前情提要：
最近接了大数据项目的postgresql运维，刚接过来他们的报表系统就出现高峰期访问不了的问题，报表涉及实时数据和离线数据，离线读pg，实时读redis。然后自然而然就把redis也挪到我们这边优化了。在这次优化过程中也是再次深刻感受到redis的各种坑
现象：
大数据报表周末晚上高峰期实时报表打不开，基本上处于不能使用状态，实时报表主要访问redis数据，监控发现Redis CPU占用过高，高峰期2个从库实例的CPU达到100%，由于redis是单进程单线程结构，所以单核CPU达到100%导致查询阻塞
当前架构：
1主1从 ，应用手动读写分离，持久化主从默认都开启开启rdb持久化，没有做aof，参数基本走默认
问题导致原因排查：
redis持久化导致阻塞
是否存在慢查询
主从存在频繁全量同步）
value值是否过大
架构问题，当前所有业务读取仅在一个从库读取
网络问题
连接数问题
整理出一大堆问题之后，开始盲目分析：
首先看的网络问题，跟运维沟通过，结合监控结果发现，网络基本上没有问题，网卡流量也远远没有到瓶颈，首先排除网络问题。但是，在redis从库的日志中，发现有个报错很频繁：
47960:S 16 Apr 12:05:36.951 #Connection with master lost.
47960:S 16 Apr 12:05:36.951 * Caching the disconnected master state.
47960:S 16 Apr 12:05:37.799 * Connecting to MASTER 192.168.63.2:6379
47960:S 16 Apr 12:05:37.799 * MASTER <-> SLAVE sync started
47960:S 16 Apr 12:05:37.799 * Non blocking connect for SYNC fired the event.
47960:S 16 Apr 12:05:42.871 * Master replied to PING, replication can continue...
47960:S 16 Apr 12:05:42.873 *Trying a partial resynchronization(request 2cf6338d2d3a72131d5f2f18a0bd8c271302e058:228189063173).
47960:S 16 Apr 12:05:43.085 *Full resync from master:2cf6338d2d3a72131d5f2f18a0bd8c271302e058:228814173990
47960:S 16 Apr 12:05:43.085 * Discarding previously cached master state.
看字面意思就是主从连接断开了，从库尝试做增量同步还不成功，最后做了全量同步。
WTF？？？既然网络没问题，为什么连接断了。OK，引出主从问题
主从出现了频繁全量同步，如上面的日志显示，从库连接断开从连并尝试增量同步失败，结果做了全量同步。这个操作开销很大：主库bgsave->传到从库->从库加载rbd到内存（加载的时候是无法操作redis的）。出现这种情况又有几个原因。。。
replication backlog（master端）：用于保存主从同步数据的一块内存缓冲区域（所有客户端共享该内存），达到限制将会重新进行全量同步，这部分内存会包含在used_memory_human中，设置值参考bgrewrite所需的内存RDB: 500 MB of memory used by copy-on-write
通过增大repl-backlog-size解决
replication buffer(master端)：redis每个连接都分配了自己的缓冲区空间（从库也相当于是一个客户端连接）。处理完请求后，redis把响应数据放到缓冲区中，然后继续下一个请求。repl-buffer存放的数据是下面3个时间内所有master数据更新操作，设置值参考：每秒的命令产生大小*（以下3个时间之和）
master执行rdb bgsave产生snapshot的时间
master发送rdb到slave网络传输时间
slave load rdb to memory 的时间
主要参数：
client-output-buffer-limit normal
client-output-buffer-limit slave
client-output-buffer-limit pubsub
复制超时：
repl-timeout
最终参数优化调整如下（主库）：
repl-backlog-size 512mb
repl-timeout 120
client-output-buffer-limit normal 0 0 0
client-output-buffer-limit slave 0 0 0
client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60
架构问题，其实早在报表高峰期读取问题出现的初期，大数据的同事就提出增加redis从库实例，做负载均衡的想法了。鉴于redis是单线程模型，只能用到一个cpu核心，多增加几个实例可以多利用到几个cpu核心这个想法确实也没错。当时由于从库物理机有富余的内存资源，所以临时新增了三个从库实例，并添加haproxy轮询访问后端4个redis实例。整体架构变为1主4从+haproxy做从库负载均衡。但是，cpu高主要还是跟具体的业务查询有关，架构扩展应该是在单实例优化到最佳之后才考虑的。这就好比在mysql当中，有大量慢查询导致cpu过高，光靠扩展从库而不去先优化SQL，扩展到什么时候是个头呢？
慢查询问题：某个促销活动的晚上，大数据报表果然又准时出现打开慢的现象。redis依然是cpu占用率爆满。话不多说进入redis ，slowlog get 50 , 发现慢查询中基本都是keys xxx* 这样的查询，这。。。我几乎肯定cpu占用率跟这种慢查询有很大关系了。执行时间在0.5秒左右，0.5秒对于redis来说应该是非常慢了。如果这样的查询比较多的话，那么redis确实很可能出现阻塞，在看了下value值的大小，应该还好不算大。redis slowlog默认只保存在内存，只保留当前的128条，所以这也算是个小小的麻烦，不太好统计慢查询发生的频率
持久化策略：
rdb持久化：每次都是全量的bgsave，具体策略下面说。
缺点： 1、非实时
2、全量持久化
3、每次保存RDB的时候，Redis都要fork()出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工作。 在数据集比较庞大时，fork()可能会非常耗时，造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端
aof持久化：每秒写aof文件，实时性较高，增量写，顺序记录语句，便于误操作恢复
缺点：1、bgrewrite重写，fork进程，短暂阻塞
2、重写时fork进程可能导致swap和OOM（预留1半内存）
简单介绍完两种持久化策略之后，最后给出我实际优化后的策略：
主/从业务库关闭rdb和aof持久化，新增一台从库（不参与业务）单独做rdb持久化，该从库持久化配置：save 900 1 也就是900秒做一次bgrewrite，最多丢失15分钟数据
连接数问题，这块目前来说由于做了负载均衡，高峰期看haproxy入口的连接最大也就去到500-600，还是有阻塞的情况下，每个redis实例connected_clients最多也就到100左右，排除连接数的问题
结论：优化主要避免了持久化，以及频繁主从全量同步带来的性能影响。但是实际主要瓶颈还是在慢查询，如果keys xxx*这种查询不能避免，那么一定会造成阻塞
下面这张图应该更加生动：
最后，还有几个待解决的问题记录下：
1、主库的used_memory_peak_human达到60.97G，实际上主库的maxmemory只配置了32G
127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:3531621728
used_memory_human:3.29G
used_memory_rss:70885924864
used_memory_peak:65461144384
used_memory_peak_human:60.97G
used_memory_lua:36864
mem_fragmentation_ratio:20.07
mem_allocator:libc
解决方式：内存碎片造成，查看资料说是大量写入造成，目前没有太好的解决方法，只能通过重启进程释放
2、redis过期的key会不会自动删除？策略如何配置
redis过期的key当内存使用maxmemory才会进行删除
maxmemory-policy 六种方式：
volatile-lru：（默认值）从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
volatile-ttl ： 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
allkeys-lru ： 从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
noeviction ： 禁止驱逐数据,永不过期，返回错误
3、redis主从同步原理（全量/增量）
一张图一目了然：
复制积压缓冲区=repl-backlog
redis2.8之前不支持增量备份
增量备份的两个条件
slave带来的runid是否当前master的runid
slave带来的复制offset在master的backlog（复制积压缓冲区）中还能否找到
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