前言

Redis 作为优秀的内存数据库，其拥有非常高的性能，单个实例的 OPS 能够达到 10W 左右。但也正因此如此，当我们在使用 Redis 时，如果发现操作延迟变大的情况，就会与我们的预期不符。

你也许或多或少地，也遇到过以下这些场景：

1、在 Redis 上执行同样的命令，为什么有时响应很快，有时却很慢？
2、为什么 Redis 执行 SET、DEL 命令耗时也很久？
3、为什么我的 Redis 突然慢了一波，之后又恢复正常了？
4、为什么我的 Redis 稳定运行了很久，突然从某个时间点开始变慢了？

如果你并不清楚 Redis 内部的实现原理，那么在排查这种延迟问题时就会一头雾水。

如果你也遇到了以上情况，那么，这篇文章将会给你一个「全面」的问题排查思路，并且针对这些导致变慢的场景，我还会给你一个高效的解决方案。

确认是否是Redis真的变慢了？

首先，在开始之前，你需要弄清楚 Redis 是否真的变慢了？

如果你发现你的业务服务 API 响应延迟变长，首先你需要先排查服务内部，究竟是哪个环节拖慢了整个服务。

比较高效的做法是，在服务内部集成链路追踪，也就是在服务访问外部依赖的出入口，记录下每次请求外部依赖的响应延时。

如果你发现确实是操作 Redis 的这条链路耗时变长了，那么此刻你需要把焦点关注在业务服务到 Redis 这条链路上。

从你的业务服务到 Redis 这条链路变慢的原因可能也有 2 个：

1、业务服务器到 Redis 服务器之间的网络存在问题，例如网络线路质量不佳，网络数据包在传输时存在延迟、丢包等情况

2、Redis 本身存在问题，需要进一步排查是什么原因导致 Redis 变慢

通常来说，第一种情况发生的概率比较小，如果是服务器之间网络存在问题，那部署在这台业务服务器上的所有服务都会发生网络延迟的情况，此时你需要联系网络运维同事，让其协助解决网络问题。

我们这篇文章，重点关注的是第二种情况。

也就是从 Redis 角度来排查，是否存在导致变慢的场景，以及都有哪些因素会导致 Redis 的延迟增加，然后针对性地进行优化。

排除网络原因，如何确认你的 Redis 是否真的变慢了？

首先，你需要对 Redis 进行基准性能测试，了解你的 Redis 在生产环境服务器上的基准性能。

什么是基准性能？

简单来讲，基准性能就是指 Redis 在一台负载正常的机器上，其最大的响应延迟和平均响应延迟分别是怎样的？

为什么要测试基准性能？我参考别人提供的响应延迟，判断自己的 Redis 是否变慢不行吗？

答案是否定的。

因为 Redis 在不同的软硬件环境下，它的性能是各不相同的。

例如，我的机器配置比较低，当延迟为 2ms 时，我就认为 Redis 变慢了，但是如果你的硬件配置比较高，那么在你的运行环境下，可能延迟是 0.5ms 时就可以认为 Redis 变慢了。

所以，你只有了解了你的 Redis 在生产环境服务器上的基准性能，才能进一步评估，当其延迟达到什么程度时，才认为 Redis 确实变慢了。

具体如何做？

为了避免业务服务器到 Redis 服务器之间的网络延迟，你需要直接在 Redis 服务器上测试实例的响应延迟情况。执行以下命令，就可以测试出这个实例 60 秒内的最大响应延迟：

$ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --intrinsic-latency 60
Max latency so far: 1 microseconds.
Max latency so far: 15 microseconds.
Max latency so far: 17 microseconds.
Max latency so far: 18 microseconds.
Max latency so far: 31 microseconds.
Max latency so far: 32 microseconds.
Max latency so far: 59 microseconds.
Max latency so far: 72 microseconds.
 
1428669267 total runs (avg latency: 0.0420 microseconds / 42.00 nanoseconds per run).
Worst run took 1429x longer than the average latency.

