redis性能测试及瓶颈分析调优-创新互联
Redis(Remote Dictionary Server ),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API
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类型上mysql是关系型数据库,而redis是缓存数据库;
作用上mysql用于持久化的存储数据到硬盘,功能强大,但速度较慢;而redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中,读取速度快
mysql和redis因为需求的不同,一般都是配合使用
后端除了用Mysql/Oracle还要用Redis的原因
内存和磁盘的时延差
Mysql数据库高性能成本高,同样机器配置下,Redis性能比Mysql数据明显更快
互联网公司 100%必用现在 很多项目都在用
缓存技术在后端架构中的应用
数据存储方式:出于数据持久化考虑,数据会保存一份在 关系型数据库;出于高性能角度考虑,数据还会存储一份在 Redis这中内存型数据库中
缓存应用流程:
数据写入:一般使用关系型 数据库
数据查询: 先查 Redis缓存, 没查到再去查询数据库
高并发系统架构:读多写少 用缓存
如果程序初次运行,此时由于数据尚未加载到缓存,则程序的响应时间会明显变长。对应到性能测试的现象--程序刚启动,非常不稳定,它的性能 明显 低于 已经运行一段时间的
注意需要测试场景:
1). 测试 缓存没有的情况, 系统性能是怎么样的? 以及 多久才能恢复到正常的性能(找开发 - 把数据清空,模拟干净的环境)
2). 测试 缓存已经加载的情况, 系统运行了一段时间,各种业务场景都执行过几轮之后
2.缓存雪崩redis目前架构来水,不能保障100%数据不丢失,因此需要检查系统是否能容忍缓存出问题。
模拟redis出现故障的场景,1).检查多少秒之内,需要恢复redis缓存服务;2). 如果缓存失效,导致高并发请求怼到数据库,是否会出现异常
3.缓存击穿如果查询的目标是不存在于系统中的数据,则缓存必然失效,缓存大量Miss,高并发请求同样大量怼到数据库,可能会导致系统崩溃
四、Redis瓶颈分析 1.服务器资源1)机器资源不够,存不下太多数据:可考虑搭建redis集群
2)检查redis自己是否占用了服务器这么多资源,可使用内置的info命令,查看到如下多个小节信息:
server :获取 server 信息
属性名 属性值 说明
redis_version 5.0.3 Redis 服务版本号
redisgitsha1 00000000 Git SGA1
redisgitdirty 0 Git dirty flag
redisbuildid 89e87c8197752890 Redis build ID
redis_mode standalone 运行模式,分为:standalone、sentinel、cluster
os Darwin 18.2.0 x86_64 Redis 所在机器的操作系统
arch_bits 64 架构(32位或者64位)
multiplexing_api kqueue Redis 所使用的事件处理机制
atomicvar_api atomic-builtin Atomicvar API
gcc_version 4.2.1 编译 Redis 时所使用的 GCC 版本
process_id 40163 服务进程 ID
run_id c4f8bb49f8214f406725136e6f589b46502a0e00 run_id
tcp_port 6379 监听端口
uptimeinseconds 496059 自 Redis 服务器启动已来,运行的秒数
uptimeindays 5 自 Redis 服务启动已来,运行的天数
hz 10 serverCron 每秒运行次数
configured_hz 10
lru_clock 5452491 以分钟为单位进行自增的时钟,用于 LRU 管理
executable /../redis-5.0.3/src/./redis-server 运行文件
config_file /../redis-5.0.3/redis.conf 配置文件
clients :获取 clients 信息,如客户端连接数等
connected_clients 1: 当前客户端连接数
clientrecentmaxinputbuffer 2: 当前连接的客户端当中,大输入缓存
clientrecentmaxoutputbuffer 0: 当前连接的客户端当中,最长的输出列表
blocked_clients 0 正在等待阻塞命令(BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH):的客户端的数量
memory :获取 server 的内存信息,包括当前内存消耗、内存使用峰值
used_memory 18813680:由 redis 分配器(标准libc,jemalloc或其他分配器,例如tcmalloc)分配的内存总量,以字节(byte)为单位
usedmemoryhuman 17.94M:redis 分配的内存总量
usedmemoryrss 1945600 从操作系统的角度,Redis 已分配的内存总量(俗称常驻集大小)。这个值和 top、ps 等命令的输出一致。
usedmemoryrss_human 1.86M:操作系统角度,返回 redis 分配的内存总量
usedmemorypeak 18900752:redis 的内存消耗峰值(以字节为单位)
usedmemorypeak_human 18.03M:Redis 的内存消耗峰值
