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前言

Redis作为高性能的内存数据库，在大数据量的情况下也会遇到性能瓶颈，日常开发中只有时刻谨记优化铁则，才能使得Redis性能发挥到极致。

本文将会介绍十三条性能优化军规，开发过程中只要按照执行，性能必能质的飞跃。

1. 避免慢查询命令

慢查询命令指的是执行较慢的命令，Redis自身提供了许多的命令，并不是所有的命令都慢，这和命令的操作复杂度有关，因此必须知道Redis不同命令的复杂度。

如说，Value 类型为 String 时，GET/SET 操作主要就是操作 Redis 的哈希表索引。这个操作复杂度基本是固定的，即 O(1)。但是，当 Value 类型为 Set 时，SORT、SUNION/SMEMBERS 操作复杂度分别为 O(N+M*log(M)) 和 O(N)。其中，N 为 Set 中的元素个数，M 为 SORT 操作返回的元素个数。这个复杂度就增加了很多。Redis 官方文档中对每个命令的复杂度都有介绍，当你需要了解某个命令的复杂度时，可以直接查询。

当你发现 Redis 性能变慢时，可以通过 Redis 日志，或者是 latency monitor 工具，查询变慢的请求，根据请求对应的具体命令以及官方文档，确认下是否采用了复杂度高的慢查询命令。

如果确实存在大量的慢查询命令，建议如下两种方式：

  1. 用其他高效的命令代替：比如说，如果你需要返回一个 SET 中的所有成员时，不要使用 SMEMBERS 命令，而是要使用 SSCAN 多次迭代返回，避免一次返回大量数据，造成线程阻塞。
  2. 当你需要执行排序、交集、并集操作时，可以在客户端完成，而不要用 SORT、SUNION、SINTER 这些命令，以免拖慢 Redis 实例。

2. 生产环境禁用keys命令

keys这个命令是最容易忽略的慢查询命令，因为keys命令需要遍历存储的键值对，所以操作延时很高，在生产环境使用很可能导致Redis阻塞；因此不建议在生产环境中使用keys命令。

3. keys需要设置过期时间

Redis作为内存数据库，一切的数据都是在内存中，一旦内存占用过大则会大大影响性能，因此需要对有时间限制的数据需要设置过期时间，这样Redis能够定时的删除过期的数据。

4. 禁止批量的给keys设置相同的过期时间

默认情况下，Redis 每 100 毫秒会删除一些过期 key，具体的算法如下：

  1. 采样 ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 个数的 key，并将其中过期的 key 全部删除；
  2. 如果超过 25% 的 key 过期了，则重复删除的过程，直到过期 key 的比例降至 `25%`` 以下。

ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP 是 Redis 的一个参数，默认是 20，那么，一秒内基本有 200 个过期 key 会被删除。这一策略对清除过期 key、释放内存空间很有帮助。如果每秒钟删除 200 个过期 key，并不会对 Redis 造成太大影响。

但是，如果触发了上面这个算法的第二条，Redis 就会一直删除以释放内存空间。注意，删除操作是阻塞的（Redis 4.0 后可以用异步线程机制来减少阻塞影响）。所以，一旦该条件触发，Redis 的线程就会一直执行删除，这样一来，就没办法正常服务其他的键值操作了，就会进一步引起其他键值操作的延迟增加，Redis 就会变慢。

频繁使用带有相同时间参数的 EXPIREAT 命令设置过期 key 将会触发算法第二条，这就会导致在一秒内存在大量的keys过期。

因此开发中一定要禁止批量的给keys设置过期时间。

5. 谨慎选择数据结构

Redis 常用的数据结构一共有五种：string、hash、list、set、zset（sorted set）。可以发现，大多数场景下使用 string 都可以去解决问题。但是，这并不一定是最优的选择。下面，简单说明下它们各自的适用场景：

  1. string：单个的缓存结果，不与其他的 KV 之间有联系
  2. hash：一个 Object 包含有很多属性，且这些属性都需要单独存储。注意：这种情况不要使用 string，因为 string 会占据更多的内存
  3. list：一个 Object 包含很多数据，且这些数据允许重复、要求有顺序性
  4. set：一个 Object 包含很多数据，不要求数据有顺序，但是不允许重复
  5. zset：一个 Object 包含很多数据，且这些数据自身还包含一个权重值，可以利用这个权重值来排序

另外Redis还提供了几种的扩展类型，如下：

  1. HyperLogLog：适合用于基数统计，比如PV，UV的统计，存在误差问题，不适合精确统计。
  2. BitMap：适合二值状态的统计，比如签到打卡，要么打卡了，要么未打卡。

6. 检查持久化策略

Redis4.0之后使用了如下三种持久化策略：

  1. AOF日志：一种采用文件追加的方式将命令记录在日志中的策略，针对同步和异步追加还提供了三个配置项，有兴趣的可以查看官方文档。
  2. RDB快照：以快照的方式，将某一个时刻的内存数据，以二进制的方式写入磁盘。
  3. AOF和RDB混用：Redis4.0新增的方式，为了采用两种方式各自的优点，在RDB快照的时间段内使用的AOF日志记录这段时间的操作的命令，这样一旦发生宕机，将不会丢失两段快照中间的数据。

