影响 Redis 性能的潜在因素 :

• Redis 内部的阻塞式操作
• CPU 核和 NUMA 架构的影响
• Redis 关键系统配置
• Redis 内存碎片
• Redis 缓冲区

阻塞点

Redis 交互点 :

• 客户端 : 网络 IO，键值对增删改查操作，数据库操作
• 磁盘 : 生成 RDB 快照，记录 AOF 日志，AOF 日志重写
• 主从节点 : 主库生成、传输 RDB 文件，从库接收 RDB 文件、清空数据库、加载 RDB 文件
• 切片集群实例 : 向其他实例传输哈希槽信息，数据迁移

交互点/操作点 :

阻塞点：

• 集合全量查询 , 聚合操作
• bigkey 删除
• 清空数据库
• AOF 日志同步写
• 从库加载 RDB 文件

客户端

客户端交互 :

• Redis 用 IO 多路复用机制，避免主线程一直等待网络连接，所以，网络 IO 不会阻塞 Redis
• 集合全量查询 (HGETALL , SMEMBERS) , 聚合操作 , 阻塞主线程
• bigkey 删除 , 阻塞主线程

删除性能 :

• 当数量从 10 万到 100 万时，删除时间的增长到了 20 倍
• 集合元素越大，删除时间越长
• Redis 的响应时间一般在微秒级别，当操作上 2s时，必然会阻塞主线程

磁盘

Redis 用子进程生成 RDB ，重写 AOF , 不会阻塞主线程

• 阻塞点 : Redis 记录 AOF 时 , 同步写磁盘 , 耗时较大 (1 ~ 2 ms)

主从

主从集群中，主库要生成 RDB 文件，并传输给从库

• 主库创建/ 传输 RDB 都是由子进程完成，不会阻塞主线程
• 阻塞点 : 从库会 FLUSHDB 清空数据库
• 阻塞点 :从库还要记载 RDB 到内存中 , RDB 越大 , 越慢

切片

Redis 切片用 Redis Cluster ，当迁移 bigkey 时，会阻塞主线程，因为 Redis Cluster 用同步迁移

异步

Redis 异步线程机制 : 把任务给子线程，并在后台完成

关键操作例子 :

• 主线程收到操作 1 后，操作 1 不用返回数据 , 返回 OK，并给后台子线程完成
• 主线程收到操作 2，而操作 2 要返回数据，就必须要主线程执行

分析异步操作 :

• 读操作 (集合全量查询 , 聚合查询) : 都是读操作 , 就必须要主线程执行
• 删除操作 (bigkey 删除 , 清空数据库) : 不用返回数据 , 能异步执行
• AOF 同步写 : 不用返回数据 , 能异步执行
• 从库记载 RDB : 从库要对外服务 , 就必须要加载完毕 , 就必须要主线程执行

子线程

Redis 主线程启动后 , pthread_create 会创建 3 个子进程 :

• AOF 写操作
• 键值对删除
• 文件关闭

异步子线程执行机制 :

• 主线程通过链表的任务队列 , 与子线程交互。当收到删除键值对 , 清空数据库的操作时，主线程会把该操作封装成任务，并放入到任务队列中，并返回给客户端个完成信息
• 惰性删除 (lazy free) : 子线程从任务队列中读取任务后，才实际删除键值对
• AOF 配置 everysec : 子线程读取任务后，才写入 AOF

Redis 4.0 后提供异步删除键值对 , 清空数据库

• UNLINK : 集合有大量元素删除 (如 : 百万级别或千万级别)
• FLUSHDB ASYNC , FLUSHALL AYSNC : 异步清空数据库

Redis 4.0 前，进行 bigkey 删除

• 用集合 SCAN 读取部分数据，再 DEL 删除。避免一次性删除大量 key 阻塞主线程
• 集合全量 , 聚合查询 ：用 SCAN ，分批读取数据，再在客户端进行聚合计算
• 从库加载 RDB 文件：把主库的大小控制在 2~4GB 左右，保证 RDB 能较快加载