Redis之所以被广泛应用，很重要的一个原因就是它支持高性能访问，也正因为这样，我们必须要重视所有可能影响Redis性能的因素，不仅要知道具体的机制，尽可能避免异常的情况出现，还要提前准备好应对异常的方案。
所以，介绍一下影响Redis性能的5大方面的潜在因素，分别是：
- Redis内部的阻塞式操作；
- CPU核和NUMA架构的影响；
- Redis关键系统配置；
- Redis内存碎片；
- Redis缓冲区。
这篇笔记，我们先学习Redis内部的阻塞式操作以及应对的方法。
Redis的网络IO和键值对读写是由主线程完成的。那么，如果在主线程上执行的操作消耗的时间太长，就会引起主线程阻塞，但是，Redis既有服务客户端的请求的键值对增删改查操作，也有保证可靠性的持久化操作，还有进行主从复制时的数据同步操作，等等，这么多操作，究竟哪些会引起阻塞呢？
接下来，我们分门别类地梳理下这些操作，并且找出阻塞式操作。
Redis实例有哪些阻塞点？
Redis实例在运行时，要和许多对象进行交互，这些不同的交互就会涉及不同的操作，下面我们来看看和Redis实例交互的对象，以及交互时会发生的操作。
- 客户端：网络IO，键值对增删改查操作，数据库操作。
- 磁盘：生产RDB快照，记录AOF日志，AOF日志重写；
- 主从节点：主库生成、传输RDB文件，从库接收RDB文件、清空数据库、加载RDB文件；
- 切片集群实例：向其他实例传输哈希槽信息，数据迁移。
为了帮你理解，我再画一张图来展示这4类交互对象你和具体操作之间的关系。
接下来，我们来逐个分析下在这些交互对象中，有哪些操作会引起阻塞。
1.和客户端交互时的阻塞点
网络IO有时候会比较慢，但是Redis使用了IO多路复用机制，避免了主线程一直处于等待网络连接或请求到来的状态，所以，网络IO不是导致Redis阻塞的因素。
键值对的增删改查操作是Redis和客户端交互的主要部分，也是Redis主线程执行的主要任务，所以，复杂度高的增删改查肯定会阻塞Reids
那么，怎么判断操作复杂度是不是高呢？这里有一个最基本的标准，就是看操作的复杂度是否为O(N)。
Redis中涉及集合的操作复杂度通常为O(N)，我们要在使用时重视起来，例如集合元素全量查询操作HGETALL、SMEMBERS，以及集合的聚合统计操作，例如求交、并和差集。这些操作可以作为Redis的第一个阻塞点：集合全量查询和聚合操作。
除此之外，集合自身的删除操作同样也有潜在的阻塞风险，你可能会认为，删除操作很简单，直接把数据删除就好了，为什么还会阻塞主线程呢？
其实，删除操作的本质是要释放键值对占用的内存空间，你可不要小瞧内存的释放过程，释放内存只是第一步，为了更加高效地管理内存空间，在应用程序释放内存时，操作系统需要把释放掉的内存块插入一个空闲内存块的链表，以便后续进行管理和再分配。这个过程本身需要一定时间，而且会阻塞当前释放内存的应用程序，所以，如果一下子释放了大量内存，空闲内存链表操作时间就会增加，相应地就会造成Redis主线程的阻塞。
那么，什么时候会释放大量内存空间呢？其实就是大量删除键值对数据的时候，最典型的就是删除包含了大量元素的集合，也称为bigkey删除，为了让你对bigkey的删除性能有一个直观的印象，我测试了不同元素数量的集合在进行删除操作时所消耗的时间，如下：
从这张表里，我们可以得出三个结论：
- 当元素数量从10万增加到100万时，4大集合类型的删除时间的增长幅度从5倍上升到了近20倍；
- 集合元素越大，删除所花费的时间就越长；
- 当删除有100万个元素的集合时，最大的删除时间绝对值已经达到了1.98s。Redis的响应时间一般在微秒级别，所以，一个操作达到了近2秒，不可避免地会阻塞主线程。
经过刚刚的分析，很显然，bigkey删除操作就是Redis的第二个阻塞点。删除操作对Redis实例性能的负面影响很大，而且在实际业务开发时很容易被忽略，所以一定要重视它。
既然频繁删除键值对都是潜在的阻塞点了，那么，在Redis的数据库级别操作中，清空数据库，必然也是一个潜在的阻塞风险点，因为它涉及删除和释放所有的键值对，所以，这就是Redis的第三个阻塞点，清空数据库。
2. 和磁盘交互时的阻塞点
我之所以把Redis与磁盘的交互单独列为一类，主要是因为磁盘IO一般都是比较费时费力的，需要重点关注。
幸运的是，Redis开发者早已认识到磁盘IO会带来阻塞，所以把Redis进一步设计为采用子进程的方式生成RDB快照文件，以及执行AOF日志重写操作，这样一来，这两个操作由子进程负责执行，慢速的磁盘IO就不会阻塞主线程了。
但是，Redis直接记录AOF日志时，会根据不同的写回策略对数据做落盘保存，一个同步写磁盘的操作的耗时大约是1~2ms，如果有大量的写操作需要记录在AOF日志中，并同步写回的话，就会阻塞主线程了，这就得到了Redis的第四个阻塞点了：AOF日志同步写。
3.主从节点交互时的阻塞点
在主从集群中，主库需要生成RDB文件，并传输给从库，主库在复制的过程中，创建和传输RDB文件都是由子进程来完成的，不会阻塞主线程，但是，对于从库来说，它在接收RDB文件后，需要使用FLUSHDB命令清空当前数据库，这就正好撞上了刚才我们分析的第三个阻塞点。
此外，从库在清空当前数据库后，还需要把RDB文件加载到内存，这个过程的快慢和RDB文件的大小密切相关，RDB文件越大，加载过程越慢，所以，加载RDB文件就成为了Redis的第五个阻塞点。
4.切片集群实例交互时的阻塞点
最后，当我们部署Redis切片集群时，每个Redis实例上分配的哈希槽信息需要在不同实例间进行传递，同时，当需要进行负载均衡或者有实例增删时，数据会在不同的实例间进行迁移，不过，哈希槽的信息量不大，而数据迁移是渐进式执行的，所以，一般来说，这两类操作对Redis主线程的阻塞风险不大。
不过，当你使用了Redis Cluster方案，而且同时正好迁移的是bigkey的话，就会造成主线程的阻塞，因为Redis Cluster使用了同步迁移。
学习来源：极客时间 《Redis核心技术与实战》学习笔记 Day08
