Redis有哪些慢操作？

作者：Java識(shí)堂 2022-03-22 10:52:02

Redis是否變慢了?從業(yè)務(wù)服務(wù)器到Redis服務(wù)器這條調(diào)用鏈路中變慢的原因可能有2個(gè)，不過大多數(shù)情況下都是Redis服務(wù)的問題。但是應(yīng)該如何衡量Redis變慢了呢?

Redis是否變慢了?

從業(yè)務(wù)服務(wù)器到Redis服務(wù)器這條調(diào)用鏈路中變慢的原因可能有2個(gè)

業(yè)務(wù)服務(wù)器到Redis服務(wù)器之間出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)問題，例如網(wǎng)絡(luò)丟包，延遲比較嚴(yán)重
Redis本身的執(zhí)行出現(xiàn)問題，此時(shí)我們就需要排查Redis的問題

但是大多數(shù)情況下都是Redis服務(wù)的問題。但是應(yīng)該如何衡量Redis變慢了呢?命令執(zhí)行時(shí)間大于1s，大于2s?這其實(shí)并沒有一個(gè)固定的標(biāo)準(zhǔn)。

例如在一個(gè)配置較高的服務(wù)器中，0.5毫秒就認(rèn)為Redis變慢了，在一個(gè)配置較低的服務(wù)器中，3毫秒才認(rèn)為Redis變慢了。所以我們要針對(duì)自己的機(jī)器做基準(zhǔn)測(cè)試，看平常情況下Redis處理命令的時(shí)間是多長?

我們可以使用如下命令來監(jiān)測(cè)和統(tǒng)計(jì)測(cè)試期間的最大延遲(以微秒為單位)

redis-cli --latency -h `host` -p `port`

比如執(zhí)行如下命令

[root@VM-0-14-centos src]# ./redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --intrinsic-latency 60
Max latency so far: 1 microseconds.
Max latency so far: 12 microseconds.
Max latency so far: 55 microseconds.
Max latency so far: 124 microseconds.
Max latency so far: 133 microseconds.
Max latency so far: 142 microseconds.
Max latency so far: 982 microseconds.
Max latency so far: 1049 microseconds.
Max latency so far: 2366 microseconds.
Max latency so far: 3725 microseconds.

52881684 total runs (avg latency: 1.1346 microseconds / 1134.61 nanoseconds per run).
Worst run took 3283x longer than the average latency.

參數(shù)中的60是測(cè)試執(zhí)行的秒數(shù)，可以看到最大延遲為3725微秒(3毫秒左右)，如果命令的執(zhí)行遠(yuǎn)超3毫秒，此時(shí)Redis就有可能很慢了!

那么Redis有哪些慢操作呢?

Redis有哪些慢操作?

Redis的各種命令是在一個(gè)線程中依次執(zhí)行的，如果一個(gè)命令在Redis中執(zhí)行的時(shí)間過長，就會(huì)影響整體的性能，因?yàn)楹竺娴恼?qǐng)求要等到前面的請(qǐng)求被處理完才能被處理，這些耗時(shí)的操作有如下幾個(gè)部分

Redis可以通過日志記錄那些耗時(shí)長的命令，使用如下配置即可

# 命令執(zhí)行耗時(shí)超過 5 毫秒，記錄慢日志
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000
# 只保留最近 500 條慢日志
CONFIG SET slowlog-max-len 500

執(zhí)行如下命令，就可以查詢到最近記錄的慢日志

127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 5
1) 1) (integer) 32693       # 慢日志ID
   2) (integer) 1593763337  # 執(zhí)行時(shí)間戳
   3) (integer) 5299        # 執(zhí)行耗時(shí)(微秒)
   4) 1) "LRANGE"           # 具體執(zhí)行的命令和參數(shù)
      2) "user_list:2000"
      3) "0"
      4) "-1"
2) 1) (integer) 32692
   2) (integer) 1593763337
   3) (integer) 5044
   4) 1) "GET"
      2) "user_info:1000"
...

