8.开启AOF
前面我们分析了 RDB 和 AOF rewrite 对 Redis 性能的影响 ， 主要关注点在 fork 上 。
其实，关于数据持久化方面 ， 还有影响 Redis 性能的因素，这次我们重点来看 AOF 数据持久化 。
如果你的 AOF 配置不合理，还是有可能会导致性能问题 。
当 Redis 开启 AOF 后，其工作原理如下：
1）Redis 执行写命令后，把这个命令写入到 AOF 文件内存中（write 系统调用）
2）Redis 根据配置的 AOF 刷盘策略，把 AOF 内存数据刷到磁盘上（fsync 系统调用）
为了保证 AOF 文件数据的安全性，Redis 提供了 3 种刷盘机制：
1）Appendfsync always：主线程每次执行写操作后立即刷盘，此方案会占用比较大的磁盘 IO 资源 ， 但数据安全性最高 。
2）appendfsync no：主线程每次写操作只写内存就返回，内存数据什么时候刷到磁盘，交由操作系统决定，此方案对性能影响最?。???莅踩?砸沧畹停?Redis 宕机时丢失的数据取决于操作系统刷盘时机 。
3）appendfsync everysec：主线程每次写操作只写内存就返回，然后由后台线程每隔 1 秒执行一次刷盘操作（触发fsync系统调用） ， 此方案对性能影响相对较小 ， 但当 Redis 宕机时会丢失 1 秒的数据 。
看到这里，我猜你肯定和大多数人的想法一样 ， 选比较折中的方案 appendfsync everysec 就没问题了吧？
这个方案优势在于，Redis 主线程写完内存后就返回 ， 具体的刷盘操作是放到后台线程中执行的，后台线程每隔 1 秒把内存中的数据刷到磁盘中 。
这种方案既兼顾了性能，又尽可能地保证了数据安全 ， 是不是觉得很完美？
但是 ， 这里我要给你泼一盆冷水了，采用这种方案你也要警惕一下，因为这种方案还是存在导致 Redis 延迟变大的情况发生，甚至会阻塞整个 Redis 。
你试想这样一种情况：当 Redis 后台线程在执行 AOF 文件刷盘时，如果此时磁盘的 IO 负载很高，那这个后台线程在执行刷盘操作（fsync系统调用）时就会被阻塞住 。
此时的主线程依旧会接收写请求，紧接着，主线程又需要把数据写到文件内存中（write 系统调用），当主线程使用后台子线程执行了一次 fsync，需要再次把新接收的操作记录写回磁盘时，如果主线程发现上一次的 fsync 还没有执行完，那么它就会阻塞 。
所以，如果后台子线程执行的 fsync 频繁阻塞的话（比如 AOF 重写占用了大量的磁盘 IO 带宽），主线程也会阻塞，导致 Redis 性能变慢 。
文章插图
看到了么？在这个过程中，主线程依旧有阻塞的风险 。
所以 ， 尽管你的 AOF 配置为 appendfsync everysec，也不能掉以轻心，要警惕磁盘压力过大导致的 Redis 有性能问题 。
【如何进行Redis性能优化？这一篇就够了】那什么情况下会导致磁盘 IO 负载过大？以及如何解决这个问题呢？
我总结了以下几种情况，你可以参考进行问题排查：
1）进程正在执行 AOF rewrite，这个过程会占用大量的磁盘 IO 资源
2）有其他应用程序在执行大量的写文件操作，也会占用磁盘 IO 资源
对于情况1，说白了就是 ， Redis 的 AOF 后台子线程刷盘操作 ， 撞上了子进程 AOF rewrite！
9.绑定CPU
很多时候，我们在部署服务时 ， 为了提高服务性能，降低应用程序在多个 CPU 核心之间的上下文切换带来的性能损耗，通常采用的方案是进程绑定 CPU 的方式提高性能 。
我们都知道，一般现代的服务器会有多个 CPU，而每个 CPU 又包含多个物理核心，每个物理核心又分为多个逻辑核心 ， 每个物理核下的逻辑核共用 L1/L2 Cache 。
而 Redis Server 除了主线程服务客户端请求之外，还会创建子进程、子线程 。
其中子进程用于数据持久化，而子线程用于执行一些比较耗时操作，例如异步释放 fd、异步 AOF 刷盘、异步 lazy-free 等等 。
如果你把 Redis 进程只绑定了一个 CPU 逻辑核心上，那么当 Redis 在进行数据持久化时，fork 出的子进程会继承父进程的 CPU 使用偏好 。
而此时的子进程会消耗大量的 CPU 资源进行数据持久化（把实例数据全部扫描出来需要耗费CPU），这就会导致子进程会与主进程发生 CPU 争抢 ， 进而影响到主进程服务客户端请求，访问延迟变大 。
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