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Redis时延问题分析及应对

Redis时延问题分析及应对

Redis的事件循环在一个线程中处理,作为一个单线程程序,重要的是要保证事件处理的时延短,这样,事件循环中的后续任务才不会阻塞;

当redis的数据量达到一定级别后(比如20G),阻塞操作对性能的影响尤为严重;

下面我们总结下在redis中有哪些耗时的场景及应对方法;

耗时长的命令造成阻塞

keys、sort等命令

keys命令用于查找所有符合给定模式 pattern 的 key,时间复杂度为O(N), N 为数据库中 key 的数量。当数据库中的个数达到千万时,这个命令会造成读写线程阻塞数秒;

类似的命令有sunion sort等操作;

如果业务需求中一定要使用keys、sort等操作怎么办?

解决方案:

Redis时延问题分析及应对

在架构设计中,有“分流”一招,说的是将处理快的请求和处理慢的请求分离来开,否则,慢的影响到了快的,让快的也快不起来;这在redis的设计中体现的非常明显,redis的纯内存操作,epoll非阻塞IO事件处理,这些快的放在一个线程中搞定,而持久化,AOF重写、Master-slave同步数据这些耗时的操作就单开一个进程来处理,不要慢的影响到快的;同样,既然需要使用keys这些耗时的操作,那么我们就将它们剥离出去,比如单开一个redis slave结点,专门用于keys、sort等耗时的操作,这些查询一般不会是线上的实时业务,查询慢点就慢点,主要是能完成任务,而对于线上的耗时快的任务没有影响;

smembers命令

smembers命令用于获取集合全集,时间复杂度为O(N),N为集合中的数量;如果一个集合中保存了千万量级的数据,一次取回也会造成事件处理线程的长时间阻塞;

解决方案:

和sort,keys等命令不一样,smembers可能是线上实时应用场景中使用频率非常高的一个命令,这里分流一招并不适合,我们更多的需要从设计层面来考虑;

在设计时,我们可以控制集合的数量,将集合数一般保持在500个以内;

比如原来使用一个键来存储一年的记录,数据量大,我们可以使用12个键来分别保存12个月的记录,或者365个键来保存每一天的记录,将集合的规模控制在可接受的范围;

如果不容易将集合划分为多个子集合,而坚持用一个大集合来存储,那么在取集合的时候可以考虑使用SRANDMEMBER key [count];随机返回集合中的指定数量,当然,如果要遍历集合中的所有元素,这个命令就不适合了;

save命令

save命令使用事件处理线程进行数据的持久化;当数据量大的时候,会造成线程长时间阻塞(我们的生产上,reids内存中1个G保存需要12s左右),整个redis被block;save阻塞了事件处理的线程,我们甚至无法使用redis-cli查看当前的系统状态,造成“何时保存结束,目前保存了多少”这样的信息都无从得知;

解决方案:

我没有想到需要用到save命令的场景,任何时候需要持久化的时候使用bgsave都是合理的选择(当然,这个命令也会带来问题,后面聊到);

fork产生的阻塞

在redis需要执行耗时的操作时,会新建一个进程来做,比如数据持久化bgsave:

开启RDB持久化后,当达到持久化的阈值,redis会fork一个新的进程来做持久化,采用了操作系统的copy-on-wirte写时复制策略,子进程与父进程共享Page。如果父进程的Page(每页4K)有修改,父进程自己创建那个Page的副本,不会影响到子进程;

fork新进程时,虽然可共享的数据内容不需要复制,但会复制之前进程空间的内存页表,如果内存空间有40G(考虑每个页表条目消耗 8 个字节),那么页表大小就有80M,这个复制是需要时间的,如果使用虚拟机,特别是Xen虚拟服务器,耗时会更长;

在我们有的服务器结点上测试,35G的数据bgsave瞬间会阻塞200ms以上;

类似的,以下这些操作都有进程fork;

  • Master向slave首次同步数据:当master结点收到slave结点来的syn同步请求,会生成一个新的进程,将内存数据dump到文件上,然后再同步到slave结点中;
  • AOF日志重写:使用AOF持久化方式,做AOF文件重写操作会创建新的进程做重写;(重写并不会去读已有的文件,而是直接使用内存中的数据写成归档日志);

解决方案:

为了应对大内存页表复制时带来的影响,有些可用的措施:

  1. 控制每个redis实例的最大内存量;
    不让fork带来的限制太多,可以从内存量上控制fork的时延;
    一般建议不超过20G,可根据自己服务器的性能来确定(内存越大,持久化的时间越长,复制页表的时间越长,对事件循环的阻塞就延长)
    新浪微博给的建议是不超过20G,而我们虚机上的测试,要想保证应用毛刺不明显,可能得在10G以下;
  2. 使用大内存页,默认内存页使用4KB,这样,当使用40G的内存时,页表就有80M;而将每个内存页扩大到4M,页表就只有80K;这样复制页表几乎没有阻塞,同时也会提高快速页表缓冲TLB(translation lookaside buffer)的命中率;但大内存页也有问题,在写时复制时,只要一个页快中任何一个元素被修改,这个页块都需要复制一份(COW机制的粒度是页面),这样在写时复制期间,会耗用更多的内存空间;
  3. 使用物理机;
    如果有的选,物理机当然是最佳方案,比上面都要省事;
    当然,虚拟化实现也有多种,除了Xen系统外,现代的硬件大部分都可以快速的复制页表;
    但公司的虚拟化一般是成套上线的,不会因为我们个别服务器的原因而变更,如果面对的只有Xen,只能想想如何用好它;
  4. 杜绝新进程的产生,不使用持久化,不在主结点上提供查询;实现起来有以下方案:
    1) 只用单机,不开持久化,不挂slave结点。这样最简单,不会有新进程的产生;但这样的方案只适合缓存;
    如何来做这个方案的高可用?

