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故障分析 | bgsave 导致 redis 定期卡顿案例一则

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爱可生开源社区
发布2022-05-23 08:59:32
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发布2022-05-23 08:59:32
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文章被收录于专栏:爱可生开源社区

作者:任坤

现居珠海,先后担任专职 Oracle 和 MySQL DBA,现在主要负责 MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。

本文来源:原创投稿

* 爱可生开源社区出品,原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源。

1、背景

线上有套 redis 主从,版本4.0,开发抱怨说经常会出现周期性卡顿。

应用日志显示每隔10多分钟出现一次,一个普通调用就需要执行1s左右,然后自动恢复,get/set 均受影响

2、诊断

查看 redis qps 和 cpu 监控,均未发现有用线索。

登录 redis 查看 slowlog ,也没有吻合时间点的慢查询。

evicted_keys 指标一直是 0 ,expired_keys 数量虽然很多,但是一直没有明显波动,不太可能是驱逐过期键导致。

经组里同事提醒注意到 latest_fork_usec 指标,执行一次接近1s左右,大约每15分钟触发一次 bgsave ,和应用出现慢查询的频率大致吻合,现在初步认定是 redis 实例定期 bgsave 导致的应用卡顿。

在相当长的一段时间内,我一直认为 redis 的 bgsave 衍生出1个子进程并且采用 copy-on- write 机制,不会对 redis 本身有太多影响,顶多落盘时占用点 IO 资源而已。

潜在瓶颈点出现fork()调用上

代码语言:javascript
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Under Linux, fork() is implemented using copy‐on‐write pages, so the 
only penalty that it incurs is the time and memory required to duplicate the 
parent's page tables, and to create a unique task structure for the child.

如果父进程的页表比较大,fork()耗时就会相应延长,且 redis 采用了单工作进程模型, fork()执行期间会阻塞所有用户请求。

当前 redis 实例的 RSS 已经达到了16G

页表大小33M

代码语言:javascript
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cat /proc/8844/status | grep ‐i pte
VmPTE: 33840 kB

采用 strace 跟踪一下fork()耗时,在 glibc 里 fork 的调用实际上映射到了更底层的 clone 系统 调用,因指定-e trace=clone

代码语言:javascript
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# strace ‐p 20324 ‐e trace=clone ‐T 
... 
clone(child_stack=0, flags=CLONE_CHILD_CLEARTID|CLONE_CHILD_SETTID|SIGCHL D, child_tidptr=0x7f409d771a10) = 30793 <1.013945> 
...

于此对应的 redis 监控指标为

代码语言:javascript
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latest_fork_usec:1014778

两者吻合,由此可以确认是 redis 定期 bgsave 引发的。

最简单的方法是禁用 bgsave ,但这种行为有很大的风险,一旦主库被误杀且在主从切换前又被迅速拉起,会导致 redis 数据全部丢失。

查看 redis 的内存利用率,存在很严重的内存碎片,

代码语言:javascript
复制
used_memory_human 8.7G
......
used_memory_rss_human 16.1G

这套 redis 马上就要迁移,新环境实例的 RSS 只有8.8G,latest_fork_usec 指标也下降达到了0.25s左右,和开发确认后可以满足应用需求,迁移后应用的定期卡顿现象有了很明显的缓解。

redis 4.0 引入了碎片自动回收功能,由参数 activedefrag 调控,默认关闭。

迁移后对老 redis 开启了 activedefrag(其余参数保持默认值),最终 used_memory_rss_human 固定在11G左右,latest_fork_usec 在0.76s左右。

新环境以后也可能会遭遇严重内存碎片,届时要么开启activedefrag,要么在维护时间段重启实例,后者效果显然更好一点。

3、小结

我们线上 redis 主从都开启了 bgsave ,之前一直忽视了bgsave/fork()可能引发的性能波动,最好的解决办法就是控制单个 redis 的内存上限,如果业务端无法瘦身可以考虑 redis cluster 或者设置 maxmemory 。

以后如果遇到了 redis 定期卡顿现象,可以优先从 latest_fork_usec 监控指标入手。

本文关键字:#latest_fork_usec # #bgsave#

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-04-25,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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