Redis明明号称快，可实际用起来速度却慢得让人怀疑到底哪里出了问题

很多开发者,尤其是刚接触Redis的朋友，都会有这样的困惑：网上文章和官方文档都把Redis吹得天花乱坠，说它速度极快，能达到每秒数十万甚至上百万次操作，但一把它用到自己的项目里，却发现时不时就卡一下，响应延迟能到几十毫秒甚至更高，完全不是传说中的那种“飞一般”的感觉，这种期望与现实之间的巨大落差，确实会让人非常沮丧，甚至怀疑自己用了个假Redis，Redis本身确实是一个非常快的内存数据库，但它的高性能就像一辆顶级跑车，需要合适的跑道和正确的驾驶方式才能发挥出来，在实际应用中，绝大多数“慢”的问题，根源都不在Redis本身，而在于我们使用它的方式出了问题。

一个最常见但也最容易被忽略的“杀手”就是网络延迟，很多人是在本地开发环境测试的，客户端和Redis服务器在同一台机器上，通过回环地址（127.0.0.1）通信，这时候网络延迟几乎可以忽略不计，所以感觉飞快，但一旦部署到生产环境，应用程序和Redis服务器通常是部署在不同的物理机或虚拟机上的，它们之间需要通过网络进行通信，这时候，网络往返时间（RTT）就成了一个关键因素，一次简单的Redis读取命令，比如GET key，需要经历：应用发送请求包 -> 网络传输 -> Redis接收处理 -> Redis返回响应包 -> 网络传输 -> 应用接收，如果网络状况不佳，比如存在带宽瓶颈、网络抖动或者物理距离过远（比如应用服务器在北京，Redis服务器在上海），单次请求的延迟就可能增加几毫秒甚至几十毫秒，更糟糕的是，如果代码写得不好，在一个业务逻辑里进行了几十次甚至上百次的Redis往返请求，这些微小的延迟累积起来，就会让用户明显感觉到“慢”，这就好比你去超市购物，如果每拿一件商品就去收银台结一次账，然后再回去拿下一件，那么大部分时间都浪费在来回跑路上了，正确的做法是使用购物车，一次性拿齐所有商品再去结账，对应到Redis就是使用管道（pipeline）或者批量操作命令，将多个请求合并一次网络往返，能极大提升效率。

使用“慢查询”命令是导致Redis响应变慢的另一个重要原因，Redis是单线程模型，它一次只能处理一个命令，这意味着，如果一个命令执行起来本身就很耗时，那么在这个命令执行期间，后续所有命令都必须排队等待，整个Redis实例就像被“卡住”了一样，哪些是慢查询命令呢？最典型的就是那些时间复杂度为O(N)的命令，当N很大的时候，它们就会变得非常慢，在没有设置范围限制的情况下使用KEYS *命令来列出所有键，或者对一个包含百万成员的集合使用SMEMBERS命令，又或者对一个大列表使用LRANGE命令一次性获取所有元素，这些操作需要遍历整个数据集，如果数据量庞大，消耗几秒甚至几十秒都是有可能的，这段时间内Redis就无法响应其他任何请求，对应用来说就是灾难性的，绝对要避免在生产环境使用KEYS *，可以用SCAN命令代替，对于获取大量数据的场景，应该考虑分页或者使用更合适的数据结构，Redis提供了慢查询日志功能，可以记录下执行时间超过指定阈值的命令，定期检查这个日志是发现和优化慢查询的必要手段。

第三,不合理的数据结构设计和键值设置也会拖慢Redis，虽然Redis能存储的数据大小主要受限于内存，但并不意味着可以随意存储巨大的value，把一个几十兆甚至几百兆的大JSON字符串作为一个key的value，且不说序列化和反序列化这个字符串需要消耗应用端多少CPU，单是Redis在网络上传输这个巨大的value就需要很长时间，同样会阻塞其他请求，正确的做法是考虑将大对象拆分成多个小的key-value，或者使用Redis的哈希（Hash）等数据结构来分字段存储，如果没有设置合理的内存淘汰策略（maxmemory-policy），当内存用尽时，Redis的写入性能会急剧下降，因为它需要花费大量时间在内存管理和数据淘汰上。

系统环境的问题也不容小觑,Redis的性能极度依赖内存的速度和内核的处理效率，如果Redis实例所在的主机内存不足，导致操作系统开始使用交换分区（swap），那么Redis一旦有部分数据被换出到磁盘上，访问这些数据的速度将会比内存慢上几个数量级，造成严重的延迟，如果主机上还运行着其他CPU或IO密集型的进程，与Redis争夺资源，也会导致Redis处理命令的速度变慢，为Redis提供一个“干净”、资源充足的系统环境至关重要。

当你觉得Redis慢的时候,不要先急着怀疑Redis本身，更应该做的是像一个侦探一样，从上述几个方面入手排查：检查网络状况、审查代码中是否存在大量的网络往返和慢查询命令、评估数据结构和键值大小是否合理、确认系统资源和配置是否到位，绝大多数情况下，问题的答案就隐藏在这些使用细节之中。