从输出结果可以看到，这 60 秒内的最大响应延迟为 72 微秒（0.072毫秒）。

你还可以使用以下命令，查看一段时间内 Redis 的最小、最大、平均访问延迟：

$ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --latency-history -i 1
min: 0, max: 1, avg: 0.13 (100 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.12 (99 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.13 (99 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.10 (99 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.13 (98 samples) -- 1.00 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.08 (99 samples) -- 1.01 seconds range
...

以上输出结果是，每间隔 1 秒，采样 Redis 的平均操作耗时，其结果分布在 0.08 ~ 0.13 毫秒之间。

了解了基准性能测试方法，那么你就可以按照以下几步，来判断你的 Redis 是否真的变慢了：
1、在相同配置的服务器上，测试一个正常 Redis 实例的基准性能
2、找到你认为可能变慢的 Redis 实例，测试这个实例的基准性能
3、如果你观察到，这个实例的运行延迟是正常 Redis 基准性能的 2 倍以上，即可认为这个 Redis 实例确实变慢了

确认是 Redis 变慢了，那如何排查是哪里发生了问题呢？

下面跟着我的思路，我们从易到难，一步步来分析可能导致 Redis 变慢的因素。

使用复杂度过高的命令

首先，第一步，你需要去查看一下 Redis 的慢日志（slowlog）。

Redis 提供了慢日志命令的统计功能，它记录了有哪些命令在执行时耗时比较久。

查看 Redis 慢日志之前，你需要设置慢日志的阈值。例如，设置慢日志的阈值为 5 毫秒，并且保留最近 500 条慢日志记录：

# 命令执行耗时超过 5 毫秒，记录慢日志
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000
# 只保留最近 500 条慢日志
CONFIG SET slowlog-max-len 500

设置完成之后，所有执行的命令如果操作耗时超过了 5 毫秒，都会被 Redis 记录下来。

此时，你可以执行以下命令，就可以查询到最近记录的慢日志：

127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 5
1) 1) (integer) 32693       # 慢日志ID
   2) (integer) 1593763337  # 执行时间戳
   3) (integer) 5299        # 执行耗时(微秒)
   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) "user_info:1000"
...

通过查看慢日志，我们就可以知道在什么时间点，执行了哪些命令比较耗时。

哪些属于复杂度过高命令–聚合类命令、 大值数据

如果你的应用程序执行的 Redis 命令有以下特点，那么有可能会导致操作延迟变大：

1、经常使用 O(N) 以上复杂度的命令，例如 SORT、SUNION、ZUNIONSTORE 聚合类命令
2、使用 O(N) 复杂度的命令，但N 的值非常大

第一种情况导致变慢的原因在于，Redis 在操作内存数据时，时间复杂度过高，要花费更多的 CPU 资源。

第二种情况导致变慢的原因在于，Redis 一次需要返回给客户端的数据过多，更多时间花费在数据协议的组装和网络传输过程中。

另外，我们还可以从资源使用率层面来分析，如果你的应用程序操作 Redis 的 OPS 不是很大，但 Redis 实例的 CPU 使用率却很高，那么很有可能是使用了复杂度过高的命令导致的。

除此之外，我们都知道，Redis 是单线程处理客户端请求的，如果你经常使用以上命令，那么当 Redis 处理客户端请求时，一旦前面某个命令发生耗时，就会导致后面的请求发生排队，对于客户端来说，响应延迟也会变长。

针对这种情况如何解决呢？

答案很简单，你可以使用以下方法优化你的业务：

1、尽量不使用 O(N) 以上复杂度过高的命令，对于数据的聚合操作，放在客户端做

2、执行 O(N) 命令，保证 N 尽量的小（推荐 N <= 300），每次获取尽量少的数据，让 Redis 可以及时处理返回

操作bigkey

如果你查询慢日志发现，并不是复杂度过高的命令导致的，而都是 SET / DEL 这种简单命令出现在慢日志中，那么你就要怀疑你的实例是否写入了 bigkey。

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

bigkey耗时原因

如果一个 key 写入的 value 非常大，那么 Redis 在分配内存时就会比较耗时。同样的，当删除这个 key 时，释放内存也会比较耗时，这种类型的 key 我们一般称之为 bigkey。

