Redis性能问题排查指引

目录

Redis性能问题排查手段

1. 定位问题点

当发生业务系统访问Redis慢或者超时异常时,可能的原因有以下三个:

  1. 客户端问题: 如果客户端使用的是Java版本的Lettuce SDK,如果业务应用的CPU使用率比较高时,由于不能及时处理Redis返回的命令,也会报Command Timeout的异常。可以查看业务应用的CPU使用率情况

  2. 网络问题: 可以从客户端进行ping操作验证网络是否存在延迟

  3. Redis性能问题: 通过redis-cli工具判断Redis是否存在性能问题

    # 判断Redis整体是否存在性能问题,正常情况下如果是本机执行avg应小于1(原理是发送ping命令,计算返回时长,无需输入密码)
    redis-cli -h "127.0.0.1" -p "6379" --latency-history
    min: 0, max: 1, avg: 0.11 (1323 samples) -- 15.00 seconds range
    min: 0, max: 1, avg: 0.10 (1330 samples) -- 15.00 seconds range
    min: 0, max: 1, avg: 0.12 (1321 samples) -- 15.01 seconds range
    min: 0, max: 1, avg: 0.10 (1319 samples) -- 15.01 seconds range
    min: 0, max: 1, avg: 0.10 (1321 samples) -- 15.00 seconds range
    min: 0, max: 1, avg: 0.10 (1319 samples) -- 15.01 seconds range
    
    

2. 定位Redis具体性能问题

如果通过Redis性能问题: 通过redis-cli工具判断Redis是否存在性能问题定位到Redis存在性能问题,则可以通过以下手段定位具体原因

  1. 查看Redis内存占用

    通过redisl-cli连接到Redis,执行info memory命令,重点查看used_memory_rss_human、total_system_memory_human、maxmemory_human几个参数

    • maxmemory_human如果为0,表示不限制Redis的内存使用,通常不建议这样配置

    • 当used_memory_human_rss达到maxmemory(如果maxmemory配置为0,则参考total_system_memory_human)的90%时容易产生性能问题

    • 确保maxmemory_human < total_system_memory_human

    redis-cli -h "127.0.0.1" -p "6379" -a ""
    127.0.0.1:6379> info memory
    # Memory
    used_memory:904768
    # 当used_memory_human达到maxmemory(如果maxmemory配置为0,则参考total_system_memory_human)的80%时容易产生性能问题
    used_memory_human:883.56K
    used_memory_rss:7266304
    used_memory_rss_human:6.93M
    used_memory_peak:964504
    used_memory_peak_human:941.90K
    used_memory_peak_perc:93.81%
    used_memory_overhead:863304
    used_memory_startup:842624
    used_memory_dataset:41464
    used_memory_dataset_perc:66.72%
    allocator_allocated:1803176
    allocator_active:7864320
    allocator_resident:8912896
    total_system_memory:2085294080
    total_system_memory_human:1.94G
    used_memory_lua:37888
    used_memory_lua_human:37.00K
    used_memory_scripts:0
    used_memory_scripts_human:0B
    number_of_cached_scripts:0
    # maxmemory配置为0,表示不限制Redis的内存使用,当used_memory_human较大时,容易产生性能问题
    maxmemory:0
    maxmemory_human:0B
    
  2. 查看Redis的命令数

    通过redisl-cli连接到Redis,执行info stats命令,重点查看instantaneous_ops_per_sec参数

    • 由于Redis支持的最高Ops与key、value的大小有很大的关系,可以参考下图的Redis性能判断Redis是否达到性能瓶颈
    redis-cli -h "127.0.0.1" -p "6379" -a ""
    127.0.0.1:6379> info stats
    # Stats
    instantaneous_ops_per_sec:0
    
image.png
  1. 查看是否存在磁盘性能问题

    如果Redis配置了AOF持久化,并且appendfsync设置为everysec,即每秒持久化磁盘一次。如果磁盘性能存在问题就会影响Redis的读写性能。

    查看Redis的日志文件是否存在如下内容:

    Asynchronous AOF fsync is taking too long (disk is busy?). Writing the AOF buffer without waiting for fsync to complete, this may slow down Redis.
    

