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
一、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
二、内在原因
2.1 API或数据结构使用不合理
通常Redis执行命令速度非常快，但是，如果对一个包含上万个元素的hash结构执行hgetall操作，由于数据量比较大且命令算法复杂度是O(n)，这条命令执行速度必然很慢。
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。
（1）如何发现慢查询
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。
（2）发现慢查询后如何调整
- 修改为低算法复杂度的命令
- 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。大对象拆分过程需要视具体的业务决定，如用户好友集合存储在Redis中，有些热点用户会关注大量好友，这时可以按时间或其他维度拆分到多个集合中。
（3）如何发现大对象
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。
2.2 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%。使用top命令很容易识别出对应Redis进程的CPU使用率。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
2.3 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。
三、外在原因
3.1 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。
3.2 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。
3.3 网络问题
（1）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）
（2）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。
（3）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。
欢迎工作一到五年的Java工程师朋友们加入Java架构开发： 855835163
群内提供免费的Java架构学习资料（里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码，MyBatis，Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料）合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己，不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰！趁年轻，使劲拼，给未来的自己一个交代！