此时，你需要检查你的业务代码，是否存在写入 bigkey 的情况。你需要评估写入一个 key 的数据大小，尽量避免一个 key 存入过大的数据。

如何定位出bigKey–bigkeys

如果已经写入了 bigkey，那有没有什么办法可以扫描出实例中 bigkey 的分布情况呢？

答案是可以的。

Redis 提供了扫描 bigkey 的命令，执行以下命令就可以扫描出，一个实例中 bigkey 的分布情况，输出结果是以类型维度展示的：

$ redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 --bigkeys -i 0.01
 
...
-------- summary -------
 
Sampled 829675 keys in the keyspace!
Total key length in bytes is 10059825 (avg len 12.13)
 
Biggest string found 'key:291880' has 10 bytes
Biggest   list found 'mylist:004' has 40 items
Biggest    set found 'myset:2386' has 38 members
Biggest   hash found 'myhash:3574' has 37 fields
Biggest   zset found 'myzset:2704' has 42 members
 
36313 strings with 363130 bytes (04.38% of keys, avg size 10.00)
787393 lists with 896540 items (94.90% of keys, avg size 1.14)
1994 sets with 40052 members (00.24% of keys, avg size 20.09)
1990 hashs with 39632 fields (00.24% of keys, avg size 19.92)
1985 zsets with 39750 members (00.24% of keys, avg size 20.03)

从输出结果我们可以很清晰地看到，每种数据类型所占用的最大内存 / 拥有最多元素的 key 是哪一个，以及每种数据类型在整个实例中的占比和平均大小 / 元素数量。

其实，使用这个命令的原理，就是 Redis 在内部执行了 SCAN 命令，遍历整个实例中所有的 key，然后针对 key 的类型，分别执行 STRLEN、LLEN、HLEN、SCARD、ZCARD 命令，来获取 String 类型的长度、容器类型（List、Hash、Set、ZSet）的元素个数。

这里我需要提醒你的是，当执行这个命令时，要注意 2 个问题：

1、对线上实例进行 bigkey 扫描时，Redis 的 OPS 会突增，为了降低扫描过程中对 Redis 的影响，最好控制一下扫描的频率，指定 -i 参数即可，它表示扫描过程中每次扫描后休息的时间间隔，单位是秒

2、扫描结果中，对于容器类型（List、Hash、Set、ZSet）的 key，只能扫描出元素最多的 key。但一个 key 的元素多，不一定表示占用内存也多，你还需要根据业务情况，进一步评估内存占用情况

如何处理bigkey问题–避免bigkey、lazy-free

那针对 bigkey 导致延迟的问题，有什么好的解决方案呢？

这里有两点可以优化：

1、业务应用尽量避免写入 bigkey

2、将同步的操作指令变为异步的操作指令

2.1、如果你使用的 Redis 是 4.0 以上版本，用 UNLINK 命令替代 DEL，此命令可以把释放 key 内存的操作，放到后台线程中去执行，从而降低对 Redis 的影响
2.2、如果你使用的 Redis 是 6.0 以上版本，可以开启 lazy-free 机制（lazyfree-lazy-user-del = yes），在执行 DEL 命令时，释放内存也会放到后台线程中执行

但即便可以使用方案 2，我也不建议你在实例中存入 bigkey。

这是因为 bigkey 在很多场景下，依旧会产生性能问题。例如，bigkey 在分片集群模式下，对于数据的迁移也会有性能影响，以及我后面即将讲到的数据过期、数据淘汰、透明大页，都会受到 bigkey 的影响。

集中过期

如果你发现，平时在操作 Redis 时，并没有延迟很大的情况发生，但在某个时间点突然出现一波延时，其现象表现为：变慢的时间点很有规律，例如某个整点，或者每间隔多久就会发生一波延迟。如果是出现这种情况，那么你需要排查一下，业务代码中是否存在设置大量 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，就有可能导致延时变大。

