一、背景

因为这段时间出现了一些redis cpu飙升的问题，所以总结了一些排查和解决的办法

二、产生原因和解决思路

主要产生原因有以下几点:

1.大量慢日志：

排查： 可根据以下三篇文档排查
慢日志相关：
https://blog.csdn.net/line_on_database/article/details/124098647
python收集慢日志：
https://blog.csdn.net/line_on_database/article/details/124118407
大key分析：
https://blog.csdn.net/line_on_database/article/details/115702487

解决思路：

• 业务逻辑上更改慢查询语句
• 因为大key产生的慢查询则拆分大key
• 如果是cluster可以选择增加分片

2.高频的排序集相关的操作

排查方法：

• 2.1 查看monitor监控，观测哪些命令最多，观测cpu飙升阶段哪些命令的数量飙升

 redis-cli -h monitor > a.txt

• 2.2 观测info中的命令数量，是否有哪些命令量飙升

info commandstats
# 官网地址：https://redis.io/commands/info/
# calls: 到达命令执行（未拒绝）的调用次数
# usec: 这些命令消耗的总 CPU 时间
# usec_per_call:每次命令执行消耗的平均 CPU

解决： 从程序侧观察是否无用的命令太多，基于排序集的命令比较耗cpu,如果是针对多个key的高频排序集访问，只能从程序处降低该种命令的频率，逻辑优化，增加分片可能效果不大