淺談Redis變慢的原因及排查方法

原因1：範例記憶體達到上限

排查思路

如果你的 Redis 範例設定了記憶體上限 maxmemory，那麼也有可能導致 Redis 變慢。

當我們把 Redis 當做純快取使用時，通常會給這個範例設定一個記憶體上限 maxmemory，然後設定一個資料淘汰策略。而當範例的記憶體達到了 maxmemory 後，你可能會發現，在此之後每次寫入新資料，操作延遲變大了。

導致變慢的原因

當 Redis 記憶體達到 maxmemory 後，每次寫入新的資料之前，Redis 必須先從範例中踢出一部分資料，讓整個範例的記憶體維持在 maxmemory 之下，然後才能把新資料寫進來。

這個踢出舊資料的邏輯也是需要消耗時間的，而具體耗時的長短，要取決於你設定的淘汰策略：

• allkeys-lru：不管 key 是否設定了過期，淘汰最近最少存取的 key
• volatile-lru：只淘汰最近最少存取、並設定了過期時間的 key
• allkeys-random：不管 key 是否設定了過期，隨機淘汰 key
• volatile-random：只隨機淘汰設定了過期時間的 key
• allkeys-ttl：不管 key 是否設定了過期，淘汰即將過期的 key
• noeviction：不淘汰任何 key，範例記憶體達到 maxmeory 後，再寫入新資料直接返回錯誤
• allkeys-lfu：不管 key 是否設定了過期，淘汰存取頻率最低的 key（4.0+版本支援）
• volatile-lfu：只淘汰存取頻率最低、並設定了過期時間 key（4.0+版本支援）

        具體使用哪種策略，我們需要根據具體的業務場景來設定。一般最常使用的是 allkeys-lru / volatile-lru 淘汰策略，它們的處理邏輯是，每次從範例中隨機取出一批 key（這個數量可設定），然後淘汰一個最少存取的 key，之後把剩下的 key 暫存到一個池子中，繼續隨機取一批 key，並與之前池子中的 key 比較，再淘汰一個最少存取的 key。以此往復，直到範例記憶體降到 maxmemory 之下。

        需要注意的是，Redis 的淘汰資料的邏輯與刪除過期 key 的一樣，也是在命令真正執行之前執行的，也就是說它也會增加我們操作 Redis 的延遲，而且，寫 OPS 越高，延遲也會越明顯。

另外，如果此時你的 Redis 範例中還儲存了 bigkey，那麼在淘汰刪除 bigkey 釋放記憶體時，也會耗時比較久。

看到了麼？bigkey 的危害到處都是，這也是前面我提醒你儘量不儲存 bigkey 的原因。

解決方案

• 避免儲存 bigkey，降低釋放記憶體的耗時
• 淘汰策略改為隨機淘汰，隨機淘汰比 LRU 要快很多（視業務情況調整）
• 拆分範例，把淘汰 key 的壓力分攤到多個範例上
• 如果使用的是 Redis 4.0 以上版本，開啟 layz-free 機制，把淘汰 key 釋放記憶體的操作放到後臺執行緒中執行（設定 lazyfree-lazy-eviction = yes）

原因2：開啟記憶體大頁

排查思路

• 我們都知道，應用程式向作業系統申請記憶體時，是按記憶體頁進行申請的，而常規的記憶體頁大小是 4KB。
• Linux 核心從 2.6.38 開始，支援了記憶體大頁機制，該機制允許應用程式以 2MB 大小為單位，向作業系統申請記憶體。
• 應用程式每次向作業系統申請的記憶體單位變大了，但這也意味著申請記憶體的耗時變長。