为什么集中过期会导致 Redis 延迟变大？

这就需要我们了解 Redis 的过期策略是怎样的。

Redis 的过期数据采用被动过期 + 主动过期两种策略：

被动过期：只有当访问某个 key 时，才判断这个 key 是否已过期，如果已过期，则从实例中删除

主动过期：Redis 内部维护了一个定时任务，默认每隔 100 毫秒（1秒10次）就会从全局的过期哈希表中随机取出 20 个 key，然后删除其中过期的 key，如果过期 key 的比例超过了 25%，则继续重复此过程，直到过期 key 的比例下降到 25% 以下，或者这次任务的执行耗时超过了 25 毫秒，才会退出循环

注意，这个主动过期 key 的定时任务，是在 Redis 主线程中执行的。

也就是说如果在执行主动过期的过程中，出现了需要大量删除过期 key 的情况，那么此时应用程序在访问 Redis 时，必须要等待这个过期任务执行结束，Redis 才可以服务这个客户端请求。

此时就会出现，应用访问 Redis 延时变大。

如果此时需要过期删除的是一个 bigkey，那么这个耗时会更久。而且，这个操作延迟的命令并不会记录在慢日志中。

因为慢日志中只记录一个命令真正操作内存数据的耗时，而 Redis 主动删除过期 key 的逻辑，是在命令真正执行之前执行的。

所以，此时你会看到，慢日志中没有操作耗时的命令，但我们的应用程序却感知到了延迟变大，其实时间都花费在了删除过期 key 上，这种情况我们需要尤为注意。

那遇到这种情况，如何分析和排查？

此时，你需要检查你的业务代码，是否存在集中过期 key 的逻辑。

一般集中过期使用的是 expireat / pexpireat 命令，你需要在代码中搜索这个关键字。

排查代码后，如果确实存在集中过期 key 的逻辑存在，但这种逻辑又是业务所必须的，那此时如何优化，同时又不对 Redis 有性能影响呢？

一般有两种方案来规避这个问题：

1、集中过期 key 增加一个随机过期时间，把集中过期的时间打散，降低 Redis 清理过期 key 的压力

2、如果你使用的 Redis 是 4.0 以上版本，可以开启 lazy-free 机制，当删除过期 key 时，把释放内存的操作放到后台线程中执行，避免阻塞主线程

运维监控（INFO expired_keys）

另外，除了业务层面的优化和修改配置之外，你还可以通过运维手段及时发现这种情况。

运维层面，你需要把 Redis 的各项运行状态数据监控起来，在 Redis 上执行 INFO 命令就可以拿到这个实例所有的运行状态数据。

在这里我们需要重点关注 expired_keys 这一项，它代表整个实例到目前为止，累计删除过期 key 的数量。

你需要把这个指标监控起来，当这个指标在很短时间内出现了突增，需要及时报警出来，然后与业务应用报慢的时间点进行对比分析，确认时间是否一致，如果一致，则可以确认确实是因为集中过期 key 导致的延迟变大。

实例内存达到上限

如果你的 Redis 实例设置了内存上限 maxmemory，那么也有可能导致 Redis 变慢。

当我们把 Redis 当做纯缓存使用时，通常会给这个实例设置一个内存上限 maxmemory，然后设置一个数据淘汰策略。

而当实例的内存达到了 maxmemory 后，你可能会发现，在此之后每次写入新数据，操作延迟变大了。

为什么？–清除数据需要花时间

原因在于，当 Redis 内存达到 maxmemory 后，每次写入新的数据之前，Redis 必须先从实例中踢出一部分数据，让整个实例的内存维持在 maxmemory 之下，然后才能把新数据写进来。

这个踢出旧数据的逻辑也是需要消耗时间的，而具体耗时的长短，要取决于你配置的淘汰策略：

allkeys-lru：不管 key 是否设置了过期，淘汰最近最少访问的 key
volatile-lru：只淘汰最近最少访问、并设置了过期时间的 key
allkeys-random：不管 key 是否设置了过期，随机淘汰 key
volatile-random：只随机淘汰设置了过期时间的 key
allkeys-ttl：不管 key 是否设置了过期，淘汰即将过期的 key
noeviction：不淘汰任何 key，实例内存达到 maxmeory 后，再写入新数据直接返回错误
allkeys-lfu：不管 key 是否设置了过期，淘汰访问频率最低的 key（4.0+版本支持）
volatile-lfu：只淘汰访问频率最低、并设置了过期时间 key（4.0+版本支持）

