Redis查找慢到底咋回事，怎么破才能快点儿呢？

Redis这东西，用起来是挺爽的，但真要碰上“慢”的问题，那真是让人头疼，感觉就像一辆跑车突然在高速上抛了锚，要搞清楚它为啥慢，咱们得顺着它的工作流程，从外到内、从大到小一层层地捋。

别一上来就怪Redis本身，先看看“路”通不通。

这里的“路”指的就是网络，很多时候，Redis服务器本身快如闪电，但你和服务器之间的网络状况不佳，导致请求和响应在路上耽搁了，网络带宽满了，就像高速公路堵车，数据包排着队慢慢走；或者网络延迟（Ping值）太高，每个命令都要等很久才能到达服务器，即使服务器处理得再快，你感觉到的还是慢，这时候，你可以用 ping 命令看看延迟是多少，如果发现网络确实是瓶颈，就得考虑优化网络了，比如让应用程序和Redis部署在同一个机房或同一个云服务商的可用区内,减少网络跳转。

看看是不是Redis自己“忙不过来”了。

Redis是单线程处理命令的（指核心的网络IO和键值操作），这意味着它一次只能认真伺候一个请求，如果同一时间涌进来大量命令，后来的命令就得排队等着，这就像只有一个收银台的超市，顾客一多队伍就排长了，你怎么知道Redis是不是忙不过来呢？可以看几个指标：

1. 连接数：用 info clients 看看连接数是不是特别多，连接数过多本身会消耗资源,也可能意味着有大量并发请求。
2. CPU使用率：虽然单线程，但CPU使用率如果持续很高，说明它正在拼命处理任务,可能已经接近瓶颈了。
3. 慢查询日志：这是最直接的线索，Redis可以配置一个阈值（slowlog-log-slower-than 10 表示超过10毫秒的命令就算慢），然后把慢命令记录下来，用 slowlog get 命令查看，如果你在里面看到了很多简单的命令（get, hget），那很可能就是并发太高,排队等久了。

解决“忙不过来”的问题，思路主要是“减负”和“分流”，检查代码里有没有不必要的Redis请求，比如在循环里频繁查询同一个键，可以考虑使用管道（pipeline）把多个命令打包一次发送，减少网络往返和排队次数，如果数据量巨大，读写压力都很大，那可能就需要搭建Redis集群，把数据分到多个实例上,分摊压力。

深入Redis内部，看看是不是数据结构和命令用法有问题。

这是最容易出问题的地方，也是优化效果最明显的地方，Redis虽然快，但如果你用了“笨”方法去操作它,它照样快不起来。

• 避免使用 KEYS 或 FLUSHALL 这种“大杀器”。KEYS pattern 命令会遍历整个数据库的所有键，如果键有几百万个，这个操作可能会让Redis卡住好几秒，完全就是灾难，同样，FLUSHALL 会清空所有数据，也非常耗时，应该用 SCAN 命令来替代 KEYS，它是渐进式的,不会阻塞服务。
• 小心处理大键（Big Key），一个键对应的值特别大，比如一个Hash里有几十万字段，或者一个String值有好几MB，当你读取、删除或者序列化这个键时，会消耗大量内存和CPU，也可能导致网络传输延迟，解决方法是拆分大键,比如把大Hash拆成多个小Hash。
• 检查是否用了低效的命令，比如要获取一个Set的所有成员，SMEMBERS 命令会一次性返回全部，如果这个Set很大，就会很慢，如果只是需要判断某个成员是否存在，用 SISMEMBER 会更高效,要根据业务场景选择最合适的命令。

再然后，看看Redis的“后勤保障”——持久化机制。

Redis为了数据不丢，会把内存中的数据写到硬盘上，主要有RDB（快照）和AOF（日志）两种方式，这个过程如果没配置好,也会引起延迟。

• RDB快照：当执行BGSAVE（后台保存）生成RDB文件时，如果数据量巨大，fork子进程的过程可能会因为内存占用高而短暂阻塞主进程（尤其是在虚拟机环境下）,写硬盘本身也会消耗IO资源。
• AOF日志：如果AOF的刷盘策略设置为 appendfsync always，那么每个写命令都会刷盘，这样最安全但也最慢，通常建议用 appendfsync everysec，每秒刷一次，在性能和安全间取得平衡，AOF文件会不断变大，需要定期重写（rewrite），这个重写过程和RDB的BGSAVE类似,也可能带来压力。

如果你的业务对数据丢失不那么敏感，可以适当调整持久化策略，比如拉长RDB快照的间隔，或者使用 appendfsync everysec。

别忘了系统层面。

Redis是内存数据库，它运行在操作系统之上，如果物理内存不足，操作系统会使用交换分区（swap），一旦Redis的数据被换出到硬盘，访问速度就会断崖式下降，所以要用 free 等命令监控内存使用，确保有足够物理内存，硬盘如果是机械硬盘而不是SSD,持久化操作的性能也会差很多。

排查Redis慢的步骤大概是：

1. 查网络：用 ping 看延迟。
2. 看负载：用 info 命令看连接数、CPU、内存使用情况。
3. 抓元凶：用 slowlog get 分析慢查询日志，重点检查是否有错误命令、大键、复杂操作。
4. 审配置：检查持久化等配置是否合理。
5. 观系统：检查服务器内存、硬盘IO状况。

基本上，按照这个思路顺藤摸瓜，八成都能找到让Redis变慢的那个“罪魁祸首”。（根据Redis官方文档、多位技术博主如阿里云开发者社区、掘金上的相关文章以及《Redis设计与实现》一书中的核心思想整理）