usedmemorypeak_perc 99.54%:usedmemorypeak在used_memory中所占的百分比
usedmemoryoverhead 11135798:分配用于管理其内部数据结构的所有开销的总字节数
usedmemorystartup 988448:启动时消耗的初始内存量(以字节为单位)
usedmemorydataset 7677882:数据集的大小(以字节为单位,usedmemory - usedmemory_overhead)
usedmemorydataset_perc 43.07%:usedmemorydataset在净内存(usedmemory-usedmemory_startup)使用量中所占的百分比
allocator_allocated 18780336:分配器分配的内存
allocator_active 1907712:分配器活跃的内存
allocator_resident 1907712:分配器常驻的内存
totalsystemmemory 34359738368:主机拥有的内存总量
totalsystemmemory_human 32.00G:主机拥有的内存总量
usedmemorylua 37888:Lua引擎使用的字节数
usedmemorylua_human 37.00K:以可读的格式返回Lua引擎使用内存
usedmemoryscripts 0 usedmemoryscripts_human 0B numberofcached_scripts 0 maxmemory 0 配置设置的大可使用内存值,默认0,不限制
maxmemory_human 0B:以可读的格式返回大可使用内存值
maxmemory_policy noeviction:内存容量超过maxmemory后的处理策略,noeviction当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错
allocatorfragratio 0.10:分配器的碎片率
allocatorfragbytes 18446744073692678992:分配器的碎片大小(以字节为单位)
allocatorrssratio 1.00:分配器常驻内存比例
allocatorrssbytes 0:分配器的常驻内存大小(以字节为单位)
rssoverheadratio 1.02:常驻内存开销比例
rssoverheadbytes 37888:常驻内存开销大小(以字节为单位)
memfragmentationratio 0.10:内存碎片率,usedmemoryrss 和 used_memory 之间的比率
memfragmentationbytes -16834736:内存碎片的大小(以字节为单位)
memnotcountedforevict 112:被驱逐的大小
memreplicationbacklog 0 repl_backlogmemclientsslaves 0 clients_slavesmemclientsnormal 49694 clients_normalmemaofbuffer 112 aof时,占用的缓冲mem_allocator libc 内存分配器(在编译时选择)
activedefragrunning 0:碎片整理是否处于活动状态
lazyfreependingobjects 0:等待释放的对象数(由于使用ASYNC选项调用UNLINK或FLUSHDB和FLUSHALL)
persistence :获取 server 的持久化配置信息
loading 0 记录服务器是否正在载入持久化文件
rdbchangessincelastsave 0 最近一次成功创建持久化文件之后,经过了多少秒
rdbbgsavein_progress 0 记录了服务器是否正在创建 RDB 文件
rdblastsave_time 1582508875 最近一次成功创建 RDB 文件的 UNIX 时间戳
rdblastbgsave_status ok 记录最近一次创建 RDB 文件的状态,是成功还是失败
rdblastbgsavetimesec 1 记录了最近一次创建 RDB 文件耗费的秒数
rdbcurrentbgsavetimesec -1 如果正在创建 RDB 文件,记录当前的创建操作已经耗费的秒数
rdblastcow_size 0 上一次RBD保存操作期间写时复制的大小(以字节为单位)
aof_enabled 1 AOF是否开启
aofrewritein_progress 0 记录了是否正在创建 AOF 文件
aofrewritescheduled 0 记录了 RDB 文件创建完毕之后,是否需要执行 AOF 重写操作
aoflastrewritetimesec -1 最近一次创建 AOF 文件耗费的秒数
aofcurrentrewritetimesec -1 如果正在创建 AOF 文件,那么记录当前的创建操作耗费的秒数
aoflastbgrewrite_status ok 记录了最近一次创建 AOF 文件的状态,是成功还是失败
aoflastwrite_status ok AOF的最后写入操作的状态,是成功还是失败
aoflastcow_size 0 上一次AOF保存操作期间写时复制的大小(以字节为单位)
aofcurrentsize 4747340 AOF 文件当前的大小
aofbasesize 4746996 最近一次启动或重写时的AOF文件大小
aofpendingrewrite 0 记录了是否有 AOF 重写操作在等待 RDB 文件创建完毕之后执行
aofbufferlength 0 AOF缓冲区的大小
aofrewritebuffer_length 0 AOF 重写缓冲区的大小
aofpendingbio_fsync 0 后台 I/O 队列里面,等待执行的 fsync 数量
