Redis CPU以及带宽瓶颈分析

🧠 一、首先要明确：Redis CPU 高的真正来源是什么

Redis 的性能瓶颈主要分三类：

类型	表现	是否能靠“增加流量/带宽”解决
🧮 CPU 计算瓶颈	Redis 单线程被打满（尤其在 5.0 版本）	❌ 不能靠流量提升解决
🌐 网络 I/O 瓶颈	instantaneous_output_kbps、input_kbps 很高，带宽饱和	✅ 可通过升级流量上限解决
🧱 内存或慢命令阻塞	有慢查询、阻塞命令（如 SORT, ZRANGE 大区间）	❌ 与流量无关，要优化命令结构

📊 二、根据你上面的 INFO 数据，我们来看实际情况

指标	值	说明
instantaneous_output_kbps	124,500.94 kbps ≈ 121 MB/s	极高输出速率（主要是 Pub/Sub 消息推送）
instantaneous_ops_per_sec	71,028	Redis 正在处理极高 QPS
used_cpu_user / uptime_in_seconds	≈0.78核 平均	说明 Redis 一直在重度使用 CPU
Redis 版本	5.0（单线程）	CPU 无法并行利用多核

👉 所以此时的“CPU 高”主要由两部分造成：

单线程瓶颈（Redis 5.0 特性限制）
Pub/Sub 消息推送量太大

⚙️ 三、分析“增加流量”带来的影响

阿里云 Redis 升级规格时，会提升以下资源：

CPU 核数（一般内存升级会带来 CPU 升级 ✅）
网络带宽上限
最大连接数
IO 吞吐能力

情况	结果
如果你的 瓶颈是网络带宽满（output kbps 很高）	✅ 升级后会显著缓解（推送更快、延迟下降）
如果你的 瓶颈是 CPU 满（单线程被打爆）	⚠️ 升级可能略有改善（因单核变强 or 多核可分片），但不会根本解决
如果你的 业务是 Pub/Sub 大量推送	🚫 仅增加流量不能解决“CPU单线程推送”问题

🔧 四、建议的优化路径（从短期到长期）

✅ 短期方案（立刻有效）

升级实例规格（流量+CPU核数）

如果现在是 2 核 4GB，可升到 4 核 8GB 或更高；
CPU 核心多一点，阿里云 Redis 内部线程（I/O、持久化）也会分担。

监控 Pub/Sub 连接数

你当前 pubsub_clients=987，占比约 51%，极高；

检查是否存在空闲订阅连接（前面提到的 idle 长连接）；

建议设置 timeout 清理长时间无活动连接。

⚙️ 中期方案

迁移到 Redis 6+ 或 7+

新版本支持多线程 I/O，能利用多核 CPU；
在高 QPS / 大量推送场景下性能可提升 2~3 倍；

可设置：

io-threads-do-reads yes
io-threads 4

拆分 Pub/Sub 与 KV 业务

Pub/Sub 推送非常消耗 CPU；

建议将消息通道迁移到独立实例（或换成 MQ / Kafka）；

主 Redis 专注缓存业务。

🧱 长期方案（架构级）

如果你是云 Redis 单实例：

→ 升级为 阿里云 Redis 分片集群；
每个分片独立线程运行，可水平扩展 CPU。

若应用端允许：

使用 Pipeline / Batch 减少命令次数；
减少频繁小 key 的操作；

监控慢查询（slowlog get）。

🧮 五、简单判断你当前是否网络瓶颈（方法）

可以用 redis-cli 或 CloudMonitor 看指标：

instantaneous_output_kbps / 实例带宽上限

例如你现在：

124,500 kbps ≈ 121 MB/s

如果实例是 100MB/s 带宽规格，已经打满了；
则 CPU 高 + 延迟高 很可能是 网络阻塞 引起的；

👉 升级规格（流量）会明显改善。

✅ 总结建议

场景	是否建议升级“流量”
监控显示 output 带宽接近上限	✅ 强烈建议升级
CPU 单核打满（>90%） 且 Redis 5.0	⚠️ 升级流量帮助有限，建议升级版本
Pub/Sub 消息非常多	🚫 不建议仅靠流量解决，应优化架构
内存充裕但响应变慢	✅ 升级 CPU/流量均有助益