使用復(fù)雜度過高的命令

之前的文章我們已經(jīng)介紹了Redis的底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它們的時(shí)間復(fù)雜度如下表所示

名稱時(shí)間復(fù)雜度 dict(字典) O(1) ziplist (壓縮列表) O(n) zskiplist (跳表) O(logN) quicklist(快速列表) O(n) intset(整數(shù)集合) O(n)

「單元素操作」：對(duì)集合中的元素進(jìn)行增刪改查操作和底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相關(guān)，如對(duì)字典進(jìn)行增刪改查時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，對(duì)跳表進(jìn)行增刪查時(shí)間復(fù)雜為O(logN)

「范圍操作」：對(duì)集合進(jìn)行遍歷操作，比如Hash類型的HGETALL，Set類型的SMEMBERS，List類型的LRANGE，ZSet類型的ZRANGE，時(shí)間復(fù)雜度為O(n)，避免使用，用SCAN系列命令代替。(hash用hscan，set用sscan，zset用zscan)

「聚合操作」：這類操作的時(shí)間復(fù)雜度通常大于O(n)，比如SORT、SUNION、ZUNIONSTORE

「統(tǒng)計(jì)操作」：當(dāng)想獲取集合中的元素個(gè)數(shù)時(shí)，如LLEN或者SCARD，時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，因?yàn)樗鼈兊牡讓訑?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如quicklist，dict，intset保存了元素的個(gè)數(shù)

「邊界操作」：list底層是用quicklist實(shí)現(xiàn)的，quicklist保存了鏈表的頭尾節(jié)點(diǎn)，因此對(duì)鏈表的頭尾節(jié)點(diǎn)進(jìn)行操作，時(shí)間復(fù)雜度為O(1)，如LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH

「當(dāng)想獲取Redis中的key時(shí)，避免使用keys *」，Redis中保存的鍵值對(duì)是保存在一個(gè)字典中的(和Java中的HashMap類似，也是通過數(shù)組+鏈表的方式實(shí)現(xiàn)的)，key的類型都是string，value的類型可以是string，set，list等

例如當(dāng)我們執(zhí)行如下命令后，redis的字典結(jié)構(gòu)如下

set bookName redis;
rpush fruits banana apple;

我們可以用keys命令來查詢Redis中特定的key，如下所示

# 查詢所有的key
keys *
# 查詢以book為前綴的key
keys book*

keys命令的復(fù)雜度是O(n)，它會(huì)遍歷這個(gè)dict中的所有key，如果Redis中存的key非常多，所有讀寫Redis的指令都會(huì)被延遲等待，所以千萬不用在生產(chǎn)環(huán)境用這個(gè)命令(如果你已經(jīng)準(zhǔn)備離職的話，祝你玩的開心)。

「既然不讓你用keys，肯定有替代品，那就是scan」

scan是通過游標(biāo)逐步遍歷的，因此不會(huì)長時(shí)間阻塞Redis

「用用zscan遍歷zset，hscan遍歷hash，sscan遍歷set的原理和scan命令類似，因?yàn)閔ash，set，zset的底層實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中都有dict。」

操作bigkey

「如果一個(gè)key對(duì)應(yīng)的value非常大，那么這個(gè)key就被稱為bigkey。寫入bigkey在分配內(nèi)存時(shí)需要消耗更長的時(shí)間。同樣，刪除bigkey釋放內(nèi)存也需要消耗更長的時(shí)間」

如果在慢日志中發(fā)現(xiàn)了SET/DEL這種復(fù)雜度不高的命令，此時(shí)你就應(yīng)該排查一下是否是由于寫入bigkey導(dǎo)致的。

「如何定位bigkey?」

Redis提供了掃描bigkey的命令

$ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --bigkeys -i 0.01

...
-------- summary -------

Sampled 829675 keys in the keyspace!
Total key length in bytes is 10059825 (avg len 12.13)

Biggest string found 'key:291880' has 10 bytes
Biggest   list found 'mylist:004' has 40 items
Biggest    set found 'myset:2386' has 38 members
Biggest   hash found 'myhash:3574' has 37 fields
Biggest   zset found 'myzset:2704' has 42 members

36313 strings with 363130 bytes (04.38% of keys, avg size 10.00)
787393 lists with 896540 items (94.90% of keys, avg size 1.14)
1994 sets with 40052 members (00.24% of keys, avg size 20.09)
1990 hashs with 39632 fields (00.24% of keys, avg size 19.92)
1985 zsets with 39750 members (00.24% of keys, avg size 20.03)

