Redis在分布式应用中占据着越来越重要的地位,短短的几万行代码,实现了一个高性能的数据存储服务。最近dump中心的cm8集群出现过几次redis超时的情况,但是查看redis机器的相关内存都没有发现内存不够,或者内存发生交换的情况,查看redis源码之后,发现在某些情况下redis会出现超时的状况,相关细节如下。
1. 网络。Redis的处理与网络息息相关,如果网络出现闪断则容易发生redis超时的状况。如果出现这种状况首先应查看redis机器网络带宽信息,判断是否有闪断情况发生。
2. 内存。redis所有的数据都放在内存里,当物理内存不够时,linux os会使用swap内存,导致内存交换发生,这时如果有redis调用命令就会产生redis超时。这里可以通过调整/proc/sys/vm/swappiness参数,来设置物理内存使用超过多少就会进行swap。
intrdbSaveBackground(char*filename){ pid_tchildpid; longlongstart; if(server.rdb_child_pid!=-1)returnREDIS_ERR; serverserver.dirty_before_bgsave=server.dirty; server.lastbgsave_try=time(NULL); start=ustime(); if((childpid=fork())==0){ intretval; /*Child*/ if(server.ipfd>0)close(server.ipfd); if(server.sofd>0)close(server.sofd); retval=rdbSave(filename); if(retval==REDIS_OK){ size_tprivate_dirty=zmalloc_get_private_dirty(); if(private_dirty){ redisLog(REDIS_NOTICE, "RDB:%zuMBofmemoryusedbycopy-on-write", private_dirty/(1024*1024)); } } exitFromChild((retval==REDIS_OK)?0:1); }else{ /*Parent*/ server.stat_fork_time=ustime()-start; if(childpid==-1){ server.lastbgsave_status=REDIS_ERR; redisLog(REDIS_WARNING,"Can'tsaveinbackground:fork:%s", strerror(errno)); returnREDIS_ERR; } redisLog(REDIS_NOTICE,"Backgroundsavingstartedbypid%d",childpid); server.rdb_save_time_start=time(NULL); server.rdb_child_pid=childpid; updateDictResizePolicy(); returnREDIS_OK; } returnREDIS_OK;/*unreached*/ }
程序1
另外还有一些特殊情况也会导致swap发生。当我们使用rdb做为redis集群持久化时可能会发生物理内存不够的情况(aof持久化只是保持支持不断的追加redis集群变化操作,不太容易引起swap)。当使用rdb持久化时,如程序1所示主进程会fork一个子进程去dump redis中所有的数据,主进程依然为客户端服务。此时主进程和子进程共享同一块内存区域, linux内核采用写时复制来保证数据的安全性。在这种模式下如果客户端发来写请求,内核将该页赋值到一个新的页面上并标记为写,在将写请求写入该页面。因此,在rdb持久化时,如果有其他请求,那么redis会使用更多的内存,更容易发生swap,因此在可以快速恢复的场景下尽量少使用rdb持久化可以将rdb dump的条件设的苛刻一点,当然也可以选择aof,但是aof也有他自身的缺点。另外也可以使用2.6以后的主从结构,将读写分离,这样不会出现server进程上又读又写的情景发生 3. Redis单进程处理命令。Redis支持udp和tcp两种连接,redis客户端向redis服务器发送包含redis命令的信息,redis服务器收到信息后解析命令后执行相应的操作,redis处理命令是串行的具体流程如下。首先服务端建立连接如程序2所示,在创建socket,bind,listen后返回文件描述符:
server.ipfd=anetTcpServer(server.neterr,server.port,server.bindaddr);
程序2
对于redis这种服务来说,它需要处理成千上万个连接(***达到655350),需要使用多路复用来处理多个连接。这里redis提供了epoll,select, kqueue来实现,这里在默认使用epoll(ae.c)。拿到listen函数返回的文件描述符fd后,redis将fd和其处理acceptTcpHandler函数加入到事件驱动的链表中.实际上在加入事件队列中,程序4事件驱动程序将套接字相关的fd文件描述符加入到epoll的监听事件中。
if(server.ipfd>0&&aeCreateFileEvent(server.el,server.ipfd,AE_READABLE, acceptTcpHandler,NULL)==AE_ERR)redisPanic("Unrecoverableerrorcreatingserver.ipfdfileevent."); intaeCreateFileEvent(aeEventLoop*eventLoop,intfd,intmask, aeFileProc*proc,void*clientData) { if(fd>=eventLoop->setsize){ errno=ERANGE; returnAE_ERR; } aeFileEvent*fe=&eventLoop->events[fd]; if(aeApiAddEvent(eventLoop,fd,mask)==-1) returnAE_ERR; fe->mask|=mask; if(mask&AE_READABLE)fe->rfileProc=proc; if(mask&AE_WRITABLE)fe->wfileProc=proc; fe->clientDataclientData=clientData; if(fd>eventLoop->maxfd) eventLoop->maxfd=fd; returnAE_OK; }
程序3
staticintaeApiAddEvent(aeEventLoop*eventLoop,intfd,intmask){ aeApiState*state=eventLoop->apidata; structepoll_eventee; /*Ifthefdwasalreadymonitoredforsomeevent,weneedaMOD *operation.OtherwiseweneedanADDoperation.*/ intop=eventLoop->events[fd].mask==AE_NONE? EPOLL_CTL_ADD:EPOLL_CTL_MOD; ee.events=0; mask|=eventLoop->events[fd].mask;/*Mergeoldevents*/ if(mask&AE_READABLE)ee.events|=EPOLLIN; if(mask&AE_WRITABLE)ee.events|=EPOLLOUT; ee.data.u64=0;/*avoidvalgrindwarning*/ ee.data.fd=fd; if(epoll_ctl(state->epfd,op,fd,&ee)==-1)return-1; return0; }
程序4
在初始话完所有事件驱动后,如程序5所示主进程根据numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp)获得io就绪的文件描述符和其对应的处理程序,并对fd进行处理。大致流程是accept()->createclient()->readQueryFromClient()。其中readQueryFromClient()读取信息中的redis命令-> processInputBuffer()->call()***完成命令。
voidaeMain(aeEventLoop*eventLoop){ eventLoop->stop=0; while(!eventLoop->stop){ if(eventLoop->beforesleep!=NULL) eventLoop->beforesleep(eventLoop); aeProcessEvents(eventLoop,AE_ALL_EVENTS); } } intaeProcessEvents(aeEventLoop*eventLoop,intflags) {------------------------------- numevents=aeApiPoll(eventLoop,tvp); for(j=0;j<numevents;j++){aeFileEvent*fe=&eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd]; intmask=eventLoop->fired[j].mask; intfd=eventLoop->fired[j].fd; intrfired=0; /*notethefe->mask&mask&...code:maybeanalreadyprocessed *eventremovedanelementthatfiredandwestilldidn't *processed,sowecheckiftheeventisstillvalid.*/ if(fe->mask&mask&AE_READABLE){ rfired=1; fe->rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask); } if(fe->mask&mask&AE_WRITABLE){ if(!rfired||fe->wfileProc!=fe->rfileProc) fe->wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask); } processed++; } }
程序5
从上述代码可以看出redis利用ae事件驱动结合epoll多路复用实现了串行式的命令处理。所以一些慢命令例如sort,hgetall,union,mget都会使得单命令处理时间较长,容易引起后续命令time out.所以我们***需要从业务上尽量避免使用慢命令,如将hash格式改为kv自行解析,第二增加redis实例个数,每个redis服务器调用尽量少的慢命令。
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