好的，各位观众，欢迎来到今天的“Redis 缓存命中率拯救大作战”特别节目！我是你们的老朋友，江湖人称“Bug终结者”的码农老王。今天，咱们就来聊聊Redis缓存命中率低下的那些事儿，争取让大家的Redis缓存不再“形同虚设”，而是真正成为性能提升的“秘密武器”！🚀 第一幕：缓存命中率，你的钱包够鼓吗？ 各位，想象一下，你每天都辛辛苦苦地存钱到银行卡里，结果每次要用钱的时候，都发现卡里余额不足，还得到处借钱，这感觉是不是很糟糕？ 😖 Redis缓存的命中率，就相当于你的银行卡余额。 高命中率： 意味着你的大部分请求都能直接从缓存中获取数据，省去了访问数据库的昂贵开销，服务器响应速度飞快，就像你从自己的银行卡里轻松取出钱来，潇洒自如！ 😎 低命中率： 则意味着大部分请求都需要去数据库“搬救兵”，不仅响应速度慢，还会给数据库带来巨大的压力，就像你每次都得找人借钱，欠了一屁股债，心里苦啊！ 😭 所以，提升Redis缓存的命中率，就如同给你的钱包“充值”，让你的系统运行更加流畅，更加高效。 第二幕：谁动了我的缓存？低命中率的“真凶”大揭秘！ 那么，到底是什么原因导致Redis缓存的命中率像“扶 …
网络层面的 `net.core.somaxconn` 对 Redis 连接队列的影响
老司机带你飞：Redis 连接队列与 net.core.somaxconn 的爱恨情仇 各位程序猿、攻城狮、算法侠，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们不聊高并发，也不谈分布式，咱们聊点儿底层，聊聊 Redis 连接队列背后的那些事儿，特别是那个神秘的 net.core.somaxconn。 准备好了吗？ 系好安全带，发车咯！ 🚀 开篇：Redis 的门面与接待能力 想象一下，Redis 是一个热闹非凡的小吃摊，生意火爆到不行。 每秒钟都有无数吃货（客户端）涌过来，想点一份美味的炒饭（执行 Redis 命令）。 这个小吃摊有一个门面（监听端口），负责迎接顾客。 那么问题来了，如果瞬间涌来的人太多，小吃摊老板（Redis 服务器）忙不过来，怎么办？ 答案就是：排队！ 也就是我们今天要聊的连接队列。 Redis 作为一款高性能的 NoSQL 数据库，其客户端连接的管理至关重要。 当客户端发起连接请求时，Redis 服务器会先将这些请求放入一个队列中，然后依次处理。 这个队列的大小，直接影响着 Redis 的服务能力和稳定性。 net.core.somaxconn：队列容量的幕后大佬 现在，让 …
如何利用 `perf` 或 `eBPF` 工具分析 Redis 内部性能
好的，各位观众，各位朋友，欢迎来到今天的“Redis 性能侦探”特别节目！我是你们的老朋友，江湖人称“代码界的福尔摩斯”，今天咱们就来聊聊如何用 perf 和 eBPF 这两把神器，把 Redis 扒个精光，看看它内部到底在干些啥，有没有偷偷摸摸搞事情。 节目预告： 第一幕： 什么是 perf 和 eBPF？（别怕，不讲教科书，保证你听得懂！） 第二幕： perf 实战：让 Redis 现出原形！（命令、参数，手把手教你用） 第三幕： eBPF 高阶玩法：深入 Redis 的灵魂深处！（让你成为 eBPF 大师！） 第四幕： 案例分析：用 perf 和 eBPF 解决 Redis 性能瓶颈！（实战经验分享） 第五幕： 总结与展望：性能分析的未来！（一起展望更美好的明天！） 准备好了吗？让我们开始今天的精彩旅程吧！🚀 第一幕：perf 和 eBPF：性能分析界的“倚天剑”和“屠龙刀” 各位，别一听到 perf 和 eBPF 就觉得头大，它们其实没那么可怕。你可以把它们想象成性能分析界的“倚天剑”和“屠龙刀”，有了它们，什么性能妖魔鬼怪都得乖乖现形！ perf：系统级的“听诊器” perf …
Redis 的 CPU 亲和性（CPU Affinity）设置与优化
