1、查看redis慢日志

----------------------1、使用复杂度过高的命令-----------------------------------
# 查看基准性能
# 60 秒内的最大响应延迟
docker exec -it redis redis-cli  --intrinsic-latency 60
Max latency so far: 1 microseconds.
Max latency so far: 7 microseconds.
Max latency so far: 8 microseconds.
Max latency so far: 5806 microseconds.
Max latency so far: 200755 microseconds.
Max latency so far: 209539 microseconds.
Max latency so far: 220647 microseconds.
Max latency so far: 340514 microseconds.
Max latency so far: 385149 microseconds.
这 60 秒内的最大响应延迟为 385149 微秒（385毫秒）。
# 查看一段时间内 Redis 的最小、最大、平均访问延迟：
docker exec -it redis redis-cli --latency-history -i 1
min: 0, max: 1, avg: 0.18 (98 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.16 (97 samples) -- 1.00 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.16 (97 samples) -- 1.00 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.15 (97 samples) -- 1.00 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.12 (98 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.18 (98 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.19 (97 samples) -- 1.00 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.16 (97 samples) -- 1.00 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.21 (98 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.18 (98 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.15 (98 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.20 (97 samples) -- 1.00 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.17 (98 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.15 (98 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.15 (98 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.13 (98 samples) -- 1.01 seconds range
min: 0, max: 1, avg: 0.18 (98 samples) -- 1.01 seconds range
每间隔 1 秒，采样 Redis 的平均操作耗时，其结果分布在 0.15 ~ 0.25 毫秒之间。

如果你观察到，这个实例的运行延迟是正常 Redis 基准性能的 2 倍以上，即可认为这个 Redis 实例确实变慢了

# 命令执行耗时超过 5 毫秒，记录慢日志
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000

# 只保留最近 500 条慢日志
CONFIG SET slowlog-max-len 500

slowlog get 【分页数】 # 获取全部的慢指令
slowlog get 5

127.0.0.1:6379> SLOWLOG get 5
1) 1) (integer) 32693       # 慢日志ID
   2) (integer) 1593763337  # 执行时间戳
   3) (integer) 5299        # 执行耗时(微秒)
   4) 1) "LRANGE"           # 具体执行的命令和参数
      2) "user_list:2000"
      3) "0"
      4) "-1"
     
#######################################
# 变慢原因
## 命令方面
# 1、使用时间复杂度过高的指令
# 2、返回数据过多

--------------------------1、操作bigkey-------------------------
# 查看bigkey指令
docker exec -it redis redis-cli --bigkeys -i 0.01
Sampled 829675 keys in the keyspace!
Total key length in bytes is 10059825 (avg len 12.13)

Biggest string found 'key:291880' has 10 bytes
Biggest   list found 'mylist:004' has 40 items
Biggest    set found 'myset:2386' has 38 members
Biggest   hash found 'myhash:3574' has 37 fields
Biggest   zset found 'myzset:2704' has 42 members

36313 strings with 363130 bytes (04.38% of keys, avg size 10.00)
787393 lists with 896540 items (94.90% of keys, avg size 1.14)
1994 sets with 40052 members (00.24% of keys, avg size 20.09)
1990 hashs with 39632 fields (00.24% of keys, avg size 19.92)
1985 zsets with 39750 members (00.24% of keys, avg size 20.03)

------------------------3、集中过期----------------------
Redis 的过期数据采用被动过期 + 主动过期两种策略：

1. 被动过期：只有当访问某个 key 时，才判断这个 key 是否已过期，如果已过期，则从实例中删除

2. 主动过期：Redis 内部维护了一个定时任务，默认每隔 100 毫秒（1秒10次）就会从全局的过期哈希表中随机取出 20 个 key，然后删除其中过期的 key，如果过期 key 的比例超过了 25%，则继续重复此过程，直到过期 key 的比例下降到 25% 以下，或者这次任务的执行耗时超过了 25 毫秒，才会退出循环.

   **这个主动过期 key 的定时任务，是在 Redis 主线程中执行的**

   如果在执行主动过期的过程中，出现了需要大量删除过期 key 的情况，那么此时应用程序在访问 Redis 时，必须要等待这个过期任务执行结束，Redis 才可以服务这个客户端请求。

------------------------4、实例内存达到上限---------------------
当 Redis 内存达到 maxmemory 后，每次写入新的数据之前，Redis 必须先从实例中踢出一部分数据，让整个实例的内存维持在 maxmemory 之下，然后才能把新数据写进来。

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，要取决于你配置的淘汰策略：

allkeys-lru：不管 key 是否设置了过期，淘汰最近最少访问的 key
volatile-lru：只淘汰最近最少访问、并设置了过期时间的 key
allkeys-random：不管 key 是否设置了过期，随机淘汰 key
volatile-random：只随机淘汰设置了过期时间的 key
allkeys-ttl：不管 key 是否设置了过期，淘汰即将过期的 key
noeviction：不淘汰任何 key，实例内存达到 maxmeory 后，再写入新数据直接返回错误
allkeys-lfu：不管 key 是否设置了过期，淘汰访问频率最低的 key（4.0+版本支持）
volatile-lfu：只淘汰访问频率最低、并设置了过期时间 key（4.0+版本支持）

• 使用复杂度过高的命令
  • 尽量不使用 O(N) 以上复杂度过高的命令，对于数据的聚合操作，放在客户端做
  • 执行 O(N) 命令，保证 N 尽量的小（推荐 N <= 300），每次获取尽量少的数据，让 Redis 可以及时处理返回
• 操作bigkey
  • 业务应用尽量避免写入 bigkey
  • Redis 是 4.0 以上版本，用 UNLINK 命令替代 DEL，此命令可以把释放 key 内存的操作，放到后台线程中去执行
  • Redis 是 6.0 以上版本，可以开启 lazy-free 机制（lazyfree-lazy-user-del = yes），在执行 DEL 命令时，释放内存也会放到后台线程中执行
• 集中过期
  • 集中过期 key 增加一个随机过期时间，把集中过期的时间打散，降低 Redis 清理过期 key 的压力
  • 可以开启 lazy-free 机制，当删除过期 key 时，把释放内存的操作放到后台线程中执行，避免阻塞主线程
• 实例内存达到上限
  • 避免存储 bigkey，降低释放内存的耗时
  • 淘汰策略改为随机淘汰，随机淘汰比 LRU 要快很多（视业务情况调整）
  • 拆分实例，把淘汰 key 的压力分摊到多个实例上
  • 如果使用的是 Redis 4.0 以上版本，开启 layz-free 机制，把淘汰 key 释放内存的操作放到后台线程中执行（配置 lazyfree-lazy-eviction = yes）
• fork耗时严重
• 开启内存大页
• 开启AOF
• 绑定CPU
• 使用Swap
• 碎片整理
• 网络带宽过载
• 其他原因