Redis 突然变慢了如何排查并解决？

￡神魔★判官ぃ 2023-09-28 19:57 78阅读 0赞

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「小编」跟大家一起来分析下如何确定 Redis 有性能问题和解决方案。

*  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

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## 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。**

### 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。

「小编」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。

### 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。

#### 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`。

#### 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

1.  事件的名称；
2.  事件发生的最新延迟的 Unix 时间戳；
3.  毫秒为单位的时间延迟；
4.  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？

### 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。

![970498a51ab8d315460eaa6c161425eb.png][]

redis-pipeline

### 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。

### Fork 生成 RDB 导致的延迟 ###

[生成 RDB 快照][RDB]，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。

![084924e4857e1c29e1881bebe19eefe0.png][]

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**。

### 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][RDB]。

当生成 RDB 快照的过程中，Redis 采用\*\*[写时复制][RDB]\*\*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

### 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。

> ❝
> 
> 小编，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。

#### 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。**

#### 解决方案 ####

1.  增加机器内存；
2.  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；
3.  增加 Cluster 集群的数量分担数据量，减少每个实例所需的内存。

### 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][RDB]。

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。

### 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：

1.  随机采样 A`CTIVE_EXPIRE_CYCLE_LOOKUPS_PER_LOOP`个数的 key，删除所有过期的 key；
2.  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。**

> ❝
> 
> 小编，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。**

#### 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。

### 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：

1.  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；
2.  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；
3.  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；
4.  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；

#### 查找 bigkey ####

使用 redis-rdb-tools 工具以定制化方式找出大 Key。

#### 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。

1.  获取当前 Redis 的基线性能；
2.  开启慢指令监控，定位慢指令导致的问题；
3.  找到慢指令，使用 scan 的方式；
4.  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；
5.  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。
6.  Redis 使用的内存是否过大导致 swap；
7.  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。
8.  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。

[Redis]: https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=MzkzMDI1NjcyOQ==&action=getalbum&album_id=1918295695426404359&scene=173&from_msgid=2247487752&from_itemidx=1&count=3&nolastread=1#wechat_redirect
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[RDB]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMDI1NjcyOQ==&mid=2247487758&idx=1&sn=beb5918bb61948b2920907f54510311f&scene=21#wechat_redirect
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