使用redis搭建分布式系统时如何处理网络延迟和网络异常?
1. 使用复杂度高的命令
定义
如果你的服务请求量并不大，但Redis实例的CPU使用率很高，很有可能是使用了复杂度高的命令导致的。
解决方案
不使用这些复杂度高的命令, 并且一次不要获取太多的数据, 每次尽量操作少量的数据, 让Redis可以及时处理返回
2. 存储bigkey
定义
一个key写入的数据非常大，Redis在分配内存时也会比较耗时。同样的，当删除这个key的数据时，释放内存也会耗时比较久。
解决方案
lazy-free机制, 用于异步存放bigkey的内存, 降低对Redis性能的影响
3. 集中过期
定义
在使用Redis时没有延时比较大的情况，但在某个时间点突然出现一波延时，而且报慢的时间点很有规律，例如某个整点，或者间隔多久就会发生一次。
解决方案
1. 在集中过期时增加一个随机时间, 把这些需要过期的key的时间打散, 这样Redis在处理过期时，不会因为集中删除key导致压力过大，阻塞主线程。
2. 做法是我们需要把Redis的各项运行数据监控起来，执行info可以拿到所有的运行数据，在这里我们需要重点关注expired_keys这一项，它代表整个实例到目前为止，累计删除过期key的数量。
4. 实例内存达到上限
定义
有时我们把Redis当做纯缓存使用，就会给实例设置一个内存上限maxmemory，然后开启LRU淘汰策略。
当实例的内存达到了maxmemory后，你会发现之后的每次写入新的数据，有可能变慢了。
导致变慢的原因是，当Redis内存达到maxmemory后，每次写入新的数据之前，必须先踢出一部分数据，让内存维持在maxmemory之下。
解决方案
可以考虑拆分实例的方法来缓解，拆分实例可以把一个实例淘汰key的压力分摊到多个实例上，可以在一定程度降低延迟。
5. fork耗时严重
定义
如果你的Redis开启了自动生成RDB和AOF重写功能，那么有可能在后台生成RDB和AOF重写时导致Redis的访问延迟增大，而等这些任务执行完毕后，延迟情况消失。
解决方案
要想避免这种情况，我们需要规划好数据备份的周期，建议在从节点上执行备份，而且最好放在低峰期执行。如果对于丢失数据不敏感的业务，那么不建议开启AOF和AOF重写功能。
6. 不要绑定CPU
在部署Redis进程时，如果需要开启RDB和AOF重写机制，一定不能进行CPU绑定操作！
7. 合理分配AOF机制
开启AOF后，Redis会把写入的命令实时写入到文件中，但写入文件的过程是先写入内存，等内存中的数据超过一定阈值或达到一定时间后，内存中的内容才会被真正写入到磁盘中。
8. 停止使用Swap
如果你发现Redis突然变得非常慢，每次访问的耗时都达到了几百毫秒甚至秒级，那此时就检查Redis是否使用到了Swap，这种情况下Redis基本上已经无法提供高性能的服务。
9. 网卡负载过高
定义
网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。
解决方案
你需要排查这个机器上的哪个Redis实例的流量过大占满了网络带宽，然后确认流量突增是否属于业务正常情况，如果属于那就需要及时扩容或迁移实例，避免这个机器的其他实例受到影响。
运维层面，我们需要对机器的各项指标增加监控，包括网络流量，在达到阈值时提前报警，及时与业务确认并扩容。
