關於如何分析、排查、解決Redis變慢問題，根據實踐總結了一些清單如下：
1、使用復雜度過高的命令（例如SORT/SUION/ZUNIONSTORE/KEYS），或一次查詢全量數據（例如LRANGE key 0 N，但N很大）
分析：a) 查看slowlog是否存在這些命令 b) Redis進程CPU使用率是否飆升（聚合運算命令導致）
解決：a) 不使用復雜度過高的命令，或用其他方式代替實現（放在客戶端做） b) 數據盡量分批查詢（LRANGE key 0 N，建議N<=100，查詢全量數據建議使用HSCAN/SSCAN/ZSCAN）
2、操作bigkey
分析：a) slowlog出現很多SET/DELETE變慢命令（bigkey分配內存和釋放內存變慢） b) 使用redis-cli -h $host -p $port --bigkeys掃描出很多bigkey
解決：a) 優化業務，避免存儲bigkey b) Redis 4.0+可開啟lazy-free機制
3、大量key集中過期
分析：a) 業務使用EXPIREAT/PEXPIREAT命令 b) Redis info中的expired_keys指標短期突增
解決：a) 優化業務，過期增加隨機時間，把時間打散，減輕刪除過期key的壓力 b) 運維層面，監控expired_keys指標，有短期突增及時報警排查
4、Redis內存達到maxmemory
分析：a) 實例內存達到maxmemory，且寫入量大，淘汰key壓力變大 b) Redis info中的evicted_keys指標短期突增
解決：a) 業務層面，根據情況調整淘汰策略（隨機比LRU快） b) 運維層面，監控evicted_keys指標，有短期突增及時報警 c) 集群擴容，多個實例減輕淘汰key的壓力
5、大量短連接請求
分析：Redis處理大量短連接請求，TCP三次握手和四次揮手也會增加耗時
解決：使用長連接操作Redis
6、生成RDB和AOF重寫fork耗時嚴重
分析：a) Redis變慢只發生在生成RDB和AOF重寫期間 b) 實例占用內存越大，fork拷貝內存頁表越久 c) Redis info中latest_fork_usec耗時變長
解決：a) 實例盡量小 b) Redis盡量部署在物理機上 c) 優化備份策略（例如低峰期備份） d) 合理配置repl-backlog和slave client-output-buffer-limit，避免主從全量同步 e) 視情況考慮關閉AOF f) 監控latest_fork_usec耗時是否變長
7、AOF使用awalys機制
分析：磁盤IO負載變高
解決：a) 使用everysec機制 b) 丟失數據不敏感的業務不開啟AOF
8、使用Swap
分析：a) 所有請求全部開始變慢 b) slowlog大量慢日志 c) 查看Redis進程是否使用到了Swap
解決：a) 增加機器內存 b) 集群擴容 c) Swap使用時監控報警
9、進程綁定CPU不合理
分析：a) Redis進程只綁定一個CPU邏輯核 b) NUMA架構下，網絡中斷處理程序和Redis進程沒有綁定在同一個Socket下
解決：a) Redis進程綁定多個CPU邏輯核 b) 網絡中斷處理程序和Redis進程綁定在同一個Socket下
10、開啟透明大頁機制
分析：生成RDB和AOF重寫期間，主線程處理寫請求耗時變長（拷貝內存副本耗時變長）
解決：關閉透明大頁機制
11、網卡負載過高
分析：a) TCP/IP層延遲變大，丟包重傳變多 b) 是否存在流量過大的實例占滿帶寬
解決：a) 機器網絡資源監控，負載過高及時報警 b) 提前規划部署策略，訪問量大的實例隔離部署
總之，Redis的性能與CPU、內存、網絡、磁盤都息息相關，任何一處發生問題，都會影響到Redis的性能。
主要涉及到的包括業務使用層面和運維層面：業務人員需要了解Redis基本的運行原理，使用合理的命令、規避bigke問題和集中過期問題。運維層面需要DBA提前規划好部署策略，預留足夠的資源，同時做好監控，這樣當發生問題時，能夠及時發現並盡快處理。