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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了Redis数据库的一些基础知识等内容，而本文我们就继续来学习一下，Redis性能调优都有哪些常用方法。

以常见的缓存问题为例，通常情况下，Redis缓存层由于某种原因宕机后，所有的请求会涌向存储层，短时间内的高并发请求可能会导致存储层挂机，称之为“Redis雪崩”。Redis缓存异常应对方案分析有针对性的总结了Redis发生缓存穿透、雪崩、击穿情况时，能够有效应对的解决方案，比如不要给访问频繁的热点数据设置过期时间，从而解决Redis实例没有起到缓存层作用的问题。

大key也是影响Redis性能的关键因素，如果一个key写入的value非常大，那么Redis在分配内存时就会比较耗时。同样的，当删除这个key时，释放内存也会比较耗时，这种类型的key我们一般称之为大key。在分布式缓存数据库Redis大KEY问题定位及优化建议中，作者就针对数据库报错OOM来一步步分析大key的问题，先是查看Redis集群内存监控指标，确认内存异常分片，然后通过在线&离线工具分析，结果显示大key导致数据大小分布不均。对此作者给出了两个方案：短期是删除查询到的key，长期是对大key进行拆分。

另一个经常被诟病性能问题的是fork，fork是开源Redis的一个重要依赖，当Redis开启了后台RDB和AOFrewrite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，fork就是创建子进程的系统调用函数。

在华为云GaussDB(forRedis)服务团队支撑某客户业务上云的过程中，就发现了由fork引发的时延抖动问题，文章一场由fork引发的超时，让我们重新探讨了Redis的抖动问题还原了当时的场景，探究了fork对性能的影响，包括业务抖动、内存率利用率降低和实例容量受限。比如，在电商大促、热点事件等业务高峰时发生上述fork，会导致Redis阻塞，进而对业务造成雪崩的影响。

团队通过修改日志、系统性排查整改代码中的fork调用，后在新版本GaussDB(forRedis)中解决了该问题，并清零了内部的fork使用，与原生Redis相比，彻底解决了fork的性能隐患。

其实，考虑到业务场景越来越复杂，原生Redis出现性能瓶颈难以避免。这时候，简单粗暴的解决方法就是使用商业版本的Redis，一劳永逸解决可能存在的性能问题。

在GaussDB(forRedis)与原生Redis集群的性能对比中，就比较了华为云自研Redis和原生Redis集群在X86架构下的性能测试报告，结果表明GaussDB(forRedis)在性能、抗写和存储成本上的优势明显。

从相识到相惜：Redis与计算存储分离四部曲进一步从技术角度拆解分析了GaussDB(forRedis)如何在存算分离的架构下，实现强一致、秒扩容、超可用、低成本。以强一致为例，Redis遇到流量压力进行主从切换时很容易发生数据不同步问题，GaussDB(forRedis)就在存储层(DFV层)去进行强一致的数据同步，而非计算层，这样就避免了任何中间态下的数据的不一致，再也不用担心宕机导致数据丢失。更多的技术细节揭秘，也可以阅读这组专题高斯Redis揭秘系列文章，更全面的认识GaussDB(forRedis)。

Redis的性能问题，涉及到的技术细节很多，本专题只是列出了一些较为的问题，希望读者能够通过上述提及的技术文章，对它有更深入的认识，学会从底层运行机制去思考Redis的性能调优。

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