美团网的DBA负责人侯军伟给大家介绍了美团网在redis上踩得一些坑,讲的都是干货和坑。
分为5个部分:
一、周期性出现connect timeout
二、redis bgrewriteaof问题
三、redis内存占用飙升
四、redis内存使用优化
五、redis cluster遇到的一些问题
附赠PPT:
(1) 本次:美团在Redis上踩过的一些坑PPT
(2) 以往:《Redis在新浪的大规模运维经验》-演讲人:侯军伟新浪高级DBA.pdf
美团数据库运维平台介绍.pdf
有关Redis-Cluster的详细介绍有很多这里就不多说了,可以参考:
1. redis-cluster研究和使用
2. Redis Cluster 3.0.5集群实践
3. 本博客的一些Redis-Cluster的介绍(未更新完毕)
4. Redis设计与实现那本书(作者:黄建宏):非常的推荐看这本书。
新书《Redis开发与运维》近期已经截稿。
http://carlosfu.iteye.com/blog/2254571
client_longes_output_list
https://github.com/ZhuoRoger/blog
每个Redis客户端(以下简称”Client”)都有多个状态属性,而理解和分析这些属性,对于我们设计Redis键空间和运营管理都有帮助。
本文将详细分析Client的两个重要属性:Query buffer(输入缓冲区)、Output buffers(输出缓冲区)
使用redis client命令可查看当前Redis实例的所有客户端;每行数据对应一个客户端。
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127.0.0.1:6390> client list id=2 addr=127.0.0.1:53184 fd=8 name= age=33 idle=24 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=0 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=client id=3 addr=127.0.0.1:53190 fd=7 name= age=2 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=32768 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=client |
以上为两个客户端,每个包含18个字段属性;其中属性的基本含义此处简单说明,后文会对重启指标深入分析。
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id:客户端唯一标识, 每新创建一个连接就自增1;redis重启后重置1。 addr: 客户端源ip:port;用于分析异常的客户端,定位是由哪个服务器哪个进程引起的; 如id=2的客户端 netstat -anp | grep 53184 fd: socket的文件描述符;数值同lsof的FD字段相同 name: 客户端的名字,默认不会设置,一般用处不大。可手动执行[clientsetname](http://redis.io/commands/client-setname) age: 客户端存活的秒数 idle: 空闲的秒数;用于回收客户端和分析大量连接时有用 flages:客户端类型的标志, 共13种,常用的几种:N(普通客户端),M(master),S(slave),O(执行monitor) db:客户端当前使用的database序号 sub/psub: 快订阅的频道/模式数 multi:当前事务中已执行命令个数 qbuf: query buffer的字节数 重要 qbuf-free: query buffer的剩余字节数 obl:定长Output buffer的使用字节数 oll:可变大小output buffer的对象个数 omem:可变大小output buffer的内存使用字节数 重要 events: 文件描述符事作件(r/w) cmd:客户端最近一次执行的命令,不包含参数 |
每个Client都有一个query buffer(查询缓存区或输入缓存区), 它用于保存客户端的发送命令,redis server从query buffer获取命令并执行。
每个客户端query buffer自动动态调整使用内存大小的,范围在0~1GB之间;当某个客户端的query buffer使用超过1GB, server会立即关闭它,为避免过度使用内存,触发oom killer。
很遗憾query buffer的大小限制是硬编码的1GB,没法控制配置参数修改。
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server.h#163 /* Protocol and I/O related defines */ #define PROTO_MAX_QUERYBUF_LEN (1024*1024*1024) /* 1GB max query buffer. */ |
如果程序的Key设计不合理,客户端使用大量的query buffer,这会导致redis server比较危险,很容易达到maxmeory限制,导致缓存数据被清空、数据无法写入和oom.
模拟100个客户端,连续写入大小为500MB(生产建议小于1KB)的Key; redis server设置maxmemory为4gb,但redis实际已用内存43gb(见used_memory)。
结论是query buffer使用内存不受maxmemory的限制,这BUG已经提给官方, 如不能限制redis使用的内存量,
很易导致redis过度使用内存,无法控制出现oom.
