为什么说阻塞是Redis的噩梦：
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
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
bigjun@myubuntu:~$ redis-cli -h 192.168.131.130 -p 6379 --bigkeys # Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as # average sizes per key type. You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec # per 100 SCAN commands (not usually needed). [00.00%] Biggest string found so far 'XML' with 180 bytes [00.00%] Biggest list found so far 'hot:user:list' with 5 items -------- summary ------- Sampled 12 keys in the keyspace! Total key length in bytes is 108 (avg len 9.00) Biggest string found 'XML' has 180 bytes Biggest list found 'hot:user:list' has 5 items 11 strings with 480 bytes (91.67% of keys, avg size 43.64) 1 lists with 5 items (08.33% of keys, avg size 5.00) 0 sets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00) 0 hashs with 0 fields (00.00% of keys, avg size 0.00) 0 zsets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00) 0 streams with 0 entries (00.00% of keys, avg size 0.00)
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
bigjun@myubuntu:~$ redis-cli -h 192.168.131.130 -p 6379 --stat ------- data ------ --------------------- load -------------------- - child - keys mem clients blocked requests connections 12 851.05K 2 0 506 (+0) 15 12 851.05K 2 0 507 (+1) 15 12 851.05K 2 0 508 (+1) 15 12 851.05K 2 0 509 (+1) 15 12 851.05K 2 0 510 (+1) 15 12 851.05K 2 0 511 (+1) 15 12 851.05K 2 0 512 (+1) 15 12 851.05K 2 0 513 (+1) 15 12 851.05K 2 0 514 (+1) 15
...
然后根据info commandstats统计信息分析出命令不合理开销时间：
192.168.131.130:6379> info commandstats # Commandstats cmdstat_type:calls=12,usec=3,usec_per_call=0.25 cmdstat_scan:calls=2,usec=17,usec_per_call=8.50 cmdstat_monitor:calls=1,usec=1,usec_per_call=1.00 cmdstat_del:calls=1,usec=70,usec_per_call=70.00 cmdstat_mset:calls=1,usec=34,usec_per_call=34.00 cmdstat_replconf:calls=398,usec=985,usec_per_call=2.47 cmdstat_llen:calls=1,usec=0,usec_per_call=0.00 cmdstat_script:calls=7,usec=809,usec_per_call=115.57 cmdstat_incr:calls=5,usec=33,usec_per_call=6.60 cmdstat_rpush:calls=1,usec=41,usec_per_call=41.00 cmdstat_dbsize:calls=1,usec=1,usec_per_call=1.00 cmdstat_client:calls=12,usec=189,usec_per_call=15.75 cmdstat_bgsave:calls=1,usec=296,usec_per_call=296.00 cmdstat_get:calls=9,usec=95,usec_per_call=10.56 cmdstat_eval:calls=11,usec=90262859,usec_per_call=8205714.00 cmdstat_lrange:calls=3,usec=114,usec_per_call=38.00 cmdstat_set:calls=3,usec=63,usec_per_call=21.00 cmdstat_keys:calls=10,usec=409,usec_per_call=40.90 cmdstat_strlen:calls=11,usec=15,usec_per_call=1.36 cmdstat_save:calls=1,usec=1410,usec_per_call=1410.00 cmdstat_evalsha:calls=1,usec=20,usec_per_call=20.00 cmdstat_info:calls=14,usec=1005,usec_per_call=71.79 cmdstat_ping:calls=4,usec=5,usec_per_call=1.25 cmdstat_command:calls=2,usec=560,usec_per_call=280.00 cmdstat_mget:calls=2,usec=18,usec_per_call=9.00 cmdstat_psync:calls=1,usec=1608,usec_per_call=1608.00
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：ork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
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。
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。
（1）识别内存交换：
bigjun@myubuntu:~$ redis-cli -h 192.168.131.130 -p 6379 info server | grep process_id process_id:2668 root@myubuntu:~# cat /proc/2668/smaps | grep Swap Swap: 0 kB SwapPss: 0 kB Swap: 0 kB SwapPss: 0 kB Swap: 0 kB SwapPss: 0 kB Swap: 0 kB SwapPss: 0 kB ...
（2）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.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。