    解决办法:临时设置appendfsync参数为no,如果磁盘的性能太差,即使appendfsync设置为no,不再打印fsync slow的日志,也可能会影响Redis性能,可以通过后续介绍的latency-monitor定位到。

    redis-cli -h "127.0.0.1" -p "6379" -a ""
    127.0.0.1:6379> config set appendfsync no
    
  2. 查看连接数

    当Redis的连接数超过最大连接数时会对新的连接进行排队或者直接拒绝,需确认connected_clients小于maxclients

    redis-cli -h "127.0.0.1" -p "6379" -a ""
    127.0.0.1:6379> info clients
    # Clients
    connected_clients:1
    cluster_connections:0
    maxclients:10000
    client_recent_max_input_buffer:16
    client_recent_max_output_buffer:0
    blocked_clients:0
    tracking_clients:0
    clients_in_timeout_table:0
    
  3. 查看是否有慢查询(时间复杂度较高的命令)

    redis-cli -h "127.0.0.1" -p "6379" -a ""
    127.0.0.1:6379> slowlog get 100
    1) 1) (integer) 0
       2) (integer) 1668745341
       3) (integer) 1001516
       4) 1) "debug"
          2) "sleep"
          3) "1"
       5) "127.0.0.1:40420"
       6) ""
    
  4. 检查操作系统是否存在性能问题

    # 判断Redis所在的服务器是否存在性能问题,这个指标需要与正常的运行的Redis示例所在服务器进行对比才行,如果参数是正常运行Redis的两倍左右,就说明操作系统性能存在问题
    # 该命令只是简单的运行一些加减运算的命令,必须在Redis服务器上执行,所以用于判断操作系统的是否存在固有延迟
    redis-cli --intrinsic-latency 60
    Max latency so far: 1 microseconds.
    Max latency so far: 65 microseconds.
    Max latency so far: 107 microseconds.
    Max latency so far: 448 microseconds.
    
    
  5. 开启延迟监控(对尖峰延迟尤其有效

    开启latency-monitor监控,该功能对于定位存在延迟尖峰的场景尤其有用(即Redis响应慢的现象是间歇性或偶发的)

    # 开启latency-monitor监控(单位是毫秒)
    redis-cli -h "127.0.0.1" -p "6379" -a ""
    CONFIG SET latency-monitor-threshold 100
    

    Redis是对事件的延迟进行统计,可以通过以下命令查询是否存在延迟事件

    # 显示每个事件的最新一次时间戳和耗时
    latency latest
    1) 1) "command"           # Event name
       2) (integer) 1439479413  # Unix timestamp
       3) (integer) 381   # Latency of latest event
       4) (integer) 6802    # All time maximum latency
    
    # 显示指定事件的历史时间戳和耗时
    latency history command
    1) 1) (integer) 1425038819   # Unix timestamp
       2) (integer) 383      # Execution time (in ms)
    2) 1) (integer) 1425038944
       2) (integer) 4513
       
    # 清理latency记录
    latency reset
    
    # 图形化的方式展示指定事件的历史统计
    latency graph command
    

    事件列表参考:

    • command: regular commands.

    • fast-command: O(1) and O(log N) commands.

    • fork: the fork(2) system call.

    • rdb-unlink-temp-file: the unlink(2) system call.

    • aof-fsync-always: the fsync(2) system call when invoked by the appendfsync allways policy.

    • aof-write: writing to the AOF - a catchall event for write(2) system calls.

    • aof-write-pending-fsync: the write(2) system call when there is a pending fsync.

    • aof-write-active-child: the write(2) system call when there are active child processes.

    • aof-write-alone: the write(2) system call when no pending fsync and no active child process.

    • aof-fstat: the fstat(2) system call.

    • aof-rename: the rename(2) system call for renaming the temporary file after completing BGREWRITEAOF.

    • aof-rewrite-diff-write: writing the differences accumulated while performing BGREWRITEAOF.

    • active-defrag-cycle: the active defragmentation cycle.

    • expire-cycle: the expiration cycle.

    • eviction-cycle: the eviction cycle.

    • eviction-del: deletes during the eviction cycle.

参考:

线上 Redis 搞炸了,反应巨慢,怎么破? - 知乎 (zhihu.com)

Understanding the Top 5 Redis Performance Metrics (datadoghq.com)

How to Collect Redis Metrics | Datadog (datadoghq.com)

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