Redis阻塞

最新推荐文章于 2025-03-22 13:33:44 发布
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文章标签： 网络 数据结构 redis java 缓存
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本文探讨了Redis性能下降的内在和外在原因，包括API使用不当、CPU饱和、持久化阻塞等问题，并提供了相应的解决策略。如优化查询、水平扩展、调整内存管理和网络配置等，旨在提升Redis服务的稳定性和效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

可能存在问题

  1. 内在原因：API或数据结构使用不合理、CPU饱和、持久化阻塞等
  2. 外在原因：CPU竞争、内存交换、网络问题等

问题处理：

  1. API或数据结构使用不合理，可能存在慢查询或者大对象：
    • 发现慢查询 slowlog get {n} : 降低低算法度命令、拆分大对象
    • 发现大对象 --bigkeys
  2. CPU饱和，Redis并发量过多导致把CPU使用率跑到100%
    • OPS压力过大时需要通过水平扩展分摊OPS压力
    • OPS不大时可能是因为使用了高算法度命令或过度内存优化，利用info commandstats分析不合理开销的命令
  3. 持久化阻塞，可能为fork阻塞、AOF刷盘阻塞或HugePage写阻塞
  4. CPU竞争
    • Redis为典型的CPU密集型应用，不应与其他CPU密集型服务部署在一起
    • Redis绑定CPU减少上下文切换，提高性能，但持久化时子进程会与父进程同时使用同一CPU且占用CPU达90%以上，导致父子进程CPU激烈竞争
  5. 内存交换，Redis使用的内存被交换到硬盘导致性能大为下降
    • 保证机器内存充足、确保Redis的maxmemory、降低swap优先级
  6. 网络问题，连接拒绝、网络延时、网卡软中断。
都比尼奥
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Redis中的潜在阻塞点及其解决方案
我是一名热爱编程和分享知识的技术作者，在金融和教育领域有多年的研发管理经验，感谢您访问我的博客，一定会为您带来不一样的收货！
08-07 1038
Redis 作为高性能的键值对存储系统，在实际项目中得到了广泛的应用。但是在使用中我们必须重视有可能影响 Redis 性能的各种因素，本篇文章就带你了解可能会引起 Redis 阻塞的各种因素及解决方案。
我的开源：redis阻塞队列执行器
陈海龙的格物之路
06-15 533
redis阻塞队列执行器，让redis阻塞队列的使用更简洁。
redis（7）：redis阻塞
hq091117的博客
10-23 782
1，发现阻塞 当redis发生阻塞时，最先知道的是线上服务器，比如Jedis会抛出JedisConnectionException异常， 常见的做法是在应用方加入异常统计并通过邮件/短信/微信报警，以便及时发现通知问题，或者借助其他监控系统用于监控redis。 监控系统所监控的关键指标有很多，如命令耗时、慢查询、持久化阻塞、连接拒绝、CPU/内存/网络/磁盘使用过载等。 2，内在原因 一...
Redis读书笔记（六）Redis阻塞
12-27 396
Redis的所有读写操作都是在一条主线程中完成的。这条线程就可以说是Redis的生命线。 当Redis阻塞时，Jedis客户端可能会抛出JedisConnectionException异常。常见的做法是加入异常统计并通过邮件/短信/微信报警。 阻塞首先应该从Redis自身原因开始排查。 API或数据结构使用不合理。 CPU饱和的问题。 持久化相关的阻塞。 1）API或数据使用不合理 比如包含上万个...
