# Redis日常使用与性能排查指南

Posted on 2025-10-04 01:53 吾以观复阅读(5) 评论(0) 收藏举报

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Redis日常使用与性能排查指南

草稿内容

常用命令：

info指令 9大块
slowlog慢日志命令

使用规范

key可读性命名
value的大小控制
- 对于较大的数据，考虑压缩后存入
使用scan代替 keys *

SDK使用规范：

使用长连接和连接池
- 几乎所有主流的 Redis 客户端库（如 Java 的 Jedis/Lettuce、Python 的 redis-py、Go 的 go-redis）都内置了连接池的实现。
- 连接池本身是线程安全的，应该在整个应用程序的生命周期内被视为一个单例或全局共享资源。

运维规范：

生存密码保护机制，可读开放给开发
配置基线告警：节点CPU，内存，带宽等

largekey问题应对

监控命令：redis-cli — bigkeys
临时处理：删除无用数据unlink命令/拆分大 key
业务分析，考虑优化或设计新方案

hotkey问题应对

应用层加缓存分担压力 —— 客户端缓存
Redis 集群节点扩展，负载均衡 —— redis部署方案的升级，使用集群
热key探测解决方案： https://gitee.com/jd-platform-opensource/hotkey

核心命令与监控

INFO指令详解

Redis INFO命令提供9大核心信息块：

Server: 服务器信息（版本、运行时间、配置端口等）
Clients: 客户端连接信息（连接数、阻塞连接数等）
Memory: 内存使用详情（已用内存、峰值内存、内存碎片率等）
Persistence: 持久化状态（RDB/AOF状态、最后保存时间等）
Stats: 统计信息（命令总数、连接总数、拒绝连接数等）
Replication: 复制信息（角色、从节点数量、复制延迟等）
CPU: CPU使用情况（系统CPU、用户CPU等）
Cluster: 集群信息（节点状态、槽位分配等）
Keyspace: 数据库键空间统计

慢查询日志分析

# 设置慢查询阈值（微秒）
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 10000

# 查看慢查询日志
SLOWLOG GET 10

# 获取慢查询日志长度
SLOWLOG LEN

⚡ 性能优化最佳实践

Key命名规范

业务前缀: user:profile:12345
环境标识: prod:cache:user:12345
版本控制: v1:user:profile:12345
时间维度: daily:stats:20241201

Value大小控制策略

压缩阈值: 超过1KB的数据考虑压缩
序列化优化: 使用高效的序列化格式（如MessagePack、Protocol Buffers）
分片存储: 大对象拆分为多个key存储

扫描优化

# 避免使用KEYS *，使用SCAN替代
SCAN 0 MATCH user:* COUNT 100

# 批量删除匹配的key
SCAN 0 MATCH temp:* COUNT 100 | xargs redis-cli DEL

客户端连接优化

连接池配置要点

// Jedis连接池配置示例
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(100);           // 最大连接数
config.setMaxIdle(20);             // 最大空闲连接数
config.setMinIdle(5);              // 最小空闲连接数
config.setMaxWaitMillis(3000);     // 最大等待时间
config.setTestOnBorrow(true);      // 借用连接时测试
config.setTestOnReturn(true);      // 归还连接时测试

连接安全策略

密码保护: 启用AUTH认证
网络隔离: 使用VPC或防火墙限制访问
SSL/TLS: 生产环境启用加密传输

运维监控与告警

关键指标监控

内存使用率: 超过80%触发告警
连接数: 接近最大连接数时告警
命令延迟: P99延迟超过10ms告警
错误率: 命令错误率超过1%告警

告警配置示例

# Prometheus告警规则
groups:
- name: redis_alerts
  rules:
  - alert: RedisMemoryHigh
    expr: redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes > 0.8
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Redis内存使用率过高"

问题排查与解决

Large Key问题处理

# 1. 识别大key
redis-cli --bigkeys -i 0.1

# 2. 分析key大小分布
redis-cli --bigkeys -i 0.1 -d 1

# 3. 批量删除大key
redis-cli --scan --pattern "large_key:*" | xargs redis-cli UNLINK

解决策略:

数据压缩: 使用LZ4、Snappy等算法压缩
分片存储: 将大对象拆分为多个小key
异步删除: 使用UNLINK替代DEL，避免阻塞

Hot Key问题处理

识别方法:

# 使用MONITOR命令观察热点key
MONITOR | grep "GET\|SET"

# 分析key访问频率
redis-cli --hotkeys

解决方案:

本地缓存: 应用层增加本地缓存
读写分离: 主从复制分担读压力
集群扩展: 使用Redis Cluster分散热点
智能路由: 基于访问频率动态路由

性能调优参数

# 内存策略优化
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru

# 网络缓冲区优化
CONFIG SET tcp-keepalive 300
CONFIG SET tcp-backlog 511

# 持久化优化
CONFIG SET save "900 1 300 10 60 10000"

最佳实践总结

✅ 必须遵循的原则

始终设置key过期时间
使用连接池管理连接
避免在生产环境使用KEYS命令
定期监控内存和连接数
启用慢查询日志分析

❌ 常见陷阱

忘记设置过期时间导致内存泄漏
连接池配置不当导致连接耗尽
使用阻塞命令影响性能
忽略慢查询日志
没有监控和告警机制

进阶优化方向

使用Redis Modules扩展功能
实施读写分离架构
配置Redis Sentinel高可用
使用Redis Streams处理消息队列
实施Redis Cluster分布式部署

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