半夜数据库突发宕机，竟是Redis惹的锅？

​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：

1、延迟基线测量

2、慢指令监控

• 慢日志功能
• Latency Monitoring

3、网络通信导致的延迟

4、慢指令导致的延迟

5、Fork 生成 RDB 导致的延迟

6、内存大页（transparent huge pages）

7、swap：操作系统分页

• 获取 Redis 实例 pid
• 解决方案

8、AOF 和磁盘 I/O 导致的延迟

9、expires 淘汰过期数据

• 解决方案

10、bigkey

• 查找 bigkey
• 解决方案

Redis 性能出问题了么？

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。

1、延迟基线测量

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。

2、慢指令监控

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：

• 使用 Redis 慢日志功能查出慢命令；
• latency-monitor（延迟监控）工具。

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。

1）慢日志功能

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：

• 字段 1：1 个整数，表示这个 slowlog 出现的序号，server 启动后递增，当前为 6。
• 字段 2：表示查询执行时的 Unix 时间戳。
• 字段 3：表示查询执行微秒数,当前是 74372 微秒,约 74ms。
• 字段 4: 表示查询的命令和参数,如果参数很多或很大,只会显示部分参数个数。当前命令是hgetall max.dsp.blacklist。

2）Latency Monitoring

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

• 事件的名称；
• 事件发生的最新延迟的 Unix 时间戳；
• 毫秒为单位的时间延迟；
• 该事件的最大延迟。

如何解决 Redis 变慢？

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？

3、网络通信导致的延迟

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

4、慢指令导致的延迟

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：

• 比如在 Cluster 集群中，将聚合运算等 O(N) 操作运行在 slave 上，或者在客户端完成。
• 使用高效的命令代替。使用增量迭代的方式，避免一次查询大量数据，具体请查看SCAN、SSCAN、HSCAN和ZSCAN命令。

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。

5、Fork 生成 RDB 导致的延迟

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。​

6、内存大页（transparent huge pages）

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

7、swap：操作系统分页

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：

• Redis 使用了比可用内存更多的内存；
• 与 Redis 在同一机器运行的其他进程在执行大量的文件读写 I/O 操作（包括生成大文件的 RDB 文件和 AOF 后台线程），文件读写占用内存，导致 Redis 获得的内存减少，触发了 swap。

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。

1）获取 Redis 实例 pid

$ 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。

2）解决方案

• 增加机器内存；
• 将 Redis 放在单独的机器上运行，避免在同一机器上运行需要大量内存的进程，从而满足 Redis 的内存需求；
• 增加 Cluster 集群的数量分担数据量，减少每个实例所需的内存。

8、AOF 和磁盘 I/O 导致的延迟

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）。

• no：Redis 不执行 fsync，唯一的延迟来自于 write 调用，write 只需要把日志记录写到内核缓冲区就可以返回。
• everysec：Redis 每秒执行一次 fsync。使用后台子线程异步完成 fsync 操作。最多丢失 1s 的数据。
• always：每次写入操作都会执行 fsync，然后用 OK 代码回复客户端（实际上 Redis 会尝试将同时执行的许多命令聚集到单个 fsync 中），没有数据丢失。在这种模式下，性能通常非常低，强烈建议使用快速磁盘和可以在短时间内执行 fsync 的文件系统实现。

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。

9、expires 淘汰过期数据

Redis 有两种方式淘汰过期数据：

• 惰性删除：当接收请求的时候发现 key 已经过期，才执行删除；
• 定时删除：每 100 毫秒删除一些过期的 key。

定时删除的算法如下：

• 随机采样 A CTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP个数的 key，删除所有过期的 key；

• 如果发现还有超过 25% 的 key 已过期，则执行步骤一。

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。

码哥，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。

1）解决方案

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。

10、bigkey

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：

• 一个 STRING 类型的 Key，它的值为 5MB（数据过大）
• 一个 LIST 类型的 Key，它的列表数量为 10000 个（列表数量过多）
• 一个 ZSET 类型的 Key，它的成员数量为 10000 个（成员数量过多）
• 一个 HASH 格式的 Key，它的成员数量虽然只有 1000 个但这些成员的 value 总大小为 10MB（成员体积过大）

bigkey 带来问题如下：

• Redis 内存不断变大引发 OOM，或者达到 maxmemory 设 置值引发写阻塞或重要 Key 被逐出；
• Redis Cluster 中的某个 node 内存远超其余 node，但因 Redis Cluster 的数据迁移最小粒度为 Key 而无法将 node 上的内存均衡化；
• bigkey 的读请求占用过大带宽，自身变慢的同时影响到该服务器上的其它服务；
• 删除一个 bigkey 造成主库较长时间的阻塞并引发同步中断或主从切换；

1）查找 bigkey

使用 redis-rdb-tools 工具以定制化方式找出大 Key。

2）解决方案

• 对大 key 拆分

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。

• 异步清理大 key

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。

总结

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：

• 获取当前 Redis 的基线性能；
• 开启慢指令监控，定位慢指令导致的问题；
• 找到慢指令，使用 scan 的方式；
• 将实例的数据大小控制在 2-4GB，避免主从复制加载过大 RDB 文件而阻塞；
• 禁用内存大页，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。
• Redis 使用的内存是否过大导致 swap；
• AOF 配置是否合理，可以将配置项 no-appendfsync-on-rewrite 设置为 yes，避免 AOF 重写和 fsync 竞争磁盘 IO 资源，导致 Redis 延迟增加。
• bigkey 会带来一系列问题，我们需要进行拆分防止出现 bigkey，并通过 UNLINK 异步删除。​