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[導(dǎo)讀]周一早上剛上班,突然大量用戶(hù)反饋進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)很慢,登錄服務(wù)器一看,Redis調(diào)用時(shí)間嚴(yán)重超時(shí),這樣高速的緩存反而變成了短板,由于數(shù)據(jù)一直沒(méi)有返回,導(dǎo)致了請(qǐng)求響應(yīng)變慢。

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周一早上剛上班,突然大量用戶(hù)反饋進(jìn)入網(wǎng)頁(yè)很慢,登錄服務(wù)器一看,Redis調(diào)用時(shí)間嚴(yán)重超時(shí),這樣高速的緩存反而變成了短板,由于數(shù)據(jù)一直沒(méi)有返回,導(dǎo)致了請(qǐng)求響應(yīng)變慢。

網(wǎng)頁(yè)監(jiān)控

通過(guò)阿里的 Grafana 監(jiān)控,服務(wù)器的 CPU 負(fù)載、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)輸入輸出都挺正常的,所以肯定是 Redis 出現(xiàn)了問(wèn)題。

我們應(yīng)用使用的是單節(jié)點(diǎn)的 32M 16GB 的阿里云 Redis,登錄網(wǎng)頁(yè)監(jiān)控看性能監(jiān)控,發(fā)現(xiàn) CPU 使用情況飆升到100%?。?!

QPS 雖然從 1000 多升到 6000,但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于極限值,連接數(shù)量從 0 升到 3000,也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于極限值(可能用戶(hù)剛上班,開(kāi)始有請(qǐng)求,然后響應(yīng)延遲,導(dǎo)致命令隊(duì)列數(shù)量過(guò)多,打開(kāi)很多連接)。

臨時(shí)方案:先租用一臺(tái)新的 Redis 服務(wù)器,更換應(yīng)用服務(wù)器的 Redis 配置,重啟應(yīng)用,避免影響更多用戶(hù)。

然后我們繼續(xù)跟蹤 Redis 的具體情況。

服務(wù)器命令監(jiān)控

登錄 Redis-cli,通過(guò) info 命令查看服務(wù)器狀態(tài)和命令統(tǒng)計(jì),祥哥總結(jié)了兩點(diǎn)異常點(diǎn):

查詢(xún) redis 慢指令 slowlog,排行前十的指令均為keys *,并且耗時(shí)嚴(yán)重,在當(dāng)前業(yè)務(wù)流量下執(zhí)行keys*,一定會(huì)阻塞業(yè)務(wù),導(dǎo)致查詢(xún)慢,cpu 高的。值得注意的是應(yīng)用層面沒(méi)有開(kāi)放keys *接口,不排查有后臺(tái)人為或后臺(tái)程序觸發(fā)該指令。

查看 redis 指令執(zhí)行情況,排除exec,flushall等指令,業(yè)務(wù)使用指令中,耗時(shí)嚴(yán)重的有 setnx 有7.5千萬(wàn)次調(diào)用平均耗時(shí) 6s,setex 有8.4千萬(wàn)次調(diào)用平均耗時(shí)7.33s,del 有2.6億次調(diào)用平均耗時(shí)69s,hmset 有1億次調(diào)用平均耗時(shí) 64s,hmget 有6.8千萬(wàn)次調(diào)用平均耗時(shí) 9s,hgetall 有14億次調(diào)用平均耗時(shí) 205s,keys 有2千萬(wàn)次調(diào)用平均耗時(shí) 3740s。

通常而言,這些指令耗時(shí)與 value 大小呈正比,所以可以排查這些指令相關(guān)的數(shù)據(jù)近期有沒(méi)有較大增長(zhǎng)?;蛘呓谟袥](méi)有業(yè)務(wù)改造,會(huì)頻繁使用上述指令,也會(huì)造成 cpu 高。

通過(guò) info commandstats 可以查看 Redis 命令統(tǒng)計(jì)信息,其中命令格式是

cmdstat_XXX: calls=XXX,usec=XXX,usec_per_call=XXX
調(diào)用次數(shù)、耗費(fèi)CPU時(shí)間、每個(gè)命令平均耗費(fèi)CPU(單位為微秒)

通過(guò) slowlog 命令查看慢命令(默認(rèn)超過(guò) 10ms 就會(huì)被記錄到日志,只會(huì)記錄其命令執(zhí)行的時(shí)間,不包含 IO 往返操作,也不記錄單由網(wǎng)絡(luò)延遲引起的響應(yīng)慢)

(當(dāng)時(shí)也忘了截圖,所以就介紹一下 slowlog 怎么看)

xxxxx> slowlog get 10
 3) 1) (integer) 411           
    2) (integer) 1545386469     
    3) (integer) 232663          
    4) 1) "keys" 2) "mecury:*" 

圖中各字段表示的是:

  • 1=日志的唯一標(biāo)識(shí)符
  • 2=命令的執(zhí)行時(shí)間點(diǎn),以UNIX時(shí)間戳表示
  • 3=查詢(xún)命令執(zhí)行時(shí)間,以微妙為單位,中的是230ms
  • 4=執(zhí)行的命令,以數(shù)組的形式排列。完整的命令是 keys mucury:*

所以通過(guò)這些參數(shù),基本可以確定,是突然有大量的keys *命令導(dǎo)致CPU負(fù)載升高,導(dǎo)致響應(yīng)延遲,問(wèn)題我們應(yīng)用中沒(méi)有開(kāi)放keys *命令Σ(o?д?o?)

最后將這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果和慢命令發(fā)到研發(fā)群,發(fā)現(xiàn)是別的應(yīng)用配置配成了我們的Redis,然后他們有個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景是爬數(shù)據(jù),突然涌入大量的調(diào)用,不斷的keys *,導(dǎo)致我們的Redis不堪重負(fù),于是將配置修改正確,不再調(diào)用我們的Redis。

總結(jié)

  • Redis 抖動(dòng)可以先看網(wǎng)頁(yè)監(jiān)控(阿里云做的真好!)
  • 通過(guò)命令查看 Redis 指令狀態(tài)和慢命令的情況
  • 考慮優(yōu)化 Redis 在代碼中的使用情況
  • 如果流量繼續(xù)上升,需要考慮一下升級(jí)了=-=

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