参考网址：

Redis时延问题分析及应对：http://www.cnblogs.com/me115/p/5032177.html

Redis常见的性能问题和解决方法：http://www.searchdatabase.com.cn/showcontent_63439.htm

Redis主从配置详细过程：http://sofar.blog.51cto.com/353572/861276

 

读后感：

1、在架构设计中，有“分流”一招，说的是将处理快的请求和处理慢的请求分离来开，否则，慢的影响到了快的，让快的也快不起来；这在redis的设计中体现的非常明显，redis的纯内存操作，epoll非阻塞IO事件处理，这些快的放在一个线程中搞定，而持久化，AOF重写、Master-slave同步数据这些耗时的操作就单开一个进程来处理，不要慢的影响到快的；

2、控制每个redis实例的最大内存量，一般建议不超过20G，可根据自己服务器的性能来确定（内存越大，持久化的时间越长，复制页表的时间越长，对事件循环的阻塞就延长） 

     新浪微博给的建议是不超过20G，而我们虚机上的测试，要想保证应用毛刺不明显，可能得在10G以下；

3、master-slave：在主结点上开持久化，主结点不对外提供查询，查询由slave结点提供，从结点不提供持久化；这样，所有的fork耗时的操作都在主结点上，而查询请求由slave结点提供； 

简单的实现方案是主不具有可替代性，坏了之后，redis集群对外就只能提供读，而无法更新；待主结点启动后，再继续更新操作；对于之前的更新操作，可以用MQ缓存起来，等主结点起来之后消化掉故障期间的写请求；

4、子进程持久化时，子进程的write和主进程的fsync冲突造成阻塞

在开启了AOF持久化的结点上，当子进程执行AOF重写或者RDB持久化时，出现了Redis查询卡顿甚至长时间阻塞的问题, 此时, Redis无法提供任何读写操作；

原因分析： 
Redis 服务设置了 appendfsync everysec, 主进程每秒钟便会调用 fsync(), 要求内核将数据”确实”写到存储硬件里. 但由于服务器正在进行大量IO操作, 导致主进程 fsync()/操作被阻塞, 最终导致 Redis 主进程阻塞.

当执行AOF重写时会有大量IO，这在某些Linux配置下会造成主进程fsync阻塞；

解决方案： 
设置 no-appendfsync-on-rewrite yes, 在子进程执行AOF重写时, 主进程不调用fsync()操作；注意, 即使进程不调用 fsync(), 系统内核也会根据自己的算法在适当的时机将数据写到硬盘(Linux 默认最长不超过 30 秒). 
这个设置带来的问题是当出现故障时，最长可能丢失超过30秒的数据，而不再是1秒。

解决方案： 
将硬盘设置的足够大，将AOF重写的阈值调高，保证高峰期间不会触发重写操作；在闲时使用crontab 调用AOF重写命令；

 

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。
总结： 　　

1.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。 　　

2.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。 　　

3.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。 　　

4.尽量避免在压力较大的主库上增加从库 　　

5.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。