Redis频繁取值太慢？教你几招提升效率抢先一步别慌

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你是不是也遇到过这种情况？项目上线跑得好好的，突然有一天用户开始抱怨“好卡”、“页面转圈圈”，你一查服务器监控，发现Redis的响应时间飙高，频繁读取一个key变得特别慢，这时候千万别慌，问题肯定有办法解决，我来给你分享几招实用的,帮你快速定位问题并提升效率。

第一招：先别乱动，搞清楚到底慢在哪里

当发现Redis变慢时，很多人的第一反应是“是不是内存不够了？”或者“要不要升级服务器？”，先别急着下结论，第一步应该是精准地测量，Redis自己就提供了一个超级好用的工具，叫做慢查询日志（Slow Log）,这个在Redis的官方文档里有详细说明。

你可以把它想象成医院的“心电图”，通过设置一个时间阈值（比如5毫秒），任何执行时间超过这个阈值的命令都会被Redis记录下来，你只需要用 SLOWLOG GET 命令一看，就能知道到底是哪些Key的哪些操作拖了后腿，是HGETALL一个很大的哈希表慢了，还是LRANGE一个很长的列表慢了？一看便知，只有找到了病根,才能对症下药。

第二招：检查你的使用姿势，避免这些“坑”

很多时候，Redis慢不是因为Redis本身不行，而是我们的用法太“暴力”了,看看你有没有下面这些常见的错误操作：

1. 避免使用大Key（Big Key）：这是最常见的原因之一，什么是大Key？比如一个String类型的Value有好几MB，或者一个Hash、List、Set里面积累了成千上万个元素，当你频繁读取这个大Key时，网络传输和数据序列化/反序列化的开销会非常大，解决方案是“化整为零”，一个大Hash可以按业务逻辑拆分成多个小Hash；一个长List可以考虑分段存储。
2. *杜绝“黑心”操作（Keys ）*：在生产环境绝对不要使用`KEYS 这个命令！因为它会遍历整个数据库的所有键，一旦Key的数量很多，这个命令会直接让Redis假死，所有其他请求都得排队等着，替代方案是使用SCAN`命令，它虽然慢，但是它是分步进行的，不会阻塞服务器，更好的方法是,从设计上就避免需要遍历所有Key的场景。
3. 小心处理大批量Key：如果你需要一次性获取100个Key的值，别用循环一个个去GET，那样会产生100次网络往返，应该使用MGET命令，一次网络往返就把所有值拿回来，同样，设置多个Key就用MSET，这叫做管道批处理思想,能极大减少网络开销。

第三招：升级你的硬件和配置，别让Redis“饿着”干活

如果排除了使用姿势的问题，那可能就是Redis“身体”有点跟不上了。

1. 内存和网络是重点：Redis的性能极度依赖内存速度和网络带宽，如果服务器内存频率低，或者网络是百兆的，那肯定会成为瓶颈，升级到更高速的内存和千兆、万兆网卡会有立竿见影的效果。
2. 警惕持久化操作的拖累：如果你配置了RDB快照（Snapshot）或者AOF日志（Append-only file）持久化，它们也可能导致瞬间延迟，比如RDB生成快照时，如果数据量很大，会占用大量CPU和内存，AOF的配置如果设置为always，每次写操作都会刷盘，虽然安全但会很慢，通常建议AOF配置为everysec，每秒刷一次，在性能和安全之间取得平衡，这些配置都可以在redis.conf文件里调整。
3. 考虑使用连接池：对于频繁读写的应用，频繁地创建和关闭连接到Redis也是一个开销，使用连接池来复用连接,可以避免这部分损耗。

第四招：架构层面动动刀，思路一变天地宽

当单机Redis的性能达到极限时,我们就得从架构上想办法了。

1. 引入本地缓存：有些极其热门、又不经常变化的数据，比如商品分类信息、城市列表等，何必每次都去打扰Redis呢？可以在应用服务器本地（比如用Caffeine或Guava Cache）也存一份，先读本地缓存，没有再读Redis，这能减轻Redis绝大部分的压力，这就是所谓的“多级缓存”架构。
2. 搭建Redis集群：如果数据量巨大或者并发高到单机无法承受，Redis集群是最终的解决方案，它能把数据分片到多个Redis节点上，让你拥有近乎无限的扩展能力，架构也变得复杂了,需要提前规划。

总结一下

Redis频繁取值变慢，不要慌，按照这个思路来排查：先测量（慢查询日志） -> 再优化（检查大Key、避免危险命令、使用批处理） -> 然后调优（硬件、配置、连接池） -> 最后考虑架构升级（多级缓存、集群），大部分情况下，问题都出在前两步，一个好的系统不是一开始就设计出来的，而是在不断发现和解决问题的过程中优化出来的，希望这几招能帮你抢先一步，让Redis重新飞起来！ 结束）