Redis 通常是我们业务系统中一个重要的组件,比如:缓存、账号登录信息、排行榜等。
一旦 Redis 请求延迟增加,可能就会导致业务系统“雪崩”。
我在单身红娘婚恋类型互联网公司工作,在双十一推出下单就送女朋友的活动。
谁曾想,凌晨 12 点之后,用户量暴增,出现了一个技术故障,用户无法下单,当时老大火冒三丈!
经过查找发现 [Redis] 报 Could not get a resource from the pool
。
获取不到连接资源,并且集群中的单台 Redis 连接量很高。
大量的流量没了 Redis 的缓存响应,直接打到了 MySQL,最后数据库也宕机了……
于是各种更改最大连接数、连接等待数,虽然报错信息频率有所缓解,但还是持续报错。
后来经过线下测试,发现存放 [Redis] 中的字符数据很大,平均 1s 返回数据。
可以发现,一旦 Redis 延迟过高,会引发各种问题。
今天 跟大家一起来分析下如何确定 Redis 有性能问题和解决方案。
目录
延迟基线测量
慢指令监控
慢日志功能
Latency Monitoring
网络通信导致的延迟
慢指令导致的延迟
Fork 生成 RDB 导致的延迟
内存大页(transparent huge pages)
swap:操作系统分页
获取 Redis 实例 pid
解决方案
AOF 和磁盘 I/O 导致的延迟
expires 淘汰过期数据
解决方案
bigkey
查找 bigkey
解决方案
最大延迟是客户端发出命令到客户端收到命令的响应的时间,正常情况下 Redis 处理的时间极短,在微秒级别。
当 Redis 出现性能波动的时候,比如达到几秒到十几秒,这个很明显我们可以认定 Redis 性能变慢了。
有的硬件配置比较高,当延迟 0.6ms,我们可能就认定变慢了。硬件比较差的可能 3 ms 我们才认为出现问题。
❝那我们该如何定义 Redis 真的变慢了呢?
所以,我们需要对当前环境的 Redis 基线性能做测量,也就是在一个系统在低压力、无干扰情况下的基本性能。
当你发现 Redis 运行时时的延迟是基线性能的 2 倍以上,就可以判定 Redis 性能变慢了。
redis-cli 命令提供了–intrinsic-latency
选项,用来监测和统计测试期间内的最大延迟(以毫秒为单位),这个延迟可以作为 Redis 的基线性能。
redis-cli --latency -h `host` -p `port`
比如执行如下指令:
redis-cli --intrinsic-latency 100
Max latency so far: 4 microseconds.
Max latency so far: 18 microseconds.
Max latency so far: 41 microseconds.
Max latency so far: 57 microseconds.
Max latency so far: 78 microseconds.
Max latency so far: 170 microseconds.
Max latency so far: 342 microseconds.
Max latency so far: 3079 microseconds.
45026981 total runs (avg latency: 2.2209 microseconds / 2220.89 nanoseconds per run).
Worst run took 1386x longer than the average latency.
❝注意:参数
100
是测试将执行的秒数。我们运行测试的时间越长,我们就越有可能发现延迟峰值。通常运行 100 秒通常是合适的,足以发现延迟问题了,当然我们可以选择不同时间运行几次,避免误差。
运行的最大延迟是 3079 微秒,所以基线性能是 3079 (3 毫秒)微秒。
需要注意的是,我们要在 Redis 的服务端运行,而不是客户端。这样,可以避免网络对基线性能的影响。
可以通过 -h host -p port
来连接服务端,如果想监测网络对 Redis 的性能影响,可以使用 Iperf 测量客户端到服务端的网络延迟。
如果网络延迟几百毫秒,说明网络可能有其他大流量的程序在运行导致网络拥塞,需要找运维协调网络的流量分配。
❝如何判断是否是慢指令呢?
