Redis 常见的性能问题和解决方法1.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。

2.Master AOF持久化

如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。

3.Master调用BGREWRITEAOF

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。

下面是我的一个实际项目的情况，大概情况是这样的：一个Master，4个Slave，没有Sharding机制，仅是读写分离，Master负责写入操作和AOF日志备份，AOF文件大概5G，Slave负责读操作，当Master调用BGREWRITEAOF时，Master和Slave负载会突然陡增，Master的写入请求基本上都不响应了，持续了大概5分钟，Slave的读请求过也半无法及时响应，Master和Slave的服务器负载图如下：

Master Server load：

Slave server load：

上面的情况本来不会也不应该发生的，是因为以前Master的这个机器是Slave，在上面有一个shell定时任务在每天的上午10点调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，后来由于Master机器down了，就把备份的这个Slave切成Master了，但是这个定时任务忘记删除了，就导致了上面悲剧情况的发生，原因还是找了几天才找到的。

将no-appendfsync-on-rewrite的配置设为yes可以缓解这个问题，设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync，暂时存在内存中，等rewrite完成后再写入。最好是不开启Master的AOF备份功能。

4.Redis主从复制的性能问题

第一次Slave向Master同步的实现是：Slave向Master发出同步请求，Master先dump出rdb文件，然后将rdb文件全量传输给slave，然后Master把缓存的命令转发给Slave，初次同步完成。第二次以及以后的同步实现是：Master将变量的快照直接实时依次发送给各个Slave。不管什么原因导致Slave和Master断开重连都会重复以上过程。Redis的主从复制是建立在内存快照的持久化基础上，只要有Slave就一定会有内存快照发生。虽然Redis宣称主从复制无阻塞，但由于Redis使用单线程服务，如果Master快照文件比较大，那么第一次全量传输会耗费比较长时间，且文件传输过程中Master可能无法提供服务，也就是说服务会中断，对于关键服务，这个后果也是很可怕的。

以上1.2.3.4根本问题的原因都离不开系统io瓶颈问题，也就是硬盘读写速度不够快，主进程 fsync()/write() 操作被阻塞。

5.单点故障问题

由于目前Redis的主从复制还不够成熟，所以存在明显的单点故障问题，这个目前只能自己做方案解决，如：主动复制，Proxy实现Slave对Master的替换等，这个也是Redis作者目前比较优先的任务之一，作者的解决方案思路简单优雅，详情可见 Redis Sentinel design draft http://redis.io/topics/sentinel-spec。

总结

• 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
• 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，即主从关系为：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。
  

Redis 常见的性能问题和解决方法1.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。

2.Master AOF持久化

如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。

3.Master调用BGREWRITEAOF

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。

下面是我的一个实际项目的情况，大概情况是这样的：一个Master，4个Slave，没有Sharding机制，仅是读写分离，Master负责写入操作和AOF日志备份，AOF文件大概5G，Slave负责读操作，当Master调用BGREWRITEAOF时，Master和Slave负载会突然陡增，Master的写入请求基本上都不响应了，持续了大概5分钟，Slave的读请求过也半无法及时响应，Master和Slave的服务器负载图如下：

Master Server load：

Slave server load：

上面的情况本来不会也不应该发生的，是因为以前Master的这个机器是Slave，在上面有一个shell定时任务在每天的上午10点调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，后来由于Master机器down了，就把备份的这个Slave切成Master了，但是这个定时任务忘记删除了，就导致了上面悲剧情况的发生，原因还是找了几天才找到的。

将no-appendfsync-on-rewrite的配置设为yes可以缓解这个问题，设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync，暂时存在内存中，等rewrite完成后再写入。最好是不开启Master的AOF备份功能。

4.Redis主从复制的性能问题

第一次Slave向Master同步的实现是：Slave向Master发出同步请求，Master先dump出rdb文件，然后将rdb文件全量传输给slave，然后Master把缓存的命令转发给Slave，初次同步完成。第二次以及以后的同步实现是：Master将变量的快照直接实时依次发送给各个Slave。不管什么原因导致Slave和Master断开重连都会重复以上过程。Redis的主从复制是建立在内存快照的持久化基础上，只要有Slave就一定会有内存快照发生。虽然Redis宣称主从复制无阻塞，但由于Redis使用单线程服务，如果Master快照文件比较大，那么第一次全量传输会耗费比较长时间，且文件传输过程中Master可能无法提供服务，也就是说服务会中断，对于关键服务，这个后果也是很可怕的。

以上1.2.3.4根本问题的原因都离不开系统io瓶颈问题，也就是硬盘读写速度不够快，主进程 fsync()/write() 操作被阻塞。

5.单点故障问题

由于目前Redis的主从复制还不够成熟，所以存在明显的单点故障问题，这个目前只能自己做方案解决，如：主动复制，Proxy实现Slave对Master的替换等，这个也是Redis作者目前比较优先的任务之一，作者的解决方案思路简单优雅，详情可见 Redis Sentinel design draft http://redis.io/topics/sentinel-spec。

总结

• 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
• 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，即主从关系为：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。