上个星期同事做一个业务模块，需要将一个80M的数据存入到redis缓存中，想法总是好的，真操作的时候遇到了HSet超时，我们使用的是C#的
StackExchange.Redis驱动。
<redisCacheClient allowAdmin="true" ssl="false" connectTimeout="5000" abortConnect="false" database="0"> <hosts> <add host="192.168.202.129" cachePort="6379"/> </hosts> </redisCacheClient>AI 代码解读
由于封装代码啥的都是网上下载的，第一反应就是把上面的“connectTimeout”设为5000 * 60 =3min，但是丝毫没有用处，也就是3min没有起
到作用，码蛋的，这可怎么办？？？只能硬着头皮去看StackExchange的源码，终于在1个小时的地毯式搜索中找到了两处凶杀现场，如下所示：
接着我发现其中的 timeoutMilliseconds 和 this.multiplexer.RawConfig.ResponseTimeout的取值决定着是否会抛异常，感谢感谢，接下来我继续
顺藤摸瓜，找到了两个属性的赋值处。
当我看到了上面的syncTimeout.GetValueOrDefault(1000)的时候一颗悬着的心也就放下了，也懒得改了，直接将这里的1000改成1000*60*5
就好啦，commit代码后让同事再运行下看看效果。。。终于拨开迷雾见青天，数据出来啦，遗憾的是，读写操作需要耗时3s，虽然问题表面上看似
解决了，但是问题来了，3s延时真的不是什么好事情，我们都知道redis是单线程的，那就意味着什么？？？ 意味着这3s的时间内其他redis客户端
是阻塞的。。。虽然心里是这么想的，但是还是存有一点侥幸心理觉得不是这样的，不过还是决定做一个实验看一看。
一：阻塞演示
我决定开一个线程将一个txt中140M的数据插入到redis的hashset中，同时我开另一个线程1秒钟一次的从string中获取数据,同时记录下获
取时间，如果获取string的时间间隔太大，说明阻塞产生了，想法就是这样，说干就干。。。
System.Threading.Tasks.Task.Factory.StartNew(() => { try { var content = File.ReadAllText(@"D:\20151120-13\20151120-13.log", Encoding.Default); Console.WriteLine("主线程 读取txt内容完毕，准备插入redis {0}", DateTime.Now); var result = CacheUtil.CacheClient.HashSet("myredis", "mykey", content); Console.WriteLine("主线程 插入Redis 成功:{0} , {1}", result, DateTime.Now); var r = CacheUtil.CacheClient.HashGet<string>("myredis", "mykey"); Console.WriteLine("主线程,读取Redis成功，总长度{0}, {1}", r.Length, DateTime.Now); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine(ex.Message); } }); System.Threading.Tasks.Task.Factory.StartNew(() => { try { var result = CacheUtil.CacheClient.Add<string>("myfruits", "asdfasdfasdfasdfasd"); for (int i = 0; i < 10; i++) { var content = CacheUtil.CacheClient.Get<string>("myfruits"); Console.WriteLine("第 {0} 次读取 {1} ,{2}", i, content, DateTime.Now); Thread.Sleep(1000); } } catch (Exception ex) { Console.WriteLine(ex.Message); } });AI 代码解读
读取string的线程被Hashset阻塞了6s之多，很恐怖，这个就属于典型的慢查询，它的慢果然阻塞了其他client，接下来就拿着问题找同事，第一个想
法就是问同事为什么要存这么大的数据，得知为了避免海量运算必须要存这么大数据之后，没撤只能从假定80M的数据量做优化，第二个想法就是拆，
既然是80M的数据，我可以拆成8份10M的数据，这样有两个好处，第一个不会太拖长Hset的时间，第二个尽最大努力不阻塞其他client，但是呢，同
事不想改动代码，还要问我还有其他解决方案不？？？然后我就提了一个下下策，隔离你的缓存业务，既然你都是存储大数据，那我专门给你开一个
redis去存储缓存，几秒钟就几秒钟吧，估计对他业务还能够承受，我可不能让我的主redis因为这个吊毛业务挂了。。。
二：慢查询日志
自从发生这个事情之后，我就有一个想法了，我是不是也需要记录一下主redis中那些“慢操作”的命令，然后找到相关的业务方，不然的话，阻塞
就不好玩了。然后就直接在redis手册中就找到了相关的命令。
SLOWLOG subcommand [argument] 什么是 SLOWLOG Slow log 是 Redis 用来记录查询执行时间的日志系统。 查询执行时间指的是不包括像客户端响应(talking)、发送回复等 IO 操作，而单单是执行一个查询命令所耗费的时间。 另外，slow log 保存在内存里面，读写速度非常快，因此你可以放心地使用它，不必担心因为开启 slow log 而损害 Redis 的速度。 设置 SLOWLOG Slow log 的行为由两个配置参数(configuration parameter)指定，可以通过改写 redis.conf 文件或者用 CONFIG GET 和 CONFIG SET 命令对它们动态地进行修改。 第一个选项是 slowlog-log-slower-than ，它决定要对执行时间大于多少微秒(microsecond，1秒 = 1,000,000 微秒)的查询进行记录。 比如执行以下命令将让 slow log 记录所有查询时间大于等于 100 微秒的查询： CONFIG SET slowlog-log-slower-than 100 而以下命令记录所有查询时间大于 1000 微秒的查询： CONFIG SET slowlog-log-slower-than 1000 另一个选项是 slowlog-max-len ，它决定 slow log 最多能保存多少条日志， slow log 本身是一个 FIFO 队列，当队列大小超过 slowlog-max-len 时，最旧的一条日志将被删除，而最新的一条日志加入到 slow log ，以此类推。 以下命令让 slow log 最多保存 1000 条日志： CONFIG SET slowlog-max-len 1000AI 代码解读
从上面这段话中，大概看出了两个属性： slowlog-log-slower-than 和 slowlog-max-len，为了测试方便，我就不config set了，直接改掉
redis.conf文件即可。。。
# The following time is expressed in microseconds, so 1000000 is equivalent # to one second. Note that a negative number disables the slow log, while # a value of zero forces the logging of every command. slowlog-log-slower-than 0 # There is no limit to this length. Just be aware that it will consume memory. # You can reclaim memory used by the slow log with SLOWLOG RESET. slowlog-max-len 10AI 代码解读
然后我简单测试一下，所有command都会被记录到slowlog里面去了，下图中的红色框框就是comand的执行时间。
有了这个，我现在是不是可以找到所有生产线上哪些慢的command命令呢？？？这样大家就不会扯皮了。。。最后我们简单看下他们的源码，从源码
中你可以看到其实slowlog是用List实现的，而我们也知道在Redis中List是用“双向链表”实现的。
