【总结】深入剖析 Redis 性能问题及优化方案有哪些

背景

Redis 作为一个开源的内存数据存储系统，因其快速高效的特性而深受业界的热爱。然而，其在大量数据存储和访问时的性能问题，也同样引起了广泛关注。在这种情况下，如何优化 Redis 的性能成为了使用者面临的一个重要课题。

本文将详细分析 Redis 的性能瓶颈，总结当前可用的 Redis 性能优化方案，并结合实际的使用场景给出优化案例，希望对你有用。

Redis 性能瓶颈的分析过程

Redis 性能瓶颈是指： Redis 在处理数据时出现的效率低下，或服务响应时间变慢的情况。

这种情况可能由于 Redis 自身瓶颈，或外部环境所造成。

决定性能瓶颈的因素有哪些？  

• CPU：CPU 是 Redis 最重要的资源，Redis 的执行速度直接受到 CPU 的影响。
• 网络：Redis 通常作为内存的高速缓存使用，比起硬盘而言延迟很小，但是在网络环境复杂的情况下，Redis 的网络通信也可能成为性能瓶颈。
• 内存：如果 Redis 所在的机器容纳的内存不够 Redis 使用，或 Redis 使用过多的内存并且存在大量的内存泄露等情况，都会成为瓶颈。
• 存储方式：Redis 瓶颈有可能来自于内部数据结构的使用不当，例如使用太多的 Key 导致内存使用太多。
• Redis 配置：Redis 的配置参数对运行效率有很大的影响，需要根据实际情况优化设置。
• 大数据集处理：Redis 处理大数据集的能力和效率是一个问题，处理性能和内存使用的平衡问题。
• Redis 自身限制：Redis 在框架内部设置有物理 I/O, network I/O, host I/O 等各种限制。

性能瓶颈诊断和排查工具有哪些？

• info 命令：可以通过 Redis 的 info 命令查看 Redis 运行状况，包括 CPU，memory 以及其他性能参数等。
• top 命令：查看操作系统级别的任务情况，例如 Redis 进程的内存占用情况等。
• redis-benchmark 命令：基于 redis-benchmark 工具可以模拟一个 redis 官方自带的基准测试。
• redis-cli monitor：用于数据库安装监视程序进行实时检查。
• slowlog 命令：用户可以根据缓慢查询日志查找哪些查询需要更长时间来执行，并且它们需要更多的资源，将慢查询复制程序日志或直接使用 GUI 进行分析。
• Dstat 工具：用于标记任何 Linux 环境下 redis 进程资源占用情况来源和 I/O 容量等更高级别的问题等，定期记录 Redis 运行时状况。

Redis 性能优化方案有哪些？

基础性能优化方案

• 设置合适的内存大小：根据实际需要去配置内存的大小，且建议内存预留 30%左右给操作系统，防止 Redis 使用内存过多影响系统性能或发生意外情况。
• 开启数据持久化：开启 Redis 的数据持久化可以避免因意外原因造成数据丢失问题。
• 配置适当的并发数: 根据实际负载，设置 Redis 监听的套接字并发数。
• 避免使用 SELECT 命令：最好为每个应用程序提供单独的 Redis 实例，不要使用 Redis 的 SELECT 命令切换数据库。
• 避免使用大量的命令管道：会占用大量内存，应使用 emit 等低水平 API，这些更直接地与套接字进行交互。
• 关闭命令调试：Redis 是以响应时间为优先考量的。

数据结构和 Key 的设计优化

• 尽可能少地使用 Redis 通配符和扫描功能：HVALS 和 SCAN 遍历整个数据库以寻找所有键值，性能比较差，并且削弱网络安全能力。
• 清理数据：在数据过期或不需要时，通过定期清理过期的或冗余的数据，以保证 Redis 运行的性能。
• 锁或队列：需要合理使用其数据结构。

Redis 调优经验和相关工具介绍

• redis-cli 使用：使用 redis-cli 可以方便地进行数据操作、监控缓存命中率，以及模拟测试数据等。
• slow log 命令使用：慢查询日志可以输出所有时长大于指定毫秒的 Redis 命令，方便进行性能问题的定位。
• redis-benchmark 命令使用：该命令用于进行性能和压力测试，一般常用于 Cluster 测试。

需要重点强调的是，关于 Redis 的性能优化，其核心方法在于采取灵活的策略和一系列方案的组合应用。无论是基本优化方案，还是更加复杂的高可用集群方案，都需要在深入了解 Redis 原理的情况下应用这些方法和技巧。

Redis 实战优化案例分享

常见场景 Redis 性能问题 Case 分析

• 缓存雪崩问题：指当缓存中有大量的key在同一时刻过期，或者Redis直接宕机了，导致大量的查询请求全部到达数据库，造成数据库查询压力骤增，甚至直接挂掉。
• 缓存穿透问题：指查询一个缓存中和数据库中都不存在的数据，导致每次查询这条数据都会透过缓存，直接查库，最后返回空。当用户使用这条不存在的数据疯狂发起查询请求的时候，对数据库造成的压力就非常大，甚至可能直接挂掉。
• 缓存击穿问题：指当缓存中某个热点数据过期了，在该热点数据重新载入缓存之前，有大量的查询请求穿过缓存，直接查询数据库。这种情况会导致数据库压力瞬间骤增，造成大量请求阻塞，甚至直接挂掉。

针对以上问题的优化方案

• 对于缓存雪崩问题：前者，只需要将每个key的过期时间打散即可，使它们的失效点尽可能均匀分布；后者，Redis 提供了高可用架构的解决方案，例如：使用 Redis Cluster 对缓存节点进行水平扩展部署。
• 对于缓存穿透问题：方法一般有两种，第一种是缓存空对象，第二种是使用布隆过滤器（如果查询量大，则推荐第二种）。
• 针对缓存击穿问题：有两种优化方法，第一种是设置key永不过期；第二种是使用分布式锁，保证同一时刻只能有一个查询请求重新加载热点数据到缓存中，这样，其他的线程只需等待该线程运行完毕，即可重新从Redis中获取数据。

最后

在对 Redis 性能进行优化的时候，需要考虑多方面因素，如 Redis Cache Theme 架构的优化、对 Redis 应用的配置优化、集群 Redis 的灾备及负载均衡方案优化、以及客户端开发代码因素影响等，通过对以上因素的综合考虑，可以通过多方位优化来综合提升 Redis 的内存使用效率和提高 Redis 操作的吞吐量，使其适用于更多的场景中。

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