前言

Redis是典型的单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的。当Redis用于高并发场景时，这条线程就变成了它的生命线。如果出现阻塞，哪怕是很短时间，对于应用来说都是噩梦。

导致阻塞问题的原因

内在原因：不合理地使用API或数据结构、CPU饱和、持久化阻塞等
外在原因：CPU竞争、内存交换、网络问题等

发现阻塞

• 应用方加入异常监控，如日志系统，比如Java语言中的logback或log4j
• Redis监控系统，如CacheCloud

内在原因

API或数据结构使用不合理

对于高并发的场景应该尽量避免在大对象上执行算法复杂度超过O(n)的命令。

慢查询

Redis原生提供慢查询统计功能，执行slowlog get{n}命令可以获取最近的n条慢查询命令，默认对于执行超过10毫秒的命令都会记录到一个定长队列中，线上实例建议设置为1毫秒便于及时发现毫秒级以上的命令。

发现慢查询后如何调整:

• 修改为低算法复杂度的命令

大对象

Redis本身提供发现大对象的工具。具体命令：
redis-cli -h {ip} -p {port} –bigkeys

内部原理采用分段进行scan操作，把历史扫描过的最大对象统计出来便于分析优化。

发现大对象如何调整：

• 调整大对象：缩减大对象数据或把大对象拆分为多个小对象，防止一次命令操作过多的数据。

CPU饱和

单线程的Redis处理命令时只能使用一个CPU。而CPU饱和是指Redis把单核CPU使用率跑到接近100%。CPU饱和是非常危险的，将导致Redis无法处理更多的命令，严重影响吞吐量和应用方的稳定性。

对于这种情况，首先判断当前Redis的并发量是否达到极限，建议使用统计命令redis-cli -h {ip} -p {port} –stat获取当前Redis使用情况

持久化阻塞

对于开启了持久化功能的Redis节点，需要排查是否是持久化导致的阻塞。

fork阻塞：fork操作发生在RDB和AOF重写时，Redis主线程调用fork操作产生共享内存的子进程，由子进程完成持久化文件重写工作。如果fork操作本身耗时过长，必然会导致主线程的阻塞。

AOF刷盘阻塞：当我们开启AOF持久化功能时，文件刷盘的方式一般采用每秒一次，后台线程每秒对AOF文件做fsync操作。当硬盘压力过大时，fsync操作需要等待，直到写入完成。如果主线程发现距离上一次的fsync成功超过2秒，为了数据安全性它会阻塞直到后台线程执行fsync操作完成。这种阻塞行为主要是硬盘压力引起。

HugePage写操作阻塞：子进程在执行重写期间利用Linux写时复制技术降低内存开销，因此只有写操作时Redis才复制要修改的内存页。对于开启Transparent HugePages的操作系统，每次写命令引起的复制内存页单位由4K变为2MB，放大了512倍，会拖慢写操作的执行时间，导致大量写操作慢查询。

外在原因

CPU竞争

进程竞争：Redis是典型的CPU密集型应用，不建议和其他多核CPU密集型服务部署在一起。当其他进程过度消耗CPU时，将严重影响Redis吞吐量。可以通过top、sar等命令定位到CPU消耗的时间点和具体进程，这个问题比较容易发现，需要调整服务之间部署结构。

绑定CPU：部署Redis时为了充分利用多核CPU，通常一台机器部署多个实例。常见的一种优化是把Redis进程绑定到CPU上，用于降低CPU频繁上下文切换的开销。这个优化技巧正常情况下没有问题，但是存在例外情况，当Redis父进程创建子进程进行RDB/AOF重写时，如果做了CPU绑定，会与父进程共享使用一个CPU。子进程重写时对单核CPU使用率通常在90%以上，父进程与子进程将产生激烈CPU竞争，极大影响Redis稳定性。因此对于开启了持久化或参与复制的主节点不建议绑定CPU。

内存交换

内存交换（swap）对于Redis来说是非常致命的，Redis保证高性能的一个重要前提是所有的数据在内存中。如果操作系统把Redis使用的部分内存换出到硬盘，由于内存与硬盘读写速度差几个数量级，会导致发生交换后的Redis性能急剧下降。

预防内存交换：

• 保证机器充足的可用内存。
• 确保所有Redis实例设置最大可用内存（maxmemory），防止极端情况下Redis内存不可控的增长。
• 降低系统使用swap优先级。

网络问题

连接拒绝

• 网络闪断（网络割接或者带宽耗尽）
• Redis连接拒绝（超过客户端最大连接数）
• 连接溢出（进程限制或backlog队列溢出）

网络延迟

网络延迟取决于客户端到Redis服务器之间的网络环境。主要包括它们之间的物理拓扑和带宽占用情况。常见的物理拓扑按网络延迟由快到慢可分为：同物理机>同机架>跨机架>同机房>同城机房>异地机房。但它们容灾性正好相反，同物理机容灾性最低而异地机房容灾性最高。

网络延迟问题经常出现在跨机房的部署结构上，对于机房之间延迟比较严重的场景需要调整拓扑结构，如把客户端和Redis部署在同机房或同城机房等。

带宽瓶颈通常出现在以下几个方面：

• 机器网卡带宽。
• 机架交换机带宽。
• 机房之间专线带宽。

网卡软中断

网卡软中断是指由于单个网卡队列只能使用一个CPU，高并发下网卡数据交互都集中在同一个CPU，导致无法充分利用多核CPU的情况。网卡软中断瓶颈一般出现在网络高流量吞吐的场景。