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前言

如果Redis 没有执行大量的慢查询,同时也没有删除大量的过期的keys，那么我们该怎么办呢？那么我们是不是就应该关注影响性能的其他机制了，也就是文件系统和操作系统了。

Redis 会把数据持久化到磁盘，这个过程依赖文件系统来完成，文件系统把数据写回磁盘的机制，会直接影响到Redis 持久化效率。而且，在持久化的过程中，Redis 也还在接收其他请求，持久化的效率高低又会影响到Redis 处理请求的性能。

Redis 是内存数据库，内存操作非常频繁，所以，操作系统的内存机制会直接影响到Redis 的处理效率。比如说，如果Redis 的内存不够用了，操作系统会启动swap 机制，这就拖慢了Redis。

下面我将从这两个方面讲解：

Redis 持久化优化

首先我们要明白文件系统有两种系统调度，是write 和 fsync 。这两种有什么区别：

write: 只要把日志记录写到内核缓冲区，就可以返回了，并不需要等待日志实际写回到磁盘

fsync: 需要把日志记录写回到磁盘后才能返回，时间较长。

在日志文件里，关于aof 的配置项，appendfsync 有 no，everysec，always。no 就是文件系统的write 调度，文件系统周期性把日志写回磁盘。剩下的都是fsync 将日志写回磁盘，everysec、always 不同的是 everysec 是由后台子线程完成fsync的操作，always 使用主线程去操作

aof 日志，避免日志文件增大，会进行aof 重写，缩小aof 日志文件，aof 重写是子线程异步执行的。

如果aof 重写压力大，会对磁盘进行大量IO操作，fsync 需要等到数据落盘才能返回，就会导致fsync 被阻塞。fsnyc 可能由子线程完成，但是主线程会监控fsync 的执行速度。如果上一次fsync 还没有写完，被主线程监控发现了，主线程就会阻塞，redis 会变慢了。

对于这个点的优化，要根据业务考虑，如果只是当缓冲用，数据丢了，可以从数据库获取，那么 appendfsync 可以设置no, everysec

还有一个配置 no-appendfsync-on-rewrite yes 默认是no 如果 yes 就是表示aof 重写，不进行fsync 操作，也就是说Redis 实例把写命令写到内存后，不调用后台线程进行 fsync 操作，就可以直接返回了。当然，如果此时实例发生宕机，就会导致数据丢失。‘

以上根据业务配置，我们也可以升级硬件，比如采用高速的固态硬盘作为aof 日志的写入设备。

操作系统的swap

什么是操作系统的swap？

内存 swap 是操作系统里将内存数据在内存和磁盘间来回换入和换出的机制，涉及到磁盘的读写，所以，一旦触发 swap，无论是被换入数据的进程，还是被换出数据的进程，其性能都会受到慢速磁盘读写的影响。

Redis 高性能的原因就是数据直接写在内存里，如果给Redis 的内存不足，并且操作系统开启了swap。就会把一部分数据写到磁盘，导致Redis性能下降，数据的读写都是在主线程完成的，此时主线程读写磁盘，增加Redis 的响应时间。

这种情况一般是这样产生的：

1. Redis 实例使用了大量的内存，导致物理内存不足

2. Redis 实例和其他进行运行一台机器，其他进行大量文件读写。文件读写本身消耗内存，这会导致分配给 Redis 实例的内存量变少，进而触发 Redis 发生 swap

这种情况，增加内存或者用机器，redis 实例服务器没有其他的外部进程，除了系统内部的进程。

操作系统本身会在后台记录每个进程的 swap 使用情况，可以用下列命令查看进程的swap使用情况：

1. ./redis-cli info | grep process_id 查看redis 进程id

2. cd /proc/5332. 进入 Redis 所在机器的 /proc 目录下的该进程目录中：

3. cat smaps | egrep '^(Swap|Size)' 查看该 Redis 进程的使用情况:

   $cat smaps | egrep '^(Swap|Size)'
   Size: 54 kB
   Swap: 0 kB
   Size: 10 kB
   Swap: 10 kB
   Size: 4 kB
   Swap: 0 kB
   Size: 462044 kB
   Swap: 462008 kB

   上面解释如下：

   每一行 Size 表示的是 Redis 实例所用的一块内存大小，而 Size 下方的 Swap 和它相对应，表示这块 Size 大小的内存区域有多少已经被换出到磁盘上了。如果这两个值相等，就表示这块内存区域已经完全被换出到磁盘了。

   发现 Swap ，就需要增加机器内存。如果是集群，需要增加集群实例。

大内存页的优化

Linux 内核从 2.6.38 开始支持内存大页机制，该机制支持 2MB 大小的内存页分配，而常规的内存页分配是按 4KB 的粒度来执行的。

很多人认为大内存页可以避免内存的分配次数。确实是这样的，但是redis 有个cow 机制，数据修改后，会申请一块新的内存，并对数据拷贝，如果内存大的话需要拷贝大的内存。你可以看到，当客户端请求修改或新写入数据较多时，内存大页机制将导致大量的拷贝，这就会影响 Redis 正常的访存操作，最终导致性能变慢。

那么我们应该关闭内存大页机制

cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

如果是always 就是启动了，never 就是没有启动，可以用下面去修改

echo never /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

好了，写到这里已经很多了，这个需要不断总结，需要对redis 进行监控：

监控大量的key 是否集中过期：

./redis-cli info | grep expired_keys 数据很大报警

监控因为超过最大内存，被淘汰的keys

./redis-cli info | grep evicted_keys

解决方案，改变淘汰策略，随机比较快，还有集群扩容，分担压力

./redis-cli info | grep latest_fork_usec 监控这个值，有可能RDB和AOF 重写期间，实例占用内存大，fork拷贝内存页表越久

解决方案：实例小，部署在物理机器上，情况关闭aof，合理配置repl-backlog和slave client-output-buffer-limit，避免主从全量同步

bigkeys 的监控

redis-cli -h $host -p $port --bigkeys 扫描bigkeys

解决方案，bigkeys 分片存储，Redis 4.0+可开启lazy-free机制 可以异步删除