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一封报警邮件，大量服务节点 redis 响应超时。
又来，好烦。
redis 响应变慢，查看日志，发现大量 TimeoutException。
大量TimeoutException，说明当前redis服务节点上已经堆积了大量的连接查询，超出redis服务能力，再次尝试连接的客户端，redis 服务节点直接拒绝，抛出错误。
那到底是什么导致了这种情况的发生呢？
总结起来，我们可以从以下几方面进行关注：
一、redis 服务节点受到外部关联影响
redis服务所在服务器，物理机的资源竞争及网络状况等。同一台服务器上的服务必然面对着服务资源的竞争，CPU，内存，固存等。
1、CPU资源竞争
redis属于CPU密集型服务，对CPU资源依赖尤为紧密，当所在服务器存在其它CPU密集型应用时，必然会影响redis的服务能力，尤其是在其它服务对CPU资源消耗不稳定的情况下。
因此，在实际规划redis这种基础性数据服务时应该注意一下几点：
一般不要和其它类型的服务进行混部。
同类型的redis服务，也应该针对所服务的不同上层应用进行资源隔离。
说到CPU关联性，可能有人会问是否应该对redis服务进行CPU绑定，以降低由CPU上下文切换带来的性能消耗及关联影响？
简单来说，是可以的，这种优化可以针对任何CPU亲和性要求比较高的服务，但是在此处，有一点我们也应该特别注意：我们在 关于redis内存分析，内存优化 中介绍内存时，曾经提到过子进程内存消耗，也就是redis持久化时会fork出子进程进行AOF/RDB持久化任务。关注公众号互联网架构师，回复关键字2T，领取架构全套最新资料。
对于开启了持久化配置的redis服务（一般情况下都会开启），假如我们做了CPU亲和性处理，那么redis fork出的子进程则会和父进程共享同一个CPU资源，我们知道，redis持久化进程是一个非常耗资源的过程，这种自竞争必然会引发redis服务的极大不稳定。
2、内存不在内存了
redis最重要的东西，内存。
内存稳定性是redis提供稳定，低延迟服务的最基本的要求。
然而，我们也知道操作系统有一个 swap 的东西，也就将内存交换到硬盘。假如发生了redis内存被交换到硬盘的情景发生，那么必然，redis服务能力会骤然下降。
swap发现及避免：
1）info memory：
swap这种情景，此时，查看redis的内存信息，可以观察到碎片率会小于1。这也可以作为监控redis服务稳定性的一个指标。
2）通过redis进程查看。
首先通过 info server 获取进程id：
![AFAE080B_ED7F_4287_9D54_40CD5B8D2FF0]( "AFAE080B_ED7F_4287_9D54_40CD5B8D2FF0")
查看 redis 进程 swap 情况：cat /proc/1686/smaps
![115DB3AB_AF5C_48d6_BA14_5DE9F5EF4931]( "115DB3AB_AF5C_48d6_BA14_5DE9F5EF4931")
确定交换量都为0KB或者4KB。
3）redis服务maxmemory配置。
关于redis内存分析，内存优化 中我们提到过，对redis服务必要的内存上限配置，这是内存隔离的一种必要。需要确定的是所有redis实例的分配内存总额小于总的可用物理内存。
4）系统优化：
另外，在最初的基础服务操作系统安装部署时，也需要做一些必要的前置优化，如关闭swap或配置系统尽量避免使用。
3、网络问题
网络问题，是一个普遍的影响因素。
1）网络资源耗尽
简单来说，就是带宽不够了，整个属于基础资源架构的问题了，对网络资源的预估不足，跨机房，异地部署等都会成为诱因。
2）连接数用完了
一个客户端连接对应着一个TCP连接，一个TCP连接在LINUX系统内对应着一个文件句柄，系统级别连接句柄用完了，也就无法再进行连接了。
查看当前系统限制：ulimit -n
设置：ulimit -n {num}
3）端口TCP backlog队列满了
linux系统对于每个端口使用backlog保存每一个TCP连接。
redis配置：tcp_backlog 默认511
![BB7B698E_5DC4_453c_994D_4F7641E2AE23]( "BB7B698E_5DC4_453c_994D_4F7641E2AE23")
高并发情境下，可以适当调整此配置，但需要注意的是，同时要调整系统相关设置。
系统修改命令：echo {num}>/proc/sys/net/core/somaxconn
查看因为队列溢出导致的连接绝句：netstat -s | grep overflowed
![195DCABC_6587_49b6_8ABF_37F0D749A35E]( "195DCABC_6587_49b6_8ABF_37F0D749A35E")
![F5EFAAF1_C0E4_4ba4_9C16_42C3A17D81B8]( "F5EFAAF1_C0E4_4ba4_9C16_42C3A17D81B8")
4）网卡软中断
单个网卡队列只能使用单个CPU资源问题。
二、redis 服务使用问题
1、慢查询
如果你的查询总是慢查询，那么必然你的使用存在不合理。
1）你的key规划是否合理
太长或太短都是不建议的，key需要设置的简短而有意义。
2）值类型选择是否合理。
hash还是string，set还是zset，避免大对象存储。
线上可以通过scan命令进行大对象发现治理。
3）是否能够批查询
get 还是 mget；是否应该使用pipeline。
4）禁止线上大数据量操作
2、redis 服务运行状况
查看redis服务运行状况：redis-cli -h {host} -p {port} --stat
![4CE7E229_56C0_49b4_92E2_9EE1DE268CE7]( "4CE7E229_56C0_49b4_92E2_9EE1DE268CE7")
keys：当前key总数；mem：内存使用；clients：当前连接client数；blocked：阻塞数；requests：累计请求数；connections：累计连接数
3、持久化操作影响
1）fork子进程影响
redis 进行持久化操作需要fork出子进程。fork子进程本身如果时间过长，则会产生一定的影响。
查看命令最近一次fork耗时：info stats
![15A31D3B_B09E_4eff_9B53_3856EBD466C6]( "15A31D3B_B09E_4eff_9B53_3856EBD466C6")
单位微妙，确保不要超过1s。
2）AOF刷盘阻塞
AOF持久化开启，后台每秒进行AOF文件刷盘操作，系统fsync操作将AOF文件同步到硬盘，如果主线程发现距离上一次成功fsync超过2s，则会阻塞后台线程等待fsync完成以保障数据安全性。
3）THP问题
关于redis内存分析，内存优化 中我们讲过透明大页问题，linux系统的写时复制机制会使得每次写操作引起的页复制由4KB提升至2M从而导致写慢查询。如果慢查询堆积必然导致后续连接问题。
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原文发布时间：2020-06-19
本文作者：互联网架构师
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