一起聊聊Redis变慢的原因及排查方法

2022-06-19 0 725

本篇文章给大家带来了关于Redis的相关知识,其中主要介绍了关于Redis变慢的原因及排查方法的相关问题,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。

一起聊聊Redis变慢的原因及排查方法

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原因1:实例内存达到上限

排查思路

如果你的 Redis 实例设置了内存上限 maxmemory,那么也有可能导致 Redis 变慢。

当我们把 Redis 当做纯缓存使用时,通常会给这个实例设置一个内存上限 maxmemory,然后设置一个数据淘汰策略。而当实例的内存达到了 maxmemory 后,你可能会发现,在此之后每次写入新数据,操作延迟变大了。

导致变慢的原因

当 Redis 内存达到 maxmemory 后,每次写入新的数据之前,Redis 必须先从实例中踢出一部分数据,让整个实例的内存维持在 maxmemory 之下,然后才能把新数据写进来。

这个踢出旧数据的逻辑也是需要消耗时间的,而具体耗时的长短,要取决于你配置的淘汰策略:

allkeys-lru:不管 key 是否设置了过期,淘汰最近最少访问的 keyvolatile-lru:只淘汰最近最少访问、并设置了过期时间的 keyallkeys-random:不管 key 是否设置了过期,随机淘汰 keyvolatile-random:只随机淘汰设置了过期时间的 keyallkeys-ttl:不管 key 是否设置了过期,淘汰即将过期的 keynoeviction:不淘汰任何 key,实例内存达到 maxmeory 后,再写入新数据直接返回错误allkeys-lfu:不管 key 是否设置了过期,淘汰访问频率最低的 key(4.0+版本支持)volatile-lfu:只淘汰访问频率最低、并设置了过期时间 key(4.0+版本支持)

具体使用哪种策略,我们需要根据具体的业务场景来配置。一般最常使用的是 allkeys-lru / volatile-lru 淘汰策略,它们的处理逻辑是,每次从实例中随机取出一批 key(这个数量可配置),然后淘汰一个最少访问的 key,之后把剩下的 key 暂存到一个池子中,继续随机取一批 key,并与之前池子中的 key 比较,再淘汰一个最少访问的 key。以此往复,直到实例内存降到 maxmemory 之下。

需要注意的是,Redis 的淘汰数据的逻辑与删除过期 key 的一样,也是在命令真正执行之前执行的,也就是说它也会增加我们操作 Redis 的延迟,而且,写 OPS 越高,延迟也会越明显。

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另外,如果此时你的 Redis 实例中还存储了 bigkey,那么在淘汰删除 bigkey 释放内存时,也会耗时比较久。

看到了么?bigkey 的危害到处都是,这也是前面我提醒你尽量不存储 bigkey 的原因。

解决方案

避免存储 bigkey,降低释放内存的耗时淘汰策略改为随机淘汰,随机淘汰比 LRU 要快很多(视业务情况调整)拆分实例,把淘汰 key 的压力分摊到多个实例上如果使用的是 Redis 4.0 以上版本,开启 layz-free 机制,把淘汰 key 释放内存的操作放到后台线程中执行(配置 lazyfree-lazy-eviction = yes)

原因2:开启内存大页

排查思路

我们都知道,应用程序向操作系统申请内存时,是按内存页进行申请的,而常规的内存页大小是 4KB。Linux 内核从 2.6.38 开始,支持了内存大页机制,该机制允许应用程序以 2MB 大小为单位,向操作系统申请内存。应用程序每次向操作系统申请的内存单位变大了,但这也意味着申请内存的耗时变长。

导致变慢的原因

当 Redis 在执行后台 RDB 和 AOF rewrite 时,采用 fork 子进程的方式来处理。但主进程 fork 子进程后,此时的主进程依旧是可以接收写请求的,而进来的写请求,会采用 Copy On Write(写时复制)的方式操作内存数据。也就是说,主进程一旦有数据需要修改,Redis 并不会直接修改现有内存中的数据,而是先将这块内存数据拷贝出来,再修改这块新内存的数据,这就是所谓的「写时复制」。写时复制你也可以理解成,谁需要发生写操作,谁就需要先拷贝,再修改。这样做的好处是,父进程有任何写操作,并不会影响子进程的数据持久化(子进程只持久化 fork 这一瞬间整个实例中的所有数据即可,不关心新的数据变更,因为子进程只需要一份内存快照,然后持久化到磁盘上)。但是请注意,主进程在拷贝内存数据时,这个阶段就涉及到新内存的申请,如果此时操作系统开启了内存大页,那么在此期间,客户端即便只修改 10B 的数据,Redis 在申请内存时也会以 2MB 为单位向操作系统申请,申请内存的耗时变长,进而导致每个写请求的延迟增加,影响到 Redis 性能。同样地,如果这个写请求操作的是一个 bigkey,那主进程在拷贝这个 bigkey 内存块时,一次申请的内存会更大,时间也会更久。可见,bigkey 在这里又一次影响到了性能。

一起聊聊Redis变慢的原因及排查方法

解决方案

关闭内存大页机制。

首先,你需要查看 Redis 机器是否开启了内存大页:

$ cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled[always] madvise never

如果输出选项是 always,就表示目前开启了内存大页机制,我们需要关掉它:

$ echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

其实,操作系统提供的内存大页机制,其优势是,可以在一定程序上降低应用程序申请内存的次数。

但是对于 Redis 这种对性能和延迟极其敏感的数据库来说,我们希望 Redis 在每次申请内存时,耗时尽量短,所以我不建议你在 Redis 机器上开启这个机制。

原因3:使用Swap

排查思路

如果你发现 Redis 突然变得非常慢,每次的操作耗时都达到了几百毫秒甚至秒级,那此时你就需要检查 Redis 是否使用到了 Swap,在这种情况下 Redis 基本上已经无法提供高性能的服务了。

导致变慢的原因

什么是 Swap?为什么使用 Swap 会导致 Redis 的性能下降?

