微服务连接不上redis会直接访问数据库吗

非常感谢您的提问。当微服务连接不上Redis时，会根据代码实现的逻辑来决定是否直接访问数据库。一般来说，如果代码中没有对Redis连接失败的情况进行处理，那么微服务会直接访问数据库。但是，如果代码中有对Redis连接失败的情况进行了处理，那么就会根据处理逻辑来决定是否直接访问数据库。因此，我们建议在代码中对Redis连接失败的情况进行处理，以确保系统的稳定性和可靠性。同时，我们也建议在系统设计时，考虑到Redis的可靠性和高可用性，采用集群或者主从复制等方式来保证Redis的可用性。希望我的回答能够帮到您，如果您还有其他问题，欢迎继续提问。

其实选择用这个redis是因为上次备选的H2的内存数据库的方案被否定了。这才选择了redis。使用它，可以大幅提高数据的查询效率，而且redis自身可以完成持久化，这就不会造成因服务器关闭而数据丢失的情况。同时它也支持集群。

这里，就简单写了一个使用redis的Demo，

首先是要下载下个redis的包：

redis内存数据库

压缩包里有如下几文件：

redis内存数据库

解压缩后，双击里面的redis-serverexe的文件。就可以启动redis，然后就可以用以下的，代码来连接、内存DB、以及对DB中的数据进行 *** 作。

public class Demo {

public static void main(String[] args) {

Demo demo = new Demo();

demotest();

}

public void test(){

Jedis redis = new Jedis ("localhost",6379);//连接redis

//hset key field value将哈希表key中的域field的值设为value。

redishset("yyweb", "music", "myycom");

redishset("yyweb", "mall", "maiyycom");

redishset("yyweb", "duowan", ">

内存快照(将内存中的数据在某一时刻的状态记录至磁盘中) 。现实可以理解为拍照。

想象下如果100个人(数据)在拍照，那首先想到的问题这100个人给谁拍照？拍照的同时如果有人"动"了怎么办？基于这些场景繁衍以下问题：

全量快照 ,一次性记录所有数据，保证数据的完整性

Redis 两个命令生成 RDB 文件， save 和 bgsave。

save：在主线程中执行，导致阻塞；

bgsave：创建一个子进程，用于写入 RDB 文件，避免主线程阻塞。(Redis默认配置项使用bgsave)。

采用bgsave因为Redis会fock一个子进程处理，所以读肯定没问题，修改是怎么处理的呢？

Redis借助 *** 作系统提供的写时复制技术（Copy-On-Write, COW），在执行快照的同时，正常处理写 *** 作。具体流程：

主线程 fork 出 bgsave 子进程后，bgsave 子进程实际是复制了主线程的页表。这些页表中，就保存了在执行 bgsave 命令时，主线程的所有数据块在内存中的物理地址。这样一来，bgsave 子进程生成 RDB 时，就可以根据页表读取这些数据，再写入磁盘中。如果此时，主线程接收到了新写或修改 *** 作，那么，主线程会使用写时复制机制。具体来说，写时复制就是指，主线程在有写 *** 作时，才会把这个新写或修改后的数据写入到一个新的物理地址中，并修改自己的页表映射。

如图：

bgsave 子进程复制主线程的页表以后，假如主线程需要修改虚页 7 里的数据，那么，主线程就需要新分配一个物理页（假设是物理页 53），然后把修改后的虚页 7 里的数据写到物理页 53 上，而虚页 7 里原来的数据仍然保存在物理页 33 上。这个时候，虚页 7 到物理页 33 的映射关系，仍然保留在 bgsave 子进程中。所以，bgsave 子进程可以无误地把虚页 7 的原始数据写入 RDB 文件。

一、频繁将全量数据写入磁盘，会给磁盘带来很大压力，多个快照竞争有限的磁盘带宽，前一个快照还没有做完，后一个又开始做了，容易造成恶性循环。

二、bgsave 子进程需要通过 fork *** 作从主线程创建出来。虽然，子进程在创建后不会再阻塞主线程，但是，fork 这个创建过程本身会阻塞主线程，而且主线程的内存越大，阻塞时间越长。

快照的恢复速度快，频率无法把控，频率太低，宕机，丢失数据比较多。频率太高，产生额外开销。

混合使用 AOF 日志和内存快照 ，内存快照以一定的频率执行，在两次快照之间， 使用 AOF 日志记录 这期间的所有命令 *** 作。

不会。Redis服务器挂掉，客户端尝试连接Redis数据库时就会失败，是因为Redis是一个内存型数据库，所有数据都保存在内存中，Redis服务器挂掉，则客户端无法访问这些数据，此时客户端尝试连接Redis数据库，就会收到连接超时或连接拒绝的错误消息。