Redis常见阻塞原因总结
宋发元
03-22 890
1. 慢查询阻塞原因执行耗时较长的命令，如keys *hgetallsmembersflushall。查询的数据量过大，导致单个命令执行时间过长。CPU 资源占用过高，影响 Redis 的响应速度。优化方案使用SCAN替代KEYS，避免一次性扫描整个数据库。使用HSCANSSCANZSCAN代替HGETALLSMEMBERS等大数据操作。优化数据结构，减少大 Key 的使用，改用分片存储。开启慢查询日志参数），排查耗时操作并优化。2. 持久化（RDB/AOF）阻塞原因RDB 触发。
Redis中的阻塞点
zzf1233的博客
04-28 1175
Redis中的阻塞点Redis作为一个高性能的缓存中间件，在进行网络IO以及键值对读写时仅仅使用的单线程，如果产生阻塞将无法正常响应客户端，所以我们需要了解Redis中到底存在哪些阻塞操作，我们可以按照Redis的关联对象分为如下四种大类。客户端：键值对的增删改查、网络IO、数据库级别的操作（FLUSHALL、FLUSHDB）。磁盘：持久化操作RDB快照、AOF追加日志、AOF日志重写。主从节点：主从同步。切片集群：向其它实例同步哈希槽信息、数据迁移（负载均衡有热点数据访问量过大，需要重新分配哈希槽）。客户
Redis-阻塞分析
chenbin1991smile的博客
01-06 363
Redis是典型的单线程架构， 所有的读写操作都是在一条主线程中完成的。当Redis用于高并发场景时， 这条线程就变成了它的生命线。 如果出现 阻塞， 哪怕是很短时间， 对于我们的应用来说都是噩梦。 ·内在原因包括： 不合理地使用API或数据结构、 CPU饱和、 持久化阻塞等。 ·外在原因包括： CPU竞争、 内存交换、 网络问题等。 1 发现阻塞 当Redis阻塞时， 线上应用服务应该最先感知到， 这时应用方会收到大量Redis超时异常，， 比如Jedis客户端会抛出JedisConnectionEx
Redis 的噩梦：阻塞
ZHANGYONGHAO604的博客
01-20 342
111
Redis阻塞的9种情况浅谈
hdxx2022的博客
08-08 533
本文主要介绍了浅谈Redis阻塞的9种情况，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧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。
8、Redis阻塞
HealerJean梦想博客
04-19 980
前言通过前面那么多我们这里应该很明确知道Rdis单线程结构，在高并发的时候，如果出现阻塞，哪怕是很短时间，都将会是异常噩梦1、发现阻塞当Redis阻塞发生的时候，线上应用服务应该最先感知到，这个是，应用房，会收到大量的Redis超时异常，常见的作坊是通过邮件，短信预警。借助于日志系统可以查看异常信息。以及借助Redis监控系统发现阻塞问题2、内在原因上面是定位到Redis异常节点后，首先应该排除是不
Redis(五) Redis锁
m0_59178355的博客
04-28 1453
Redis作为一种高性能的键值存储数据库，提供了丰富的原子操作和数据结构，可以用来实现各种类型的锁机制。在分布式系统中，常见的锁包括非阻塞锁、阻塞锁和Red锁。下面对这三种锁进行。
第7章 Redis的噩梦：阻塞
weixin_44231698的博客
06-28 572
Redis是典型的单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的。当Redis用于高并发场景时，如果出现阻塞，哪怕是很短时间，对于我们的应用来说都是噩梦。内在原因包括：不合理地使用API或数据结构、CPU饱和、持久化阻塞等。外在原因包括：CPU竞争、内存交换、网络问题等。
redis线程阻塞原因排插_Redis阻塞原因详解
weixin_32508109的博客
12-24 397
发现阻塞线上应用服务最先感知到，可在应用方加入异常统计并通过邮件、短信、微信报警。借助日志系统，统计异常和触发报警逻辑借助Redis监控系统发现阻塞问题，触发报警。推荐CacheCloud系统。内在原因API或数据结构使用不合理对于高并发场景，避免在大对象上执行算法复杂度超过O(n)O(n)的命令。发现慢查询：slowlog get {n}发现大对象：redis-cli -h{ip} -p{por...
redis--堵塞
zhang09090606的博客
04-25 2516
一、简介 众所周知Redis是典型的单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的。当Redis用于高并发场景时，这条线程就变成了它的生命线。如果出现阻塞，哪怕是很短时间，对于我们的应用来说都是噩梦 ...
