redis的事件循环在一个线程中处理，作为一个单线程程序，重要的是要保证事件处理的时延短，这样，事件循环中的后续任务才不会阻塞； 当redis的数据量达到一定级别后（比如20g），阻塞操作对性能的影响尤为严重；
下面我们总结下在redis中有哪些耗时的场景及应对方法；
耗时长的命令造成阻塞
keys、sort等命令
keys命令用于查找所有符合给定模式 pattern 的 key，时间复杂度为O(N)， N 为数据库中 key 的数量。当数据库中的个数达到千万时，这个命令会造成读写线程阻塞数秒； 类似的命令有sunion sort等操作； 如果业务需求中一定要使用keys、sort等操作怎么办？
解决方案：
在架构设计中，有“分流”一招，说的是将处理快的请求和处理慢的请求分离来开，否则，慢的影响到了快的，让快的也快不起来；这在redis的设计中体现的非常明显，redis的纯内存操作，epoll非阻塞IO事件处理，这些快的放在一个线程中搞定，而持久化，AOF重写、Master-slave同步数据这些耗时的操作就单开一个进程来处理，不要慢的影响到快的； 同样，既然需要使用keys这些耗时的操作，那么我们就将它们剥离出去，比如单开一个redis slave结点，专门用于keys、sort等耗时的操作，这些查询一般不会是线上的实时业务，查询慢点就慢点，主要是能完成任务，而对于线上的耗时快的任务没有影响；
smembers命令
smembers命令用于获取集合全集，时间复杂度为O(N),N为集合中的数量； 如果一个集合中保存了千万量级的数据，一次取回也会造成事件处理线程的长时间阻塞；
解决方案：
和sort，keys等命令不一样，smembers可能是线上实时应用场景中使用频率非常高的一个命令，这里分流一招并不适合，我们更多的需要从设计层面来考虑； 在设计时，我们可以控制集合的数量，将集合数一般保持在500个以内； 比如原来使用一个键来存储一年的记录，数据量大，我们可以使用12个键来分别保存12个月的记录，或者365个键来保存每一天的记录，将集合的规模控制在可接受的范围；
如果不容易将集合划分为多个子集合，而坚持用一个大集合来存储，那么在取集合的时候可以考虑使用SRANDMEMBER key [count]；随机返回集合中的指定数量，当然，如果要遍历集合中的所有元素，这个命令就不适合了；