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127.0.0.1:6390> info memory # Memory used_memory:46979129016 used_memory_human:43.75G used_memory_rss:49898303488 used_memory_rss_human:46.47G used_memory_peak:54796105584 used_memory_peak_human:51.03G total_system_memory:134911881216 total_system_memory_human:125.65G maxmemory:4294967296 maxmemory_human:4.00G maxmemory_policy:allkeys-random mem_fragmentation_ratio:1.06 mem_allocator:jemalloc-4.0.3 ## 当client断开后,rss会马上释放内存给OS |
query buffer占用内存,会计入maxmemory, 如果达到maxmemory限制,会触发KEY的LRU淘汰或无法写入新数据。
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127.0.0.1:6390> set a b (error) OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'. |
如前文介绍,用client list命令,观察qbuf和qbuf-free两个字段,就是client query buffer使用内存大小。
如下示例(省去部分字段)
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27.0.0.1:6390> client list id=169 qbuf=128679888 qbuf-free=425984 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=NULL id=171 qbuf=128679888 qbuf-free=425984 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=NULL id=218 qbuf=128679888 qbuf-free=425984 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=NULL id=151 qbuf=128696272 qbuf-free=425984 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=NULL |
客户端输出缓存区:执行命令所返回的结果会保存到output buffer,返回给客户端。
每个客户端都有2个query buffer:
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#define PROTO_REPLY_CHUNK_BYTES (16*1024) /* 16k output buffer */ /* With multiplexing we need to take per-client state. * Clients are taken in a linked list. */ typedef struct client { uint64_t id; /* Client incremental unique ID. */ redisDb *db; /* Pointer to currently SELECTed DB. */ robj *name; /* As set by CLIENT SETNAME. */ sds querybuf; /* Buffer we use to accumulate client queries. */ list *reply; /* List of reply objects to send to the client. */ /* Response buffer */ int bufpos; char buf[PROTO_REPLY_CHUNK_BYTES]; } client; |
我们常说的output buffer都是指“动态大小的输出缓冲区”。
和qeury buffer不同,output buffer提供配置参数”client-output-buffer-limit”设置buffer的使用大小。
下面是limit的设置格式
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client-output-buffer-limit normal 10mb 5mb 60 client-output-buffer-limit slave 256mb 64mb 60 client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60 |
redis对3种不同客户端类型,可设置对应的buffer limit规则
设置的limit规则3个值: hard limit size, soft limit size, soft limit second;
只要客户端使用output buffer内存大小超过hard limit限制,redis会立即关闭此客户端;
使用buffer内存大小超过soft limit,并且持续soft limit秒数,redis也会立即关闭此客户端。
被关闭客户端信息会打印到redis日志文件中,格式如下:
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569:M 18 Jun 21:12:57.775 # Client id=972 addr=127.0.0.1:57934 fd=107 name= age=2 idle=0 flags=O db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=0 obl=0 oll=366 omem=10492208 events=rw cmd=monitor scheduled to be closed ASAP for overcoming of output buffer limits. |
主要查开client list的obl(静态定长buffer)
omem: 当前客户端使用output buffer的内存字节数
如下客户端执行monitor命令(cmd=monitor), 已使用buffer内存是10492208,超过normal的hard limit 10mb
所以被redis关闭。
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id=972 addr=127.0.0.1:57934 idle=0 flags=O db=0 qbuf=0 qbuf-free=0 obl=0 oll=366 omem=10492208 events=rw cmd=monitor |
另外output buffer受maxmemory的限制,基本不会超过maxmemory设置值
因为output buffer是每个客户端都有,如使用不当,每个占用1mb * 10000 clients就约使用10G内存;
所以要有效限制程序滥用。
从前文可见, 如果业务使用redis不当,两个buffer有可能导致内存爆涨,redis缓存数据被全部淘汰,甚于出现oom.
那么怎么监测两个buffer的使用情况,提前发现系统的异常行为,并告警就显得很重要。
这里提供两种不同监控采集方法:
第一种方法可精确统计当前时刻(buffer完全动态分配回收), redis使用的buffer内存容量;但要使用client list命令周期性统计,对于连接数较大redis实例,会导致数十毫秒卡顿(基准测试1w空连接,client list命令耗时约14.5ms);
因为至少每隔几分钟要采集一次,在高并发实例下,这样耗时是不能被接受的,这就是常用的观察者效应。
在open-falcon的redis监控插件redismon, 我们用第二个方法,通过info采集;
两个指标表示的含义:
两个指标只能反映,其中使用buffer最厉害那个客户端的使用的内存量;不能直接反映所有客户端使用两个buffer内存消耗。
但合理设置告警值,也能直接监测试redis系统用于buffer内存有异常,并跟踪定位异常导致的点;
因第二种方法,每分钟监控采集一次对系统无影响;虽没前者直观,也能定位发现问题了,觉得这就是一个tradeoff点。
Redis两个客户端的Buffer就简单介绍这些。后续文章会讲redis的监控和buffer相样的故障问题。
更多:https://github.com/ZhuoRoger/blog/tree/master/2016