導致變慢的原因

• 當 Redis 在執行後臺 RDB 和 AOF rewrite 時，採用 fork 子程序的方式來處理。但主程序 fork 子程序後，此時的主程序依舊是可以接收寫請求的，而進來的寫請求，會採用 Copy On Write（寫時複製）的方式操作記憶體資料。
• 也就是說，主程序一旦有資料需要修改，Redis 並不會直接修改現有記憶體中的資料，而是先將這塊記憶體資料拷貝出來，再修改這塊新記憶體的資料，這就是所謂的「寫時複製」。
• 寫時複製你也可以理解成，誰需要發生寫操作，誰就需要先拷貝，再修改。
• 這樣做的好處是，父程序有任何寫操作，並不會影響子程序的資料持久化（子程序只持久化 fork 這一瞬間整個範例中的所有資料即可，不關心新的資料變更，因為子程序只需要一份記憶體快照，然後持久化到磁碟上）。
• 但是請注意，主程序在拷貝記憶體資料時，這個階段就涉及到新記憶體的申請，如果此時作業系統開啟了記憶體大頁，那麼在此期間，使用者端即便只修改 10B 的資料，Redis 在申請記憶體時也會以 2MB 為單位向作業系統申請，申請記憶體的耗時變長，進而導致每個寫請求的延遲增加，影響到 Redis 效能。
• 同樣地，如果這個寫請求操作的是一個 bigkey，那主程序在拷貝這個 bigkey 記憶體塊時，一次申請的記憶體會更大，時間也會更久。可見，bigkey 在這裡又一次影響到了效能。

解決方案

關閉記憶體大頁機制。

首先，你需要檢視 Redis 機器是否開啟了記憶體大頁：

$ cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
[always] madvise never

如果輸出選項是 always，就表示目前開啟了記憶體大頁機制，我們需要關掉它：

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

其實，作業系統提供的記憶體大頁機制，其優勢是，可以在一定程式上降低應用程式申請記憶體的次數。

但是對於 Redis 這種對效能和延遲極其敏感的資料庫來說，我們希望 Redis 在每次申請記憶體時，耗時儘量短，所以我不建議你在 Redis 機器上開啟這個機制。

原因3：使用Swap

排查思路

如果你發現 Redis 突然變得非常慢，每次的操作耗時都達到了幾百毫秒甚至秒級，那此時你就需要檢查 Redis 是否使用到了 Swap，在這種情況下 Redis 基本上已經無法提供高效能的服務了。

導致變慢的原因

什麼是 Swap？為什麼使用 Swap 會導致 Redis 的效能下降？

如果你對作業系統有些瞭解，就會知道作業系統為了緩解記憶體不足對應用程式的影響，允許把一部分記憶體中的資料換到磁碟上，以達到應用程式對記憶體使用的緩衝，這些記憶體資料被換到磁碟上的區域，就是 Swap。

問題就在於，當記憶體中的資料被換到磁碟上後，Redis 再存取這些資料時，就需要從磁碟上讀取，存取磁碟的速度要比存取記憶體慢幾百倍！尤其是針對 Redis 這種對效能要求極高、效能極其敏感的資料庫來說，這個操作延時是無法接受的。

此時，你需要檢查 Redis 機器的記憶體使用情況，確認是否存在使用了 Swap。你可以通過以下方式來檢視 Redis 程序是否使用到了 Swap：

# 先找到 Redis 的程序 ID
$ ps -aux | grep redis-server
 
# 檢視 Redis Swap 使用情況
$ cat /proc/$pid/smaps | egrep '^(Swap|Size)'

輸出結果如下

Size:               1256 kB
Swap:                  0 kB
Size:                  4 kB
Swap:                  0 kB
Size:                132 kB
Swap:                  0 kB
Size:              63488 kB
Swap:                  0 kB
Size:                132 kB
Swap:                  0 kB
Size:              65404 kB
Swap:                  0 kB
Size:            1921024 kB
Swap:                  0 kB
...

