Redis缓存数据读取慢？聊聊那些提升效率的小技巧和优化思路

Redis缓存数据读取慢？聊聊那些提升效率的小技巧和优化思路

Redis这东西，说白了就是个放在内存里的超级快的大字典，我们用它主要就是为了快，但有时候你会发现，本来应该“嗖”一下就出来的数据，却变得“磨磨蹭蹭”的，这背后的问题可能出在很多地方,咱们一点一点来聊。

最该检查的：你的使用姿势对不对？

很多时候慢不是Redis的错，而是我们用错了，就像你非要用跑车去犁地,那肯定快不起来。

1. 避免使用“Keys”命令（来源：Redis官方文档警告） 这是最经典的一个坑。KEYS * 这个命令看起来很方便，能列出所有匹配的键，但它的工作原理是遍历整个数据库，当你的Redis里存了几百万甚至上千万个键时，这个命令一执行，Redis在遍历完成之前基本就卡死了，其他所有命令都得等着，这被称为“命令复杂度过高”。

   • 优化思路：用 SCAN 命令来代替。SCAN 是分批次的、游标方式的遍历，不会长时间阻塞Redis，虽然慢一点，但不会把服务打垮，更好的思路是，从设计上就避免需要遍历所有键的情况，比如把有关联的数据通过Set（集合）、Hash（哈希）等数据结构组织在一起。

2. 警惕“大Key”（来源：众多Redis性能问题分析案例） 所谓“大Key”，就是指一个键对应的值特别大，比如一个String类型的值有几百KB甚至几MB，或者一个Hash、List、Set里面积累了成千上万个元素，读取这个大Key本身就会消耗大量网络带宽和CPU时间，更糟糕的是，如果要对它进行删除、修改等操作，耗时会更长,可能导致Redis短暂无响应。

   • 优化思路：拆！把一个大的Hash拆成多个小的Hash，可以通过在原始Key上附加后缀来分片，比如用户user:123的个人信息哈希表很大，可以拆成 user:123:base_info、user:123:extended_info 等，对于List或Set,可以考虑按数量或按业务维度拆分成多个。

3. 管道（Pipeline）打包命令（来源：Redis官方关于Latency的说明） 如果你的业务场景需要连续读取多个键的值，比如一个页面上要显示10个商品的信息，而每个商品信息都存在一个独立的键里，如果你用循环发10次GET命令，那么会产生10次网络往返的时间开销，这个开销在Redis本身处理速度极快的情况下,就显得非常可观了。

   • 优化思路：使用管道（Pipeline）技术，简单说，就是把多个命令打包成一个请求发送给Redis，Redis处理完后再把所有结果打包返回给你，这样网络开销就从N次变成了1次，在高并发场景下提升巨大，不过要注意，管道中命令的数量也要适度,避免单个数据包太大。

看看Redis本身的“健康状况”

如果排除了使用问题，那可能是Redis服务器本身有点“亚健康”。

1. 内存不足，触发交换（Swap）（来源：操作系统内存管理机制） Redis的所有数据都放在内存里，这是它快的根本原因，但如果物理内存不够用了，操作系统会把内存中不常用的部分数据挪到硬盘上的交换区（Swap）去，硬盘的速度比内存慢好几个数量级，一旦Redis的数据被换到硬盘上,读取速度就会断崖式下跌。

   • 优化思路：用 info memory 命令查看Redis的内存使用情况，确保used_memory远小于可用的物理内存，如果内存快满了，要么给服务器加内存，要么清理掉一些不重要的数据,或者对数据设置过期时间。

2. 持久化操作带来的磁盘I/O压力（来源：Redis持久化机制） 为了防止数据丢失，我们通常会开启RDB（快照）或AOF（日志）持久化功能，RDB在生成快照时，AOF在重写时，都会占用大量磁盘I/O资源，如果磁盘本身性能不好（比如用普通机械硬盘）,这个过程中就可能影响到Redis处理正常读写的速度。

   • 优化思路：使用性能更好的SSD固态硬盘，可以调整持久化策略，比如将RDB快照的生成放在业务低峰期，或者评估AOF的同步频率（appendfsync参数），从“每次写入都同步”调整为“每秒同步一次”,在性能和数据安全之间取得平衡。

3. 连接数过多或网络问题（来源：网络编程常见问题） 客户端连接数过多，Redis需要花费大量时间在管理连接和上下文切换上，网络本身的延迟和带宽也可能成为瓶颈，尤其是在Redis服务器和应用程序部署在不同机房或不同机器上,网络状况不理想的时候。

   • 优化思路：使用连接池来复用连接，避免频繁创建和销毁连接的开销，检查网络延迟，可以使用 redis-cli --latency 命令测试一下,确保Redis服务器和应用服务器在同一个高速内网中。

也是最高级的：从设计上找优化空间

1. 优化数据结构和序列化方式（来源：软件开发最佳实践） 同样一份数据，用不同的数据结构存储，效率和空间占用可能天差地别，比如存储用户信息，用多个String类型的键（user:123:name, user:123:age）就不如用一个Hash（user:123）更高效，因为一次网络往返就能取回所有字段，选择高效的序列化工具（如Protocol Buffers, MessagePack）也能减少数据体积,加快传输速度。

2. 使用惰性删除（来源：Redis 4.0新特性） 在Redis 4.0之前，当你给一个键设置了过期时间，Redis会在键到期时立即删除它，如果同一时间有大量键过期，这个删除操作可能会引起延迟波动，从4.0版本开始，Redis引入了惰性删除和异步线程删除相结合的方式,大大减少了因删除Key导致的延迟毛刺。

解决Redis读取慢的问题，就像一个老中医看病，讲究“望闻问切”，先从最简单的使用习惯查起，再到服务器环境和配置，最后回归到系统架构设计本身，耐心排查，总能找到那个拖慢速度的“罪魁祸首”。