    要做高可用,可以在写redis的前端挂上一个消息队列,在消息队列中使用pub-sub来做分发,保证每个写操作至少落到2个结点上;因为所有结点的数据相同,只需要用一个结点做持久化,这个结点对外不提供查询;

    Redis时延问题分析及应对

    2)master-slave:在主结点上开持久化,主结点不对外提供查询,查询由slave结点提供,从结点不提供持久化;这样,所有的fork耗时的操作都在主结点上,而查询请求由slave结点提供;

    这个方案的问题是主结点坏了之后如何处理?

    简单的实现方案是主不具有可替代性,坏了之后,redis集群对外就只能提供读,而无法更新;待主结点启动后,再继续更新操作;对于之前的更新操作,可以用MQ缓存起来,等主结点起来之后消化掉故障期间的写请求;

    Redis时延问题分析及应对

    如果使用官方的Sentinel将从升级为主,整体实现就相对复杂了;需要更改可用从的ip配置,将其从可查询结点中剔除,让前端的查询负载不再落在新主上;然后,才能放开sentinel的切换操作,这个前后关系需要保证;

持久化造成的阻塞

执行持久化(AOF / RDB snapshot)对系统性能有较大影响,特别是服务器结点上还有其它读写磁盘的操作时(比如,应用服务和redis服务部署在相同结点上,应用服务实时记录进出报日志);应尽可能避免在IO已经繁重的结点上开Redis持久化;

子进程持久化时,子进程的write和主进程的fsync冲突造成阻塞

在开启了AOF持久化的结点上,当子进程执行AOF重写或者RDB持久化时,出现了Redis查询卡顿甚至长时间阻塞的问题, 此时, Redis无法提供任何读写操作;

原因分析:Redis 服务设置了 appendfsync everysec, 主进程每秒钟便会调用 fsync(), 要求内核将数据”确实”写到存储硬件里. 但由于服务器正在进行大量IO操作, 导致主进程 fsync()/操作被阻塞, 最终导致 Redis 主进程阻塞.

redis.conf中是这么说的:

When the AOF fsync policy is set to always or everysec, and a background

saving process (a background save or AOF log background rewriting) is

performing a lot of I/O against the disk, in some Linux configurations

Redis may block too long on the fsync() call. Note that there is no fix for

this currently, as even performing fsync in a different thread will block

our synchronous write(2) call.

当执行AOF重写时会有大量IO,这在某些Linux配置下会造成主进程fsync阻塞;

解决方案:

设置 no-appendfsync-on-rewrite yes, 在子进程执行AOF重写时, 主进程不调用fsync()操作;注意, 即使进程不调用 fsync(), 系统内核也会根据自己的算法在适当的时机将数据写到硬盘(Linux 默认最长不超过 30 秒).

这个设置带来的问题是当出现故障时,最长可能丢失超过30秒的数据,而不再是1秒;

子进程AOF重写时,系统的sync造成主进程的write阻塞

我们来梳理下:

1) 起因:有大量IO操作write(2) 但未主动调用同步操作

2) 造成kernel buffer中有大量脏数据

3) 系统同步时,sync的同步时间过长

4) 造成redis的写aof日志write(2)操作阻塞;

5) 造成单线程的redis的下一个事件无法处理,整个redis阻塞(redis的事件处理是在一个线程中进行,其中写aof日志的write(2)是同步阻塞模式调用,与网络的非阻塞write(2)要区分开来)

产生1)的原因:这是redis2.6.12之前的问题,AOF rewrite时一直埋头的调用write(2),由系统自己去触发sync。另外的原因:系统IO繁忙,比如有别的应用在写盘;

解决方案:

控制系统sync调用的时间;需要同步的数据多时,耗时就长;缩小这个耗时,控制每次同步的数据量;通过配置按比例(vm.dirty_background_ratio)或按值(vm.dirty_bytes)设置sync的调用阈值;(一般设置为32M同步一次)

2.6.12以后,AOF rewrite 32M时会主动调用fdatasync;

另外,Redis当发现当前正在写的文件有在执行fdatasync(2)时,就先不调用write(2),只存在cache里,免得被block。但如果已经超过两秒都还是这个样子,则会强行执行write(2),即使redis会被block住。

AOF重写完成后合并数据时造成的阻塞

在bgrewriteaof过程中,所有新来的写入请求依然会被写入旧的AOF文件,同时放到AOF buffer中,当rewrite完成后,会在主线程把这部分内容合并到临时文件中之后才rename成新的AOF文件,所以rewrite过程中会不断打印”Background AOF buffer size: 80 MB, Background AOF buffer size: 180 MB”,要监控这部分的日志。这个合并的过程是阻塞的,如果产生了280MB的buffer,在100MB/s的传统硬盘上,Redis就要阻塞2.8秒;

解决方案:

将硬盘设置的足够大,将AOF重写的阈值调高,保证高峰期间不会触发重写操作;在闲时使用crontab 调用AOF重写命令;

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