具体使用哪种策略，我们需要根据具体的业务场景来配置。

一般最常使用的是 allkeys-lru / volatile-lru 淘汰策略，它们的处理逻辑是，每次从实例中随机取出一批 key（这个数量可配置），然后淘汰一个最少访问的 key，之后把剩下的 key 暂存到一个池子中，继续随机取一批 key，并与之前池子中的 key 比较，再淘汰一个最少访问的 key。以此往复，直到实例内存降到 maxmemory 之下。

需要注意的是，Redis 的淘汰数据的逻辑与删除过期 key 的一样，也是在命令真正执行之前执行的，也就是说它也会增加我们操作 Redis 的延迟，而且，写 OPS 越高，延迟也会越明显。

另外，如果此时你的 Redis 实例中还存储了 bigkey，那么在淘汰删除 bigkey 释放内存时，也会耗时比较久。

看到了么？bigkey 的危害到处都是，这也是前面我提醒你尽量不存储 bigkey 的原因。

针对这种情况，如何解决呢？

我给你 4 个方面的优化建议：
避免存储 bigkey，降低释放内存的耗时
淘汰策略改为随机淘汰，随机淘汰比 LRU 要快很多（视业务情况调整）
拆分实例，把淘汰 key 的压力分摊到多个实例上
如果使用的是 Redis 4.0 以上版本，开启 layz-free 机制，把淘汰 key 释放内存的操作放到后台线程中执行（配置 lazyfree-lazy-eviction = yes）

fork耗时严重

为了保证 Redis 数据的安全性，我们可能会开启后台定时 RDB 和 AOF rewrite 功能。但如果你发现，操作 Redis 延迟变大，都发生在 Redis 后台 RDB 和 AOF rewrite 期间，那你就需要排查，在这期间有可能导致变慢的情况。

当 Redis 开启了后台 RDB 和 AOF rewrite 后，在执行时，它们都需要主进程创建出一个子进程进行数据的持久化。

主进程创建子进程，会调用操作系统提供的 fork 函数。

而 fork 在执行过程中，主进程需要拷贝自己的内存页表给子进程，如果这个实例很大，那么这个拷贝的过程也会比较耗时。

而且这个 fork 过程会消耗大量的 CPU 资源，在完成 fork 之前，整个 Redis 实例会被阻塞住，无法处理任何客户端请求。

如果此时你的 CPU 资源本来就很紧张，那么 fork 的耗时会更长，甚至达到秒级，这会严重影响 Redis 的性能。

那如何确认确实是因为 fork 耗时导致的 Redis 延迟变大呢？（INFO latest_fork_usec）

你可以在 Redis 上执行 INFO 命令，查看 latest_fork_usec 项，单位微秒。

# 上一次 fork 耗时，单位微秒
latest_fork_usec:59477

这个时间就是主进程在 fork 子进程期间，整个实例阻塞无法处理客户端请求的时间。

如果你发现这个耗时很久，就要警惕起来了，这意味在这期间，你的整个 Redis 实例都处于不可用的状态。

除了数据持久化会生成 RDB 之外，当主从节点第一次建立数据同步时，主节点也创建子进程生成 RDB，然后发给从节点进行一次全量同步，所以，这个过程也会对 Redis 产生性能影响。

要想避免这种情况，你可以采取以下方案进行优化：

1、控制 Redis 实例的内存：尽量在 10G 以下，执行 fork 的耗时与实例大小有关，实例越大，耗时越久

2、合理配置数据持久化策略：在 slave 节点执行 RDB 备份，推荐在低峰期执行，而对于丢失数据不敏感的业务（例如把 Redis 当做纯缓存使用），可以关闭 AOF 和 AOF rewrite

3、Redis 实例不要部署在虚拟机上：fork 的耗时也与系统也有关，虚拟机比物理机耗时更久

4、降低主从库全量同步的概率：适当调大 repl-backlog-size 参数，避免主从全量同步

开启内存大页

除了上面讲到的子进程 RDB 和 AOF rewrite 期间，fork 耗时导致的延时变大之外，这里还有一个方面也会导致性能问题，这就是操作系统是否开启了内存大页机制。

