Redis是典型的单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的。当Redis用于高并发场景时，这条线程就变成了它的生命线。如果出现阻塞，哪怕是很短时间，对于我们的应用来说都是噩梦。导致阻塞问题的场景大致分为内在原因和外在原因：
·内在原因包括：不合理地使用API或数据结构、CPU饱和、持久化阻塞等。
·外在原因包括：CPU竞争、内存交换、网络问题等
单线程的Redis处理命令时只能使用一个CPU。而CPU饱和是指Redis把单核CPU使用率跑到接近100%。使用top命令很容易识别出对应Redis进程的CPU使用率。CPU饱和是非常危险的，将导致Redis无法处理更多的命令，严重影响吞吐量和应用方的稳定性。
使用统计命令redis-cli-h{ip}-p{port}--stat获取当前Redis使用情况，该命令每秒输出一行统计信息
以上输出是一个接近饱和的Redis实例的统计信息，它每秒平均处理6万+的请求。对于这种情况，垂直层面的命令优化很难达到效果，这时就需要做集群化水平扩展来分摊OPS压力。如果只有几百或几千OPS的Redis实例就接近CPU饱和是很不正常的，有可能使用了高算法复杂度的命令。还有一种情况是过度的内存优化，这种情况有些隐蔽，需要我们根据info commandstats统计信息分析出命令不合理开销时间，例如下面的耗时统计：
查看这个统计可以发现一个问题，hset命令算法复杂度只有O（1）但平均耗时却达到135微秒，显然不合理，正常情况耗时应该在10微秒以下。这是因为上面的Redis实例为了追求低内存使用量，过度放宽ziplist使用条件（修改了hash-max-ziplist-entries和hash-max-ziplist-value配置）。进程内的hash对象平均存储着上万个元素，而针对ziplist的操作算法复杂度在O（n）到O（n2）之间。虽然采用ziplist编码后hash结构内存占用会变小，但是操作变得更慢且更消耗CPU。ziplist压缩编码是Redis用来平衡空间和效率的优化手段，不可过度使用。
进程竞争
：Redis是典型的CPU密集型应用，不建议和其他多核CPU密集型服务部署在一起。当其他进程过度消耗CPU时，将严重影响Redis吞吐量。可以通过top、sar等命令定位到CPU消耗的时间点和具体进程
绑定CPU
：部署Redis时为了充分利用多核CPU，通常一台机器部署多个实例。常见的一种优化是把Redis进程绑定到CPU上，用于降低CPU频繁上下文切换的开销
2.内存交换：
内存交换（swap）对于Redis来说是非常致命的，Redis保证高性能的一个重要前提是所有的数据在内存中。如果操作系统把Redis使用的部分内存换出到硬盘，由于内存与硬盘读写速度差几个数量级，会导致发生交换后的Redis性能急剧下降。
1）查询Redis进程号：
# redis-cli -p 6383 info server | grep process_id
process_id:4476
2）根据进程号查询内存交换信息：
# cat /proc/4476/smaps | grep Swap
Swap: 0 kB
Swap: 0 kB
Swap: 4 kB
3.网络问题
Redis连接拒绝
Redis通过maxclients参数控制客户端最大连接数，默认10000。当Redis连接数大于maxclients时会拒绝新的连接进入，info stats的rejected_connections统计指标记录所有被拒绝连接的数量
总结：
1）客户端最先感知阻塞等Redis超时行为，加入日志监控报警工具可快速定位阻塞问题，同时需要对Redis进程和机器做全面监控。 2）阻塞的内在原因：确认主线程是否存在阻塞，检查慢查询等信息，发现不合理使用API或数据结构的情况，如keys、sort、hgetall等。关注CPU使用率防止单核跑满。当硬盘IO资源紧张时，AOF追加也会阻塞主线程。 3）阻塞的外在原因：从CPU竞争、内存交换、网络问题等方面入手排查是否因为系统层面问题引起阻塞。
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