Redis源码解析：Redis有哪些慢操作？

Redis源码解析：Redis有哪些慢操作？

Redis是否变慢了？

从业务服务器到Redis服务器这条调用链路中变慢的原因可能有2个

业务服务器到Redis服务器之间出现了网络问题，例如网络丢包，延迟比较严重Redis本身的执行出现问题，此时我们就需要排查Redis的问题

但是大多数情况下都是Redis服务的问题。但是应该如何衡量Redis变慢了呢？命令执行时间大于1s，大于2s？这其实并没有一个固定的标准。

例如在一个配置较高的服务器中，0.5毫秒就认为Redis变慢了，在一个配置较低的服务器中，3毫秒才认为Redis变慢了。所以我们要针对自己的机器做基准测试，看平常情况下Redis处理命令的时间是多长？

我们可以使用如下命令来监测和统计测试期间的最大延迟（以微秒为单位）

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

比如执行如下命令

[root@VM-0-14-centos src]# ./redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --intrinsic-latency 60Max 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.

参数中的60是测试执行的秒数，可以看到最大延迟为3725微秒（3毫秒左右），如果命令的执行远超3毫秒，此时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的各种命令是在一个线程中依次执行的，如果一个命令在Redis中执行的时间过长，就会影响整体的性能，因为后面的请求要等到前面的请求被处理完才能被处理，这些耗时的操作有如下几个部分

Redis可以通过日志记录那些耗时长的命令，使用如下配置即可

# 命令执行耗时超过 5 毫秒，记录慢日志CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000# 只保留最近 500 条慢日志CONFIG SET slowlog-max-len 500

执行如下命令，就可以查询到最近记录的慢日志

127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 51) 1) (integer) 32693 # 慢日志ID 2) (integer) 1593763337 # 执行时间戳 3) (integer) 5299 # 执行耗时(微秒) 4) 1) "LRANGE" # 具体执行的命令和参数 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"...

使用复杂度过高的命令

之前的文章我们已经介绍了Redis的底层数据结构，它们的时间复杂度如下表所示

单元素操作：对集合中的元素进行增删改查操作和底层数据结构相关，如对字典进行增删改查时间复杂度为O(1)，对跳表进行增删查时间复杂为O(logN)

范围操作：对集合进行遍历操作，比如Hash类型的HGETALL，Set类型的SMEMBERS，List类型的LRANGE，ZSet类型的ZRANGE，时间复杂度为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：这类操作的时间复杂度通常大于O(n)，比如SORT、SUNION、ZUNIONSTORE

统计操作：当想获取集合中的元素个数时，如LLEN或者SCARD，时间复杂度为O(1)，因为它们的底层数据结构如quicklist，dict，intset保存了元素的个数

边界操作：list底层是用quicklist实现的，quicklist保存了链表的头尾节点，因此对链表的头尾节点进行操作，时间复杂度为O(1)，如LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH

当想获取Redis中的key时，避免使用keys * ，Redis中保存的键值对是保存在一个字典中的（和Java中的HashMap类似，也是通过数组+链表的方式实现的），key的类型都是string，value的类型可以是string，set，list等

例如当我们执行如下命令后，redis的字典结构如下

set bookName redis;rpush fruits banana apple;

我们可以用keys命令来查询Redis中特定的key，如下所示

# 查询所有的keykeys *# 查询以book为前缀的key

keys命令的复杂度是O(n)，它会遍历这个dict中的所有key，如果Redis中存的key非常多，所有读写Redis的指令都会被延迟等待，所以千万不用在生产环境用这个命令（如果你已经准备离职的话，祝你玩的开心）。

既然不让你用keys，肯定有替代品，那就是scan

scan是通过游标逐步遍历的，因此不会长时间阻塞Redis

用用zscan遍历zset，hscan遍历hash，sscan遍历set的原理和scan命令类似，因为hash，set，zset的底层实现的数据结构中都有dict。

操作bigkey

如果一个key对应的value非常大，那么这个key就被称为bigkey。写入bigkey在分配内存时需要消耗更长的时间。同样，删除bigkey释放内存也需要消耗更长的时间

如果在慢日志中发现了SET/DEL这种复杂度不高的命令，此时你就应该排查一下是否是由于写入bigkey导致的。

如何定位bigkey?

Redis提供了扫描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 bytesBiggest list found 'mylist:004' has 40 itemsBiggest set found 'myset:2386' has 38 membersBiggest hash found 'myhash:3574' has 37 fieldsBiggest zset found 'myzset:2704' has 42 members36313 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)

可以看到命令的输入有如下3个部分

内存中key的数量，已经占用的总内存，每个key占用的平均内存每种类型占用的最大内存，已经key的名字每种数据类型的占比，以及平均大小

这个命令的原理就是redis在内部执行了scan命令，遍历实例中所有的key，然后正对key的类型，分别执行strlen，llen，hlen，scard，zcard命令，来获取string类型的长度，容器类型（list，hash，set，zset）的元素个数

