Day745.如何应对变慢的Redis② -Redis 核心技术与实战

Posted 2022-09-21 阿昌喜欢吃黄桃

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Day745.如何应对变慢的Redis② -Redis 核心技术与实战相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

如何应对变慢的Redis②

Hi，我是阿昌，今天学习记录的是关于如何应对变慢的Redis②的内容。

上一篇聊了判断 Redis 变慢的两种方法，分别是响应延迟和基线性能。

除此之外，还分享了从 Redis 的自身命令操作层面排查和解决问题的两种方案。

但是，如果在排查时，发现 Redis 没有执行大量的慢查询命令，也没有同时删除大量过期 keys，那么，是不是就束手无策了呢？

要关注影响性能的其他机制了，也就是文件系统和操作系统。

Redis 会持久化保存数据到磁盘，这个过程要依赖文件系统来完成，所以，文件系统将数据写回磁盘的机制，会直接影响到 Redis 持久化的效率。

而且，在持久化的过程中，Redis 也还在接收其他请求，持久化的效率高低又会影响到 Redis 处理请求的性能。另一方面，Redis 是内存数据库，内存操作非常频繁，所以，操作系统的内存机制会直接影响到 Redis 的处理效率。

比如说，如果 Redis 的内存不够用了，操作系统会启动 swap 机制，这就会直接拖慢 Redis。

一、文件系统：AOF 模式

Redis 是个内存数据库，为什么它的性能还和文件系统有关呢？

为了保证数据可靠性，Redis 会采用 AOF 日志或 RDB 快照。

其中，AOF 日志提供了三种日志写回策略：

no
everysec
always

这三种写回策略依赖文件系统的两个系统调用完成，也就是 write 和 fsync。

write 只要把日志记录写到内核缓冲区，就可以返回了，并不需要等待日志实际写回到磁盘；

而 fsync 需要把日志记录写回到磁盘后才能返回，时间较长。

下面这张表展示了三种写回策略所执行的系统调用。

当写回策略配置为everysec 和 always 时，Redis 需要调用 fsync 把日志写回磁盘。

但是，这两种写回策略的具体执行情况还不太一样。

在使用 everysec 时，Redis 允许丢失一秒的操作记录，所以，Redis 主线程并不需要确保每个操作记录日志都写回磁盘。而且，fsync 的执行时间很长，如果是在 Redis 主线程中执行 fsync，就容易阻塞主线程。所以，当写回策略配置为 everysec 时，Redis 会使用后台的子线程异步完成 fsync 的操作。
而对于 always 策略来说，Redis 需要确保每个操作记录日志都写回磁盘，如果用后台子线程异步完成，主线程就无法及时地知道每个操作是否已经完成了，这就不符合 always 策略的要求了。所以，always 策略并不使用后台子线程来执行。

另外，在使用 AOF 日志时，为了避免日志文件不断增大，Redis 会执行 AOF 重写，生成体量缩小的新的 AOF 日志文件。

AOF 重写本身需要的时间很长，也容易阻塞 Redis 主线程，所以，Redis 使用子进程来进行 AOF 重写。

但是，这里有一个潜在的风险点：AOF 重写会对磁盘进行大量 IO 操作，同时，fsync 又需要等到数据写到磁盘后才能返回，所以，当 AOF 重写的压力比较大时，就会导致 fsync 被阻塞。

虽然 fsync 是由后台子线程负责执行的，但是，主线程会监控 fsync 的执行进度。

当主线程使用后台子线程执行了一次 fsync，需要再次把新接收的操作记录写回磁盘时，如果主线程发现上一次的 fsync 还没有执行完，那么它就会阻塞。

所以，如果后台子线程执行的 fsync 频繁阻塞的话（比如 AOF 重写占用了大量的磁盘 IO 带宽），主线程也会阻塞，导致 Redis 性能变慢。

一张图来展示下在磁盘压力小和压力大的时候，fsync 后台子线程和主线程受到的影响。

由于 fsync 后台子线程和 AOF 重写子进程的存在，主 IO 线程一般不会被阻塞。

但是，如果在重写日志时，AOF 重写子进程的写入量比较大，fsync 线程也会被阻塞，进而阻塞主线程，导致延迟增加。

现在，给出排查和解决建议。

首先，你可以检查下 Redis 配置文件中的 appendfsync 配置项，该配置项的取值表明了 Redis 实例使用的是哪种 AOF 日志写回策略，如下所示：