可以看到命令的輸入有如下3個(gè)部分

內(nèi)存中key的數(shù)量，已經(jīng)占用的總內(nèi)存，每個(gè)key占用的平均內(nèi)存
每種類型占用的最大內(nèi)存，已經(jīng)key的名字
每種數(shù)據(jù)類型的占比，以及平均大小

這個(gè)命令的原理就是redis在內(nèi)部執(zhí)行了scan命令，遍歷實(shí)例中所有的key，然后正對(duì)key的類型，分別執(zhí)行strlen，llen，hlen，scard，zcard命令，來獲取string類型的長度，容器類型(list，hash，set，zset)的元素個(gè)數(shù)

使用這個(gè)命令需要注意如下兩個(gè)問題

對(duì)線上實(shí)例進(jìn)行bigkey掃描時(shí)，為避免ops(operation per second 每秒操作次數(shù))突增，可以通過-i增加一個(gè)休眠參數(shù)，上面的含義為，每隔100條scan指令就會(huì)休眠0.01s
對(duì)于容器類型(list，hash，set，zset)，掃描出的是元素最多的key，但一個(gè)key的元素?cái)?shù)量多，不一定代表占用的內(nèi)存多

「如何解決bigkey帶來的性能問題?」

盡量避免寫入bigkey
如果使用的是redis4.0以上版本，可以用unlink命令代替del，此命令可以把釋放key內(nèi)存的操作，放到后臺(tái)線程中去執(zhí)行
如果使用的是redis6.0以上版本，可以開啟lazy-free機(jī)制(lazyfree-lazy-user-del yes)，執(zhí)行del命令的時(shí)候，也會(huì)放到后臺(tái)線程中去執(zhí)行

大量key集中過期

我們可以給Redis中的key設(shè)置過期時(shí)間，那么當(dāng)key過期了，它在什么時(shí)候會(huì)被刪除呢?

「如果讓我們寫Redis過期策略，我們會(huì)想到如下三種方案」

定時(shí)刪除，在設(shè)置鍵的過期時(shí)間的同時(shí)，創(chuàng)建一個(gè)定時(shí)器。當(dāng)鍵的過期時(shí)間來臨時(shí)，立即執(zhí)行對(duì)鍵的刪除操作
惰性刪除，每次獲取鍵的時(shí)候，判斷鍵是否過期，如果過期的話，就刪除該鍵，如果沒有過期，則返回該鍵
定期刪除，每隔一段時(shí)間，對(duì)鍵進(jìn)行一次檢查，刪除里面的過期鍵定時(shí)刪除策略對(duì)CPU不友好，當(dāng)過期鍵比較多的時(shí)候，Redis線程用來刪除過期鍵，會(huì)影響正常請(qǐng)求的響應(yīng)

定時(shí)刪除策略對(duì)CPU不友好，當(dāng)過期鍵比較多的時(shí)候，Redis線程用來刪除過期鍵，會(huì)影響正常請(qǐng)求的響應(yīng)

惰性刪除讀CPU是比較有好的，但是會(huì)浪費(fèi)大量的內(nèi)存。如果一個(gè)key設(shè)置過期時(shí)間放到內(nèi)存中，但是沒有被訪問到，那么它會(huì)一直存在內(nèi)存中

定期刪除策略則對(duì)CPU和內(nèi)存都比較友好

redis過期key的刪除策略選擇了如下兩種

惰性刪除
定期刪除

「惰性刪除」 客戶端在訪問key的時(shí)候，對(duì)key的過期時(shí)間進(jìn)行校驗(yàn)，如果過期了就立即刪除

「定期刪除」 Redis會(huì)將設(shè)置了過期時(shí)間的key放在一個(gè)獨(dú)立的字典中，定時(shí)遍歷這個(gè)字典來刪除過期的key，遍歷策略如下

每秒進(jìn)行10次過期掃描，每次從過期字典中隨機(jī)選出20個(gè)key
刪除20個(gè)key中已經(jīng)過期的key
如果過期key的比例超過1/4，則進(jìn)行步驟一
每次掃描時(shí)間的上限默認(rèn)不超過25ms，避免線程卡死

「因?yàn)镽edis中過期的key是由主線程刪除的，為了不阻塞用戶的請(qǐng)求，所以刪除過期key的時(shí)候是少量多次」。源碼可以參考expire.c中的activeExpireCycle方法

