fpm写redis慢，redis 写入慢

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一分钟快速搞懂Redis的慢查询分析

1、Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降。所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小。当实际使用的内存超过maxmemoey后，Redis提供了如下几种可选策略。「Redis的淘汰策略也是在主线程中执行的。

2、第一个选项是slowlog-log-slower-than，它决定要对执行时间大于多少微秒(microsecond，1秒=1，000，000微秒)的查询进行记录。

3、之前我们就遇到这种问题，特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续。这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。

4、第二，单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手。当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦：阻塞。如果执行一个命令过长，那么会造成其他命令的阻塞，对于Redis是十分致命的，所以Redis是面向快速执行场景的数据库。

redis的set方法耗时高

1、「范围操作」：对集合进行遍历操作，比如Hash类型的HGETALL，Set类型的SMEMBERS，List类型的LRANGE，ZSet类型的ZRANGE，时间复杂度为O(n)，避免使用，用SCAN系列命令代替。

2、如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能。锁不是影响性能的主要因素。线程锁 (mutex_lock) 只有在遇到冲突的情况下性能会下降，而正常情况下，遇到冲突的概率很低。

3、setnx比set多一个判断是否已存在，还要保证整个原子性，当然效率会低啊，但是你真的要扣着0.01秒和0.05秒的区别吗？可能网络延迟都是他们的十倍了。

4、在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。

5、当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦：阻塞。如果执行一个命令过长，那么会造成其他命令的阻塞，对于Redis是十分致命的，所以Redis是面向快速执行场景的数据库。除了Redis之外，Node.js也是单线程，Nginx也是单线程，但他们都是服务器高性能的典范。

Redis可能会阻塞的情况

1、Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

2、网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。

3、”rediswatchdog阻塞的解决方法是检查Redis服务器的负载情况和检查系统日志。检查Redis服务器的负载情况：检查Redis服务器的负载情况，确保硬件资源足够，并且Redis数据库的配置合理。检查系统日志：检查系统日志，查看是否有其他进程或线程占用了系统资源，或者RedisWatchdog线程本身存在问题。

4、在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。

5、redis 中的key 太多，在存量卡号比较大的情况下，redis 中key的存储过于庞大。 redis 本身RDB 和 AOF 的问题。线上开启AOF 重写出差情况下，会阻塞redis 主线程。基于以上问题，我们发现redis 开启AOF 和 RDB 带来许多麻烦。

6、首先，客户端 socket 会被设置为非阻塞模式，因为 Redis 在网络事件处理上采用的是非阻塞多路复用模型。

Redis异常记录

异常1： Cannot retrieve initial cluster partitions from initial URIs [RedisURI [host=19161， port=6379]] 这个问题绕了很多弯路，根据网上的很多方案，以为是redis集群配置成了主从模式，但是springboot连接使用的是cluster模式，最后发现问题出在spring.redis.timeout=0这条配置上。

首先查看业务日志，查看一下redis 使用情况是否是存在连接数占满或者创建失败的异常，如果存在，在客户端服务器，使用top 指令，查看使用率高的线程，然后jstack pid，查看当前线程的使用情况。如果出现大量的线程状态显示time_waiting 或者waiting 。

某个节点出现了问题导致的。使用Redis集群时遇到“peer”异常，这通常意味着在集群中的某个节点出现了问题。Redis集群是分布式数据存储，它通过将数据分布在多个节点上以提高性能和可靠性。当一个节点无法正常工作，它可能会影响集群的稳定性和数据一致性。

背景在本地session移至redis存储时，原本以为引入spring-session-data-redis依赖，配置RedisHttpSessionConfiguration，在web.xml中引入springSessionRepositoryFilter就结束了，没想到遇到序列化相关的问题，具体就是只有getter，没有setter。

检查输入缓冲区内存消耗，能看到客户端输入缓冲区消耗总量为 4G左右，远远超过maxmemory参数设置。可通过运行上述检查命令，定位到各客户端输入缓冲区的内存消耗（由大到小排序）。一般如果定位到有连接异常，可以使用如下命令杀掉为测试方便，我直接把复制积压缓冲区配置为800M。

Redis有哪些慢操作?

当使用第一种机制appendfsync always时，Redis每处理一次写命令，都会把这个命令写入磁盘，而且这个操作是在主线程中执行的。内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。

在Redis中有两个修改配置的方法：如果要Redis把配置持久化到本地配置文件，需要执行 config rewrite 命令。慢查询指的是命令执行时长比较长的查询。通过 slowlog get 命令获取慢查询日志；通过 slowlog len 命令获取慢查询日志的长度；通过 slowlog reset 命令清理慢查询日志。

Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。可以尝试优化网络设置，如调整TCP参数、更换网络硬件等。