看操作复杂度是否是O(N)
。官方文档对每个命令的复杂度都有介绍,尽可能使用O(1) 和 O(log N)
命令。
涉及到集合操作的复杂度一般为O(N)
,比如集合全量查询HGETALL、SMEMBERS
,以及集合的聚合操作:SORT、LREM、 SUNION等。
❝有监控数据可以观测呢?代码不是我写的,不知道有没有人用了慢指令。
有两种方式可以排查到:
此外,可以使用自己(top、htop、prstat 等)快速检查 Redis 主进程的 CPU 消耗。如果 CPU 使用率很高而流量不高,通常表明使用了慢速命令。
Redis 中的 slowlog 命令可以让我们快速定位到那些超出指定执行时间的慢命令,默认情况下命令若是执行时间超过 10ms 就会被记录到日志。
slowlog 只会记录其命令执行的时间,不包含 io 往返操作,也不记录单由网络延迟引起的响应慢。
我们可以根据基线性能来自定义慢命令的标准(配置成基线性能最大延迟的 2 倍),调整触发记录慢命令的阈值。
可以在 redis-cli 中输入以下命令配置记录 6 毫秒以上的指令:
redis-cli CONFIG SET slowlog-log-slower-than 6000
也可以在 Redis.config 配置文件中设置,以微秒为单位。
想要查看所有执行时间比较慢的命令,可以通过使用 Redis-cli 工具,输入 slowlog get 命令查看,返回结果的第三个字段以微秒位单位显示命令的执行时间。
假如只需要查看最后 2 个慢命令,输入 slowlog get 2 即可。
示例:获取最近2个慢查询命令
127.0.0.1:6381> SLOWLOG get 2
1) 1) (integer) 6
2) (integer) 1458734263
3) (integer) 74372
4) 1) "hgetall"
2) "max.dsp.blacklist"
2) 1) (integer) 5
2) (integer) 1458734258
3) (integer) 5411075
4) 1) "keys"
2) "max.dsp.blacklist"
以第一个 HGET 命令为例分析,每个 slowlog 实体共 4 个字段:
hgetall max.dsp.blacklist
。Redis 在 2.8.13 版本引入了 Latency Monitoring 功能,用于以秒为粒度监控各种事件的发生频率。
启用延迟监视器的第一步是设置延迟阈值(单位毫秒)。只有超过该阈值的时间才会被记录,比如我们根据基线性能(3ms)的 3 倍设置阈值为 9 ms。
可以用 redis-cli 设置也可以在 Redis.config 中设置;
CONFIG SET latency-monitor-threshold 9
工具记录的相关事件的详情可查看官方文档:https://redis.io/topics/latency-monitor
如获取最近的 latency
127.0.0.1:6379> debug sleep 2
OK
(2.00s)
127.0.0.1:6379> latency latest
1) 1) "command"
2) (integer) 1645330616
3) (integer) 2003
4) (integer) 2003
Redis 的数据读写由单线程执行,如果主线程执行的操作时间太长,就会导致主线程阻塞。
一起分析下都有哪些操作会阻塞主线程,我们又该如何解决?
客户端使用 TCP/IP 连接或 Unix 域连接连接到 Redis。1 Gbit/s 网络的典型延迟约为 200 us。
redis 客户端执行一条命令分 4 个过程:
❝发送命令-〉 命令排队 -〉 命令执行-〉 返回结果
这个过程称为 Round trip time(简称 RTT, 往返时间),mget mset 有效节约了 RTT,但大部分命令(如 hgetall,并没有 mhgetall)不支持批量操作,需要消耗 N 次 RTT ,这个时候需要 pipeline 来解决这个问题。
Redis pipeline 将多个命令连接在一起来减少网络响应往返次数。
redis-pipeline
根据上文的慢指令监控查询文档,查询到慢查询指令。可以通过以下两种方式解决:
除此之外,生产中禁用KEYS 命令,它只适用于调试。因为它会遍历所有的键值对,所以操作延时高。
[生成 RDB 快照] ,Redis 必须 fork 后台进程。fork 操作(在主线程中运行)本身会导致延迟。
Redis 使用操作系统的多进程写时复制技术 COW(Copy On Write) 来实现快照持久化,减少内存占用。
写时复制技术保证快照期间数据可修改
但 fork 会涉及到复制大量链接对象,一个 24 GB 的大型 Redis 实例需要 24 GB / 4 kB * 8 = 48 MB 的页表。
执行 bgsave 时,这将涉及分配和复制 48 MB 内存。
此外,从库加载 RDB 期间无法提供读写服务,所以主库的数据量大小控制在 2~4G 左右,让从库快速的加载完成。
常规的内存页是按照 4 KB 来分配,Linux 内核从 2.6.38 开始支持内存大页机制,该机制支持 2MB 大小的内存页分配。
Redis 使用了 fork 生成 [RDB 做持久化提供了数据可靠性保证] 。
当生成 RDB 快照的过程中,Redis 采用**[写时复制] **技术使得主线程依然可以接收客户端的写请求。
也就是当数据被修改的时候,Redis 会复制一份这个数据,再进行修改。
采用了内存大页,生成 RDB 期间,即使客户端修改的数据只有 50B 的数据,Redis 需要复制 2MB 的大页。当写的指令比较多的时候就会导致大量的拷贝,导致性能变慢。
使用以下指令禁用 Linux 内存大页即可:
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
当物理内存(内存条)不够用的时候,将部分内存上的数据交换到 swap 空间上,以便让系统不会因内存不够用而导致 oom 或者更致命的情况出现。
当某进程向 OS 请求内存发现不足时,OS 会把内存中暂时不用的数据交换出去,放在 SWAP 分区中,这个过程称为 SWAP OUT。
当某进程又需要这些数据且 OS 发现还有空闲物理内存时,又会把 SWAP 分区中的数据交换回物理内存中,这个过程称为 SWAP IN。
内存 swap 是操作系统里将内存数据在内存和磁盘间来回换入和换出的机制,涉及到磁盘的读写。
❝触发 swap 的情况有哪些呢?