Redis CPU 亲和性：让你的小火箭飞得更稳更快🚀 大家好！我是你们的老朋友，一位在代码海洋里摸爬滚打多年的老水手。今天，咱们不聊高大上的架构，也不谈玄乎其玄的算法，而是聊聊一个容易被忽略，但对Redis性能至关重要的细节：CPU 亲和性。 想象一下，你有一辆法拉利，性能杠杠的，但是你却让它在乡间小路上颠簸，动力根本发挥不出来。CPU 亲和性就像是给你的法拉利修了一条高速公路，让它能够在指定的车道上尽情驰骋！ 什么是 CPU 亲和性？ 🤔 简单来说，CPU 亲和性就是把一个进程（比如我们的Redis server）绑定到一个或多个特定的CPU核心上运行。默认情况下，操作系统会根据调度算法，把进程在各个CPU核心之间“踢皮球”，让它一会儿在这个核心上跑，一会儿又跑到另一个核心上。 这种“踢皮球”看起来很公平，但对于Redis这种对性能要求极高的服务来说，却带来了不小的开销。为什么呢？ Cache Miss 增加: 进程在不同的CPU核心之间切换，会导致缓存失效（Cache Miss）。每次切换，都要重新从内存甚至硬盘加载数据，大大降低了效率。想象一下，你正在聚精会神地读书，突然被人强 …
操作系统层面的 `vm.overcommit_memory` 对 Redis 内存的影响
好的，各位老铁，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码诗人”的程序猿张三。今天咱们不聊风花雪月，也不谈人生理想，就来聊聊一个听起来有点深奥，但实际上跟咱们 Redis 小日子息息相关的家伙：vm.overcommit_memory。 开场白：一场关于内存的“信用透支” 想象一下，你是一家公司的老板，手里管着一大笔钱（服务器内存）。每天都有各种项目（进程）来找你申请经费（内存）。正常情况下，你会根据自己的家底（实际物理内存）来批钱。但是，如果你突然脑洞大开，决定搞个“信用透支”计划，允许项目们申请的总经费超过你的实际家底，那会发生什么呢？ 这就是 vm.overcommit_memory 试图解决的问题，或者说，埋下的坑。🤣 第一幕：vm.overcommit_memory 是个啥？ vm.overcommit_memory 是 Linux 内核中的一个参数，它决定了内核如何处理进程的内存分配请求。简单来说，它控制着内核是否允许“过度承诺”内存。 0 (Heuristic overcommit): 这是默认值。内核会尝试猜测是否有足够的内存可用。它会考虑当前已分配的内存、交换空间以及一些启 …
Redis `maxclients` 参数与文件描述符限制（`ulimit`）
Redis 的“客流量”与“大门”：maxclients 参数与文件描述符限制，一场关于连接的史诗 各位观众老爷们，大家好！欢迎来到今天的“Redis 奇妙夜”！今晚，我们要聊聊 Redis 服务器的两个关键概念，它们就像一家餐馆的“客流量”和“大门”—— maxclients 参数和文件描述符限制 (ulimit)。别担心，这绝对不是枯燥的技术课，而是一场关于连接的史诗！ 想象一下，你开了一家网红餐厅，生意火爆到不行。客人蜂拥而至，排队都要排到隔壁街了。这时，你面临两个重要问题： 你的餐厅能同时容纳多少客人？ 这就是 maxclients 参数要解决的问题。 你的餐厅大门够不够大，让这些客人顺利进出？ 这就是文件描述符限制 (ulimit) 要考虑的事情。 如果你的餐厅能容纳 100 个客人，但大门一次只能进出 10 个人，那必然会造成拥堵，甚至引发踩踏事件（服务器宕机）！所以，理解这两个概念，并正确配置它们，对于保证 Redis 服务器的稳定性和性能至关重要。 第一幕：maxclients 参数，Redis 的“客流量” maxclients 参数，顾名思义，就是 Redis 服务 …
客户端连接数过高导致性能下降的诊断与解决方案
各位亲爱的程序员朋友们，大家好！今天，咱们来聊聊一个让大家头疼，却又不得不面对的问题：客户端连接数过高导致的性能下降。 想象一下，你的服务器就像一个繁忙的餐厅，而客户端连接就像饥肠辘辘的食客。如果餐厅座位有限，涌入的食客过多，会发生什么？🤔 肯定是一片混乱，等待时间过长，服务质量下降，甚至有人直接选择离开！ 同样的道理，当服务器的客户端连接数超过其承受能力时，就会出现各种性能问题，比如响应缓慢、资源耗尽，甚至直接崩溃。咱们今天就来一起“解剖”这个问题，找出病因，并开出“药方”。 一、连接数过高的症状：你的服务器是不是“病了”？ 首先，我们要学会判断服务器是不是“生病”了。以下是一些常见的“病症”： 响应时间变长： 就像餐厅上菜速度变慢，用户需要等待更长时间才能得到响应。你可以通过监控服务器的响应时间指标来发现这个问题。 CPU 使用率过高： 服务器忙于处理大量的连接，CPU 资源被过度占用，就像厨师忙得焦头烂额，恨不得长出八只手。 内存占用过高： 每个连接都需要占用一定的内存资源，连接数过多会导致内存耗尽，就像仓库堆满了食材，放不下了。 网络带宽占用过高： 大量的数据传输会占用大量的网 …
