当前位置：首页 > wzjs >正文

长沙法律咨询网站设计开发泉州seo排名扣费

wzjs 2025/8/6 3:05:27

长沙法律咨询网站设计开发,泉州seo排名扣费,网站排名哪家好,自已建网站卖东西要多少钱1 慢查询的原因 1.1 非命令数据相关原因 1.1.1 网络延迟客户端与 Redis 服务器之间的网络延迟可能导致客户端感知到的响应时间变长。解决方案：优化网络环境解决方案： 1.1.2 CPU 竞争 Redis 是单线程的，如果服务器的 CPU 资源被其他…

1 慢查询的原因

1.1 非命令数据相关原因

1.1.1 网络延迟

客户端与 Redis 服务器之间的网络延迟可能导致客户端感知到的响应时间变长。

解决方案：优化网络环境

解决方案：

1.1.2 CPU 竞争

Redis 是单线程的，如果服务器的 CPU 资源被其他进程占用，可能导致 Redis 命令执行变慢。

解决方案：停掉其它无用的进程，或增加硬件设备

排查：

info cpu: 查看redis 使用cpu情况

1.1.3 连接数不足

连接数设置过小。如果QPS较大，然后Redis链接池的最大连接数设置的却比较小，那么获取链接的时间就会增加。

解决方案：调整连接数

排查：

info clients：查看连接数等信息
client list: 查看所有连接
client kill ip:port : 杀死指定连接

1.1.4 内存不足

当 Redis 内存达到 maxmemory 后，每次写入新的数据之前，Redis 必须先从实例中踢出一部分数据，让整个实例的内存维持在 maxmemory 之下，然后才能把新数据写进来。这个踢出旧数据的逻辑也是需要消耗时间的，而具体耗时的长短，要取决于配置的淘汰策略。

解决方案：

1 增加最大内存限制
2 调整过期时间与淘汰策略，让非热点数据及时清除

排查：

info memory

1.1.5 内存碎片整理耗时开销大

Redis 的数据都存储在内存中，当我们的应用程序频繁修改 Redis 中的数据时，就有可能会导致 Redis 产生内存碎片。内存碎片会降低 Redis 的内存使用率。
具体原因看Redis内存碎片详解中 2

解决方案：

Redis内存碎片详解中 4

排查：

info memory 具体看Redis内存碎片详解中 3

1.1.6 Fork耗时严重

当 Redis 开启了后台 RDB 和 AOF rewrite 后，在执行时，它们都需要主进程创建出一个子进程进行数据的持久化。主进程创建子进程，会调用操作系统提供的 fork 函数。而 fork 在执行过程中，主进程需要拷贝自己的内存页表给子进程，如果这个实例很大，那么这个拷贝的过程也会比较耗时。而且这个 fork 过程会消耗大量的 CPU 资源，在完成 fork 之前，整个 Redis 实例会被阻塞住，无法处理任何客户端请求。如果此时你的 CPU 资源本来就很紧张，那么 fork 的耗时会更长，甚至达到秒级，这会严重影响 Redis 的性能。

1.2 命令数据相关的原因

1.2.1 复杂命令

KEYS：遍历所有键，时间复杂度为 O(N)，可能导致性能瓶颈。
SORT：对数据进行排序，时间复杂度为 O(N log N)，当数据量较大时会显著影响性能。
SUNION、ZUNIONSTORE：聚合类命令，当操作的数据量较大时会消耗较多 CPU 资源。

解决方案：

尽量不使用 O(N) 以上复杂度过高的命令，对于数据的聚合操作，放在客户端做。执行 O(N) 命令，保证 N 尽量的小（推荐 N <= 300），每次获取尽量少的数据，让 Redis 可以及时处理返回。比如：尽量避免使用 KEYS、SORT 等命令，改用 SCAN 或在客户端完成数据聚合。
批量操作：减少网络往返，但避免单次批量过大。比如：一次性删除百万级成员的集合；对于多个操作，使用MGET、MSET 等批量命令、管道、分页命令lrange 减少网络往返。

排查：

CONFIG SET slowlog-log-slower-than 1000
SLOWLOG GET
3 查看相应的key

1.2.2 大KEY

BigKey 是指存储了大量数据的 Key（如大型列表、集合或哈希）。对 BigKey 的操作（如 DEL、SET）可能会导致 Redis 阻塞，因为这些操作需要处理大量的数据。
示例：一个存储了 100 万条数据的列表（List），执行 DEL 命令时可能会阻塞 Redis 服务。

Redis 大 Key：别让你的 Redis 变成“胖子”！有具体的原因及解决方案

排查：

1 CONFIG SET slowlog-log-slower-than 1000
2 SLOWLOG GET
3 查看相应的key

1.2.3 缓存集中过期

原因：为什么集中过期会导致 Redis 延迟变大？这就需要我们了解 Redis 的过期策略是怎样的。Redis 的过期数据采用被动过期 + 主动过期两种策略：

被动过期：只有当访问某个 key 时，才判断这个 key 是否已过期，如果已过期，则从实例中删除；
主动过期：Redis 内部维护了一个定时任务，默认每隔 100 毫秒（1秒10次）就会从全局的过期哈希表中随机取出 20 个 key，然后删除其中过期的 key，如果过期 key 的比例超过了 25%，则继续重复此过程，直到过期 key 的比例下降到 25% 以下，或者这次任务的执行耗时超过了 25 毫秒，才会退出循环。

注意，这个主动过期 key 的定时任务，是在 Redis 主线程中执行的。也就是说如果在执行主动过期的过程中，出现了需要大量删除过期 key 的情况，那么此时应用程序在访问 Redis 时，必须要等待这个过期任务执行结束，Redis 才可以服务这个客户端请求。此时就会出现，应用访问 Redis 延时变大。

解决方案：