后持久化到磁盤上）。
• 但是請注意，主進程在拷貝內(nèi)存數(shù)據(jù)時，這個階段就涉及到新內(nèi)存的申請，如果此時操作系統(tǒng)開啟了內(nèi)存大頁，那么在此期間，客戶端即便只修改 10B 的數(shù)據(jù)，Redis 在申請內(nèi)存時也會以 2MB 為單位向操作系統(tǒng)申請，申請內(nèi)存的耗時變長，進而導(dǎo)致每個寫請求的延遲增加，影響到 Redis 性能。
• 同樣地，如果這個寫請求操作的是一個 bigkey，那主進程在拷貝這個 bigkey 內(nèi)存塊時，一次申請的內(nèi)存會更大，時間也會更久?？梢姡琤igkey 在這里又一次影響到了性能。

解決方案

關(guān)閉內(nèi)存大頁機制。

首先，你需要查看 Redis 機器是否開啟了內(nèi)存大頁：

$ cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
[always] madvise never

如果輸出選項是 always，就表示目前開啟了內(nèi)存大頁機制，我們需要關(guān)掉它：

$ echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

其實，操作系統(tǒng)提供的內(nèi)存大頁機制，其優(yōu)勢是，可以在一定程序上降低應(yīng)用程序申請內(nèi)存的次數(shù)。

但是對于 Redis 這種對性能和延遲極其敏感的數(shù)據(jù)庫來說，我們希望 Redis 在每次申請內(nèi)存時，耗時盡量短，所以我不建議你在 Redis 機器上開啟這個機制。

原因3：使用Swap

排查思路

如果你發(fā)現(xiàn) Redis 突然變得非常慢，每次的操作耗時都達到了幾百毫秒甚至秒級，那此時你就需要檢查 Redis 是否使用到了 Swap，在這種情況下 Redis 基本上已經(jīng)無法提供高性能的服務(wù)了。

導(dǎo)致變慢的原因

什么是 Swap？為什么使用 Swap 會導(dǎo)致 Redis 的性能下降？

如果你對操作系統(tǒng)有些了解，就會知道操作系統(tǒng)為了緩解內(nèi)存不足對應(yīng)用程序的影響，允許把一部分內(nèi)存中的數(shù)據(jù)換到磁盤上，以達到應(yīng)用程序?qū)?nèi)存使用的緩沖，這些內(nèi)存數(shù)據(jù)被換到磁盤上的區(qū)域，就是 Swap。

問題就在于，當內(nèi)存中的數(shù)據(jù)被換到磁盤上后，Redis 再訪問這些數(shù)據(jù)時，就需要從磁盤上讀取，訪問磁盤的速度要比訪問內(nèi)存慢幾百倍！尤其是針對 Redis 這種對性能要求極高、性能極其敏感的數(shù)據(jù)庫來說，這個操作延時是無法接受的。

此時，你需要檢查 Redis 機器的內(nèi)存使用情況，確認是否存在使用了 Swap。你可以通過以下方式來查看 Redis 進程是否使用到了 Swap：

# 先找到 Redis 的進程 ID
$ ps -aux | grep redis-server
 
# 查看 Redis Swap 使用情況
$ cat /proc/$pid/smaps | egrep '^(Swap|Size)'

輸出結(jié)果如下

Size:1256kB
Swap:0kB
Size:4kB
Swap:0kB
Size:132kB
Swap:0kB
Size:63488kB
Swap:0kB
Size:132kB
Swap:0kB
Size:65404kB
Swap:0kB
Size:1921024kB
Swap:0kB
...

這個結(jié)果會列出 Redis 進程的內(nèi)存使用情況。

每一行 Size 表示 Redis 所用的一塊內(nèi)存大小，Size 下面的 Swap 就表示這塊 Size 大小的內(nèi)存，有多少數(shù)據(jù)已經(jīng)被換到磁盤上了，如果這兩個值相等，說明這塊內(nèi)存的數(shù)據(jù)都已經(jīng)完全被換到磁盤上了。

如果只是少量數(shù)據(jù)被換到磁盤上，例如每一塊 Swap 占對應(yīng) Size 的比例很小，那影響并不是很大。如果是幾百兆甚至上 GB 的內(nèi)存被換到了磁盤上，那么你就需要警惕了，這種情況 Redis 的性能肯定會急劇下降。

解決方案

• 增加機器的內(nèi)存，讓 Redis 有足夠的內(nèi)存可以使用
• 整理內(nèi)存空間，釋放出足夠的內(nèi)存供 Redis 使用，然后釋放 Redis 的 Swap，讓 Redis 重新使用內(nèi)存