這個結果會列出 Redis 程序的記憶體使用情況。

每一行 Size 表示 Redis 所用的一塊記憶體大小，Size 下面的 Swap 就表示這塊 Size 大小的記憶體，有多少資料已經被換到磁碟上了，如果這兩個值相等，說明這塊記憶體的資料都已經完全被換到磁碟上了。

如果只是少量資料被換到磁碟上，例如每一塊 Swap 佔對應 Size 的比例很小，那影響並不是很大。如果是幾百兆甚至上 GB 的記憶體被換到了磁碟上，那麼你就需要警惕了，這種情況 Redis 的效能肯定會急劇下降。

解決方案

• 增加機器的記憶體，讓 Redis 有足夠的記憶體可以使用
• 整理記憶體空間，釋放出足夠的記憶體供 Redis 使用，然後釋放 Redis 的 Swap，讓 Redis 重新使用記憶體

釋放 Redis 的 Swap 過程通常要重啟範例，為了避免重啟範例對業務的影響，一般會先進行主從切換，然後釋放舊主節點的 Swap，重啟舊主節點範例，待從庫資料同步完成後，再進行主從切換即可。

可見，當 Redis 使用到 Swap 後，此時的 Redis 效能基本已達不到高效能的要求（你可以理解為武功被廢），所以你也需要提前預防這種情況。

預防的辦法就是，你需要對 Redis 機器的記憶體和 Swap 使用情況進行監控，在記憶體不足或使用到 Swap 時報警出來，及時處理。

原因4：網路頻寬過載 

排查思路

如果以上產生效能問題的場景，你都規避掉了，而且 Redis 也穩定執行了很長時間，但在某個時間點之後開始，操作 Redis 突然開始變慢了，而且一直持續下去，這種情況又是什麼原因導致？

此時你需要排查一下 Redis 機器的網路頻寬是否過載，是否存在某個範例把整個機器的網路頻寬佔滿的情況。

導致變慢的原因

網路頻寬過載的情況下，伺服器在 TCP 層和網路層就會出現封包傳送延遲、丟包等情況。

Redis 的高效能，除了操作記憶體之外，就在於網路 IO 了，如果網路 IO 存在瓶頸，那麼也會嚴重影響 Redis 的效能。

解決方案

• 及時確認佔滿網路頻寬 Redis 範例，如果屬於正常的業務存取，那就需要及時擴容或遷移範例了，避免因為這個範例流量過大，影響這個機器的其他範例。
• 運維層面，你需要對 Redis 機器的各項指標增加監控，包括網路流量，在網路流量達到一定閾值時提前報警，及時確認和擴容。

原因5：其他原因

1) 頻繁短連線

你的業務應用，應該使用長連線操作 Redis，避免頻繁的短連線。

頻繁的短連線會導致 Redis 大量時間耗費在連線的建立和釋放上，TCP 的三次握手和四次揮手同樣也會增加存取延遲。

2) 運維監控

前面我也提到了，要想提前預知 Redis 變慢的情況發生，必不可少的就是做好完善的監控。

監控其實就是對採集 Redis 的各項執行時指標，通常的做法是監控程式定時採集 Redis 的 INFO 資訊，然後根據 INFO 資訊中的狀態資料做資料展示和報警。

這裡我需要提醒你的是，在寫一些監控指令碼，或使用開源的監控元件時，也不能掉以輕心。

在寫監控指令碼存取 Redis 時，儘量採用長連線的方式採集狀態資訊，避免頻繁短連線。同時，你還要注意控制存取 Redis 的頻率，避免影響到業務請求。

在使用一些開源的監控元件時，最好了解一下這些元件的實現原理，以及正確設定這些元件，防止出現監控元件發生 Bug，導致短時大量操作 Redis，影響 Redis 效能的情況發生。

我們當時就發生過，DBA 在使用一些開源元件時，因為設定和使用問題，導致監控程式頻繁地與 Redis 建立和斷開連線，導致 Redis 響應變慢。

3）其它程式爭搶資源

最後需要提醒你的是，你的 Redis 機器最好專項專用，只用來部署 Redis 範例，不要部署其他應用程式，儘量給 Redis 提供一個相對「安靜」的環境，避免其它程式佔用 CPU、記憶體、磁碟資源，導致分配給 Redis 的資源不足而受到影響。

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