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《面渣逆袭》Redis 篇 · 第 5/8 章。原版 PDF（下载 / 打印）
34.Redis报内存不足怎么处理？
Redis 内存不足有这么几种处理方式：
修改配置文件 redis.conf 的 maxmemory 参数，增加 Redis 可用内存也可以通过命令setmaxmemory 动态设置内存上限修改内存淘汰策略，及时释放内存空间使用 Redis 集群模式，进行横向扩容。
35.Redis的过期数据回收策略有哪些？
Redis 主要有2 种过期数据回收策略：
惰性删除
惰性删除指的是当我们查询k ey 的时候才对k ey 进行检测，如果已经达到过期时间，则删除。显然，他有一个缺点就是如果这些过期的k ey 没有被访问，那么他就一直无法被删除，而且一直占用内存。
定期删除
定期删除指的是Redis 每隔一段时间对数据库做一次检查，删除里面的过期k ey 。由于不可能对所有k ey去做轮询来删除，所以Redis 会每次随机取一些k ey 去做检查和删除。
36.Redis有哪些内存溢出控制/内存淘汰策略？
Redis 所用内存达到maxmemory 上限时会触发相应的溢出控制策略，Redis 支持六种策略：
- noeviction ：默认策略，不会删除任何数据，拒绝所有写入操作并返 回客户端错误信息，此 时
Redis 只响应读操作。
2.volatile-lru：根据LRU算法删除设置了超时属性（expire）的键，直 到腾出足够空间为止。如果没有可删除的键对象，回退到noeviction 策略。
allkeys-lru ：根据LRU 算法删除键，不管数据有没有设置超时属性， 直到腾出足够空间为止。
allkeys-random ：随机删除所有键，直到腾出足够空间为止。
5.volatile-random：随机删除过期键，直到腾出足够空间为止。
6.volatile-ttl：根据键值对象的ttl属性，删除最近将要过期数据。如果 没有，回退到noeviction策略。
37.Redis阻塞？怎么解决？
Redis 发生阻塞，可以从以下几个方面排查：
API 或数据结构使用不合理
通常Redis 执行命令速度非常快，但是不合理地使用命令，可能会导致执行速度很慢，导致阻塞，对于高并发的场景，应该尽量避免在大对象上执行算法复杂 度超过O （n ）的命令。
对慢查询的处理分为两步：
发现慢查询： slowlogget{n} 命令可以获取最近 的n 条慢查询命令；
发现慢查询后，可以从两个方向去优化慢查询：
修改为低算法复杂度的命令，如hgetall 改为hmget 等，禁用keys 、sort 等命 令
调整大对象：缩减大对象数据或把大对象拆分为多个小对象，防止一次命令操作过多的数
据。
CPU 饱和的问题
单线程的Redis 处理命令时只能使用一个CPU 。而CPU 饱和是指Redis 单核CPU 使用率跑到接近100% 。
针对这种情况，处理步骤一般如下：
- 判断当前Redis 并发量是否已经达到极限，可以使用统计命令redis-cli-h{ip}-p{port}--stat
获取当前 Redis 使用情况
- 如果Redis 的请求几万+ ，那么大概就是Redis 的OPS 已经到了极限，应该做集群化水品扩展
来分摊OPS 压力
- 如果只有几百几千，那么就得排查命令和内存的使用
持久化相关的阻塞
对于开启了持久化功能的Redis 节点，需要排查是否是持久化导致的阻塞。
- fork 阻塞
fork 操作发生在RDB 和AOF 重写时，Redis 主线程调用fork 操作产生共享 内存的子进程，由子进程完成持久化文件重写工作。如果fork 操作本身耗时过长，必然会导致主线程的阻塞。
- AOF 刷盘阻塞
当我们开启AOF 持久化功能时，文件刷盘的方式一般采用每秒一次，后台线程每秒对AOF 文件做fsync 操作。当硬盘压力过大时，fsync 操作需要等 待，直到写入完成。如果主线程发现距离上一次的fsync 成功超过2 秒，为了 数据安全性它会阻塞直到后台线程执行fsync 操作完成。
- HugePage 写操作阻塞
对于开启Tr ansparentHugePages 的 操作系统，每次写命令引起的复制内存页单位由4 K 变为2 MB ，放大了5 12 倍，会拖慢写操作的执行时间，导致大量写操作慢查询。
38.大key问题了解吗？
Redis 使用过程中，有时候会出现大k ey 的情况， 比如：
单个简单的k ey 存储的value 很大，size 超过1 0KB
hash ， set ，zset ，list 中存储过多的元素（以万为单位）
大k ey 会造成什么问题呢？
客户端耗时增加，甚至超时对大k ey 进行IO操作时，会严重占用带宽和CPU造成Redis 集群中数据倾斜主动删除、被动删等，可能会导致阻塞
如何找到大k ey?
bigkeys 命令：使用bigkeys 命令以遍历的方式分析Redis 实例中的所有K ey ，并返回整体统计信息与每个数据类型中To p1 的大K ey
redis-rdb-tools ：redis-rdb-tools 是由Python 写的用来分析Redis 的r db 快照文件用的工具，它可以把r db 快照文件生成json 文件或者生成报表用来分析Redis 的使用详情。
如何处理大k ey?
删除大k ey
当Redis 版本大于4 .0 时，可使用UNLINK 命令安全地删除大K ey ，该命令能够以非阻塞的方式，逐步地清理传入的K ey 。
当Redis 版本小于4 .0 时，避免使用阻塞式命令KEYS ，而是建议通过SCAN 命令执行增量迭代扫描k ey ，然后判断进行删除。
压缩和拆分k ey
当vaule 是string 时，比较难拆分，则使用序列化、压缩算法将k ey 的大小控制在合理范围内，但是序列化和反序列化都会带来更多时间上的消耗。
当value 是string ，压缩之后仍然是大k ey ，则需要进行拆分，一个大k ey 分为不同的部分，记录每个部分的k ey ，使用multiget 等操作实现事务读取。
当value 是list/set 等集合类型时，根据预估的数据规模来进行分片，不同的元素计算后分到不同的片。
39.Redis常见性能问题和解决方案？
- Master 最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和 AOF 日志文件，特别是不要启用内存快照
做持久化。
如果数据比较关键，某个 Slave 开启 AOF 备份数据，策略为每秒同步一次。
为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave 和 Master 最好在同一个局域网内。
尽量避免在压力较大的主库上增加从库。
Master 调用 BGREWRITEAOF 重写 AOF 文件，AOF 在重写的时候会占大量的 CPU 和内存
资源，导致服务 load 过高，出现短暂服务暂停现象。
- 为了 Master 的稳定性，主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更稳定，即主从关为：
Master< – Slave1< – Slave2< – Slave3 …，这样的结构也方便解决单点故障问题，实现 Slave 对
Master 的替换，也即，如果 Master 挂了，可以立马启用 Slave1 做 Master ，其他不变。