Redis入门完整教程：Redis的噩梦：阻塞
Lee达森的博客
07-06 302
Redis是典型的单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成 的。当Redis用于高并发场景时，这条线程就变成了它的生命线。如果出现 阻塞，哪怕是很短时间，对于我们的应用来说都是噩梦。导致阻塞问题的场 景大致分为内在原因和外在原因： ·内在原因包括：不合理地使用API或数据结构、CPU饱和、持久化阻塞 等。 ·外在原因包括：CPU竞争、内存交换、网络问题等。 本章我们聚焦于Redis阻塞问题，通过学习本章可掌握快速定位和解决 Redis阻塞的思路和技巧。 7.1　发现阻塞 当Redis阻塞时，线上应
揭秘Redis阻塞现象：全面解析原因与应对策略
知行同学
03-31 899
理解Redis可能遭遇的阻塞场景，掌握有效的预防与应对措施，是确保应用顺畅运行、提升系统稳定性的关键。深入理解阻塞原因，实施针对性的预防与优化措施，是保障Redis服务高效稳定的关键。优化网络架构，确保网络带宽充足，使用高效客户端库，避免网络层成为性能瓶颈。不恰当的API调用（如大量慢查询、未优化的批量操作）或不合适的数据结构选择，可能导致Redis内部操作复杂度过高，引发阻塞。实施全面的Redis性能监控，包括CPU、内存、网络、磁盘IO等关键指标，设置合理的阈值报警，及时发现潜在阻塞风险。
Redis实例有哪些阻塞点--快速排查Redis阻塞问题
ggh0314的博客
05-19 463
和客户端交互时的阻塞点 网络 IO 有时候会比较慢，但是 Redis 使用了 IO 多路复用机制，避免了主线程一直处在等待网络连接或请求到来的状态，所以，网络 IO 不是导致 Redis 阻塞的因素。 键值对的增删改查操作是 Redis 和客户端交互的主要部分，也是 Redis 主线程执行的主要任务。所以，复杂度高的增删改查操作肯定会阻塞 Redis。这里有一个最基本的标准，就是看操作的复杂度是否为 O(N)。 Redis 中涉及集合的操作复杂度通常为 O(N)，我们要在使用时重视起来。例如集合元素全量查询
redis之单线程的redis都有哪些阻塞点
wang0907的博客
11-14 905
我们知道在Redis6.0之前Redis处理网络IO，数据读写都是使用一些线程来执行，我们将这个线程也叫做是主线程，那么，当某些操作阻塞了主线程时，就会影响redis对外提供正常的数据读取服务，本文就一起来看下都可能有哪些操作会阻塞主线程，即看下阻塞点都有哪些，这样我们才能更好的使用Redis，避免出现性能问题。接下来我们就一起来看下吧！1：bigkey删除2：清空库操作3：全量查询和聚合操作4：AOF日志的同步写入5：加载RBD文件1：bigkey删除。
Redis 阻塞之外在因素
小楼一夜听春雨，深巷明朝卖杏花
05-24 184
排查Redis自身原因引起的阻塞原因之后， 如果还没有定位问题， 需要排查是否由外部原因引起。 围绕以下三个方面进行排查： ·CPU竞争 ·内存交换 ·网络问题 CPU竞争 CPU竞争问题如下： ·进程竞争： Redis是典型的CPU密集型应用， 不建议和其他多核CPU密集型服务部署在一起。 当其他进程过度消耗CPU时， 将严重影响Redis吞吐量。 可以通过top、 sar等命令定位到CPU消耗的时间点和具体进程， 这个问题比较容易发现， 需要调整服务之间部署结构。 ·绑定CPU： 部署Redis.
