hello 大家好，我是七淅（xī）。
Redis 大家肯定不陌生，但在使用层面看不到的地方，就容易被忽略。今天想和大家分享的内容是 Redis 各个缓冲区的作用、溢出的后果及优化方向。
在开始正文前，想多叨叨几句。不管是 Redis 还是其他中间件，底层很多原理都是相似的，设计思想都是通用的。
大家以后如果在学什么新框架/组件，可以尽量和已经学过的知识点进行联想，这样会更容易理解点的，不至于说死记硬背。
比如现在说到的缓冲区，它的目的是什么呢？
无它，为了性能。
要么缓存数据，提高响应速度。比如 MySQL 中有个 change buffer
要么担心消费者速度跟不上生产，怕数据丢失。所以需要把生产数据先暂存起来。Redis 的缓冲区就是这个作用。
另外，消费者速度跟不上，如果是同步处理的话，那是不是也会拖慢生产者，所以这里其实也是在保证生产者的速度。
可能有的读者会说：扯淡，消费者都跟不上了，生产者再快有什么用？
其实有没有一种可能，生产者根本不关心消费者什么时候用呢？前者是负责把后者需要的东西处理好给它就完事了。生产者很忙，还有其他一大堆数据要处理，不能慢慢等消费者同步消费完才去做其他事情。
好像开头扩展得有点多，我收一收，下面会详细说到。有疑问的小伙伴请上车，七淅正式发车了。
1. 各缓冲区首先 Redis 有什么缓冲区呢？
一共 4 个：
- 客户端输入缓冲区
- 客户端输出缓冲区
- 复制缓冲区
- 复制积压缓冲区
服务器端会给每个连接的客户端都设置了一个输入缓冲区。
2.1 作用暂存请求数据。
输入缓冲区会先把客户端发送过来的命令暂存起来，Redis 主线程再从输入缓冲区中读取命令，进行处理。
为了避免客户端和服务器端的请求发送和处理速度不匹配，这点和等下要说的输出缓冲区是一样的。
2.2 溢出场景首先缓冲区是一块固定大小的内存区域，如果要把这个地方填满的话，那 Redis 会直接把客户端连接关闭。
保护自己嘛，你客户端挂了总比我服务端挂了好，服务端一挂就是所有客户端都没用了。
那填满缓冲区就有 2 个情况了：
- 要么一下子填满
- 要么生产速度大于消费速度，慢慢被填满
那么把上述原理对应到 Redis 的场景。
一下子填满的情况可以是往 Redis 里写大量数据，百万千万数量级那种。
另一个情况可以是 Redis 服务端因执行耗时操作，阻塞住了，导致没法消费输入缓冲区数据。
2.3 优化对应上面 2 个溢出场景，优化方向很自然就有了。
一下子填满的情况，是不是可以考虑不要一下子写这么多数据，能否拆下数据（其实一下子写大量数据本身就不合理哈）
另外，是否可以调高缓冲区大小呢？
这个其实是不行的哈，因为没有可以设置的地方，目前服务端默认为每个客户端输入缓冲区分配的大小是 1GB。
那轮到第 2 个溢出场景：两边处理速度不一致。
正常来说，服务端不应该出现长时间阻塞，所以需要看看是什么原因导致的阻塞，解决到就好了。
3. 客户端输出缓冲区同输入缓冲区，服务器端也会给每个连接的客户端都设置了一个输出缓冲区。
3.1 作用同上，也是暂存请求数据。
这个地方其实我在文章开头说的，生产者不关心消费者什么时候用，只负责把消费者之前请求的东西处理好就完事了。
可能有点抽象，我是这么理解的，如果有不妥的地方可以留言纠正我一下
服务端一般都会和多个客户端连接，加上 redis 网络通信模块是单线程的（即使是新版本支持多线程也一样）
假如没有输出缓冲区会发生什么事呢？
服务端处理了很多客户端 A 的请求，需要经过网络这一耗时操作，返回给客户端 A。在这个过程中，客户端 B 的请求一直得不到服务端处理和响应，这样吞吐量就上不去了。
有了缓冲区之后，至少能解放服务端，让它去处理客户端 B 的请求。
3.2 溢出场景这里也是同输入缓冲区，我就不啰嗦了，溢出的话服务端也会关闭客户端连接。
- 服务器端返回了大量数据，一下子填满了
- 返回数据的速度太快，比如执行 MONITOR 命令，它会持续输出监测到的各个命令操作
- 缓冲区大小设置得不合理。
类似的，不要一下子读大量数据；不持续在线上执行 MONITOR 命令。
而输出缓冲区的大小是可以通过 client-output-buffer-limit 来设置的。
但是一般来说，我们都不用改，因为默认情况就够了，这里了解下就好。
值得说一点的是，Redis 发布订阅的消息也是在该缓冲区中，可以用 client-output-buffer-limit pubsub 8mb 2mb 60 来限制大小。
- pubsub 表示对订阅客户端进行设置。换成 normal 则表示当前设置的是普通客户端
- 整个配置的含义是：实际占用的缓冲区大小要超过 8MB，或者连续 60 秒内对输出缓冲区的写入量超过 2MB 的话，服务端就会关闭客户端连接。
温馨提示下，如果对 Redis 同步/复制不了解的读者，比如不知道全量/增量复制，建议可以看下我这篇文章：一文让你明白Redis主从同步。
下面回到正题哈。
有复制肯定有主从，而主从间的数据复制包括全量复制和增量复制两种。
全量复制是同步所有数据，而增量复制只会把主从库网络断连期间主库收到的命令，同步给从库。
4.1 作用暂存数据。
主节点上会为每个从节点都维护一个复制缓冲区。
在全量复制时，主节点在向从节点传输 RDB 文件的同时，会继续接收客户端发送的写命令请求，并保存在复制缓冲区中，等 RDB 文件传输完成后，再发送给从节点去执行。
4.2 溢出场景从节点接收和加载 RDB 较慢，同时主节点接收到了大量的写命令，写命令在复制缓冲区中就会越积越多，最后就会溢出。
一旦溢出，主节点会直接关闭和从节点进行复制操作的连接，导致全量复制失败
4.3 优化可以控制主节点数据量在 2~4GB（仅供参考），这样可以让全量同步执行得更快些，避免复制缓冲区累积过多命令
也可以调整缓冲区大小，还是之前的 client-output-buffer-limit 参数。
比如： config set client-output-buffer-limit slave 512mb 128mb 60
- slave 参数表明该配置项是针对复制缓冲区的.
- 整个配置的含义是：实际占用的缓冲区大小要超过 512MB，或者连续 60 秒内对输出缓冲区的写入量超过 128MB 的话，服务端就会关闭同步连接。
这个是在新增复制用到的缓冲区。
5.1 作用具体介绍还是推荐看上面提到的文章哈，写到这里也 2k+ 字了，顶不住啦。
暂存数据。
从节点意外断开连接后重连，可从该缓冲区同步期间没同步到的数据。
5.2 溢出场景不会溢出。（想不到吧.jpg）
该缓冲区本质是一个固定长度，先进先出的队列，默认 1MB。
所以当队列被占满，不是报错，也不像上面几个缓冲区直接关闭连接。而是覆盖最早进入队列的数据。
因此，如果有从节点还没有同步这些旧命令数据，就会导致主从节点重新进行全量复制，而不是增量复制。
5.3 优化PS：全量复制性能开销远大于增量复制
调整复制积压缓冲区的大小，参数是：repl_backlog_size
原创不易，如果觉得文章不错，希望能关注下我