如果你对操作系统有些了解,就会知道操作系统为了缓解内存不足对应用程序的影响,允许把一部分内存中的数据换到磁盘上,以达到应用程序对内存使用的缓冲,这些内存数据被换到磁盘上的区域,就是 Swap。

问题就在于,当内存中的数据被换到磁盘上后,Redis 再访问这些数据时,就需要从磁盘上读取,访问磁盘的速度要比访问内存慢几百倍!尤其是针对 Redis 这种对性能要求极高、性能极其敏感的数据库来说,这个操作延时是无法接受的。

此时,你需要检查 Redis 机器的内存使用情况,确认是否存在使用了 Swap。你可以通过以下方式来查看 Redis 进程是否使用到了 Swap:

# 先找到 Redis 的进程 ID$ ps -aux | grep redis-server # 查看 Redis Swap 使用情况$ cat /proc/$pid/smaps | egrep '^(Swap|Size)'

输出结果如下

Size:               1256 kBSwap:                  0 kBSize:                  4 kBSwap:                  0 kBSize:                132 kBSwap:                  0 kBSize:              63488 kBSwap:                  0 kBSize:                132 kBSwap:                  0 kBSize:              65404 kBSwap:                  0 kBSize:            1921024 kBSwap:                  0 kB...

这个结果会列出 Redis 进程的内存使用情况。

每一行 Size 表示 Redis 所用的一块内存大小,Size 下面的 Swap 就表示这块 Size 大小的内存,有多少数据已经被换到磁盘上了,如果这两个值相等,说明这块内存的数据都已经完全被换到磁盘上了。

如果只是少量数据被换到磁盘上,例如每一块 Swap 占对应 Size 的比例很小,那影响并不是很大。如果是几百兆甚至上 GB 的内存被换到了磁盘上,那么你就需要警惕了,这种情况 Redis 的性能肯定会急剧下降。

解决方案

增加机器的内存,让 Redis 有足够的内存可以使用整理内存空间,释放出足够的内存供 Redis 使用,然后释放 Redis 的 Swap,让 Redis 重新使用内存

释放 Redis 的 Swap 过程通常要重启实例,为了避免重启实例对业务的影响,一般会先进行主从切换,然后释放旧主节点的 Swap,重启旧主节点实例,待从库数据同步完成后,再进行主从切换即可。

可见,当 Redis 使用到 Swap 后,此时的 Redis 性能基本已达不到高性能的要求(你可以理解为武功被废),所以你也需要提前预防这种情况。

预防的办法就是,你需要对 Redis 机器的内存和 Swap 使用情况进行监控,在内存不足或使用到 Swap 时报警出来,及时处理。

原因4:网络带宽过载

排查思路

如果以上产生性能问题的场景,你都规避掉了,而且 Redis 也稳定运行了很长时间,但在某个时间点之后开始,操作 Redis 突然开始变慢了,而且一直持续下去,这种情况又是什么原因导致?

此时你需要排查一下 Redis 机器的网络带宽是否过载,是否存在某个实例把整个机器的网路带宽占满的情况。

导致变慢的原因

网络带宽过载的情况下,服务器在 TCP 层和网络层就会出现数据包发送延迟、丢包等情况。

Redis 的高性能,除了操作内存之外,就在于网络 IO 了,如果网络 IO 存在瓶颈,那么也会严重影响 Redis 的性能。

解决方案

及时确认占满网络带宽 Redis 实例,如果属于正常的业务访问,那就需要及时扩容或迁移实例了,避免因为这个实例流量过大,影响这个机器的其他实例。运维层面,你需要对 Redis 机器的各项指标增加监控,包括网络流量,在网络流量达到一定阈值时提前报警,及时确认和扩容。

原因5:其他原因

1) 频繁短连接

你的业务应用,应该使用长连接操作 Redis,避免频繁的短连接。

频繁的短连接会导致 Redis 大量时间耗费在连接的建立和释放上,TCP 的三次握手和四次挥手同样也会增加访问延迟。

2) 运维监控

前面我也提到了,要想提前预知 Redis 变慢的情况发生,必不可少的就是做好完善的监控。

监控其实就是对采集 Redis 的各项运行时指标,通常的做法是监控程序定时采集 Redis 的 INFO 信息,然后根据 INFO 信息中的状态数据做数据展示和报警。

这里我需要提醒你的是,在写一些监控脚本,或使用开源的监控组件时,也不能掉以轻心。

在写监控脚本访问 Redis 时,尽量采用长连接的方式采集状态信息,避免频繁短连接。同时,你还要注意控制访问 Redis 的频率,避免影响到业务请求。

在使用一些开源的监控组件时,最好了解一下这些组件的实现原理,以及正确配置这些组件,防止出现监控组件发生 Bug,导致短时大量操作 Redis,影响 Redis 性能的情况发生。

我们当时就发生过,DBA 在使用一些开源组件时,因为配置和使用问题,导致监控程序频繁地与 Redis 建立和断开连接,导致 Redis 响应变慢。

3)其它程序争抢资源

最后需要提醒你的是,你的 Redis 机器最好专项专用,只用来部署 Redis 实例,不要部署其他应用程序,尽量给 Redis 提供一个相对「安静」的环境,避免其它程序占用 CPU、内存、磁盘资源,导致分配给 Redis 的资源不足而受到影响。

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