redis读写分离数据延迟，redis 读写分离

Redis有哪些慢操作?

1、当使用第一种机制appendfsync always时，Redis每处理一次写命令，都会把这个命令写入磁盘，而且这个操作是在主线程中执行的。内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。

2、在Redis中有两个修改配置的方法：如果要Redis把配置持久化到本地配置文件，需要执行 config rewrite 命令。慢查询指的是 命令执行 时长比较长的查询。通过 slowlog get 命令获取慢查询日志；通过 slowlog len 命令获取慢查询日志的长度；通过 slowlog reset 命令清理慢查询日志。

3、Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

4、数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。可以尝试优化网络设置，如调整TCP参数、更换网络硬件等。

5、例如各个命令的执行时间复杂度、数据过期策略、数据淘汰策略等，使用合理的命令，并结合业务场景进行优化。作为DBA运维人员，需要了解数据持久化、操作系统fork原理、Swap机制等，并对Redis的容量进行合理规划，预留足够的机器资源，对机器做好完善的监控，才能保证Redis的稳定运行。

6、背景： 客户端向Redis发送一条耗时较长的命令，比如删除一个含有上百万对象的Set键，或者执行flushdb，flushall操作， Redis服务器需要回收大量的内存空间，导致服务器卡住好几秒，对负载较高的缓存系统而言将会是个灾难。

相关问答

Q1: redis如何实现扩容

redis中的每一个数据库，都由一个redisDb的结构存储。其中，redisDb.id存储着redis数据库以整数表示的号码。redisDb.dict存储着该库所有的键值对数据。redisDb.expires保存着每一个键的过期时间。

对redis 集群的扩容就是向集群中添加机器，缩容就是从集群中删除机器，并重新将 16383 个 slots 分配到集群中的节点上(数据迁移)。 扩缩容也是使用集群管理工具 redis-tri.rb。 扩容时，先使用 redis-tri.rb add-node 将新的机器加到集群中，这是新机器虽然已经在集群中了，但是没有分配 slots，依然是不起做用的。

集群模式：在集群模式下，数据被分片存储在多个Redis节点上，每个节点都负责处理一部分数据。集群模式可以实现水平扩展，提高系统的吞吐量和容错性。当某个节点出现故障时，集群会自动进行故障转移，将数据重新分配到其他可用的节点上。此外，集群模式还支持在线扩容和缩容，可以方便地调整集群的规模。

扩容问题 很多时候会出现流量的突发性增长，通常在找到原因之前我们的应急做法就是扩容了。而根据场景一中的表格，一个20G的redis扩容一个从库需要将近20分钟，在这个紧急的时刻20分钟业务能够容忍吗？可能还没扩好就死翘翘了。

我是不需要停机的，他扩容的过程中机子是不用停的，等他困完了以后你愿意停机就停机。它会自动更新很多程序的。

Q2: redis需要读写分离吗

1、具体要看你的应用场景 首先说结论：这个要跟你具体的架构实现以及业务相关，常见的应用场景下我觉得redis没必要进行读写分离。先来讨论一下为什么要读写分离：读写分离使用于大量读请求的情况，通过多个slave分摊了读的压力，从而增加了读的性能。

2、读写分离一般都是结合Master/Slave模式使用，Master处理写请求，Slave处理读请求，这样做的好处是：提高数据库的并发处理能力；避免写请求锁表阻塞读请求；避免单点，提高数据库的可用性；而使用Redis作为DB前面的缓存，是为了减少对MySQL的压力，提高系统的处理效率。

3、。4，完全就失去了读写分离的意义，常见的应用场景下我觉得redis没必要进行读写分离。2，一般来说。过多的select会阻塞住数据库，避免拒绝服务的发生，怎么以更快的速度得到数据. 缓存 2。因而通过读写分离：写请求在可接受范围内。

4、进行读写分离的话， 还需要使用哨兵来管理Redis的集群。 让哨兵来判断读写是从哪台服务器。对哨兵配置文件进行配置，参考配置解释如下 以下是比较常用的配置信息，使用这些配置可以启动起来， 再根据实际的情况，去增加配置。3台哨兵，使用同样的配置就可以了，哨兵们就会自动互相发现哨兵和slave了。

5、基于主从复制架构，实现读写分离，redis slave node节点只读，默认开启配置：slave-read-only yes。开启了只读的节点redis slave node，会拒绝所有写操作，这样可以强制搭建成读写分离的架构。（1）redis采用异步方式复制数据到slave节点。（2）一个master node是可以配置多个slave node的。

Q3: redis的set方法耗时高

1、「范围操作」 ：对集合进行遍历操作，比如Hash类型的HGETALL，Set类型的SMEMBERS，List类型的LRANGE，ZSet类型的ZRANGE，时间复杂度为O(n)，避免使用，用SCAN系列命令代替。

2、B方案：每个socket请求都创建一个分身子进程来处理，不说每个进程消耗大量系统资源，光是进程切换就够操作系统累的了。

3、setnx比set多一个判断是否已存在，还要保证整个原子性，当然效率会低啊，但是你真的要扣着0.01秒和0.05秒的区别吗？可能网络延迟都是他们的十倍了。

4、从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。

5、Set适合经常地随机储存，插入，删除。但是在遍历时效率比较低。Set对每个对象只接受一次，并使用自己内部的排序方法(通常，你只关心某个元素是否属于Set，而不关心它的顺序--否则应该使用List)。Map同样对每个元素保存一份，但这是基于键的，Map也有内置的排序，因而不关心元素添加的顺序。

6、在Redis中，这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么Redis会是不错的选择。 内存使用效率对比：使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcached。

Q4: redis阻塞了怎么办

”rediswatchdog阻塞的解决方法是检查Redis服务器的负载情况和检查系统日志。检查Redis服务器的负载情况：检查Redis服务器的负载情况，确保硬件资源足够，并且Redis数据库的配置合理。检查系统日志：检查系统日志，查看是否有其他进程或线程占用了系统资源，或者RedisWatchdog线程本身存在问题。

搭建Redis集群的过程中，执行到cluster create ip：port ... 的时候，发现程序在阻塞，显示：Waiting for the cluster to join 的字样，然后就无休无尽的等待...根据字样的提示，在等待集群的创建。

建议在设置过期时间时使用 Expire 而非 Expireat，或者使用 Expireat 时自己给入一个随机量，让过期时间离散开。当 Redis 可支配的内存空间不足时，会进行内存逐出操作。尽管可以配置策略，但是逐出时CPU会hang住。建议对内存使用情况做监控，及时扩容或进行其他人为介入操作。

Q5: redis主从架构高可用如何实现

1、Redis主从架构高可用的实现方式主要有两种：自动故障迁移和手动切换。1 自动故障迁移 自动故障迁移是指当主节点出现宕机或者故障时，从节点可以自动接替主节点的职责，继续提供服务。这种方式需要实现Redis Sentinel监控系统。

2、redis高可用：如果你做主从架构部署，其实就是加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，自动会进行主备切换。redis高并发：主从架构，一主多从，一般来说，很多项目其实就足够了，单主用来写入数据，单机几万QPS，多从用来查询数据，多个从实例可以提供每秒10万的QPS。

3、Redis中为了实现高可用（High Availability，简称HA），采用了如下两个方式：Redis中主从节点复制数据有全量复制和部分复制之分。

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