由于写入磁盘有IO性能瓶颈，因此不是将Redis作为数据库的话（可以从后端恢复），建议禁用持久化或者调整持久化策略。

7. 采用高速的固态硬盘作为日志写入设备

由于AOF日志的重写对磁盘的压力较大，很可能会阻塞，如果需要使用到持久化，建议使用高速的固态硬盘作为日志写入设备。

8. 使用物理机而非虚拟机

由于虚拟机增加了虚拟化软件层，与物理机相比，虚拟机本身就存在性能的开销，可以使用如下命令来分别测试下物理机和虚拟机的基线性能：

./redis-cli --intrinsic-latency 120

测试结果可以知道，使用物理机的基线性能明显比虚拟机的基线性能更好。

9. 增加机器内存或者使用Redis集群

物理机器的内存不足将会导致操作系统内存的Swap。

内存 swap 是操作系统里将内存数据在内存和磁盘间来回换入和换出的机制，涉及到磁盘的读写，所以，一旦触发 swap，无论是被换入数据的进程，还是被换出数据的进程，其性能都会受到慢速磁盘读写的影响。

Redis 是内存数据库，内存使用量大，如果没有控制好内存的使用量，或者和其他内存需求大的应用一起运行了，就可能受到 swap 的影响，而导致性能变慢。

这一点对于 Redis 内存数据库而言，显得更为重要：正常情况下，Redis 的操作是直接通过访问内存就能完成，一旦 swap 被触发了，Redis 的请求操作需要等到磁盘数据读写完成才行。而且，和我刚才说的 AOF 日志文件读写使用 fsync 线程不同，swap 触发后影响的是 Redis 主 IO 线程，这会极大地增加 Redis 的响应时间。

因此增加机器的内存或者使用Redis集群能够有效的解决操作系统内存的Swap，提高性能。

10. 使用 Pipeline 批量操作数据

Pipeline (管道技术) 是客户端提供的一种批处理技术，用于一次处理多个 Redis 命令，从而提高整个交互的性能。

11. 客户端使用优化

在客户端的使用上我们除了要尽量使用 Pipeline 的技术外，还需要注意要尽量使用 Redis 连接池，而不是频繁创建销毁 Redis 连接，这样就可以减少网络传输次数和减少了非必要调用指令。

12. 使用分布式架构来增加读写速度

Redis 分布式架构有三个重要的手段：

  1. 主从同步
  2. 哨兵模式
  3. Redis Cluster 集群

使用主从同步功能我们可以把写入放到主库上执行，把读功能转移到从服务上，因此就可以在单位时间内处理更多的请求，从而提升的 Redis 整体的运行速度。

而哨兵模式是对于主从功能的升级，但当主节点奔溃之后，无需人工干预就能自动恢复 Redis 的正常使用。

Redis Cluster 是 Redis 3.0 正式推出的，Redis 集群是通过将数据分散存储到多个节点上，来平衡各个节点的负载压力。

Redis Cluster 采用虚拟哈希槽分区，所有的键根据哈希函数映射到 0 ~ 16383整数槽内，计算公式：slot = CRC16(key) & 16383，每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。这样 Redis 就可以把读写压力从一台服务器，分散给多台服务器了，因此性能会有很大的提升。

在这三个功能中，我们只需要使用一个就行了，毫无疑问 Redis Cluster 应该是首选的实现方案，它可以把读写压力自动的分担给更多的服务器，并且拥有自动容灾的能力。

13. 避免内存碎片

频繁的新增修改会导致内存碎片的增多，因此需要时刻的清理内存碎片。

Redis提供了INFO memory可以查看内存的使用信息，如下：

INFO memory
# Memory
used_memory:1073741736
used_memory_human:1024.00M
used_memory_rss:1997159792
used_memory_rss_human:1.86G
…
mem_fragmentation_ratio:1.86

这里有一个 mem_fragmentation_ratio 的指标，它表示的就是 Redis 当前的内存碎片率。那么，这个碎片率是怎么计算的呢？其实，就是上面的命令中的两个指标 used_memory_rss 和 used_memory 相除的结果。

mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss/ used_memory

used_memory_rss 是操作系统实际分配给 Redis 的物理内存空间，里面就包含了碎片；而 used_memory 是 Redis 为了保存数据实际申请使用的空间。

那么，知道了这个指标，我们该如何使用呢？在这儿，我提供一些经验阈值：

  1. mem_fragmentation_ratio 大于 1 但小于 1.5。这种情况是合理的。这是因为，刚才我介绍的那些因素是难以避免的。毕竟，内因的内存分配器是一定要使用的，分配策略都是通用的，不会轻易修改；而外因由 Redis 负载决定，也无法限制。所以，存在内存碎片也是正常的。
  2. mem_fragmentation_ratio 大于 1.5 。这表明内存碎片率已经超过了 50%。一般情况下，这个时候，我们就需要采取一些措施来降低内存碎片率了。

一旦内存碎片率过高了，此时就应该采用手段清理内存碎片了，具体如何清理，参考文章：Redis清理内存碎片

总结

本文着重介绍了13条性能优化军规，在开发过程中还是需要针对性的具体问题具体分析，希望作者这篇文章能够帮助到你。

文章目录
  1. 1. 前言
  2. 2. 1. 避免慢查询命令
  3. 3. 2. 生产环境禁用keys命令
  4. 4. 3. keys需要设置过期时间
  5. 5. 4. 禁止批量的给keys设置相同的过期时间
  6. 6. 5. 谨慎选择数据结构
  7. 7. 6. 检查持久化策略
  8. 8. 7. 采用高速的固态硬盘作为日志写入设备
  9. 9. 8. 使用物理机而非虚拟机
  10. 10. 9. 增加机器内存或者使用Redis集群
  11. 11. 10. 使用 Pipeline 批量操作数据
  12. 12. 11. 客户端使用优化
  13. 13. 12. 使用分布式架构来增加读写速度
  14. 14. 13. 避免内存碎片
  15. 15. 总结