Redis卡顿到底是啥原因，性能瓶颈真没那么简单拆解不开

（引用来源：某技术社区资深运维工程师“老张”的分享实录,结合多位网友的实际案例）

Redis卡顿这个问题，就像是你家楼下那条平时畅通无阻的小路，突然在某天上下班高峰堵得水泄不动，你看着干着急，但堵车的原因可能千奇百怪：可能是前面出了个小车祸（某个慢查询），可能是红绿灯坏了（系统配置问题），也可能是突然涌进来一大批要去新开业超市抢购的车流（流量尖峰），甚至可能是路本身年久失修，坑坑洼洼（硬件或系统瓶颈），Redis的卡顿，就是这么个综合症，绝不是简单一句“内存不够”或者“CPU满了”就能打发的。

最容易被想到，但也最容易被误判的，就是所谓“资源不够”，很多人一发现Redis响应变慢，第一反应就是“是不是内存用光了？”或者“CPU是不是100%了？”（引用来源：常见新手运维思维），没错，如果物理内存真的被耗尽了，操作系统会开始使用Swap空间，把内存里不常用的数据挪到硬盘上，硬盘的速度跟内存比，那是自行车和高铁的差距，一旦发生Swap，Redis的性能就会断崖式下跌，但问题在于，很多时候你看到内存使用率可能才70%、80%，卡顿却已经发生了，这是因为Redis的内存管理机制，当Redis做持久化（比如生成RDB快照）或者主从同步时，它可能会fork出一个子进程来干活，这个fork操作在Linux下，如果内存数据量非常大，即使采用了写时复制（Copy-on-Write）技术，它本身也可能是一个很耗时的操作，会导致主进程短暂停顿，更关键的是，如果机器内存紧张，fork过程会非常挣扎，甚至失败，这带来的卡顿感就非常明显了,内存瓶颈不能只看使用率这个表面数字。

Redis的内部操作，如果使用不当，就是一颗颗定时炸弹，最典型的就是“慢查询”（引用来源：Redis官方文档重点警告项），Redis是单线程模型的，它像个只有一个收银员的超市，所有顾客（客户端请求）都得排队，如果前面有个顾客买了整整一购物车的东西，还要求每件商品都单独打包、开发票（这就是一个复杂的命令或者一次处理大量数据的命令），那后面排队的所有人都得干等着，哪些是“大顾客”呢？比如在没有设置合理分批大小的情况下，一次性获取一个包含几万成员的集合（SMEMBERS big_key），或者对一个超大的Hash键进行HGETALL操作，甚至是在生产环境误用了KEYS *这种会遍历所有键的命令，这些操作会长时间霸占着Redis唯一的处理线程，导致其他所有简单命令（如GET、SET）也无法执行，从监控上看就是这段时间的响应时间飙升，应用侧感觉就是Redis“卡死了”。

Redis不是活在真空里的，它所在的“生活环境”——也就是操作系统和硬件——对它影响巨大。（引用来源：某大型互联网公司基础设施团队的内部分析报告）Redis本身很健康，但架不住“邻居”太吵，最典型的就是CPU竞争，如果你把Redis和其他非常消耗CPU的应用（比如Java服务、大数据计算节点）部署在同一台物理机或虚拟机上，当这些邻居应用疯狂计算时，Redis能分到的CPU时间片就少了，自然响应会变慢，还有一种更隐蔽的情况是“内存大页”（Transparent Huge Pages）机制，这个机制的本意是优化大规模内存访问的性能，但对于Redis这种需要频繁fork子进程的数据库来说，启用内存大页可能会导致fork过程变得极其缓慢，从而引发严重的延迟问题，很多Linux发行版默认是开启这个功能的,这就需要运维人员特意去关闭它。

网络问题也常常被甩锅给Redis。（引用来源：众多开发者在社区中的求助帖）Redis性能再好，数据包也得在网络上传送，如果客户端和Redis服务器之间的网络链路出现波动、丢包或者带宽被打满，应用侧感受到的就是操作超时、响应慢，这时候你去查Redis的监控，可能发现Redis本身闲得发慌，但客户端已经哀嚎一片了，这就需要排查网络设备、防火墙规则、以及是否有其他应用占用了大量带宽。

不得不提的是持久化和主从复制带来的影响。（引用来源：Redis持久化机制原理详解）为了数据安全，你肯定开启了AOF持久化或者定期生成RDB快照，AOF的配置策略很关键，如果设置为每次写入都同步刷盘（appendfsync always），那确实能最大程度保证数据不丢失，但每次写操作都要等待磁盘I/O完成，这会严重影响写入性能，如果磁盘本身又是那种慢速的机械硬盘或者云上的普通云盘，那卡顿就是家常便饭了，主从复制也一样，当从节点第一次全量同步，或者网络断开后重连需要进行部分重同步时，主节点需要生成并传输RDB文件，这个过程中主节点负载会增高,可能对正常服务造成影响。

你看，Redis卡顿这事儿，真不是那么简单，它可能是一个单一原因引发的，但更多时候是上述多种因素交织在一起形成的“完美风暴”，排查起来，就像破案一样，需要从监控指标（慢查询日志、内存、CPU、网络IO、磁盘IO）、系统配置、使用方式（是否有滥用的慢查询命令）、部署环境等多个维度去拉网式排查，才能找到那个真正的“罪魁祸首”。