redis阻塞怎麼辦

Redis的事件循環在一個執行緒中處理，作為一個單執行緒程序，重要的是要確保事件處理的延遲短，這樣，事件循環中的後續任務才不會阻塞； 當redis的資料量達到一定等級後（例如20G），阻塞操作對效能的影響特別嚴重； 

#下面我們總結下在redis中有哪些耗時的場景及應對方法；

耗時長的指令造成阻塞

keys、sort等指令

keys指令用於尋找所有符合給定模式pattern 的key，時間複雜度為O(N)， N 為資料庫中key 的數量。當資料庫中的個數達到千萬時，這個指令會造成讀寫執行緒阻塞數秒； 類似的指令有sunion sort等作業； 如果業務需求中一定要使用keys、sort等作業怎麼辦？

解決方案： 

在架構設計中，有「分流」一招，說的是將處理快的請求和處理慢的請求分開來開，否則，慢的影響到了快的，讓快的也快不起來；這在redis的設計中體現的非常明顯，redis的純內存操作，epoll非阻塞IO事件處理，這些快的放在一個線程中搞定，而持久化，AOF重寫、Master-slave同步資料這些耗時的操作就單開一個進程來處理，不要慢的影響到快的； 同樣，既然需要使用keys這些耗時的操作，那麼我們就將它們剝離出去，例如單開一個redis slave結點，專門用於keys、sort等耗時的操作，這些查詢一般不會是線上的實時業務，查詢慢點就慢點，主要是能完成任務，而對於線上的耗時快的任務沒有影響；

smembers命令

#smembers命令用於獲取集合全集，時間複雜度為O(N) ,N為集合中的數量； 如果一個集合中保存了千萬量級的數據，一次取回也會造成事件處理線程的長時間阻塞；

解決方案： 

和sort，keys等指令不一樣，smembers可能是線上即時應用場景中使用頻率非常高的一個指令，這里分流一招並不適合，我們更多的需要從設計層面來考慮； 在設計時，我們可以控制集合的數量，將集合數一般保持在500個以內； 例如原來使用一個鍵來存儲一年的記錄，數據量大，我們可以使用12個鍵來分別保存12個月的記錄，或365個鍵來保存每一天的記錄，將集合的規模控制在可接受的範圍；

如果不容易將集合劃分為多個子集合，而堅持用一個大集合來存儲，那麼在取集合的時候可以考慮使用SRANDMEMBER key [count]；隨機傳回集合中的指定數量，當然，如果要遍歷集合中的所有元素，這個指令就不適合了；

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