哈喽大家好，我是阿Q！
前两天去美团面试的陈同学回来了，看他满脸泄气的样子，准是没拿到 Offer。
听了他面试的经过，真替他感到惋惜。究其原因，是被一道面试题拦住了去路：看你简历上写着精通 Redis，请你总结一下 Redis 中存在的阻塞问题吧。
正好阿Q这几天正在研究 Redis，就顺便在这儿给大家做个总结。
使用不当的命令造成客户端阻塞：
这些命令时间复杂度是O(n)，有时候也会全表扫描，随着n的增大耗时也会越大从而导致客户端阻塞。
大家都知道 Redis 在进行 RDB 快照的时候，会调用系统函数 fork() ，创建一个子线程来完成临时文件的写入，而触发条件正是配置文件中的 save 配置。
当达到我们的配置时，就会触发 bgsave 命令创建快照，这种方式是不会阻塞主线程的，而手动执行 save 命令会在主线程中执行，阻塞主线程。
当 Redis 直接记录 AOF 日志时，如果有大量的写操作，并且配置为同步持久化
appendfsync always即每次发生数据变更会被立即记录到磁盘，因为写磁盘比较耗时，性能较差，所以有时会阻塞主线程。
阻塞就是出现在第2步的过程中，将缓冲区中新数据写到新文件的过程中会产生阻塞。
AOF 的日志记录不像关系型数据库那样在执行命令之前记录日志（方便故障恢复），而是采用先执行命令后记录日志的方式。
原因就是 AOF 记录日志是不会对命令进行语法检查的，这样就能减少额外的检查开销，不会对当前命令的执行产生阻塞，但可能会给下一个操作带来阻塞风险。
这是因为 AOF 日志也是在主线程中执行的，如果在把日志文件写入磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进而导致后续的操作也无法执行了。
大 key 并不是指 key 的值很大，而是 key 对应的 value 很大。
大 key 造成的阻塞问题如下：
当我们在使用 Redis 自带的 --bigkeys 参数查找大 key 时，最好选择在从节点上执行该命令，因为主节点上执行时，会阻塞主节点。
redis-rdb-tools：Python 语言写的用来分析 Redis 的 RDB 快照文件用的工具
rdb_bigkeys：Go 语言写的用来分析 Redis 的 RDB 快照文件用的工具，性能更好。
删除操作的本质是要释放键值对占用的内存空间。
释放内存只是第一步，为了更加高效地管理内存空间，在应用程序释放内存时，操作系统需要把释放掉的内存块插入一个空闲内存块的链表，以便后续进行管理和再分配。这个过程本身需要一定时间，而且会阻塞当前释放内存的应用程序。
所以，如果一下子释放了大量内存，空闲内存块链表操作时间就会增加，相应地就会造成 Redis 主线程的阻塞，如果主线程发生了阻塞，其他所有请求可能都会超时，超时越来越多，会造成 Redis 连接耗尽，产生各种异常。
删除大 key 时建议采用分批次删除和异步删除的方式进行。
清空数据库和上面 bigkey 删除也是同样道理，flushdb、flushall 也涉及到删除和释放所有的键值对，也是 Redis 的阻塞点。
Redis 集群可以进行节点的动态扩容缩容，这一过程目前还处于半自动状态，需要人工介入。
在扩缩容的时候，需要进行数据迁移。而 Redis 为了保证迁移的一致性，迁移所有操作都是同步操作。
执行迁移时，两端的 Redis 均会进入时长不等的阻塞状态，对于小Key，该时间可以忽略不计，但如果一旦 Key 的内存使用过大，严重的时候会触发集群内的故障转移，造成不必要的切换。
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