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。

很多时候，Redis出现访问延迟变大，都与我们的使用不当或运维不合理导致的。

下面我们就来分析一下Redis在使用过程中，经常会遇到的延迟问题以及如何定位和分析。

如果在使用Redis时，发现访问延迟突然增大，如何进行排查？

首先，第一步，建议你去查看一下Redis的慢日志。Redis提供了慢日志命令的统计功能，我们通过以下设置，就可以查看有哪些命令在执行时延迟比较大。

首先设置Redis的慢日志阈值，只有超过阈值的命令才会被记录，这里的单位是微妙，例如设置慢日志的阈值为5毫秒，同时设置只保留最近1000条慢日志记录：

# 命令执行超过5毫秒记录慢日志

CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000

# 只保留最近1000条慢日志

CONFIG SET slowlog-max-len 1000

设置完成之后，所有执行的命令如果延迟大于5毫秒，都会被Redis记录下来，我们执行SLOWLOG get 5查询最近5条慢日志：

127001:6379> SLOWLOG get 5

1) 1) (integer) 32693 # 慢日志ID

2) (integer) 1593763337 # 执行时间

3) (integer) 5299 # 执行耗时(微妙)

4) 1) 'LRANGE' # 具体执行的命令和参数

2) 'user_list_2000'

3) '0'

4) '-1'

2) 1) (integer) 32692

2) (integer) 1593763337

3) (integer) 5044

4) 1) 'GET'

2) 'book_price_1000'

通过查看慢日志记录，我们就可以知道在什么时间执行哪些命令比较耗时， 如果你的业务经常使用O(n)以上复杂度的命令， 例如sort、sunion、zunionstore，或者在执行O(n)命令时 *** 作的数据量比较大，这些情况下Redis处理数据时就会很耗时。

如果你的服务请求量并不大，但Redis实例的CPU使用率很高，很有可能是使用了复杂度高的命令导致的。

解决方案就是，不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据，每次尽量 *** 作少量的数据，让Redis可以及时处理返回。

如果查询慢日志发现，并不是复杂度较高的命令导致的，例如都是SET、DELETE *** 作出现在慢日志记录中，那么你就要怀疑是否存在Redis写入了大key的情况。

Redis在写入数据时，需要为新的数据分配内存，当从Redis中删除数据时，它会释放对应的内存空间。

如果一个key写入的数据非常大，Redis 在分配内存时也会比较耗时。 同样的，当删除这个key的数据时， 释放内存也会耗时比较久。

你需要检查你的业务代码，是否存在写入大key的情况，需要评估写入数据量的大小，业务层应该避免一个key存入过大的数据量。

那么有没有什么办法可以扫描现在Redis中是否存在大key的数据吗？

Redis也提供了扫描大key的方法：

redis-cli -h $host -p $port --bigkeys -i 001

使用上面的命令就可以扫描出整个实例key大小的分布情况，它是以类型维度来展示的。

需要注意的是当我们在线上实例进行大key扫描时，Redis的QPS会突增，为了降低扫描过程中对Redis的影响，我们需要控制扫描的频率，使用-i参数控制即可，它表示扫描过程中每次扫描的时间间隔，单位是秒。

使用这个命令的原理，其实就是Redis在内部执行scan命令，遍历所有key，然后针对不同类型的key执行strlen、llen、hlen、scard、zcard来获取字符串的长度以及容器类型(list/dict/set/zset)的元素个数。

而对于容器类型的key，只能扫描出元素最多的key，但元素最多的key不一定占用内存最多，这一点需要我们注意下。不过使用这个命令一般我们是可以对整个实例中key的分布情况有比较清晰的了解。

针对大key的问题，Redis官方在40版本推出了lazy-free的机制，用于异步释放大key的内存，降低对Redis性能的影响。即使这样，我们也不建议使用大key，大key在集群的迁移过程中，也会影响到迁移的性能，这个后面在介绍集群相关的文章时，会再详细介绍到。

有时你会发现，平时在使用Redis时没有延时比较大的情况，但在某个时间点突然出现一波延时，而且 报慢的时间点很有规律，例如某个整点，或者间隔多久就会发生一次。

如果出现这种情况，就需要考虑是否存在大量key集中过期的情况。

如果有大量的key在某个固定时间点集中过期，在这个时间点访问Redis时，就有可能导致延迟增加。

Redis的过期策略采用主动过期+懒惰过期两种策略：

注意， Redis的主动过期的定时任务，也是在Redis主线程中执行的 ，也就是说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，那么在业务访问时，必须等这个过期任务执行结束，才可以处理业务请求。此时就会出现，业务访问延时增大的问题，最大延迟为25毫秒。

