網(wǎng)頁(yè)監(jiān)控

通過(guò)阿里的 Grafana 監(jiān)控，服務(wù)器的 CPU 負(fù)載、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)輸入輸出都挺正常的，所以肯定是 Redis 出現(xiàn)了問(wèn)題。

我們應(yīng)用使用的是單節(jié)點(diǎn)的 32M 16GB 的阿里云 Redis，登錄網(wǎng)頁(yè)監(jiān)控看性能監(jiān)控，發(fā)現(xiàn) CPU 使用情況飆升到100%?。?！

QPS 雖然從 1000 多升到 6000，但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于極限值，連接數(shù)量從 0 升到 3000，也是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于極限值（可能用戶剛上班，開始有請(qǐng)求，然后響應(yīng)延遲，導(dǎo)致命令隊(duì)列數(shù)量過(guò)多，打開很多連接）。

臨時(shí)方案：先租用一臺(tái)新的 Redis 服務(wù)器，更換應(yīng)用服務(wù)器的 Redis 配置，重啟應(yīng)用，避免影響更多用戶。

然后我們繼續(xù)跟蹤 Redis 的具體情況。

服務(wù)器命令監(jiān)控

登錄 Redis-cli，通過(guò) info 命令查看服務(wù)器狀態(tài)和命令統(tǒng)計(jì)，祥哥總結(jié)了兩點(diǎn)異常點(diǎn)：

查詢 redis 慢指令 slowlog，排行前十的指令均為keys *，并且耗時(shí)嚴(yán)重，在當(dāng)前業(yè)務(wù)流量下執(zhí)行keys*，一定會(huì)阻塞業(yè)務(wù)，導(dǎo)致查詢慢，cpu 高的。值得注意的是應(yīng)用層面沒(méi)有開放keys *接口，不排查有后臺(tái)人為或后臺(tái)程序觸發(fā)該指令。

查看 redis 指令執(zhí)行情況，排除exec,flushall等指令，業(yè)務(wù)使用指令中，耗時(shí)嚴(yán)重的有 setnx 有7.5千萬(wàn)次調(diào)用平均耗時(shí) 6s，setex 有8.4千萬(wàn)次調(diào)用平均耗時(shí)7.33s，del 有2.6億次調(diào)用平均耗時(shí)69s，hmset 有1億次調(diào)用平均耗時(shí) 64s，hmget 有6.8千萬(wàn)次調(diào)用平均耗時(shí) 9s，hgetall 有14億次調(diào)用平均耗時(shí) 205s，keys 有2千萬(wàn)次調(diào)用平均耗時(shí) 3740s。

通常而言，這些指令耗時(shí)與 value 大小呈正比，所以可以排查這些指令相關(guān)的數(shù)據(jù)近期有沒(méi)有較大增長(zhǎng)。或者近期有沒(méi)有業(yè)務(wù)改造，會(huì)頻繁使用上述指令，也會(huì)造成 cpu 高。

通過(guò) info commandstats 可以查看 Redis 命令統(tǒng)計(jì)信息，其中命令格式是

cmdstat_XXX: calls=XXX,usec=XXX,usec_per_call=XXX
調(diào)用次數(shù)、耗費(fèi)CPU時(shí)間、每個(gè)命令平均耗費(fèi)CPU(單位為微秒）

通過(guò) slowlog 命令查看慢命令（默認(rèn)超過(guò) 10ms 就會(huì)被記錄到日志，只會(huì)記錄其命令執(zhí)行的時(shí)間，不包含 IO 往返操作，也不記錄單由網(wǎng)絡(luò)延遲引起的響應(yīng)慢）

(當(dāng)時(shí)也忘了截圖，所以就介紹一下 slowlog 怎么看）

xxxxx> slowlog get 10
 3) 1) (integer) 411           
    2) (integer) 1545386469     
    3) (integer) 232663          
    4) 1) "keys" 2) "mecury:*" 

圖中各字段表示的是：

• 1=日志的唯一標(biāo)識(shí)符
• 2=命令的執(zhí)行時(shí)間點(diǎn)，以UNIX時(shí)間戳表示
• 3=查詢命令執(zhí)行時(shí)間，以微妙為單位，中的是230ms
• 4=執(zhí)行的命令，以數(shù)組的形式排列。完整的命令是 keys mucury:*

所以通過(guò)這些參數(shù)，基本可以確定，是突然有大量的keys *命令導(dǎo)致CPU負(fù)載升高，導(dǎo)致響應(yīng)延遲，問(wèn)題我們應(yīng)用中沒(méi)有開放keys *命令Σ(o?д?o?)

最后將這些統(tǒng)計(jì)結(jié)果和慢命令發(fā)到研發(fā)群，發(fā)現(xiàn)是別的應(yīng)用配置配成了我們的Redis，然后他們有個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景是爬數(shù)據(jù)，突然涌入大量的調(diào)用，不斷的keys *，導(dǎo)致我們的Redis不堪重負(fù)，于是將配置修改正確，不再調(diào)用我們的Redis。

總結(jié)

• Redis 抖動(dòng)可以先看網(wǎng)頁(yè)監(jiān)控（阿里云做的真好！）
• 通過(guò)命令查看 Redis 指令狀態(tài)和慢命令的情況
• 考慮優(yōu)化 Redis 在代碼中的使用情況
• 如果流量繼續(xù)上升，需要考慮一下升級(jí)了=-=