使用这个命令需要注意如下两个问题

对线上实例进行bigkey扫描时，为避免ops（operation per second 每秒操作次数）突增，可以通过-i增加一个休眠参数，上面的含义为，每隔100条scan指令就会休眠0.01s对于容器类型（list，hash，set，zset），扫描出的是元素最多的key，但一个key的元素数量多，不一定代表占用的内存多

如何解决bigkey带来的性能问题？

尽量避免写入bigkey如果使用的是redis4.0以上版本，可以用unlink命令代替del，此命令可以把释放key内存的操作，放到后台线程中去执行如果使用的是redis6.0以上版本，可以开启lazy-free机制（lazyfree-lazy-user-del yes），执行del命令的时候，也会放到后台线程中去执行

大量key集中过期

我们可以给Redis中的key设置过期时间，那么当key过期了，它在什么时候会被删除呢？

如果让我们写Redis过期策略，我们会想到如下三种方案

定时删除，在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器。当键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作惰性删除，每次获取键的时候，判断键是否过期，如果过期的话，就删除该键，如果没有过期，则返回该键定期删除，每隔一段时间，对键进行一次检查，删除里面的过期键定时删除策略对CPU不友好，当过期键比较多的时候，Redis线程用来删除过期键，会影响正常请求的响应

定时删除策略对CPU不友好，当过期键比较多的时候，Redis线程用来删除过期键，会影响正常请求的响应

惰性删除读CPU是比较有好的，但是会浪费大量的内存。如果一个key设置过期时间放到内存中，但是没有被访问到，那么它会一直存在内存中

定期删除策略则对CPU和内存都比较友好

redis过期key的删除策略选择了如下两种

惰性删除定期删除

惰性删除 客户端在访问key的时候，对key的过期时间进行校验，如果过期了就立即删除

定期删除 Redis会将设置了过期时间的key放在一个独立的字典中，定时遍历这个字典来删除过期的key，遍历策略如下

每秒进行10次过期扫描，每次从过期字典中随机选出20个key删除20个key中已经过期的key如果过期key的比例超过1/4，则进行步骤一每次扫描时间的上限默认不超过25ms，避免线程卡死

因为Redis中过期的key是由主线程删除的，为了不阻塞用户的请求，所以删除过期key的时候是少量多次。源码可以参考expire.c中的activeExpireCycle方法

为了避免主线程一直在删除key，我们可以采用如下两种方案

给同时过期的key增加一个随机数，打散过期时间，降低清除key的压力如果你使用的是redis4.0版本以上的redis，可以开启lazy-free机制（lazyfree-lazy-expire yes），当删除过期key时，把释放内存的操作放到后台线程中执行

内存达到上限，触发淘汰策略

Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降。所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小。

当实际使用的内存超过maxmemoey后，Redis提供了如下几种可选策略。

Redis的淘汰策略也是在主线程中执行的。但内存超过Redis上限后，每次写入都需要淘汰一些key，导致请求时间变长

可以通过如下几个方式进行改善

增加内存或者将数据放到多个实例中淘汰策略改为随机淘汰，一般来说随机淘汰比lru快很多避免存储bigkey，降低释放内存的耗时

写AOF日志的方式为always

Redis的持久化机制有RDB快照和AOF日志，每次写命令之后后，Redis提供了如下三种刷盘机制

当aof的刷盘机制为always，redis每处理一次写命令，都会把写命令刷到磁盘中才返回，整个过程是在Redis主线程中进行的，势必会拖慢redis的性能

当aof的刷盘机制为everysec，redis写完内存后就返回，刷盘操作是放到后台线程中去执行的，后台线程每隔1秒把内存中的数据刷到磁盘中

当aof的刷盘机制为no，宕机后可能会造成部分数据丢失，一般不采用。

一般情况下，aof刷盘机制配置为everysec即可

fork耗时过长

在持久化一节中，我们已经提到Redis生成rdb文件和aof日志重写，都是通过主线程fork子进程的方式，让子进程来执行的，主线程的内存越大，阻塞时间越长。

可以通过如下方式优化

控制Redis实例的内存大小，尽量控制到10g以内，因为内存越大，阻塞时间越长配置合理的持久化策略，如在slave节点生成rdb快照

使用swap分区

当机器的内存不够时，操作系统会将部分内存的数据置换到磁盘上，这块磁盘区域就是Swap分区，当应用程序再次访问这些数据的时候，就需要从磁盘上读取，导致性能严重下降

当Redis性能急剧下降时就有可能是数据被换到Swap分区，我们该如何排查Redis数据是否被换到Swap分区呢？

# 先找到redis-server的进程idps -ef | grep redis-server# 查看redis swap的使用情况cat /proc/$pid/smaps | egrep '^(Swap|Size)'

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

每一行Size表示Redis所用的一块内存大小，Size下面的Swap表示这块大小的内存，有多少已经被换到磁盘上了，如果这2个值相等，说明这块内存的数据都已经被换到磁盘上了

我们可以通过如下方式来解决

增加机器内存整理内存碎片

最后我们总结一下Redis的慢操作

参考博客

[2]http://kaito-kidd.com/2021/01/23/redis-slow-latency-analysis/

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