Redis 常见的性能问题和解决方法

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1.Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。

 

2.Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。

 

3.Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。

下面是我的一个实际项目的情况,大概情况是这样的:一个Master,4个Slave,没有Sharding机制,仅是读写分离,Master负责写入操作和AOF日志备份,AOF文件大概5G,Slave负责读操作,当Master调用BGREWRITEAOF时,Master和Slave负载会突然陡增,Master的写入请求基本上都不响应了,持续了大概5分钟,Slave的读请求过也半无法及时响应,Master和Slave的服务器负载图如下:

 

Master Server load:

Redis 常见的性能问题和解决方法 图1

 

Slave server load:

Redis 常见的性能问题和解决方法 图2

 

上面的情况本来不会也不应该发生的,是因为以前Master的这个机器是Slave,在上面有一个shell定时任务在每天的上午10点调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,后来由于Master机器down了,就把备份的这个Slave切成Master了,但是这个定时任务忘记删除了,就导致了上面悲剧情况的发生,原因还是找了几天才找到的。

 

将no-appendfsync-on-rewrite的配置设为yes可以缓解这个问题,设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync,暂时存在内存中,等rewrite完成后再写入。最好是不开启Master的AOF备份功能。

 

4.Redis主从复制的性能问题,第一次Slave向Master同步的实现是:Slave向Master发出同步请求,Master先dump出rdb文件,然后将rdb文件全量传输给slave,然后Master把缓存的命令转发给Slave,初次同步完成。第二次以及以后的同步实现是:Master将变量的快照直接实时依次发送给各个Slave。不管什么原因导致Slave和Master断开重连都会重复以上过程。Redis的主从复制是建立在内存快照的持久化基础上,只要有Slave就一定会有内存快照发生。虽然Redis宣称主从复制无阻塞,但由于磁盘io的限制,如果Master快照文件比较大,那么dump会耗费比较长的时间,这个过程中Master可能无法响应请求,也就是说服务会中断,对于关键服务,这个后果也是很可怕的。

 

以上1.2.3.4根本问题的原因都离不开系统io瓶颈问题,也就是硬盘读写速度不够快,主进程 fsync()/write() 操作被阻塞。

 

5.单点故障问题,由于目前Redis的主从复制还不够成熟,所以存在明显的单点故障问题,这个目前只能自己做方案解决,如:主动复制,Proxy实现Slave对Master的替换等,这个也是Redis作者目前比较优先的任务之一,作者的解决方案思路简单优雅,详情可见 Redis Sentinel design draft http://redis.io/topics/sentinel-spec。

 

总结:

1.Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化。

2.如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。

3.为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内。

4.尽量避免在压力较大的主库上增加从库

5.为了Master的稳定性,主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更稳定,即主从关系为:Master<–Slave1<–Slave2<–Slave3…….,这样的结构也方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换,也即,如果Master挂了,可以立马启用Slave1做Master,其他不变。

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