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分析一次非典型性Redis阻塞

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南方逐渐进入一年中最好的时节,用户也开始骚动起来。看了眼数据,活跃用户已经double很远,马上triple了。

一日睡眼惺忪的清晨,正看着数据默默yy时候,线上开始告警…… MMP,用户早上骚动的增长比想象好快呢。同事第一时间打开立体监控瞥了一眼,结合服务的错误日志,很快把问题锁定到了一个Redis实例(事实上,自从立体监控上线以后,基本上处理流程从以前的 < 80%时间定位问题 + 20%解决问题 > 变成了 < 少量时间确认问题 + 解决问题 >)。团队处理效率还是挺快的,原因定位到AOF持久化:

分析一次非典型性Redis阻塞

这是当时的Redis配置:

127.0.0.1:6379> config get *append*

1) "no-appendfsync-on-rewrite"

2) "no"

3) "appendonly"

4) "yes"

5) "appendfsync"

6) "everysec"

从配置看,原因理论上就很清楚了:我们的这个Redis示例使用AOF进行持久化(appendonly),appendfsync策略采用的是everysec刷盘。但是AOF随着时间推移,文件会越来越大,因此,Redis还有一个rewrite策略,实现AOF文件的减肥,但是结果的幂等的。我们no-appendfsync-on-rewrite的策略是 no. 这就会导致在进行rewrite操作时,appendfsync会被阻塞。如果当前AOF文件很大,那么相应的rewrite时间会变长,appendfsync被阻塞的时间也会更长。

这不是什么新问题,很多开启AOF的业务场景都会遇到这个问题。解决的办法有这么几个:

  • 将no-appendfsync-on-rewrite设置为yes. 这样可以避免与appendfsync争用文件句柄,但是在rewrite期间的AOF有丢失的风险。

  • 给当前Redis实例添加slave节点,当前节点设置为master, 然后master节点关闭AOF,slave节点开启AOF。这样的方式的风险是如果master挂掉,尚没有同步到salve的数据会丢失。

我们采取了折中的方式:在master节点设置将no-appendfsync-on-rewrite设置为yes,同时添加slave节点。

理论上,问题应该解决了吧?啊蛤,的确是理论上。

修改后第一天,问题又出现了。惊不惊喜,意不意外?

于是,小伙伴又重新复习了一下当时出问题时候的Redis日志:

分析一次非典型性Redis阻塞

有两个点比较可以:

  1. 前几条AOF日志告警日志发生在晚上3~5点之间,而那个时候,我们整个系统负载是非常低的。

  2. 清晨的告警日志不是某一个Redis实例告警,而是该机器上的所有Redis实例都在告警。

感谢各位的阅读,以上就是“分析一次非典型性Redis阻塞”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对分析一次非典型性Redis阻塞这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!


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