什么是内存大页？

我们都知道，应用程序向操作系统申请内存时，是按内存页进行申请的，而常规的内存页大小是 4KB。

Linux 内核从 2.6.38 开始，支持了内存大页机制，该机制允许应用程序以 2MB 大小为单位，向操作系统申请内存。

应用程序每次向操作系统申请的内存单位变大了，但这也意味着申请内存的耗时变长。

这对 Redis 会有什么影响呢？–写时复制

当 Redis 在执行后台 RDB 和 AOF rewrite 时，采用 fork 子进程的方式来处理。但主进程 fork 子进程后，此时的主进程依旧是可以接收写请求的，而进来的写请求，会采用 Copy On Write（写时复制）的方式操作内存数据。

也就是说，主进程一旦有数据需要修改，Redis 并不会直接修改现有内存中的数据，而是先将这块内存数据拷贝出来，再修改这块新内存的数据，这就是所谓的「写时复制」。

写时复制你也可以理解成，谁需要发生写操作，谁就需要先拷贝，再修改。

这样做的好处是，父进程有任何写操作，并不会影响子进程的数据持久化（子进程只持久化 fork 这一瞬间整个实例中的所有数据即可，不关心新的数据变更，因为子进程只需要一份内存快照，然后持久化到磁盘上）。

但是请注意，主进程在拷贝内存数据时，这个阶段就涉及到新内存的申请，如果此时操作系统开启了内存大页，那么在此期间，客户端即便只修改 10B 的数据，Redis 在申请内存时也会以 2MB 为单位向操作系统申请，申请内存的耗时变长，进而导致每个写请求的延迟增加，影响到 Redis 性能。

同样地，如果这个写请求操作的是一个 bigkey，那主进程在拷贝这个 bigkey 内存块时，一次申请的内存会更大，时间也会更久。可见，bigkey 在这里又一次影响到了性能。

那如何解决这个问题？–关闭内存大页

很简单，你只需要关闭内存大页机制就可以了。

首先，你需要查看 Redis 机器是否开启了内存大页：

$ cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
[always] madvise never

如果输出选项是 always，就表示目前开启了内存大页机制，我们需要关掉它：

$ echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

其实，操作系统提供的内存大页机制，其优势是，可以在一定程序上降低应用程序申请内存的次数。

但是对于 Redis 这种对性能和延迟极其敏感的数据库来说，我们希望 Redis 在每次申请内存时，耗时尽量短，所以我不建议你在 Redis 机器上开启这个机制。

开启AOF

前面我们分析了 RDB 和 AOF rewrite 对 Redis 性能的影响，主要关注点在 fork 上。

其实，关于数据持久化方面，还有影响 Redis 性能的因素，这次我们重点来看 AOF 数据持久化。

如果你的 AOF 配置不合理，还是有可能会导致性能问题。

当 Redis 开启 AOF 后，其工作原理如下：

1、Redis 执行写命令后，把这个命令写入到 AOF 文件内存中（write 系统调用）
2、Redis 根据配置的 AOF 刷盘策略，把 AOF 内存数据刷到磁盘上（fsync 系统调用）

为了保证 AOF 文件数据的安全性，Redis 提供了 3 种刷盘机制：

1、appendfsync always：主线程每次执行写操作后立即刷盘，此方案会占用比较大的磁盘 IO 资源，但数据安全性最高
2、appendfsync no：主线程每次写操作只写内存就返回，内存数据什么时候刷到磁盘，交由操作系统决定，此方案对性能影响最小，但数据安全性也最低，Redis 宕机时丢失的数据取决于操作系统刷盘时机
3、appendfsync everysec：主线程每次写操作只写内存就返回，然后由后台线程每隔 1 秒执行一次刷盘操作（触发fsync系统调用），此方案对性能影响相对较小，但当 Redis 宕机时会丢失 1 秒的数据

