这篇文章主要介绍“Redis阻塞的情况有哪些”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Redis阻塞的情况有哪些”文章能帮助大家解决问题。
命令阻塞
使用不当的命令造成客户端阻塞：
keys * ：获取所有的 key 操作；
Hgetall：返回哈希表中所有的字段和；
smembers：返回集合中的所有成员；
这些命令时间复杂度是O(n)，有时候也会全表扫描，随着n的增大耗时也会越大从而导致客户端阻塞。
SAVE 阻塞
大家都知道 Redis 在进行 RDB 快照的时候，会调用系统函数 fork() ，创建一个子线程来完成临时文件的写入，而触发条件正是配置文件中的 save 配置。
当达到我们的配置时，就会触发 bgsave 命令创建快照，这种方式是不会阻塞主线程的，而手动执行 save 命令会在主线程中执行，阻塞主线程。
同步持久化
当 Redis 直接记录 AOF 日志时，如果有大量的写操作，并且配置为同步持久化
appendfsync always
即每次发生数据变更会被立即记录到磁盘，因为写磁盘比较耗时，性能较差，所以有时会阻塞主线程。
AOF 重写
fork 出一条子线程来将文件重写，在执行
BGREWRITEAOF命令时，Redis 服务器会维护一个 AOF 重写缓冲区，该缓冲区会在子线程创建新 AOF 文件期间，记录服务器执行的所有写命令。
当子线程完成创建新 AOF 文件的工作之后，服务器会将重写缓冲区中的所有内容追加到新 AOF 文件的末尾，使得新的 AOF 文件保存的数据库状态与现有的数据库状态一致。
最后，服务器用新的 AOF 文件替换旧的 AOF 文件，以此来完成 AOF 文件重写操作。
阻塞就是出现在第2步的过程中，将缓冲区中新数据写到新文件的过程中会产生阻塞。
AOF 日志
AOF 的日志记录不像关系型数据库那样在执行命令之前记录日志（方便故障恢复），而是采用先执行命令后记录日志的方式。
原因就是 AOF 记录日志是不会对命令进行语法检查的，这样就能减少额外的检查开销，不会对当前命令的执行产生阻塞，但可能会给下一个操作带来阻塞风险。
这是因为 AOF 日志也是在主线程中执行的，如果在把日志文件写入磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进而导致后续的操作也无法执行了。
大 Key 问题
大 key 并不是指 key 的值很大，而是 key 对应的 value 很大。
大 key 造成的阻塞问题如下：
客户端超时阻塞：由于 Redis 执行命令是单线程处理，然后在操作大 key 时会比较耗时，那么就会阻塞 Redis，从客户端这一视角看，就是很久很久都没有响应。
引发网络阻塞：每次获取大 key 产生的网络流量较大，如果一个 key 的大小是 1 MB，每秒访问量为 1000，那么每秒会产生 1000MB 的流量，这对于普通千兆网卡的服务器来说是灾难性的。
阻塞工作线程：如果使用 del 删除大 key 时，会阻塞工作线程，这样就没办法处理后续的命令。
查找大 key
当我们在使用 Redis 自带的
--bigkeys参数查找大 key 时，最好选择在从节点上执行该命令，因为主节点上执行时，会阻塞主节点。
我们还可以使用 SCAN 命令来查找大 key；
通过分析 RDB 文件来找出 big key，这种方案的前提是 Redis 采用的是 RDB 持久化。网上有现成的工具：
redis-rdb-tools：Python 语言写的用来分析 Redis 的 RDB 快照文件用的工具
rdb_bigkeys：Go 语言写的用来分析 Redis 的 RDB 快照文件用的工具，性能更好。
删除大 key
删除操作的本质是要释放键值对占用的内存空间。
释放内存只是第一步，为了更加高效地管理内存空间，在应用程序释放内存时，操作系统需要把释放掉的内存块插入一个空闲内存块的链表，以便后续进行管理和再分配。这个过程本身需要一定时间，而且会阻塞当前释放内存的应用程序。
所以，如果一下子释放了大量内存，空闲内存块链表操作时间就会增加，相应地就会造成 Redis 主线程的阻塞，如果主线程发生了阻塞，其他所有请求可能都会超时，超时越来越多，会造成 Redis 连接耗尽，产生各种异常。
删除大 key 时建议采用分批次删除和异步删除的方式进行。
清空数据库
清空数据库和上面 bigkey 删除也是同样道理，flushdb、flushall 也涉及到删除和释放所有的键值对，也是 Redis 的阻塞点。
集群扩容
Redis 集群可以进行节点的动态扩容缩容，这一过程目前还处于半自动状态，需要人工介入。
在扩缩容的时候，需要进行数据迁移。而 Redis 为了保证迁移的一致性，迁移所有操作都是同步操作。
执行迁移时，两端的 Redis 均会进入时长不等的阻塞状态，对于小Key，该时间可以忽略不计，但如果一旦 Key 的内存使用过大，严重的时候会接触发集群内的故障转移，造成不必要的切换。