浅谈Redis阻塞的9种情况_Redis

前两天去美团面试的陈同学回来了，看他满脸泄气的样子，准是没拿到 Offer。

听了他面试的经过，真替他感到惋惜。究其原因，是被一道面试题拦住了去路：看你简历上写着精通 Redis，请你总结一下 Redis 中存在的阻塞问题吧。

正好阿Q这几天正在研究 Redis，就顺便在这儿给大家做个总结。

命令阻塞

使用不当的命令造成客户端阻塞：

这些命令时间复杂度是O(n)，有时候也会全表扫描，随着n的增大耗时也会越大从而导致客户端阻塞。

大家都知道 Redis 在进行 RDB 快照的时候，会调用系统函数 fork() ，创建一个子线程来完成临时文件的写入，而触发条件正是配置文件中的 save 配置。

当达到我们的配置时，就会触发 bgsave 命令创建快照，这种方式是不会阻塞主线程的，而手动执行 save 命令会在主线程中执行，阻塞主线程。

当 Redis 直接记录 AOF 日志时，如果有大量的写操作，并且配置为同步持久化

				?

									appendfsync always

即每次发生数据变更会被立即记录到磁盘，因为写磁盘比较耗时，性能较差，所以有时会阻塞主线程。

fork 出一条子线程来将文件重写，在执行 BGREWRITEAOF 命令时，Redis 服务器会维护一个 AOF 重写缓冲区，该缓冲区会在子线程创建新 AOF 文件期间，记录服务器执行的所有写命令。
当子线程完成创建新 AOF 文件的工作之后，服务器会将重写缓冲区中的所有内容追加到新 AOF 文件的末尾，使得新的 AOF 文件保存的数据库状态与现有的数据库状态一致。
最后，服务器用新的 AOF 文件替换旧的 AOF 文件，以此来完成 AOF 文件重写操作。

阻塞就是出现在第2步的过程中，将缓冲区中新数据写到新文件的过程中会产生阻塞。

AOF 的日志记录不像关系型数据库那样在执行命令之前记录日志（方便故障恢复），而是采用先执行命令后记录日志的方式。

原因就是 AOF 记录日志是不会对命令进行语法检查的，这样就能减少额外的检查开销，不会对当前命令的执行产生阻塞，但可能会给下一个操作带来阻塞风险。

这是因为 AOF 日志也是在主线程中执行的，如果在把日志文件写入磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进而导致后续的操作也无法执行了。

大 key 并不是指 key 的值很大，而是 key 对应的 value 很大。

大 key 造成的阻塞问题如下：

客户端超时阻塞：由于 Redis 执行命令是单线程处理，然后在操作大 key 时会比较耗时，那么就会阻塞 Redis，从客户端这一视角看，就是很久很久都没有响应。
引发网络阻塞：每次获取大 key 产生的网络流量较大，如果一个 key 的大小是 1 MB，每秒访问量为 1000，那么每秒会产生 1000MB 的流量，这对于普通千兆网卡的服务器来说是灾难性的。
阻塞工作线程：如果使用 del 删除大 key 时，会阻塞工作线程，这样就没办法处理后续的命令。

当我们在使用 Redis 自带的 --bigkeys 参数查找大 key 时，最好选择在从节点上执行该命令，因为主节点上执行时，会阻塞主节点。

我们还可以使用 SCAN 命令来查找大 key；
通过分析 RDB 文件来找出 big key，这种方案的前提是 Redis 采用的是 RDB 持久化。网上有现成的工具：
- redis-rdb-tools：Python 语言写的用来分析 Redis 的 RDB 快照文件用的工具
- rdb_bigkeys：Go 语言写的用来分析 Redis 的 RDB 快照文件用的工具，性能更好。