如果 AOF 写回策略使用了 everysec 或 always 配置，请先确认下业务方对数据可靠性的要求，明确是否需要每一秒或每一个操作都记日志。

有的业务方不了解 Redis AOF 机制，很可能就直接使用数据可靠性最高等级的 always 配置了。

其实，在有些场景中（例如 Redis 用于缓存），数据丢了还可以从后端数据库中获取，并不需要很高的数据可靠性。

如果业务应用对延迟非常敏感，但同时允许一定量的数据丢失，那么，可以把配置项no-appendfsync-on-rewrite设置为 yes，如下所示：

no-appendfsync-on-rewrite yes

这个配置项设置为 yes 时，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，就可以直接返回了。

当然，如果此时实例发生宕机，就会导致数据丢失。

反之，如果这个配置项设置为 no（也是默认配置），在 AOF 重写时，Redis 实例仍然会调用后台线程进行 fsync 操作，这就会给实例带来阻塞。

如果的确需要高性能，同时也需要高可靠数据保证，建议你考虑采用高速的固态硬盘作为 AOF 日志的写入设备。

高速固态盘的带宽和并发度比传统的机械硬盘的要高出 10 倍及以上。

在 AOF 重写和 fsync 后台线程同时执行时，固态硬盘可以提供较为充足的磁盘 IO 资源，让 AOF 重写和 fsync 后台线程的磁盘 IO 资源竞争减少，从而降低对 Redis 的性能影响。

二、操作系统：swap

如果 Redis 的 AOF 日志配置只是 no，或者就没有采用 AOF 模式，那么，还会有什么问题导致性能变慢吗？

一个潜在的瓶颈：操作系统的内存 swap。

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，所以，一旦触发 swap，无论是被换入数据的进程，还是被换出数据的进程，其性能都会受到慢速磁盘读写的影响。

Redis 是内存数据库，内存使用量大，如果没有控制好内存的使用量，或者和其他内存需求大的应用一起运行了，就可能受到 swap 的影响，而导致性能变慢。

这一点对于 Redis 内存数据库而言，显得更为重要：正常情况下，Redis 的操作是直接通过访问内存就能完成，一旦 swap 被触发了，Redis 的请求操作需要等到磁盘数据读写完成才行。

而且，和AOF 日志文件读写使用 fsync 线程不同，swap 触发后影响的是 Redis 主 IO 线程，这会极大地增加 Redis 的响应时间。

在正常情况下，运行的一个实例完成 5000 万个 GET 请求时需要 300s，但是，有一次，这个实例完成 5000 万 GET 请求，花了将近 4 个小时的时间。

经过问题复现，发现，当时 Redis 处理请求用了近 4 小时的情况下，该实例所在的机器已经发生了 swap。

从 300s 到 4 个小时，延迟增加了将近 48 倍，可以看到 swap 对性能造成的严重影响。

那么，什么时候会触发 swap 呢？

通常，触发 swap 的原因主要是物理机器内存不足，对于 Redis 而言，有两种常见的情况：

Redis 实例自身使用了大量的内存，导致物理机器的可用内存不足；
和 Redis 实例在同一台机器上运行的其他进程，在进行大量的文件读写操作。文件读写本身会占用系统内存，这会导致分配给 Redis 实例的内存量变少，进而触发 Redis 发生 swap。

针对这个问题，我也给你提供一个解决思路：增加机器的内存或者使用 Redis 集群。

操作系统本身会在后台记录每个进程的 swap 使用情况，即有多少数据量发生了 swap。

可以先通过下面的命令查看 Redis 的进程号，这里是 5332。

$ redis-cli info | grep process_id
process_id: 5332

然后，进入 Redis 所在机器的/proc目录下的该进程目录中：

$ cd /proc/5332

最后，运行下面的命令，查看该 Redis 进程的使用情况。

在这儿，只截取了部分结果：

$cat smaps | egrep '^(Swap|Size)'
Size: 584 kB
Swap: 0 kB
Size: 4 kB
Swap: 4 kB
Size: 4 kB
Swap: 0 kB
Size: 462044 kB
Swap: 462008 kB
Size: 21392 kB
Swap: 0 kB