Redis 线程池（IO Threads）在多核 CPU 上的读写优化
好的，各位技术大咖、未来架构师们，欢迎来到今天的“Redis 线程池：多核 CPU 上的读写狂欢”脱口秀！我是你们的导游，将带领大家一起探索 Redis 线程池在多核 CPU 上如何玩转读写性能，让你的数据像火箭一样飞起来🚀。 开场白：单线程的“甜蜜”与“烦恼” Redis，这个内存数据库界的“瑞士军刀”，以其高性能和多功能性赢得了无数开发者的芳心。长期以来，它一直以单线程模型著称。单线程就像一位专注的艺术家，一次只处理一件事情，避免了多线程带来的锁竞争和上下文切换的开销。这种简单粗暴的方式，在很多场景下都能提供令人惊艳的性能。 但是，单线程也并非完美无缺。想象一下，如果这位艺术家突然接到一个超大的订单，需要雕刻几百个精美的雕塑，即使他再专注，效率也会受到限制。当 Redis 需要处理大量的 IO 操作，尤其是网络 IO 时，单线程的瓶颈就会显现出来。CPU 在等待 IO 完成的过程中会处于空闲状态，造成资源的浪费。这就像让一位短跑冠军在跑道上等待发令枪响，英雄无用武之地啊！ Redis 6.0：线程池的“横空出世” 为了解决单线程的 IO 瓶颈，Redis 6.0 引入了多线程 IO …
大 Key 异步删除（`UNLINK`）的原理与实战
好的，各位观众老爷，各位程序媛、攻城狮们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“ Bug 终结者”的码农老王。今天，咱们不聊高并发、不谈分布式，来聊聊大家在工作中经常遇到的一个“糟心”问题： 大 Key 异步删除（UNLINK）的原理与实战。 先别急着说“老生常谈”，我保证，今天的内容绝对让你耳目一新，保证你听完之后，面对线上环境的“巨无霸 Key”，再也不会瑟瑟发抖，而是充满自信地挥舞 UNLINK 大棒，让它们灰飞烟灭！ 一、 开场白： 谁还没个“大 Key”的烦恼呢？ 话说，哪个项目没遇到过几个“大 Key”呢？ 就像谁还没吃过几个“瘪”一样。它们就像程序世界里的 “哥斯拉”，体积庞大，占用内存惊人，操作起来慢如蜗牛，一旦阻塞，整个服务都得跟着遭殃。 想象一下，你正在深夜加班，突然收到告警：Redis 响应时间飙升！ 登录服务器一看，好家伙，一个 Key 里面存了几百万条数据，直接把 Redis 堵得水泄不通。 这时候，你是不是想立马把这个“罪魁祸首”揪出来，然后一刀切了？ 别急，冲动是魔鬼！直接 DEL 可不行，它会阻塞 Redis 主线程，导致其他请求也跟着卡住，甚至引发雪崩效 …
Redis 内存碎片整理的自动化策略与最佳实践
好的，各位观众老爷，各位程序猿，各位攻城狮，欢迎来到今天的“Redis内存碎片整理自动化策略与最佳实践”脱口秀现场！我是你们的老朋友，人称代码界的段子手——Bug终结者！ 今天咱们不讲那些枯燥乏味的源码分析，也不搞那些高深莫测的学术论文。咱们就用大白话，聊聊这让人头疼，却又不得不面对的Redis内存碎片问题，以及如何让它乖乖听话，自动整理，还你一个身强体壮的Redis！ 一、内存碎片：Redis的隐形杀手 想象一下，你的Redis服务器就像一个宽敞明亮的房间。一开始，你往里面整整齐齐地摆放各种家具（数据）。但是，随着时间的推移，你不断地搬进搬出，家具也越来越杂乱，原本宽敞的房间，变得拥挤不堪，走路都得小心翼翼，生怕绊倒。这就是内存碎片！ 内存碎片，顾名思义，就是原本连续的内存空间，由于频繁的分配和释放，被分割成了很多不连续的小块。这些小块内存，单独拿出来可能没啥用，但它们加起来，却占据了大量的内存空间，导致你的Redis服务器“虚胖”，明明还有很多内存，却无法分配给新的数据，性能也跟着直线下降。 就像下图这样： 内存地址 状态 大小 0x1000 已使用 100 0x1064 空闲 5 …