下面我们依次来分析，这几个机制对性能的影响

如果你的 AOF 配置为 appendfsync always，那么 Redis 每处理一次写操作，都会把这个命令写入到磁盘中才返回，整个过程都是在主线程执行的，这个过程必然会加重 Redis 写负担。
原因也很简单，操作磁盘要比操作内存慢几百倍，采用这个配置会严重拖慢 Redis 的性能，因此我不建议你把 AOF 刷盘方式配置为 always。

我们接着来看 appendfsync no 配置项。
在这种配置下，Redis 每次写操作只写内存，什么时候把内存中的数据刷到磁盘，交给操作系统决定，此方案对 Redis 的性能影响最小，但当 Redis 宕机时，会丢失一部分数据，为了数据的安全性，一般我们也不采取这种配置。
如果你的 Redis 只用作纯缓存，对于数据丢失不敏感，采用配置 appendfsync no 也是可以的。

看到这里，我猜你肯定和大多数人的想法一样，选比较折中的方案 appendfsync everysec 就没问题了吧？
这个方案优势在于，Redis 主线程写完内存后就返回，具体的刷盘操作是放到后台线程中执行的，后台线程每隔 1 秒把内存中的数据刷到磁盘中。

这种方案既兼顾了性能，又尽可能地保证了数据安全，是不是觉得很完美？

但是，这里我要给你泼一盆冷水了，采用这种方案你也要警惕一下，因为这种方案还是存在导致 Redis 延迟变大的情况发生，甚至会阻塞整个 Redis。

这是为什么？我把 AOF 最耗时的刷盘操作，放到后台线程中也会影响到 Redis 主线程？–IO负载过高

你试想这样一种情况：当 Redis 后台线程在执行 AOF 文件刷盘时，如果此时磁盘的 IO 负载很高，那这个后台线程在执行刷盘操作（fsync系统调用）时就会被阻塞住。

此时的主线程依旧会接收写请求，紧接着，主线程又需要把数据写到文件内存中（write 系统调用），但此时的后台子线程由于磁盘负载过高，导致 fsync 发生阻塞，迟迟不能返回，那主线程在执行 write 系统调用时，也会被阻塞住，直到后台线程 fsync 执行完成后，主线程执行 write 才能成功返回。

看到了么？在这个过程中，主线程依旧有阻塞的风险。

所以，尽管你的 AOF 配置为 appendfsync everysec，也不能掉以轻心，要警惕磁盘压力过大导致的 Redis 有性能问题。

那什么情况下会导致磁盘 IO 负载过大？以及如何解决这个问题呢？

IO负载高的可能原因：

1、子进程正在执行 AOF rewrite，这个过程会占用大量的磁盘 IO 资源
2、有其他应用程序在执行大量的写文件操作，也会占用磁盘 IO 资源

对于情况1，说白了就是，Redis 的 AOF 后台子线程刷盘操作，撞上了子进程 AOF rewrite！

如何处理

当子进程在 AOF rewrite 期间，可以让后台子线程不执行刷盘

幸运的是，Redis 提供了一个配置项，当子进程在 AOF rewrite 期间，可以让后台子线程不执行刷盘（不触发 fsync 系统调用）操作。

这相当于在 AOF rewrite 期间，临时把 appendfsync 设置为了 none，配置如下

# AOF rewrite 期间，AOF 后台子线程不进行刷盘操作
# 相当于在这期间，临时把 appendfsync 设置为了 none
no-appendfsync-on-rewrite yes

当然，开启这个配置项，在 AOF rewrite 期间，如果实例发生宕机，那么此时会丢失更多的数据，性能和数据安全性，你需要权衡后进行选择。

把这个应用程序迁移到其他机器上执行

如果占用磁盘资源的是其他应用程序，那就比较简单了，你需要定位到是哪个应用程序在大量写磁盘，然后把这个应用程序迁移到其他机器上执行就好了，避免对 Redis 产生影响。

当然，如果你对 Redis 的性能和数据安全都有很高的要求，那么我建议从硬件层面来优化，更换为 SSD 磁盘，提高磁盘的 IO 能力，保证 AOF 期间有充足的磁盘资源可以使用。