而且这个访问延迟的情况， 不会记录在慢日志里。 慢日志中 只记录真正执行某个命令的耗时 ，Redis主动过期策略执行在 *** 作命令之前，如果 *** 作命令耗时达不到慢日志阈值，它是不会计算在慢日志统计中的，但我们的业务却感到了延迟增大。

此时你需要检查你的业务，是否真的存在集中过期的代码，一般集中过期使用的命令是expireat或pexpireat命令，在代码中搜索这个关键字就可以了。

如果你的业务确实需要集中过期掉某些key，又不想导致Redis发生抖动，有什么优化方案？

解决方案是， 在集中过期时增加一个随机时间，把这些需要过期的key的时间打散即可。

伪代码可以这么写：

# 在过期时间点之后的5分钟内随机过期掉

redisexpireat(key, expire_time + random(300))

这样Redis在处理过期时，不会因为集中删除key导致压力过大，阻塞主线程。

另外，除了业务使用需要注意此问题之外，还可以通过运维手段来及时发现这种情况。

我们需要对这个指标监控，当在 很短时间内这个指标出现突增 时，需要及时报警出来，然后与业务报慢的时间点对比分析，确认时间是否一致，如果一致，则可以认为确实是因为这个原因导致的延迟增大。

有时我们把Redis当做纯缓存使用，就会给实例设置一个内存上限maxmemory，然后开启LRU淘汰策略。

当实例的内存达到了maxmemory后，你会发现之后的每次写入新的数据，有可能变慢了。

导致变慢的原因是，当Redis内存达到maxmemory后，每次写入新的数据之前，必须先踢出一部分数据，让内存维持在maxmemory之下。

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，要取决于配置的淘汰策略：

具体使用哪种策略，需要根据业务场景来决定。

我们最常使用的一般是allkeys-lru或volatile-lru策略，它们的处理逻辑是，每次从实例中随机取出一批key（可配置），然后淘汰一个最少访问的key，之后把剩下的key暂存到一个池子中，继续随机取出一批key，并与之前池子中的key比较，再淘汰一个最少访问的key。以此循环，直到内存降到maxmemory之下。

如果使用的是allkeys-random或volatile-random策略，那么就会快很多，因为是随机淘汰，那么就少了比较key访问频率时间的消耗了，随机拿出一批key后直接淘汰即可，因此这个策略要比上面的LRU策略执行快一些。

但以上这些逻辑都是在访问Redis时，真正命令执行之前执行的，也就是它会影响我们访问Redis时执行的命令。

另外，如果此时Redis实例中有存储大key，那么在淘汰大key释放内存时，这个耗时会更加久，延迟更大，这需要我们格外注意。

如果你的业务访问量非常大，并且必须设置maxmemory限制实例的内存上限，同时面临淘汰key导致延迟增大的的情况，要想缓解这种情况，除了上面说的避免存储大key、使用随机淘汰策略之外，也可以考虑拆分实例的方法来缓解，拆分实例可以把一个实例淘汰key的压力分摊到多个实例上，可以在一定程度降低延迟。

如果你的Redis开启了自动生成RDB和AOF重写功能，那么有可能在后台生成RDB和AOF重写时导致Redis的访问延迟增大，而等这些任务执行完毕后，延迟情况消失。

遇到这种情况，一般就是执行生成RDB和AOF重写任务导致的。

生成RDB和AOF都需要父进程fork出一个子进程进行数据的持久化，在fork执行过程中，父进程需要拷贝内存页表给子进程，如果整个实例内存占用很大，那么需要拷贝的内存页表会比较耗时，此过程会消耗大量的CPU资源，在完成fork之前，整个实例会被阻塞住，无法处理任何请求，如果此时CPU资源紧张，那么fork的时间会更长，甚至达到秒级。这会严重影响Redis的性能。

具体原理也可以参考我之前写的文章：Redis持久化是如何做的？RDB和AOF对比分析。

我们可以执行info命令，查看最后一次fork执行的耗时latest_fork_usec，单位微妙。这个时间就是整个实例阻塞无法处理请求的时间。

除了因为备份的原因生成RDB之外，在 主从节点第一次建立数据同步时 ，主节点也会生成RDB文件给从节点进行一次全量同步，这时也会对Redis产生性能影响。

要想避免这种情况，我们需要规划好数据备份的周期，建议 在从节点上执行备份，而且最好放在低峰期执行。 如果对于丢失数据不敏感的业务，那么不建议开启AOF和AOF重写功能。

