关于如何分析、排查、解决Redis变慢问题，根据实践总结了一些清单如下：
1、使用复杂度过高的命令（例如SORT/SUION/ZUNIONSTORE/KEYS），或一次查询全量数据（例如LRANGE key 0 N，但N很大）
分析：a) 查看slowlog是否存在这些命令 b) Redis进程CPU使用率是否飙升（聚合运算命令导致）
解决：a) 不使用复杂度过高的命令，或用其他方式代替实现（放在客户端做） b) 数据尽量分批查询（LRANGE key 0 N，建议N<=100，查询全量数据建议使用HSCAN/SSCAN/ZSCAN）
2、操作bigkey
分析：a) slowlog出现很多SET/DELETE变慢命令（bigkey分配内存和释放内存变慢） b) 使用redis-cli -h $host -p $port --bigkeys扫描出很多bigkey
解决：a) 优化业务，避免存储bigkey b) Redis 4.0+可开启lazy-free机制
3、大量key集中过期
分析：a) 业务使用EXPIREAT/PEXPIREAT命令 b) Redis info中的expired_keys指标短期突增
解决：a) 优化业务，过期增加随机时间，把时间打散，减轻删除过期key的压力 b) 运维层面，监控expired_keys指标，有短期突增及时报警排查
4、Redis内存达到maxmemory
分析：a) 实例内存达到maxmemory，且写入量大，淘汰key压力变大 b) Redis info中的evicted_keys指标短期突增
解决：a) 业务层面，根据情况调整淘汰策略（随机比LRU快） b) 运维层面，监控evicted_keys指标，有短期突增及时报警 c) 集群扩容，多个实例减轻淘汰key的压力
5、大量短连接请求
分析：Redis处理大量短连接请求，TCP三次握手和四次挥手也会增加耗时
解决：使用长连接操作Redis
6、生成RDB和AOF重写fork耗时严重
分析：a) Redis变慢只发生在生成RDB和AOF重写期间 b) 实例占用内存越大，fork拷贝内存页表越久 c) Redis info中latest_fork_usec耗时变长
解决：a) 实例尽量小 b) Redis尽量部署在物理机上 c) 优化备份策略（例如低峰期备份） d) 合理配置repl-backlog和slave client-output-buffer-limit，避免主从全量同步 e) 视情况考虑关闭AOF f) 监控latest_fork_usec耗时是否变长
7、AOF使用awalys机制
分析：磁盘IO负载变高
解决：a) 使用everysec机制 b) 丢失数据不敏感的业务不开启AOF
8、使用Swap
分析：a) 所有请求全部开始变慢 b) slowlog大量慢日志 c) 查看Redis进程是否使用到了Swap
解决：a) 增加机器内存 b) 集群扩容 c) Swap使用时监控报警
9、进程绑定CPU不合理
分析：a) Redis进程只绑定一个CPU逻辑核 b) NUMA架构下，网络中断处理程序和Redis进程没有绑定在同一个Socket下
解决：a) Redis进程绑定多个CPU逻辑核 b) 网络中断处理程序和Redis进程绑定在同一个Socket下
10、开启透明大页机制
分析：生成RDB和AOF重写期间，主线程处理写请求耗时变长（拷贝内存副本耗时变长）
解决：关闭透明大页机制
11、网卡负载过高
分析：a) TCP/IP层延迟变大，丢包重传变多 b) 是否存在流量过大的实例占满带宽
解决：a) 机器网络资源监控，负载过高及时报警 b) 提前规划部署策略，访问量大的实例隔离部署
总之，Redis的性能与CPU、内存、网络、磁盘都息息相关，任何一处发生问题，都会影响到Redis的性能。
主要涉及到的包括业务使用层面和运维层面：业务人员需要了解Redis基本的运行原理，使用合理的命令、规避bigke问题和集中过期问题。运维层面需要DBA提前规划好部署策略，预留足够的资源，同时做好监控，这样当发生问题时，能够及时发现并尽快处理。