redis变慢的原因-redis网络波动问题(8-17-47)

Redis本文目录一览：

• 1、为什么idea获取不到远程的redis缓存
• 2、Redis哨兵模式(故障转移测试)
• 3、Redis有哪些慢操作?
• 4、Redis常见的性能问题都有哪些?
• 5、程序员找工作一定会被问到的redis问题是什么?
• 6、阿里云redis集群数据集中在db0未分散到所有节点问题解决

为什么idea获取不到远程的redis缓存

删除本地缓存目录：如果清除本地缓存无法解决问题，您可以尝试手动删除本地缓存目录。检查版本控制工具：如果仍然无法解决问题，您可以检查一下您使用的版本控制工具，如Git，是否存在缓存问题。

idea清除redis缓存如下：访问redis根目录cd/user/local/Redis；19进入src/Redis-clicks/Redis-cli；执行dbsize-执行flushall-执行exit。

使用 `get key` 命令来查看指定键的值。

common模块中确实不存在LettuceConnectionFactory的Bean，所以IDEA找不到。 为什么换成@Resource就可以了呢？因为@Resource也不是Spring的注解，IDEA理解不了这是要找bean，就不会去找了。

Redis哨兵模式(故障转移测试)

1、哨兵模式是在主备模式的基础上，加上哨兵，实现redis集群的故障转移。哨兵负责监控集群状态，当redis主节点发生故障，哨兵通过选举，选出替代的master节点。一般需要单数的哨兵进行选举，大多数达成一致。

2、哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。

3、启动哨兵：启动哨兵进程或服务，让其开始监控主从节点的状态和进行故障转移。 测试和验证：模拟节点故障的情况，观察哨兵是否能够正确地进行故障转移和恢复。

4、哨兵集群在发现 master node 挂掉后会进行故障转移，也就是启动其中一个 slave node 为 master node 。在这过程中，可能会导致数据丢失的情况。

5、测试哨兵模式结果，如下图：哨兵集群，基于主从复制模式，所有的主从配置优点，它全有。主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性就会更好。哨兵模式就是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮。

Redis有哪些慢操作?

1、数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。

2、内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。如果写入量很大，那么每次更新都会写入磁盘，此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制。

3、在Redis中有两个修改配置的方法：如果要Redis把配置持久化到本地配置文件，需要执行 config rewrite 命令。慢查询指的是 命令执行 时长比较长的查询。

4、redis并不会因为key的增加而导致写入明显变慢，肯定是其他因素。如果redis开启了持久化，在进行持久化时，性能必然下降，可以使用config命令查看持久化设置了没有。

5、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。

6、redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF（append only file）持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。

Redis常见的性能问题都有哪些?

1、内存限制：Redis是基于内存的存储系统，当缓存数据量过大时，可能会消耗大量内存资源，影响软件其他功能的性能。缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩：这些现象可能导致缓存系统承受较大压力，进而影响整个软件的性能和稳定性。

2、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。

3、缓存击穿 缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。

4、那还是有问题，我们可以在加锁的时候，手动调长redis锁的过期时间，可这个时间多长合适？业务逻辑的执行时间是不可控的，调的过长又会影响操作性能。

5、详细原因1）不需要各种锁的性能消耗Redis的数据结构并不全是简单的Key-Value，还有list，hash等复杂的结构，这些结构有可能会进行很细粒度的操作，比如在很长的列表后面添加一个元素，在hash当中添加或者删除一个对象。

6、Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时，经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理，在排查问题时就会一头雾水。

程序员找工作一定会被问到的redis问题是什么?

1、以下是Redis常见的性能问题有哪些？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、是。如果是一位后端工程师，面试时八成会被问到Redis，java不会redis，特别是那些大型互联网公司，不仅要求面试者能简单使用Redis，还要深入理解其底层实现原理，具备解决常见问题的能力。

3、全页缓存（FPC）除基本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题，即使重启了Redis实例，因为有磁盘的持久化，用户也不会看到页面加载速度的下降，这是一个极大改进，类似PHP本地FPC。

阿里云redis集群数据集中在db0未分散到所有节点问题解决

1、这种方式导致我们存入缓存服务器的数据一直集中在DB0节点上，在访问量过大时，该节点会在短时间内受到到的访问压力很大，DB0的cpu瞬间达到100%以上，造成服务卡顿甚至不可用。

2、Redis Cluster从逻辑上分16384个hash slot，分片算法是 CRC16（key） mod 16384 得到key应该对应哪个slot，据此判断这个slot属于哪个节点。 每个节点可以设置1或多个从节点，常用的是3主节点3从节点的方案。

3、通过开发了解到，redis上都是缓存数据，丢失影响不大，于是删除本地持久化数据，重新部署redis node，再手动创建集群。三个节点都添加完成，并且没有报错。进入一个master节点查看集群状态：集群状态终于恢复正常。