redis是经典的单线程架构，所有的读写操作都是在一个主线程中完成的。当redis处于高并发情况时，如果出现阻塞，哪怕是很短的时间，对于应用来说都相当严重，会出现大量的超时问题，应用出问题。
1. redis的阻塞主要包括两方面：
1.1 内在原因：不合理使用API或数据结构、CPU饱和持久化阻塞
1.2 外在原因：CPU竞争、内存交换、网络问题
1.1内在原因：
1.1.1:如何发现慢查询：slowlog get [N] 选型：N，可选，代表获取的日志条数
1.1.2:如何发现大对象：redis-cli -h {ip} -p {port} --bigkeys
1.1.3:CPU饱和问题：单线程Redis 处理命令时只能使用一个CPU，而CPU饱和是指Redis把单核CPU使用率跑到接近100%。CPU饱和导致Redis无法处理更多命令，严重影响吞吐和应用方的稳定。
如何发现CPU饱和：redis-cli -h {ip} -p {port} --stat
1.1.4:持久化相关阻塞：
a.fork阻塞: fork操作本身耗时过长，会导致主线程阻塞。
通过info stats中的latest_fork_usec指标确定（单位为微秒），表示最近一次fork操作耗时，如果耗时很大，比如超过1秒，则需要做优化调整，比如不使用过大内存实例，或者规避fork缓慢的xen虚拟机。
b.AOF刷盘阻塞:当我们开启AOF持久化功能时，文件刷盘的方式一般采用每秒一次，后台线程每秒对AOF文件做fsync操作。当硬盘压力过大时，fsync操作需要等待，直到写入完成。如果主线程发现距离上一次的fsync成功超过2秒，为了数据安全性它会阻塞直到后台线程执行fsync操作完成。这种阻塞行为主要是硬盘压力引起。后台日志会出现如下信息：
Asynchronous AOF fsync is taking too long (disk is busy). Writing the AOFbuffer without waiting for fsync to complete, this may slow down Redis.
1.2 外在原因：
1.2.1：CPU竞争：redis是经典的CPU密集型应用，不建议和其它的程序一起使用。可以使用top命令都为问题；
1.2.2：绑定CPU：优化把Redis绑定到CPU上，降低CPU频繁上下文切换。
注意：对于开启了持久化或参与复制的主节点不建议绑定CPU，防止父进程与子进程将产生激烈CPU竞争，影响Redis稳定性。
1.2.3：内存交行：定位内存交换方法：
a.查询redis进程号：redis-cli -p 6384 info server |grep process_id
b.根据进程号查询内存交换信息：cat /proc/xxxx/smaps |grep Swap
c.如果交换都是0kb或者偶尔4kb属于正常现象
d. 降低系统使用swap优先级： 修改swappiness
1.2.4：网络问题：
a. Redis连接拒绝：Redis通过maxclients参数控制客户端最大连接数，默认10000。查看info stats的rejected_connections统计指标展示被拒绝的数量。客户端访问尽量采用长连接或者连接池方 式。进程限制优化：设置ulimit -n 65535 防止 Too many Open files
b.backlog队列溢出:系统默认backlog为128，优化：使用echo 512>/proc/sys/net/core/somaxconn修改系统默认参数，如果怀疑是backlog队列溢出，队列溢出统计：
netstat-s|grepoverflowed，查看是否有持续增长的连接拒绝情况。
c.网络延时:网络延时统计:
redis-cli -h {host} -p {port} --latency
分别统计：最小值、最大值、平均值、采样次数
网络延时一般发生在跨机房部署
d.网卡软中断:单个网卡队列只能使用一个CPU，高并发下网卡数据集中在一个CPU下，导致无法利用多核CPU。网卡软中断瓶颈一般出现在网络高流量吞吐场景，top的si指标过高。
使用top 命令，按下1进行排查。