釋放 Redis 的 Swap 過程通常要重啟實例，為了避免重啟實例對業(yè)務(wù)的影響，一般會先進行主從切換，然后釋放舊主節(jié)點的 Swap，重啟舊主節(jié)點實例，待從庫數(shù)據(jù)同步完成后，再進行主從切換即可。

可見，當 Redis 使用到 Swap 后，此時的 Redis 性能基本已達不到高性能的要求（你可以理解為武功被廢），所以你也需要提前預(yù)防這種情況。

預(yù)防的辦法就是，你需要對 Redis 機器的內(nèi)存和 Swap 使用情況進行監(jiān)控，在內(nèi)存不足或使用到 Swap 時報警出來，及時處理。

原因4：網(wǎng)絡(luò)帶寬過載

排查思路

如果以上產(chǎn)生性能問題的場景，你都規(guī)避掉了，而且 Redis 也穩(wěn)定運行了很長時間，但在某個時間點之后開始，操作 Redis 突然開始變慢了，而且一直持續(xù)下去，這種情況又是什么原因?qū)е拢?/p>

此時你需要排查一下 Redis 機器的網(wǎng)絡(luò)帶寬是否過載，是否存在某個實例把整個機器的網(wǎng)路帶寬占滿的情況。

導(dǎo)致變慢的原因

網(wǎng)絡(luò)帶寬過載的情況下，服務(wù)器在 TCP 層和網(wǎng)絡(luò)層就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)包發(fā)送延遲、丟包等情況。

Redis 的高性能，除了操作內(nèi)存之外，就在于網(wǎng)絡(luò) IO 了，如果網(wǎng)絡(luò) IO 存在瓶頸，那么也會嚴重影響 Redis 的性能。

解決方案

• 及時確認占滿網(wǎng)絡(luò)帶寬 Redis 實例，如果屬于正常的業(yè)務(wù)訪問，那就需要及時擴容或遷移實例了，避免因為這個實例流量過大，影響這個機器的其他實例。
• 運維層面，你需要對 Redis 機器的各項指標增加監(jiān)控，包括網(wǎng)絡(luò)流量，在網(wǎng)絡(luò)流量達到一定閾值時提前報警，及時確認和擴容。

原因5：其他原因

1) 頻繁短連接

你的業(yè)務(wù)應(yīng)用，應(yīng)該使用長連接操作 Redis，避免頻繁的短連接。

頻繁的短連接會導(dǎo)致 Redis 大量時間耗費在連接的建立和釋放上，TCP 的三次握手和四次揮手同樣也會增加訪問延遲。

2) 運維監(jiān)控

前面我也提到了，要想提前預(yù)知 Redis 變慢的情況發(fā)生，必不可少的就是做好完善的監(jiān)控。

監(jiān)控其實就是對采集 Redis 的各項運行時指標，通常的做法是監(jiān)控程序定時采集 Redis 的 INFO 信息，然后根據(jù) INFO 信息中的狀態(tài)數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)展示和報警。

這里我需要提醒你的是，在寫一些監(jiān)控腳本，或使用開源的監(jiān)控組件時，也不能掉以輕心。

在寫監(jiān)控腳本訪問 Redis 時，盡量采用長連接的方式采集狀態(tài)信息，避免頻繁短連接。同時，你還要注意控制訪問 Redis 的頻率，避免影響到業(yè)務(wù)請求。

在使用一些開源的監(jiān)控組件時，最好了解一下這些組件的實現(xiàn)原理，以及正確配置這些組件，防止出現(xiàn)監(jiān)控組件發(fā)生 Bug，導(dǎo)致短時大量操作 Redis，影響 Redis 性能的情況發(fā)生。

我們當時就發(fā)生過，DBA 在使用一些開源組件時，因為配置和使用問題，導(dǎo)致監(jiān)控程序頻繁地與 Redis 建立和斷開連接，導(dǎo)致 Redis 響應(yīng)變慢。

3）其它程序爭搶資源

最后需要提醒你的是，你的 Redis 機器最好專項專用，只用來部署 Redis 實例，不要部署其他應(yīng)用程序，盡量給 Redis 提供一個相對「安靜」的環(huán)境，避免其它程序占用 CPU、內(nèi)存、磁盤資源，導(dǎo)致分配給 Redis 的資源不足而受到影響。

到此這篇關(guān)于淺談Redis變慢的原因及排查方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis變慢內(nèi)容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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