lt Redis变慢的原因及排查解决方法

本文主要是介绍lt Redis变慢的原因及排查解决方法，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！

前言

Redis 作为优秀的内存数据库，其拥有非常高的性能，单个实例的 OPS 能够达到 10W 左右(5-10W)。但也正因此如此，当我们在使用 Redis 时，如果发现操作延迟变大的情况，就会与我们的预期不符。

你也许或多或少地，也遇到过以下这些场景：

在 Redis 上执行同样的命令，为什么有时响应很快，有时却很慢？
为什么 Redis 执行 SET、DEL 命令耗时也很久？
为什么我的 Redis 突然慢了一波，之后又恢复正常了？
为什么我的 Redis 稳定运行了很久，突然从某个时间点开始变慢了？

…
在这里插入图片描述

Redis真的变慢了吗？

首先，在开始之前，你需要弄清楚 Redis 是否真的变慢了？

如果你发现你的业务服务 API 响应延迟变长，首先你需要先排查服务内部，究竟是哪个环节拖慢了整个服务。

比较高效的做法是，在服务内部集成链路追踪，也就是在服务访问外部依赖的出入口，记录下每次请求外部依赖的响应延时。
（无监控，不调优）

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如果你发现确实是操作 Redis 的这条链路耗时变长了，那么此刻你需要把焦点关注在业务服务到 Redis 这条链路上。

从你的业务服务到 Redis 这条链路变慢的原因可能也有 2 个：

业务服务器到 Redis 服务器之间的网络存在问题，例如网络线路质量不佳，网络数据包在传输时存在延迟、丢包等情况
Redis 本身存在问题，需要进一步排查是什么原因导致 Redis 变慢

通常来说，第一种情况发生的概率比较小，如果是服务器之间网络存在问题，那部署在这台业务服务器上的所有服务都会发生网络延迟的情况（可是一些get商品查询接口正常返回），此时你需要联系网络运维同事，让其协助解决网络问题。

所以我们重点关注的是第二种情况。
也就是从 Redis 角度来排查，是否存在导致变慢的场景，以及都有哪些因素会导致 Redis 的延迟增加，然后针对性地进行优化。

一、实例内存达到上限

排查思路

如果你的 Redis 实例设置了内存上限 maxmemory，那么也有可能导致 Redis 变慢。

当我们把 Redis 当做纯缓存使用时，通常会给这个实例设置一个内存上限 maxmemory，然后设置一个数据淘汰策略。而当实例的内存达到了 maxmemory 后，你可能会发现，在此之后每次写入新数据，操作延迟变大了。

导致变慢的原因

当 Redis 内存达到 maxmemory 后，每次写入新的数据之前，Redis 必须先从实例中踢出一部分数据，让整个实例的内存维持在 maxmemory 之下，然后才能把新数据写进来。

info memory

在这里插入图片描述

这个踢出旧数据的逻辑也是需要消耗时间的，而具体耗时的长短，要取决于你配置的淘汰策略：

allkeys-lru：不管 key 是否设置了过期，淘汰最近最少访问的 key
volatile-lru：只淘汰最近最少访问、并设置了过期时间的 key
allkeys-random：不管 key 是否设置了过期，随机淘汰 key
volatile-random：只随机淘汰设置了过期时间的 key
allkeys-ttl：不管 key 是否设置了过期，淘汰即将过期的 key
noeviction：不淘汰任何 key，实例内存达到 maxmeory 后，再写入新数据直接返回错误
allkeys-lfu：不管 key 是否设置了过期，淘汰访问频率最低的 key（4.0+版本支持）
volatile-lfu：只淘汰访问频率最低、并设置了过期时间 key（4.0+版本支持）

具体使用哪种策略，我们需要根据具体的业务场景来配置。一般最常使用的是 allkeys-lru / volatile-lru 淘汰策略，它们的处理逻辑是，每次从实例中随机取出一批 key（这个数量可配置），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。以此往复，直到实例内存降到 maxmemory 之下。

需要注意的是，Redis 的淘汰数据的逻辑与删除过期 key 的一样，也是在命令真正执行之前执行的，也就是说它也会增加我们操作 Redis 的延迟，而且，写 OPS 越高，延迟也会越明显。

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另外，如果此时你的 Redis 实例中还存储了 bigkey，那么在淘汰删除 bigkey 释放内存时，也会耗时比较久。

看到了么？bigkey 的危害到处都是，这也是前面我提醒你尽量不存储 bigkey 的原因。

解决方案

避免存储 bigkey，降低释放内存的耗时
淘汰策略改为随机淘汰，随机淘汰比 LRU 要快很多（视业务情况调整）
拆分实例，把淘汰 key 的压力分摊到多个实例上
如果使用的是 Redis 4.0 以上版本，开启 layz-free 机制，把淘汰 key 释放内存的操作放到后台线程中执行（配置 lazyfree-lazy-eviction = yes）

二、排查大 key 的方法

多大的 key 算大呢？

Redis 实践总结（仅供参考）：

合理的 Key 中 Value 的字节大小，推荐小于 10 KB。

过大的 Value 会引发数据倾斜、热点Key、实例流量或 CPU 性能被占满等问题，应从设计源头上避免此类问题带来的性能影响。

那么 value Bytes > 10 kb 可以作为判断大 key 的一个参考值。
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排查大 key 的方法

使用命令 --bigkeys
–bigkeys 是 redis 自带的命令，对整个 Key 进行扫描，统计 string，list，set，zset，hash 这几个常见数据类型中每种类型里的最大的 key。

string 类型统计的是 value 的字节数；另外 4 种复杂结构的类型统计的是元素个数，不能直观的看出 value 占用字节数，所以 --bigkeys 对分析 string 类型的大 key 是有用的，而复杂结构的类型还需要一些第三方工具。

注：元素个数少，不一定 value 不大；元素个数多，也不一定 value 就大

D:\redis-64.3.0>redis-cli.exe -h 192.168.32.8 -p 6379 -a 123456 --bigkeys -i 0.1

在这里插入图片描述

–bigkeys 是以 scan 延迟计算的方式扫描所有 key，因此执行过程中不会阻塞 redis，但实例存在大量的 keys 时，命令执行的时间会很长，这种情况建议在 slave 上扫描。
–-bigkeys 其实就是找出类型中最大的 key，最大的 key 不一定是大 key，最大的 key 都不超过 10kb 的话，说明不存在大 key。

但某种类型如果存在较多的大key (>10kb)，只会统计 top1 的那个 key，如果要统计所有大于 10kb 的 key，需要用第三方工具扫描 rdb 持久化文件。

这篇关于lt Redis变慢的原因及排查解决方法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！