redis阻塞
最新发布
04-01
<think>嗯，用户让我介绍一下Redis阻塞。首先，我得确定他们可能指的是Redis中的阻塞操作或者阻塞问题。可能他们在使用Redis时遇到了延迟或者性能问题，想知道原因。需要分清楚是正常的阻塞操作，比如BLPOP、BRPOP这类命令，还是由于某些问题导致的意外阻塞，比如慢查询、大key、持久化阻塞等。 用户可能是开发者或者运维人员，遇到了Redis响应变慢的情况，想了解可能的原因和解决办法。需要从不同的角度来分析，包括客户端操作、服务器端的问题、持久化机制、主从复制等。要确保覆盖常见的阻塞场景，并给出具体的例子和解决方法。 要结构清晰，分点说明，每个阻塞原因需要解释清楚原因和解决办法。比如，慢查询导致的阻塞，可以建议使用slowlog命令来查找和处理。大key的问题，可以建议拆分或者使用异步删除。持久化导致的阻塞，可能需要调整持久化策略或者升级硬件。 另外，需要注意使用中文，并且数学表达式要用$...$格式，虽然这个问题可能不太涉及数学公式，但如果有涉及性能计算的地方，比如时间复杂度，可能需要用到。比如，O(N)的复杂度在操作大key时可能导致阻塞，这时候可以提到时间复杂度的影响。 还要检查是否有遗漏的常见阻塞原因，比如内存不足导致的交换，网络问题，或者客户端连接数过多等。每个点都要简明扼要，让用户能够逐步理解和排查问题。 最后，可能需要总结一下解决阻塞问题的步骤，比如监控Redis性能，分析日志，优化命令，调整配置等。确保用户有一个清晰的解决路径。</think>Redis阻塞是指客户端请求在Redis服务器中无法及时得到响应的现象。以下是常见的阻塞原因及解决方法，按优先级排列： 1. **慢查询阻塞** - 原因：执行时间复杂度为$O(N)$的命令（如`KEYS *`、全量`HGETALL`）操作大Key - 解决方案： - 使用`SLOWLOG get`分析慢查询日志 - 用`SCAN`代替`KEYS`，分批获取数据 - 对大Key进行拆分（如Hash拆分为多个小Hash） 2. **持久化阻塞** - **RDB阻塞**： ```bash fork()操作耗时 = 内存数据量 / fork速度（如10GB/200MB/ms≈50ms） ``` 使用`info stats`查看`latest_fork_usec`指标 - **AOF阻塞**： - `appendfsync always`模式会导致每次写操作都刷盘 - 建议生产环境使用`appendfsync everysec` 3. **内存交换(Swap)阻塞** - 当物理内存不足时，Redis数据会被换出到磁盘 - 检测方法： ```bash redis-cli info | grep process_id # 获取PID cat /proc/[PID]/smaps | grep Swap ``` - 解决方案：增加内存或设置`vm.overcommit_memory=1` 4. **网络I/O阻塞** - 现象：`redis-cli --latency`检测延迟突增 - 常见原因： - 单线程处理突发大流量 - 千兆网卡带宽打满（理论峰值12MB/s） - 解决方案：使用集群分片或升级万兆网卡 5. **主从同步阻塞** - 全量同步时主库执行`bgsave`+传输RDB文件 - 优化方法： - 设置`repl-backlog-size`增大复制积压缓冲区 - 适当调大`client-output-buffer-limit slave` 6. **Lua脚本阻塞** - Redis单线程执行Lua脚本时，会阻塞其他命令 - 必须保证脚本时间复杂度为$O(1)$或$O(logN)$ - 使用`SCRIPT KILL`可终止非写操作的脚本 **问题排查步骤**： 1. 使用`redis-cli --latency`检测基线延迟 2. 通过`top`查看CPU和内存使用情况 3. 执行`info commandstats`分析命令耗时分布 4. 使用`redis-cli monitor > commands.log`记录实时命令（慎用） 5. 检查`/var/log/redis/redis-server.log`中的警告信息 **最佳实践**： - 生产环境禁用`KEYS`、`FLUSHALL`等危险命令 - 设置`timeout 30`自动关闭空闲连接 - 使用连接池控制最大连接数 - 对大于10KB的值进行压缩处理 - 监控内存碎片率（`mem_fragmentation_ratio > 1.5`时需重启）
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