redis慢的问题定位和分析（转载）

看到一个写的很棒的关于【redis慢的问题定位和分析】
决定把他转过来给更多人分享

业务层面
业务层面主要是开发人员需要关注，也就是开发人员在写业务代码时，如何合理地使用 Redis。
开发人员需要对 Redis 有基本的了解，才能在合适的业务场景使用 Redis，从而避免业务层面导致的延迟问题。

在开发过程中，业务层面的优化建议如下：

• Key 的长度尽量要短，在数据量非常大时，过长的 Key 名会占用更多的内存。
• 一定避免存储过大的数据（大 Value），过大的数据在分配内存和释放内存时耗时严重，会阻塞主线程。
• Redis 4.0 以上建议开启 lazy-free 机制，释放大 Value 时异步操作，不阻塞主线程。
• 建议设置过期时间，把 Redis 当做缓存使用，尤其在数量很大的时，不设置过期时间会导致内存的无限增长。
• 不使用复杂度过高的命令，例如 SORT、SINTER、SINTERSTORE、ZUNIONSTORE、ZINTERSTORE，使用这些命令耗时较久，会阻塞主线程。
• 查询数据时，一次尽量获取较少的数据，在不确定容器元素个数的情况下，避免使用 LRANGE key 0 -1，ZRANGE key 0 -1 这类操作，应该设置具体查询的元素个数，推荐一次查询 100 个以下元素。
• 写入数据时，一次尽量写入较少的数据，例如 HSET key value1 value2 value3…，控制一次写入元素的数量，推荐在 100 以下，大数据量分多个批次写入。
• 批量操作数据时，用 MGET/MSET 替换 GET/SET、HMGET/MHSET 替换 HGET/HSET，减少请求来回的网络 IO 次数，降低延迟，对于没有批量操作的命令，推荐使用 Pipeline，一次性发送多个命令到服务端。
• 禁止使用 KEYS 命令，需要扫描实例时，建议使用 SCAN，线上操作一定要控制扫描的频率，避免对 Redis 产生性能抖动。
• 避免某个时间点集中过期大量的 Key，集中过期时推荐增加一个随机时间，把过期时间打散，降低集中过期 Key 时 Redis 的压力，避免阻塞主线程。
• 根据业务场景，选择合适的淘汰策略，通常随机过期要比 LRU 过期淘汰数据更快。
• 使用连接池访问 Redis，并配置合理的连接池参数，避免短连接，TCP 三次握手和四次挥手的耗时也很高。
• 只使用 db0，不推荐使用多个 db，使用多个 db 会增加 Redis 的负担，每次访问不同的 db 都需要执行 SELECT 命令，如果业务线不同，建议拆分多个实例，还能提高单个实例的性能。
• 读的请求量很大时，推荐使用读写分离，前提是可以容忍从节数据更新不及时的问题。
• 写请求量很大时，推荐使用集群，部署多个实例分摊写压力。

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运维层面
运维层面主要是 DBA 需要关注的，目的是合理规划 Redis 的部署和保障 Redis 的稳定运行

主要优化如下：

• 不同业务线部署不同的实例，各自独立，避免混用，推荐不同业务线使用不同的机器，根据业务重要程度划分不同的分组来部署，避免某一个业务线出现问题影响其他业务线。
• 保证机器有足够的 CPU、内存、带宽、磁盘资源，防止负载过高影响 Redis 性能。
• 以 master-slave 集群方式部署实例，并分布在不同机器上，避免单点，Slave 必须设置为 Readonly。
• Master 和 Slave 节点所在机器，各自独立，不要交叉部署实例，通常备份工作会在 Slave 上做，做备份时会消耗机器资源，交叉部署会影响到 Master 的性能。
• 推荐部署哨兵节点增加可用性，节点数量至少 3 个，并分布在不同机器上，实现故障自动故障转移。
• 提前做好容量规划，一台机器部署实例的内存上限，最好是机器内存的一半，主从全量同步时会占用最多额外一倍的内存空间，防止网络大面积故障引发所有 master-slave 的全量同步导致机器内存被吃光。
• 做好机器的 CPU、内存、带宽、磁盘监控，在资源不足时及时报警处理，Redis 使用 Swap 后性能急剧下降，网络带宽负载过高访问延迟明显增大，磁盘 IO 过高时开启 AOF 会拖慢 Redis 的性能。
• 设置最大连接数上限，防止过多的客户端连接导致服务负载过高。
• 单个实例的使用内存建议控制在 20G 以下，过大的实例会导致备份时间久、资源消耗多，主从全量同步数据时间阻塞时间更长。
• 设置合理的 slowlog 阈值，推荐 10 毫秒，并对其进行监控，产生过多的慢日志需要及时报警。
• 设置合理的复制缓冲区 repl-backlog 大小，适当调大 repl-backlog 可以降低主从全量复制的概率。
• 设置合理的 Slave 节点 client-output-buffer-limit 大小，对于写入量很大的实例，适当调大可以避免主从复制中断问题。
• 备份时推荐在 Slave 节点上做，不影响 Master 性能。
• 不开启 AOF 或开启 AOF 配置为每秒刷盘，避免磁盘 IO 消耗降低 Redis 性能。
• 当实例设置了内存上限，需要调大内存上限时，先调整 Slave 再调整 Master，否则会导致主从节点数据不一致。
• 对 Redis 增加监控，监控采集 info 信息时，使用长连接，频繁的短连接也会影响 Redis 性能。
• 线上扫描整个实例数时，记得设置休眠时间，避免扫描时 QPS 突增对 Redis 产生性能抖动。
• 做好 Redis 的运行时监控，尤其是 expired_keys、evicted_keys、latest_fork_usec 指标，短时间内这些指标值突增可能会阻塞整个实例，引发性能问题。

原文链接：https://www.cnblogs.com/lzghyh/p/13535626.html
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