<h2>背景</h2>    <p>产品类型：酒店搜索</p>    <p>技术选型：前端 PHP + 后端 Java，都会用到 Redis</p>    <p>Redis 使用场景：缓存、数据持久化前的临时存储</p>    <p>2010年开始应用 Redis，PHP 对其操作时使用的是 Predis 这个客户端库</p>    <p>2013年改用了 phpredis 作为客户端库</p>    <p>2014年开始出现问题</p>    <h2>问题描述</h2>    <p>用户量快速增长，访问量在短时间内翻倍，由于前期容量规划做得比较好，硬件资源可以支撑，可是软件系统方面出现了大问题：</p>    <p>40%   的请求都会返回   <strong>HTTP 500: Internal Server Error</strong></p>    <p>通过查看日志，发现错误是在 PHP <-> Redis 的连接处理上</p>    <h2>调试处理</h2>    <h3>第1次</h3>    <p>刚开始时并没有找到根本原因，只能尝试各种与错误相关的办法，例如：</p>    <ol>     <li> <p>增加 PHP 连接数，并把超时时间从 500ms 增加到 2.5s</p> </li>     <li> <p>禁止掉 PHP 设置中的 default_socket_timeout</p> </li>     <li> <p>在主机系统中禁止掉 SYN cookies</p> </li>     <li> <p>检查 Redis 和 Webservers 的文件描述符数量</p> </li>     <li> <p>增加主机系统的 mbuffer</p> </li>     <li> <p>调整 TCP backlog 数量</p> </li>    </ol>    <p>……</p>    <p>尝试了很多方法，但全部 <strong>无效</strong></p>    <h3>第2次</h3>    <p>想在预发布环境中重现这个问题，可惜，还是没成功，应为流量不够大，无法复现</p>    <h3>第3次</h3>    <p>会不会是代码中没有关闭 Redis 连接呢？</p>    <p>正常来讲，PHP在执行结束时会自动关闭资源连接，但老版本中会有内存泄漏的问题，保险起见，把代码都修改一遍，手动关闭连接</p>    <p>结果还是无效</p>    <h3>第4次</h3>    <p>怀疑目标：phpredis 这个客户端库</p>    <p>做 A/B 测试，替换回 predis 这个库，部署到数据中心中 20% 的用户量上</p>    <p>得益于良好的代码结构，替换工作很快完成</p>    <p>可结果依旧是 <strong>无效</strong> ，但也有好的一面，可以证明 phpredis 没问题嘛</p>    <h3>第5次</h3>    <p>查看了一下 Redis 的版本，是 v2.6，当时最新版本是 v2.8.9</p>    <p>升级 Redis 试一下吧，升完后还是 <strong>不行</strong></p>    <p>没事儿，要保持乐观，这不顺便把 Redis 版本升为最新的了</p>    <h3>第6次</h3>    <p>通过查找大量文档，在官方文档中发现了一个调试好方法 <strong>Redis Software Watchdog</strong> ，打开后执行：</p>    <pre>  $ redis-cli --latency -p 6380 -h 1.2.3.4  min: 0, max: 463, avg: 2.03 (19443 samples)</pre>    <p>查看 Redis 日志：</p>    <pre>  ...  [20398] 22 May 09:20:55.351 * 10000 changes in 60 seconds. Saving...  [20398] 22 May 09:20:55.759 * Background saving started by pid 41941  [41941] 22 May 09:22:48.197 * DB saved on disk  [20398] 22 May 09:22:49.321 * Background saving terminated with success  [20398] 22 May 09:25:23.299 * 10000 changes in 60 seconds. Saving...  [20398] 22 May 09:25:23.644 * Background saving started by pid 42027  ...</pre>    <p>发现了问题：</p>    <p>每隔几分钟就向硬盘保存一次数据，fork 一个后台存储进行为什么需要大概 400ms（通过上面日志的第1条和第2条的时间可以看出来）</p>    <p>到这儿，终于找到 <strong>问题的根源</strong> 了，因为 Redis 实例中有大量的数据，导致每次持久化操作 fork 后台进程时非常耗时，并且在他们的业务中经常修改key，又导致了频繁触发持久化，也就经常产生对 Redis 的阻塞</p>    <p>处理办法：使用单独的 slave 来做持久化</p>    <p>这个 slave 不处理真实的流量请求，唯一的作用就是处理持久化，把之前 Redis 实例上的持久化操作转移到这个 slave 上</p>    <p>效果非常明显，问题基本解决，但有的时候还是会报错</p>    <h3>第7次</h3>    <p>排查可能阻塞 Redis 的慢查询，发现有地方使用了 keys *</p>    <p>因为 Redis 中的数据越来越多，这个命令自然会产生严重阻塞</p>    <p>可以使用 scan   进行替换</p>    <h3>第8次</h3>    <p>经过前面的调整，问题已经解决，随后的几个月，即使流量在不断增长，也都抗住了</p>    <p>但他们意识到了 <strong>新的问题</strong> ：</p>    <p>现在的方式是，来一个请求就创建一个 Redis 连接，执行几个命令，然后再断开连接，在请求量很大时，这个方式产生了严重的性能浪费，一半以上的命令是用来处理连接操作的，这都超过了业务逻辑上的处理，也使 Redis 变慢</p>    <p>解决方法：引入 proxy，他们选择了 推ter 的   twemproxy ，只需要在每个 webserver 上安装代理，twemproxy负责与 Redis 实例进行持久连接，这样就大大减少了连接方面的操作</p>    <p>twemproxy还有两个方便的地方：</p>    <ol>     <li> <p>支持 memcached</p> </li>     <li> <p>可以阻止非常耗时或者危险的命令，例如 keys、flushall</p> </li>    </ol>    <p>效果自然很完美，再也不用担心之前的连接错误</p>    <h3>第9次</h3>    <p>通过数据分片来继续优化：</p>    <ol>     <li> <p>对不同上下文的数据拆分隔离</p> </li>     <li> <p>对相同上下文的数据进行一致性哈希分片</p> </li>    </ol>    <p>效果：</p>    <ol>     <li> <p>减少了每台机器上的请求、负载</p> </li>     <li> <p>提升了缓存的可靠性，不担心节点故障</p> </li>    </ol>    <h2>小结</h2>    <p>原文作者写的非常好，详细的描述了他们在 Redis 应用上的成长历程，是很值得参考的实践经验</p>    <p>原文地址</p>    <pre>  http://tech.trivago.com/2017/01/25/learn-redis-the-hard-way-in-production</pre>    <p>点击 “阅读原文” 查看 文章列表</p>    <p> </p>    <p>来自：http://tech.trivago.com/2017/01/25/learn-redis-the-hard-way-in-production</p>    <p> </p>