对于 Redis 而言,有两种常见的情况:
❝ 我要如何排查是否因为 swap 导致的性能变慢呢?
Linux 提供了很好的工具来排查这个问题,所以当怀疑由于交换导致的延迟时,只需按照以下步骤排查。
$ redis-cli info | grep process_id
process_id:13160
进入此进程的 /proc 文件系统目录:
cd /proc/13160
在这里有一个 smaps 的文件,该文件描述了 Redis 进程的内存布局,运行以下指令,用 grep 查找所有文件中的 Swap 字段。
$ cat smaps | egrep '^(Swap|Size)'
Size: 316 kB
Swap: 0 kB
Size: 4 kB
Swap: 0 kB
Size: 8 kB
Swap: 0 kB
Size: 40 kB
Swap: 0 kB
Size: 132 kB
Swap: 0 kB
Size: 720896 kB
Swap: 12 kB
每行 Size 表示 Redis 实例所用的一块内存大小,和 Size 下方的 Swap 对应这块 Size 大小的内存区域有多少数据已经被换出到磁盘上了。
如果 Size == Swap 则说明数据被完全换出了。
可以看到有一个 720896 kB 的内存大小有 12 kb 被换出到了磁盘上(仅交换了 12 kB),这就没什么问题。
Redis 本身会使用很多大小不一的内存块,所以,你可以看到有很多 Size 行,有的很小,就是 4KB,而有的很大,例如 720896KB。不同内存块被换出到磁盘上的大小也不一样。
敲重点了
如果 Swap 一切都是 0 kb,或者零星的 4k ,那么一切正常。
当出现百 MB,甚至 GB 级别的 swap 大小时,就表明,此时,Redis 实例的内存压力很大,很有可能会变慢。
为了保证数据可靠性,[Redis 使用 AOF 和 RDB 快照实现快速恢复和持久化] 。
可以使用 appendfsync 配置将 AOF 配置为以三种不同的方式在磁盘上执行 write 或者 fsync (可以在运行时使用 CONFIG SET命令修改此设置,比如:redis-cli CONFIG SET appendfsync no
)。
我们通常将 Redis 用于缓存,数据丢失完全恶意从数据获取,并不需要很高的数据可靠性,建议设置成 no 或者 everysec。
除此之外,避免 AOF 文件过大, Redis 会进行 AOF 重写,生成缩小的 AOF 文件。
可以把配置项 no-appendfsync-on-rewrite
设置为 yes,表示在 AOF 重写时,不进行 fsync 操作。
也就是说,Redis 实例把写命令写到内存后,不调用后台线程进行 fsync 操作,就直接返回了。
Redis 有两种方式淘汰过期数据:
定时删除的算法如下:
CTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP
个数的 key,删除所有过期的 key;ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP
默认设置为 20,每秒执行 10 次,删除 200 个 key 问题不大。
如果触发了第二条,就会导致 Redis 一致在删除过期数据去释放内存。而删除是阻塞的。
❝触发条件是什么呀?
也就是大量的 key 设置了相同的时间参数。同一秒内,大量 key 过期,需要重复删除多次才能降低到 25% 以下。
简而言之:大量同时到期的 key 可能会导致性能波动。
如果一批 key 的确是同时过期,可以在 EXPIREAT
和 EXPIRE
的过期时间参数上,加上一个一定大小范围内的随机数,这样,既保证了 key 在一个邻近时间范围内被删除,又避免了同时过期造成的压力。
通常我们会将含有较大数据或含有大量成员、列表数的 Key 称之为大 Key,下面我们将用几个实际的例子对大 Key 的特征进行描述:
bigkey 带来问题如下:
使用 redis-rdb-tools 工具以定制化方式找出大 Key。
如将一个含有数万成员的 HASH Key 拆分为多个 HASH Key,并确保每个 Key 的成员数量在合理范围,在 Redis Cluster 结构中,大 Key 的拆分对 node 间的内存平衡能够起到显著作用。
Redis 自 4.0 起提供了 UNLINK 命令,该命令能够以非阻塞的方式缓慢逐步的清理传入的 Key,通过 UNLINK,你可以安全的删除大 Key 甚至特大 Key。
如下检查清单,帮助你在遇到 Redis 性能变慢的时候能高效解决问题。
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