為了避免主線程一直在刪除key，我們可以采用如下兩種方案
給同時(shí)過期的key增加一個(gè)隨機(jī)數(shù)，打散過期時(shí)間，降低清除key的壓力

如果你使用的是redis4.0版本以上的redis，可以開啟lazy-free機(jī)制(lazyfree-lazy-expire yes)，當(dāng)刪除過期key時(shí)，把釋放內(nèi)存的操作放到后臺(tái)線程中執(zhí)行

內(nèi)存達(dá)到上限，觸發(fā)淘汰策略

Redis是一個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，當(dāng)Redis使用的內(nèi)存超過物理內(nèi)存的限制后，內(nèi)存數(shù)據(jù)會(huì)和磁盤產(chǎn)生頻繁的交換，交換會(huì)導(dǎo)致Redis性能急劇下降。所以在生產(chǎn)環(huán)境中我們通過配置參數(shù)maxmemoey來限制使用的內(nèi)存大小。

當(dāng)實(shí)際使用的內(nèi)存超過maxmemoey后，Redis提供了如下幾種可選策略。

「Redis的淘汰策略也是在主線程中執(zhí)行的。但內(nèi)存超過Redis上限后，每次寫入都需要淘汰一些key，導(dǎo)致請(qǐng)求時(shí)間變長」

可以通過如下幾個(gè)方式進(jìn)行改善

增加內(nèi)存或者將數(shù)據(jù)放到多個(gè)實(shí)例中
淘汰策略改為隨機(jī)淘汰，一般來說隨機(jī)淘汰比lru快很多
避免存儲(chǔ)bigkey，降低釋放內(nèi)存的耗時(shí)

寫AOF日志的方式為always

Redis的持久化機(jī)制有RDB快照和AOF日志，每次寫命令之后后，Redis提供了如下三種刷盤機(jī)制

「當(dāng)aof的刷盤機(jī)制為always，redis每處理一次寫命令，都會(huì)把寫命令刷到磁盤中才返回，整個(gè)過程是在Redis主線程中進(jìn)行的，勢(shì)必會(huì)拖慢redis的性能」

當(dāng)aof的刷盤機(jī)制為everysec，redis寫完內(nèi)存后就返回，刷盤操作是放到后臺(tái)線程中去執(zhí)行的，后臺(tái)線程每隔1秒把內(nèi)存中的數(shù)據(jù)刷到磁盤中

當(dāng)aof的刷盤機(jī)制為no，宕機(jī)后可能會(huì)造成部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失，一般不采用。

「一般情況下，aof刷盤機(jī)制配置為everysec即可」

fork耗時(shí)過長

在持久化一節(jié)中，我們已經(jīng)提到「Redis生成rdb文件和aof日志重寫，都是通過主線程fork子進(jìn)程的方式，讓子進(jìn)程來執(zhí)行的，主線程的內(nèi)存越大，阻塞時(shí)間越長。」

可以通過如下方式優(yōu)化

控制Redis實(shí)例的內(nèi)存大小，盡量控制到10g以內(nèi)，因?yàn)閮?nèi)存越大，阻塞時(shí)間越長
配置合理的持久化策略，如在slave節(jié)點(diǎn)生成rdb快照

使用swap分區(qū)

當(dāng)機(jī)器的內(nèi)存不夠時(shí)，操作系統(tǒng)會(huì)將部分內(nèi)存的數(shù)據(jù)置換到磁盤上，這塊磁盤區(qū)域就是Swap分區(qū)，當(dāng)應(yīng)用程序再次訪問這些數(shù)據(jù)的時(shí)候，就需要從磁盤上讀取，導(dǎo)致性能嚴(yán)重下降

「當(dāng)Redis性能急劇下降時(shí)就有可能是數(shù)據(jù)被換到Swap分區(qū)，我們?cè)撊绾闻挪镽edis數(shù)據(jù)是否被換到Swap分區(qū)呢?」

# 先找到redis-server的進(jìn)程id
ps -ef | grep redis-server

# 查看redis swap的使用情況
cat /proc/$pid/smaps | egrep '^(Swap|Size)'

[root@VM-0-14-centos ~]# cat /proc/2370/smaps | egrep '^(Swap|Size)'
Size:               1568 kB
Swap:                  0 kB
Size:                  8 kB
Swap:                  0 kB
Size:                 24 kB
Swap:                  0 kB
Size:               2200 kB
Swap:                  0 kB