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如何进行Redis性能优化？这一篇就够了( 五 )

Redis


这就是 Redis 绑定 CPU 带来的性能问题 。
10.使用Swap
如果你发现 Redis 突然变得非常慢，每次的操作耗时都达到了几百毫秒甚至秒级，那此时你就需要检查 Redis 是否使用到了 Swap，在这种情况下 Redis 基本上已经无法提供高性能的服务了 。
什么是 Swap？为什么使用 Swap 会导致 Redis 的性能下降？
如果你对操作系统有些了解，就会知道操作系统为了缓解内存不足对应用程序的影响，允许把一部分内存中的数据换到磁盘上 ， 以达到应用程序对内存使用的缓冲，这些内存数据被换到磁盘上的区域，就是 Swap 。
问题就在于，当内存中的数据被换到磁盘上后，Redis 再访问这些数据时，就需要从磁盘上读?。?访问磁盘的速度要比访问内存慢几百倍！
尤其是针对 Redis 这种对性能要求极高、性能极其敏感的数据库来说，这个操作延时是无法接受的 。
此时，你需要检查 Redis 机器的内存使用情况，确认是否存在使用了 Swap 。
你可以通过以下方式来查看 Redis 进程是否使用到了 Swap：
# 先找到 Redis 的进程 ID$ ps -aux | grep redis-server# 查看 Redis Swap 使用情况$ cat /proc/$pid/smaps | egrep '^(Swap|Size)'输出结果如下：
Size:1256 kBSwap:0 kBSize:4 kBSwap:0 kBSize:132 kBSwap:0 kBSize:63488 kBSwap:0 kBSize:132 kBSwap:0 kBSize:65404 kBSwap:0 kBSize:1921024 kBSwap:0 kB 
每一行 Size 表示 Redis 所用的一块内存大?。?Size 下面的 Swap 就表示这块 Size 大小的内存，有多少数据已经被换到磁盘上了，如果这两个值相等，说明这块内存的数据都已经完全被换到磁盘上了 。
 
如果只是少量数据被换到磁盘上，例如每一块 Swap 占对应 Size 的比例很小 ， 那影响并不是很大 。如果是几百兆甚至上 GB 的内存被换到了磁盘上，那么你就需要警惕了，这种情况 Redis 的性能肯定会急剧下降 。
11.碎片整理
Redis 的数据都存储在内存中，当我们的应用程序频繁修改 Redis 中的数据时，就有可能会导致 Redis 产生内存碎片 。
内存碎片会降低 Redis 的内存使用率 ， 我们可以通过执行 INFO 命令，得到这个实例的内存碎片率：
# Memoryused_memory:5709194824used_memory_human:5.32Gused_memory_rss:8264855552used_memory_rss_human:7.70G...mem_fragmentation_ratio:1.45 
这个内存碎片率是怎么计算的？
很简单，mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory 。
其中 used_memory 表示 Redis 存储数据的内存大?。?而 used_memory_rss 表示操作系统实际分配给 Redis 进程的大小 。
 
如果 mem_fragmentation_ratio > 1.5 ， 说明内存碎片率已经超过了 50%，这时我们就需要采取一些措施来降低内存碎片了 。
 
解决的方案一般如下：
1）如果你使用的是 Redis 4.0 以下版本，只能通过重启实例来解决
2）如果你使用的是 Redis 4.0 版本，它正好提供了自动碎片整理的功能，可以通过配置开启碎片自动整理 。
 
但是，开启内存碎片整理，它也有可能会导致 Redis 性能下降 。
原因在于 ， Redis 的碎片整理工作是也在主线程中执行的，当其进行碎片整理时，必然会消耗 CPU 资源，产生更多的耗时 ， 从而影响到客户端的请求 。
所以，当你需要开启这个功能时，最好提前测试评估它对 Redis 的影响 。
Redis 碎片整理的参数配置如下：
# 开启自动内存碎片整理（总开关）activedefrag yes# 内存使用 100MB 以下 ， 不进行碎片整理active-defrag-ignore-bytes 100mb# 内存碎片率超过 10%，开始碎片整理active-defrag-threshold-lower 10# 内存碎片率超过 100%，尽最大努力碎片整理active-defrag-threshold-upper 100# 内存碎片整理占用 CPU 资源最小百分比active-defrag-cycle-min 1# 内存碎片整理占用 CPU 资源最大百分比active-defrag-cycle-max 25# 碎片整理期间，对于 List/Set/Hash/ZSet 类型元素一次 Scan 的数量active-defrag-max-scan-fields 1000 
Redis如何优化1.慢查询优化
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?。ㄍ萍?N <= 300），每次获取尽量少的数据，让 Redis 可以及时处理返回 。
 
2.集中过期优化
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 。


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