用Redis为什么反而花更多时间，实际耗时到底有多长呢？

这个问题确实很常见,很多人一开始都会有这个疑惑，理论上，Redis作为内存数据库，速度应该比去硬盘里读数据的MySQL快得多，怎么用了之后反而感觉更慢了呢？这背后其实有很多容易被忽略的原因，并不是Redis本身“慢”，而是使用方式不当或者场景不匹配导致的，实际耗时会根据具体问题从几毫秒的差异到几秒甚至更长的卡顿都有可能。

一个最核心的误区是网络开销，来源文章《用了Redis速度反而更慢了》中明确指出，当你的应用服务器和Redis服务器部署在不同的机器上时，每一次Redis操作都意味着一次网络传输，相比于直接连接本机的MySQL数据库（走本地套接字，速度极快），一次网络来回（称为网络延迟）可能就需要零点几毫秒到一两个毫秒，如果你的业务逻辑需要频繁地与Redis进行交互，比如一个页面请求需要读写Redis几十次，那么单是网络延迟累积起来就可能达到几十毫秒甚至上百毫秒，这个时间可能已经超过了直接查询一次经过良好索引的MySQL所花费的时间，这就好比你去楼下的便利店买东西，虽然便利店结账（Redis操作）很快，但如果你家住在30楼，每次买瓶水都要上下楼（网络传输），总时间反而比去更远但一次能采购齐全的大超市（MySQL）更久。

Redis的命令使用不当会带来巨大的性能差异，来源文章里提到了几个关键点，一是避免使用KEYS命令，这个命令会遍历整个Redis的键空间来匹配模式，如果Redis中存储了大量键，这个命令可能会直接“卡死”Redis服务器好几秒钟，导致其他所有请求都被阻塞，感觉就是整个服务都停滞了，正确的做法是使用SCAN命令来增量式地迭代，二是对于大量数据的获取，比如要取回一个包含十万个元素的List或Set，一次性的LRANGE或SMEMBERS命令会非常耗时，因为Redis需要序列化所有数据并通过网络传输，这期间也会阻塞其他请求，应该考虑分批获取或者使用更合适的数据结构。

第三,数据持久化带来的延迟，虽然Redis是内存数据库，但为了保证数据不丢失，它会定期将数据写入硬盘（这个过程称为持久化），常见的两种方式是RDB快照和AOF日志，在生成RDB快照时，Redis可能会fork一个子进程来干活，如果此时Redis实例占用的内存很大，比如有几十个GB，那么fork操作本身可能会因为复制父进程内存页表而短暂地（比如几百毫秒到一秒）阻塞主进程，导致这段时间内的所有请求变慢，同样，当AOF日志的文件过大需要重写时，也会发生类似的情况，如果你的应用对延迟极其敏感，就需要仔细配置持久化的策略，比如在从库上执行持久化，或者容忍一定程度的数据丢失风险。

第四,Redis实例的资源瓶颈，很多人以为Redis快就忽略了它的资源监控，如果你的Redis实例所在的服务器，其CPU使用率已经很高（比如超过了75%），或者内存不足触发了操作系统使用Swap（交换空间），那么Redis的性能会急剧下降，一旦开始使用Swap，由于硬盘读写速度远远慢于内存，Redis的响应时间可能会从亚毫秒级直接跌落到几十毫秒甚至更长，这比直接查数据库还要慢得多，如果Redis的客户端连接数过多，单线程处理的Redis也可能因为上下文切换而效率降低。

第五,数据结构和算法设计不合理，用了Redis并不代表可以不顾及数据结构的设计，如果你用一个巨大的Key存储一个几MB的JSON字符串，每次更新哪怕一个小字段，都需要序列化整个字符串、传输整个字符串、覆盖整个字符串，这显然是非常低效的，应该考虑使用Redis的Hash等数据结构来分散存储，只更新需要的字段，再比如，有些查询逻辑非常复杂，强行用Redis来实现可能需要多次往返查询，其复杂度甚至超过了在数据库里用一条SQL语句完成，这时候用Redis就是得不偿失。

实际耗时到底有多长呢？这完全取决于上述哪个因素成了瓶颈，如果只是几次简单的get/set操作，加上1ms的网络延迟，总耗时可能在2-3ms，依然很快，但如果触发了KEYS命令，耗时可能是秒级（比如2-5秒）；如果Redis因持久化fork而阻塞，耗时可能是百毫秒到秒级；如果服务器开始使用Swap，耗时可能会飙升到几百毫秒甚至秒级，变得极不稳定，感觉“用了Redis反而更慢”通常不是Redis的常态，而是一个警示信号，说明在架构、配置或代码使用上存在需要优化的地方，关键是要通过监控工具定位到具体的瓶颈所在，而不是简单地认为Redis不行。

来源文章《用了Redis速度反而更慢了》中还提到了一些其他要点，例如确保使用了连接池以避免频繁创建断开连接的开销，以及注意大Value和热Key可能带来的问题，这些都印证了上述部分观点，Redis是一把锋利的尖刀，用好了能极大提升性能，但如果用不好，反而会伤到自己，它的快是有前提的，就是必须在合理的架构和正确的用法之下。