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Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时，经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理，在排查问题时就会一头雾水。

很多时候，Redis出现访问延迟变大，都与我们的使用不当或运维不合理导致的。

这篇文章我们就来分析一下Redis在使用过程中，经常会遇到的延迟问题以及如何定位和分析。

使用复杂度高的命令

如果在使用Redis时，发现访问延迟突然增大，如何进行排查？

首先，第一步，建议你去查看一下Redis的慢日志。Redis提供了慢日志命令的统计功能，我们通过以下设置，就可以查看有哪些命令在执行时延迟比较大。

首先设置Redis的慢日志阈值，只有超过阈值的命令才会被记录，这里的单位是微妙，例如设置慢日志的阈值为5毫秒，同时设置只保留最近1000条慢日志记录：

# 命令执行超过5毫秒记录慢日志
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000
# 只保留最近1000条慢日志
CONFIG SET slowlog-max-len 1000

设置完成之后，所有执行的命令如果延迟大于5毫秒，都会被Redis记录下来，我们执行SLOWLOG get 5查询最近5条慢日志：

127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 5
1) 1) (integer) 32693       # 慢日志ID
   2) (integer) 1593763337  # 执行时间
   3) (integer) 5299        # 执行耗时(微妙)
   4) 1) "LRANGE"           # 具体执行的命令和参数
      2) "user_list_2000"
      3) "0"
      4) "-1"
2) 1) (integer) 32692
   2) (integer) 1593763337
   3) (integer) 5044
   4) 1) "GET"
      2) "book_price_1000"
...

通过查看慢日志记录，我们就可以知道在什么时间执行哪些命令比较耗时，如果你的业务经常使用O(n)以上复杂度的命令 ，例如sort、sunion、zunionstore，或者在执行O(n)命令时操作的数据量比较大，这些情况下Redis处理数据时就会很耗时。

如果你的服务请求量并不大，但Redis实例的CPU使用率很高，很有可能是使用了复杂度高的命令导致的。

解决方案就是，不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据，每次尽量操作少量的数据，让Redis可以及时处理返回。

存储大key

如果查询慢日志发现，并不是复杂度较高的命令导致的，例如都是SET、DELETE操作出现在慢日志记录中，那么你就要怀疑是否存在Redis写入了大key的情况。

Redis在写入数据时，需要为新的数据分配内存，当从Redis中删除数据时，它会释放对应的内存空间。

如果一个key写入的数据非常大，Redis在分配内存时也会比较耗时 。同样的，当删除这个key的数据时，释放内存也会耗时比较久 。

你需要检查你的业务代码，是否存在写入大key的情况，需要评估写入数据量的大小，业务层应该避免一个key存入过大的数据量。

那么有没有什么办法可以扫描现在Redis中是否存在大key的数据吗？

Redis也提供了扫描大key的方法：

redis-cli -h $host -p $port --bigkeys -i 0.01

使用上面的命令就可以扫描出整个实例key大小的分布情况，它是以类型维度来展示的。

需要注意的是当我们在线上实例进行大key扫描时，Redis的QPS会突增，为了降低扫描过程中对Redis的影响，我们需要控制扫描的频率，使用-i参数控制即可，它表示扫描过程中每次扫描的时间间隔，单位是秒。

使用这个命令的原理，其实就是Redis在内部执行scan命令，遍历所有key，然后针对不同类型的key执行strlen、llen、hlen、scard、zcard来获取字符串的长度以及容器类型(list/dict/set/zset)的元素个数。

而对于容器类型的key，只能扫描出元素最多的key，但元素最多的key不一定占用内存最多，这一点需要我们注意下。不过使用这个命令一般我们是可以对整个实例中key的分布情况有比较清晰的了解。

针对大key的问题，Redis官方在4.0版本推出了lazy-free的机制，用于异步释放大key的内存，降低对Redis性能的影响。即使这样，我们也不建议使用大key，大key在集群的迁移过程中，也会影响到迁移的性能，这个后面在介绍集群相关的文章时，会再详细介绍到。

集中过期

有时你会发现，平时在使用Redis时没有延时比较大的情况，但在某个时间点突然出现一波延时，而且报慢的时间点很有规律，例如某个整点，或者间隔多久就会发生一次 。

如果出现这种情况，就需要考虑是否存在大量key集中过期的情况。

如果有大量的key在某个固定时间点集中过期，在这个时间点访问Redis时，就有可能导致延迟增加。

Redis的过期策略采用主动过期+懒惰过期两种策略：

• 主动过期：Redis内部维护一个定时任务，默认每隔100毫秒会从过期字典中随机取出20个key，删除过期的key，如果过期key的比例超过了25%，则继续获取20个key，删除过期的key，循环往复，直到过期key的比例下降到25%或者这次任务的执行耗时超过了25毫秒，才会退出循环

• 懒惰过期：只有当访问某个key时，才判断这个key是否已过期，如果已经过期，则从实例中删除