排查Redis耗时从易到难（redis 耗时问题排查）

在开发中，性能问题一直是极其严重的问题。对于一些高并发、高负载系统，一个小小的性能瓶颈可能就意味着整个系统的崩溃。而Redis作为一种高性能缓存型数据库，我们在使用中也会遇到各种性能问题。本文将从易到难分别介绍Redis排查性能问题的方法，帮助读者更好地解决Redis性能问题。

一、使用redis-cli

redis-cli是Redis自带的命令行工具，可以使用它查看Redis实例中的各种信息，如key-value的数量，内存使用情况等等。通过使用redis-cli，我们可以很轻易地查看Redis实例的状态，当Redis实例出现性能问题时，我们首先可以使用redis-cli命令查看Redis实例的状态，以便更好地分析问题。

例如，我们可以使用INFO命令查看Redis实例的信息：

127.0.0.1:6379> INFO
# Server
redis_version:5.0.7
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_build_id:8ad3bd528d0d59
redis_mode:standalone
os:Linux 4.15.0-51-generic x86_64

二、使用redis-benchmark

redis-benchmark是Redis自带的性能测试工具，可以通过它进行压力测试，以便更好地分析Redis实例的性能瓶颈。在使用redis-benchmark进行性能测试时，需要指定测试的并发量、请求量、数据量等参数。

例如，我们可以使用redis-benchmark命令进行一次性能测试：

redis-benchmark -t get -n 100000 -c 10 -d 100

在这个命令中，我们进行get操作100000次，使用10个客户端并发请求，每个key-value数据长度为100个字符。测试结果中将会输出每秒处理请求数、平均响应时间等信息。通过测试结果，我们可以找出造成Redis性能瓶颈的具体原因，并加以解决。

三、使用Redis Slow Log

Redis Slow Log是Redis自带的慢查询日志，可以记录Redis实例中执行时间超过指定阈值的命令。在Redis实例出现性能问题时，我们可以通过查看Redis Slow Log找出哪些命令执行时间较长，进而定位问题所在。

我们可以使用以下命令查看Redis Slow Log:

127.0.0.1:6379> SLOWLOG GET 10

在这个命令中，我们获取最近10条慢查询日志。通过查看慢查询日志，我们可以找到执行时间相对较长的命令，再根据命令和参数具体分析性能问题。需要注意的是，Redis Slow Log开启后，会对Redis实例的性能产生一定影响，因此在使用中需要慎重。

四、使用Redis Monitor

Redis Monitor是Redis自带的监控工具，可以记录所有执行的命令及其参数。与Redis Slow Log不同，Redis Monitor记录的是所有执行的命令，无论执行时间是否超过指定阈值。通过Redis Monitor，可以全面地了解Redis实例的执行情况，并寻找性能瓶颈。

例如，我们可以使用以下命令开启Redis Monitor:

redis-cli monitor

在使用Redis Monitor的过程中，需要注意监控对Redis实例性能的影响。为了避免影响Redis实例的性能，可以在Redis实例高峰期使用Redis Monitor，监控完毕后即可停止。

五、使用Redis AOF-RDB重写

复制Redis实例的AOF-RDB文件时，可能会遇到文件过大的情况，从而影响系统性能。为了应对这种情况，Redis提供了AOF-RDB重写功能，可以将AOF-RDB文件重写为较小的文件，提高Redis实例的性能。

我们可以使用以下命令进行AOF-RDB重写：

BGREWRITEAOF
BGSAVE

在这个命令中，BGREWRITEAOF将重写AOF文件，BGSAVE将重写RDB文件。需要注意的是，在进行AOF-RDB重写时，会对Redis实例的性能产生一定影响，因此需要在负载较小的情况下执行此操作。

六、使用Redis扩容

Redis在初始配置时，可能预估不到后续业务的增长，导致Redis实例内存容量不足，进而影响系统性能。因此，当Redis实例内存不足时，可以考虑使用Redis扩容功能，增大Redis实例内存。

Redis扩容有两种实现方式：一种是通过增加物理内存，另一种是通过增加Redis实例数。需要注意的是，在扩容过程中需要特别小心，避免数据丢失和Redis实例负载过大等问题。

总结

通过本文介绍的以上方法，我们可以从不同层面对Redis性能问题进行排查，以便更好地解决Redis性能瓶颈。在实际场景中，我们可以针对具体的问题逐一进行排查，以改善Redis实例的整体性能，提升业务效率。