分析一下在实际使用中，某个时间点或一段时间内导致Redis突然出现访问延迟可能出现的原因。有时间记得更出这些原因的具体排查方法。

通过查看慢日志记录，我们就可以知道Redis在什么时间执行哪些命令比较耗时， 如果你的业务经常使用O(n)以上复杂度的命令，例如sort、sunion、zunionstore， 或者在执行O(n)命令时操作的数据量比较大，这些情况下Redis处理数据时就会很耗时。 最好不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据，每次尽量操作少量的数据，让Redis可以及时处理返回。

针对大key的问题，Redis官方在4.0版本推出了lazy-free的机制，用于异步释放大key的内存，降低对Redis性能的影响。 即使这样，也不建议使用大key，大key在集群的迁移过程中，也会影响到迁移的性能。

平时在使用Redis时没有延时比较大的情况，但在某个时间点突然出现一波延时，而且报慢的时间点很有规律， 例如某个整点，或者间隔多久就会发生一次。如果出现这种情况，就需要考虑是否存在大量key集中过期的情况。 在集中过期时增加一个随机时间，把这些需要过期的key的时间打散即可。

有时我们把Redis当做纯缓存使用，就会给实例设置一个内存上限maxmemory，然后开启LRU淘汰策略。 当实例的内存达到了maxmemory后，你会发现之后的每次写入新的数据，有可能变慢了。 导致变慢的原因是，当Redis内存达到maxmemory后，每次写入新的数据之前，必须先踢出一部分数据，让内存维持在maxmemory之下。这个踢出旧数据的逻辑也是需要消耗时间的，而具体耗时的长短，要取决于配置的淘汰策略。

如果Redis开启了自动生成RDB和AOF重写功能，那么有可能在后台生成RDB和AOF重写时导致Redis的访问延迟增大，而等这些任务执行完毕后，延迟情况消失。

生成RDB和AOF都需要父进程fork（分）出一个子进程进行数据的持久化，

在fork执行过程中，父进程需要拷贝内存页表给子进程， 如果整个实例内存占用很大，那么需要拷贝的内存页表会比较耗时， 此过程会消耗大量的CPU资源， 在完成fork之前，整个实例都会被阻塞住，无法处理任何请求， 如果此时CPU资源紧张，那么fork的时间会更长，甚至达到秒级。这会严重影响Redis的性能。 所以使用Redis时建议部署在物理机上，降低fork的影响。

绑定CPU的Redis，在进行数据持久化时，fork出的子进程，子进程会继承父进程的CPU使用偏好， 而此时子进程会消耗大量的CPU资源进行数据持久化，子进程会与主进程发生CPU争抢，这也会导致主进程的CPU资源不足而访问延迟增大。 所以在部署Redis进程时，如果需要开启RDB和AOF重写机制，一定不能进行CPU绑定操作！

当执行AOF文件重写时会因为fork执行耗时导致Redis延迟增大， 除了这个之外，如果开启AOF机制，设置的策略不合理，也会导致性能问题。

如果发现Redis突然变得非常慢，每次访问的耗时都达到了几百毫秒甚至秒级， 那此时就检查Redis是否使用到了Swap，这种情况下Redis基本上已经无法提供高性能的服务。 因为操作系统中提供了Swap机制，目的是为了当内存不足时，可以把一部分内存中的数据换到磁盘上，以达到对内存使用的缓冲。 但当内存中的数据被换到磁盘上后，访问这些数据就需要从磁盘中读取，这个速度要比内存慢太多！

Redis也稳定运行了很长时间， 但在某个时间点之后开始，访问Redis开始变慢了，而且一直持续到现在， 检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。 网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。 Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。

提示：之后再更新具体的排查方法和解决办法。