Redis访问卡顿老难题，试试这几个新方法能不能顿时顺畅点

（引用来源：阿里云数据库团队博客，腾讯云加社区,Redis官方文档）

Redis访问卡顿这个问题，就像是你家门口的一条高速公路，平时车流顺畅，但一到高峰期或者出了点小事故，整条路就堵得水泄不通，让你干着急，如果你的Redis时不时给你来个“卡顿大礼包”，感觉数据慢得像蜗牛，那可能是几个老难题在作祟，别急着加内存或者换更贵的机器，试试下面这几个新思路,说不定能让你顿时感觉顺畅不少。

第一个要检查的，往往是最容易被忽略的：网络，很多时候，Redis服务本身快如闪电，但数据在网络上传输时出了问题，你的应用程序和Redis服务器之间的网络连接不稳定，或者带宽被其他应用占满了，这就好比快递小哥跑得再快，但路上全是红灯和拥堵，包裹也快不起来。（引用来源：腾讯云加社区）有个新方法是用更智能的连接池，以前我们可能只是简单地设置个连接数上限，但现在可以试试监控每个连接的“健康度”，定期检测连接是否还活着，如果发现某个连接反应迟钝，就自动把它淘汰掉，换上一个新的连接，这样就能避免你的请求刚好用上了一个“半死不活”的连接，白白等待超时,一些新的客户端驱动已经支持这种更精细的连接管理了。

第二个常见的老大难是“大Key”问题，想象一下，Redis就像一个仓库，你突然要搬进去一个巨大的家具（比如一个包含几十万条成员的超大集合或哈希表），不仅搬进去费劲，以后每次要查找、修改这个家具的某一部分，都得把整个大家伙拖出来折腾一遍，能不卡吗？（引用来源：阿里云数据库团队博客）对付大Key，除了常规的拆分（把大集合拆成多个小集合），现在可以试试“惰性删除”的升级版思路，当你不得不删除一个大Key时，直接执行DEL命令可能会因为一次性释放大量内存而导致服务器短暂停顿，Redis现在提供了UNLINK命令，它不会立刻释放内存，而是先把Key标记为已删除，然后由后台线程慢慢清理，这样就把一个“急性”的大操作，变成了一个“慢性”的小操作，对当前请求的影响就小多了,这是一种用空间换时间平滑度的策略。

第三个难题是内存碎片，Redis用久了，内存的分配和释放会变得零零碎碎，就像一块写满又擦掉很多次的黑板，虽然空白地方总和很大，但都是一小块一小块的，当你需要写一大段话时，却找不到一块完整的空白区域，这时Redis可能不得不进行内存整理，这个过程就会引起卡顿。（引用来源：Redis官方文档）新版本的Redis在内存分配器上做了改进，比如默认的jemalloc本身就有助于减少碎片，但你可以更主动一些：监控内存碎片率指标，当这个比率超过一定阈值（比如1.5）时，可以尝试重启Redis实例（如果业务允许），或者（在Redis 4.0及以上版本）使用CONFIG SET activedefrag yes命令开启自动碎片整理功能，让系统在后台悄悄地、一点点地把零散的内存拼凑整齐,避免积重难返导致某次操作突然卡住。

第四个点可能出在持久化操作上，为了数据安全，Redis需要定期把数据从内存写到硬盘上（RDB快照或AOF日志），尤其是在做RDB快照时，Redis会fork出一个子进程来干活，如果你的内存数据量非常大，fork这个过程本身可能会很耗时，而且在子进程持久化数据期间，如果父进程（主服务进程）还在频繁写入，就会触发操作系统的“写时复制”机制，导致内存占用飙升和一定的性能压力。（引用来源：阿里云数据库团队博客）新的应对方法是“错峰持久化”，仔细评估你的业务高峰时段，通过配置让持久化操作（尤其是比较耗资源的RDB快照）尽量在业务量最低的时段进行，可以优先考虑使用AOF持久化，并配置为每秒同步一次（appendfsync everysec），这在性能和数据安全之间是个比较好的平衡点，对于极高要求的场景，甚至可以尝试在从节点上进行持久化,减轻主节点的压力。

别忘了从“消费者”角度找问题，如果你的应用端代码有问题，比如存在“热点Key”，即某个Key在瞬间被海量请求同时访问，或者使用了效率低下的命令（比如频繁使用KEYS *这种会遍历所有键的命令），那服务器再快也顶不住。（引用来源：腾讯云加社区）新的方法是加强监控和诊断，现在有很多APM（应用性能管理）工具或者Redis自身的监控命令（如SLOWLOG可以记录慢查询），可以帮你精准地抓到是哪个命令、哪个Key拖慢了整个系统，发现了问题Key，解决起来就有针对性了，比如用SCAN代替KEYS,对于热点Key可以考虑在应用层做短暂的本地缓存或者使用Redis的模块来分散压力。

解决Redis卡顿没有一劳永逸的银弹，但通过从网络、大Key、内存碎片、持久化和客户端代码这几个方面入手，采用一些更精细、更智能的新方法和配置策略，完全有可能让那条拥堵的“数据高速公路”重新变得畅通起来，关键是要有耐心，像侦探一样，一步步排查，找到那个真正的“瓶颈点”。