每一行 Size 表示的是 Redis 实例所用的一块内存大小，而 Size 下方的 Swap 和它相对应，表示这块 Size 大小的内存区域有多少已经被换出到磁盘上了。如果这两个值相等，就表示这块内存区域已经完全被换出到磁盘了。

作为内存数据库，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 462044KB。

不同内存块被换出到磁盘上的大小也不一样，例如刚刚的结果中的第一个 4KB 内存块，它下方的 Swap 也是 4KB，这表示这个内存块已经被换出了；

另外，462044KB 这个内存块也被换出了 462008KB，差不多有 462MB。

这里有个重要的地方，得提醒你一下，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。

所以，swap 的大小是排查 Redis 性能变慢是否由 swap 引起的重要指标。

一旦发生内存 swap，最直接的解决方法就是增加机器内存。

如果该实例在一个 Redis 切片集群中，可以增加 Redis 集群的实例个数，来分摊每个实例服务的数据量，进而减少每个实例所需的内存量。

当然，如果 Redis 实例和其他操作大量文件的程序（例如数据分析程序）共享机器，你可以将 Redis 实例迁移到单独的机器上运行，以满足它的内存需求量。

如果该实例正好是 Redis 主从集群中的主库，而从库的内存很大，也可以考虑进行主从切换，把大内存的从库变成主库，由它来处理客户端请求。

三、操作系统：内存大页

除了内存 swap，还有一个和内存相关的因素，即内存大页机制（Transparent Huge Page, THP），也会影响 Redis 性能。

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，而常规的内存页分配是按 4KB 的粒度来执行的。

很多人都觉得：“Redis 是内存数据库，内存大页不正好可以满足 Redis 的需求吗？

而且在分配相同的内存量时，内存大页还能减少分配次数，不也是对 Redis 友好吗?”

其实，系统的设计通常是一个取舍过程，我们称之为 trade-off。很多机制通常都是优势和劣势并存的。

Redis 使用内存大页就是一个典型的例子。虽然内存大页可以给 Redis 带来内存分配方面的收益，但是，不要忘了，Redis 为了提供数据可靠性保证，需要将数据做持久化保存。

这个写入过程由额外的线程执行，所以，此时，Redis 主线程仍然可以接收客户端写请求。

客户端的写请求可能会修改正在进行持久化的数据。在这一过程中，Redis 就会采用写时复制机制，也就是说，一旦有数据要被修改，Redis 并不会直接修改内存中的数据，而是将这些数据拷贝一份，然后再进行修改。

如果采用了内存大页，那么，即使客户端请求只修改 100B 的数据，Redis 也需要拷贝 2MB 的大页。

相反，如果是常规内存页机制，只用拷贝 4KB。

两者相比，你可以看到，当客户端请求修改或新写入数据较多时，内存大页机制将导致大量的拷贝，这就会影响 Redis 正常的访存操作，最终导致性能变慢。

那该怎么办呢？

很简单，关闭内存大页，就行了。

首先，要先排查下内存大页。方法是：在 Redis 实例运行的机器上执行如下命令:

cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

如果执行结果是 always，就表明内存大页机制被启动了；

如果是never，就表示，内存大页机制被禁止。

在实际生产环境中部署时，我建议你不要使用内存大页机制，操作也很简单，只需要执行下面的命令就可以了：

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

四、总结

从文件系统和操作系统两个维度，介绍了应对 Redis 变慢的方法。

为了方便你应用，我给你梳理了一个包含 9 个检查点的 Checklist，希望你在遇到 Redis 性能变慢时，按照这些步骤逐一检查，高效地解决问题。

获取 Redis 实例在当前环境下的基线性能。
是否用了慢查询命令？如果是的话，就使用其他命令替代慢查询命令，或者把聚合计算命令放在客户端做。
是否对过期 key 设置了相同的过期时间？对于批量删除的 key，可以在每个 key 的过期时间上加一个随机数，避免同时删除。
是否存在 bigkey？对于 bigkey 的删除操作，如果你的 Redis 是 4.0 及以上的版本，可以直接利用异步线程机制减少主线程阻塞；如果是 Redis 4.0 以前的版本，可以使用 SCAN 命令迭代删除；对于 bigkey 的集合查询和聚合操作，可以使用 SCAN 命令在客户端完成。
Redis AOF 配置级别是什么？业务层面是否的确需要这一可靠性级别？如果我们需要高性能，同时也允许数据丢失，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。当然，如果既需要高性能又需要高可靠性，最好使用高速固态盘作为 AOF 日志的写入盘。
Redis 实例的内存使用是否过大？发生 swap 了吗？如果是的话，就增加机器内存，或者是使用 Redis 集群，分摊单机 Redis 的键值对数量和内存压力。同时，要避免出现 Redis 和其他内存需求大的应用共享机器的情况。
在 Redis 实例的运行环境中，是否启用了透明大页机制？如果是的话，直接关闭内存大页机制就行了。
是否运行了 Redis 主从集群？如果是的话，把主库实例的数据量大小控制在 2~4GB，以免主从复制时，从库因加载大的 RDB 文件而阻塞。
是否使用了多核 CPU 或 NUMA 架构的机器运行 Redis 实例？使用多核 CPU 时，可以给 Redis 实例绑定物理核；使用 NUMA 架构时，注意把 Redis 实例和网络中断处理程序运行在同一个 CPU Socket 上。

实际上，影响系统性能的因素还有很多，体点说，就是 Redis 所在的机器上有没有一些其他占内存、磁盘 IO 和网络 IO 的程序，比如说数据库程序或者数据采集程序。

如果有的话，建议你将这些程序迁移到其他机器上运行。

为了保证 Redis 高性能，需要给 Redis 充足的计算、内存和 IO 资源，给它提供一个“安静”的环境。

关于如何分析、排查、解决Redis变慢问题，总结的checklist如下：

1、使用复杂度过高的命令（例如SORT/SUION/ZUNIONSTORE/KEYS），或一次查询全量数据（例如LRANGE key 0 N，但N很大）

分析：a) 查看slowlog是否存在这些命令 b) Redis进程CPU使用率是否飙升（聚合运算命令导致）

解决：a) 不使用复杂度过高的命令，或用其他方式代替实现（放在客户端做）

b) 数据尽量分批查询（LRANGE key 0 N，建议N<=100，查询全量数据建议使用HSCAN/SSCAN/ZSCAN）

2、操作bigkey

分析：a) slowlog出现很多SET/DELETE变慢命令（bigkey分配内存和释放内存变慢） b) 使用redis-cli -h $host -p $port --bigkeys扫描出很多bigkey

解决：a) 优化业务，避免存储bigkey b) Redis 4.0+可开启lazy-free机制

3、大量key集中过期

分析：a) 业务使用EXPIREAT/PEXPIREAT命令 b) Redis info中的expired_keys指标短期突增

解决：a) 优化业务，过期增加随机时间，把时间打散，减轻删除过期key的压力 b) 运维层面，监控expired_keys指标，有短期突增及时报警排查

4、Redis内存达到maxmemory

分析：a) 实例内存达到maxmemory，且写入量大，淘汰key压力变大 b) Redis info中的evicted_keys指标短期突增

解决：a) 业务层面，根据情况调整淘汰策略（随机比LRU快） b) 运维层面，监控evicted_keys指标，有短期突增及时报警 c) 集群扩容，多个实例减轻淘汰key的压力

5、大量短连接请求

分析：Redis处理大量短连接请求，TCP三次握手和四次挥手也会增加耗时

解决：使用长连接操作Redis

6、生成RDB和AOF重写fork耗时严重

分析：a) Redis变慢只发生在生成RDB和AOF重写期间 b) 实例占用内存越大，fork拷贝内存页表越久 c) Redis info中latest_fork_usec耗时变长

解决：a) 实例尽量小 b) Redis尽量部署在物理机上 c) 优化备份策略（例如低峰期备份） d) 合理配置repl-backlog和slave client-output-buffer-limit，避免主从全量同步 e) 视情况考虑关闭AOF f) 监控latest_fork_usec耗时是否变长