另外，fork的耗时也与系统有关，如果把Redis部署在虚拟机上，那么这个时间也会增大。所以使用Redis时建议部署在物理机上，降低fork的影响。

很多时候，我们在部署服务时，为了提高性能，降低程序在使用多个CPU时上下文切换的性能损耗，一般会采用进程绑定CPU的 *** 作。

但在使用Redis时，我们不建议这么干，原因如下。

绑定CPU的Redis，在进行数据持久化时，fork出的子进程，子进程会继承父进程的CPU使用偏好，而此时子进程会消耗大量的CPU资源进行数据持久化，子进程会与主进程发生CPU争抢，这也会导致主进程的CPU资源不足访问延迟增大。

所以在部署Redis进程时，如果需要开启RDB和AOF重写机制，一定不能进行CPU绑定 *** 作！

上面提到了，当执行AOF文件重写时会因为fork执行耗时导致Redis延迟增大，除了这个之外，如果开启AOF机制，设置的策略不合理，也会导致性能问题。

开启AOF后，Redis会把写入的命令实时写入到文件中，但写入文件的过程是先写入内存，等内存中的数据超过一定阈值或达到一定时间后，内存中的内容才会被真正写入到磁盘中。

AOF为了保证文件写入磁盘的安全性，提供了3种刷盘机制：

当使用第一种机制appendfsync always时，Redis每处理一次写命令，都会把这个命令写入磁盘，而且 这个 *** 作是在主线程中执行的。

内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担， *** 作磁盘成本要比 *** 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。

与第一种机制对比，appendfsync everysec会每隔1秒刷盘，而appendfsync no取决于 *** 作系统的刷盘时间，安全性不高。因此我们推荐使用appendfsync everysec这种方式，在最坏的情况下，只会丢失1秒的数据，但它能保持较好的访问性能。

当然，对于有些业务场景，对丢失数据并不敏感，也可以不开启AOF。

如果你发现Redis突然变得非常慢， 每次访问的耗时都达到了几百毫秒甚至秒级 ，那此时就检查Redis是否使用到了Swap，这种情况下Redis基本上已经无法提供高性能的服务。

我们知道， *** 作系统提供了Swap机制，目的是为了当内存不足时，可以把一部分内存中的数据换到磁盘上，以达到对内存使用的缓冲。

但当内存中的数据被换到磁盘上后，访问这些数据就需要从磁盘中读取，这个速度要比内存慢太多！

尤其是针对Redis这种高性能的内存数据库来说，如果Redis中的内存被换到磁盘上，对于Redis这种性能极其敏感的数据库，这个 *** 作时间是无法接受的。

我们需要检查机器的内存使用情况，确认是否确实是因为内存不足导致使用到了Swap。

如果确实使用到了Swap，要及时整理内存空间，释放出足够的内存供Redis使用，然后释放Redis的Swap，让Redis重新使用内存。

释放Redis的Swap过程通常要重启实例，为了避免重启实例对业务的影响，一般先进行主从切换，然后释放旧主节点的Swap，重新启动服务，待数据同步完成后，再切换回主节点即可。

可见，当Redis使用到Swap后，此时的Redis的高性能基本被废掉，所以我们需要提前预防这种情况。

我们需要对Redis机器的内存和Swap使用情况进行监控，在内存不足和使用到Swap时及时报警出来，及时进行相应的处理。

如果以上产生性能问题的场景，你都规避掉了，而且Redis也稳定运行了很长时间，但在某个时间点之后开始，访问Redis开始变慢了，而且一直持续到现在，这种情况是什么原因导致的？

之前我们就遇到这种问题， 特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续。 这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。

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。

如果出现这种情况，你需要排查这个机器上的哪个Redis实例的流量过大占满了网络带宽，然后确认流量突增是否属于业务正常情况，如果属于那就需要及时扩容或迁移实例，避免这个机器的其他实例受到影响。

运维层面，我们需要对机器的各项指标增加监控，包括网络流量，在达到阈值时提前报警，及时与业务确认并扩容。

以上我们总结了Redis中常见的可能导致延迟增大甚至阻塞的场景，这其中既涉及到了业务的使用问题，也涉及到Redis的运维问题。

可见，要想保证Redis高性能的运行，其中涉及到CPU、内存、网络，甚至磁盘的方方面面，其中还包括 *** 作系统的相关特性的使用。

作为开发人员，我们需要了解Redis的运行机制，例如各个命令的执行时间复杂度、数据过期策略、数据淘汰策略等，使用合理的命令，并结合业务场景进行优化。

作为DBA运维人员，需要了解数据持久化、 *** 作系统fork原理、Swap机制等，并对Redis的容量进行合理规划，预留足够的机器资源，对机器做好完善的监控，才能保证Redis的稳定运行。

在上文中，主要讲解了 Redis 常见的导致变慢的场景以及问题定位和分析，主要是由业务使用不合理和运维不当导致的。

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