什么情况下可能会导致 Redis 阻塞？

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Redis 阻塞通常由内部和外部两类原因引发，以下是具体场景分析：

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一、内部原因

1. CPU 负载过高

   • 复杂命令执行（如 KEYS *、FLUSHALL）占用大量 CPU 资源
   • 大数据量聚合操作（如 SINTER 计算超大集合交集）
   • 单线程模型下，一个耗时操作会阻塞后续所有请求

   graph TDA[客户端请求] --> B{是否耗时命令？}B -- 是 --> C[阻塞主线程]B -- 否 --> D[正常处理]
   

2. 持久化资源竞争

   • RDB 生成：bgsave 时 fork 子进程，若数据量过大（如 20GB+），fork 操作可能阻塞主线程数百毫秒
   • AOF 重写：与 RDB 类似，fork 期间会暂停服务
   • AOF 同步策略：appendfsync always 模式频繁触发磁盘写入

3. API 使用不当

   • 滥用阻塞命令（如 BLPOP 超时设置过长）
   • 未控制大 Key 操作（如 10MB 的 String 类型频繁读写）
   • Lua 脚本执行超时（默认 5 秒限制）

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二、外部原因

1. 服务器资源瓶颈

   • CPU 竞争：宿主机其他进程（如日志采集）抢占 CPU
   • 内存不足：触发 Swap 导致响应延迟飙升
   • 网络问题：
     • 网卡带宽打满（如大量 MGET 操作）
     • TCP 重传率过高（网络丢包）

2. 操作系统限制

   • THP 大页内存：Linux 透明大页导致 fork 延迟增加
   • 文件描述符耗尽：连接数超过 ulimit 限制
   • NUMA 架构：内存分配跨 Node 访问引发延迟

3. 客户端问题

   • 慢查询未拆分（如百万级 HGETALL）
   • 连接池配置不合理（如最大连接数不足）
   • 客户端缓冲区溢出（大量 PUB/SUB 消息积压）

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关键阻塞场景对比

类型	典型场景	影响时长	解决方案
CPU 阻塞	SORT 10GB 列表	秒级	拆分数据或改用 SCAN
持久化	fork 50GB 数据集	100ms~2s	关闭 THP，控制数据集
网络阻塞	千兆网卡传输 5GB 数据	毫秒~秒级	压缩数据或分片操作
内存压力	触发 Swap	持续恶化	增加内存或限制 maxmemory

💡 经验提示：可通过 SLOWLOG 命令捕获阻塞操作，结合 redis-cli --latency 实时监控响应延迟。