aofdelayedfsync 0 被延迟的 fsync 调用数量,如果该值比较大,可以开启参数:no-appendfsync-on-rewrite=yes
stats :获取 server 的一些基本统计信息,如处理过的连接数量等# 缓存命中次数越高,代表缓存起到了很大的作用。如:keyspace_hits:9808 命中 keyspace_misses:1 miss
totalconnectionsreceived 11 服务器接受的连接总数totalcommandsprocessed 48 服务器已执行的命令数量instantaneousopsper_sec 0 服务器每秒钟执行的命令数量totalnetinput_bytes 1312 启动以来,流入的字节总数totalnetoutput_bytes 114800 启动以来,流出的字节总数instantaneousinputkbps 0.00 接收输入的速率(每秒)instantaneousoutputkbps 0.00 输出的速率(每秒)rejected_connections 0 由于maxclients限制而被拒绝的连接数sync_full 0 与slave full sync的次数syncpartialok 0 接受的部分重新同步(psync)请求的数量syncpartialerr 0 被拒绝的部分重新同步(psync)请求的数量expired_keys 0 key过期事件总数expiredstaleperc 0.00 过期的比率expiredtimecapreachedcount 0 过期计数evicted_keys 0 由于大内存限制而被驱逐的key数量keyspace_hits 6 key命中次数keyspace_misses 0 key未命中次数pubsub_channels 0 发布/订阅频道的数量pubsub_patterns 0 发布/订阅的模式数量latestforkusec 803 最近一次 fork() 操作耗费的毫秒数(以微秒为单位)migratecachedsockets 0 为迁移而打开的套接字数slaveexpirestracked_keys 0 跟踪过期key数量(仅适用于可写从)activedefraghits 0 活跃碎片执行的值重新分配的数量activedefragmisses 0 活跃碎片执行的中止值重新分配的数量activedefragkey_hits 0 活跃碎片整理的key数activedefragkey_misses 0 活跃碎片整理过程跳过的key数
replication: 获取 server 的主从配置信息
role master 角色(master、slave),一个从服务器也可能是另一个服务器的主服务器
connected_slaves 1 连接slave实例的个数
slave0 ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=14,lag=1 连接的slave的信息
master_replid 899b9814f2e841ca194dcc2620c83aa5df0abc10 服务器的复制ID
master_replid2 0000000000000000000000000000000000000000 第二服务器复制ID,用于故障转移后的PSYNC,用于集群等高可用之后主从节点的互换
masterreploffset 14 复制偏移量1
secondreploffset -1 第二服务器复制偏移量2
replbacklogactive 1 复制缓冲区状态
replbacklogsize 1048576 复制缓冲区的大小(以字节为单位)
replbacklogfirstbyteoffset 1 复制缓冲区的偏移量,标识当前缓冲区可用范围
replbackloghistlen 14 复制缓冲区中数据的大小(以字节为单位)
cpu: 获取 server 的 CPU 使用信息。
usedcpusys 2.559564 消耗的系统CPU
usedcpuuser 0.878593 消耗的用户CPU
usedcpusys_children 0.001414 后台进程占用的系统CPU
usedcpuuser_children 0.000510 后台进程占用的用户CPU
keyspace: 获取 server 中各个 DB 的 key 的数量
cluster: 获取集群节点信息,仅在开启集群后可见
通过 info 查看连接数量,redis连接数过多会影响性能
3.响应时间1)info commandstats 获取每种命令的统计信息,查看Redis 哪些命令操作 比较耗时间
calls: 次数
usec: 总时间
usec_per_call:平均时间
2)Redis 慢查询日志
配置文件里面可进行设置如下两个参数:
slowlog-log-slower-than 10000:单位 微秒指定执行时间超过多少微秒的命令会被记录到日志上
slowlog-max-len 128:服务器上最多保存慢查询日志的条数
查看慢查询日志:slowlog get
影响相应时间的因素:
持久化:持久化对于性能有直接的影响,因为不仅要操作内存,还要操作磁盘 【会直接影响命令的处理时间】
有大量的数据过期失效:内部 数据过期机制,Redis 自动删除 ,同样 需要消耗资源
1)官网下载redis_exporter:https://github.com/oliver006/redis_exporter
2)下载后进行解压
3)启动(在解压后的路径操作)
前台启动:./redis_exporter -redis.addr 127.0.0.1:6379
后台启动:nohup ./redis_exporter -redis.addr 127.0.0.1:6379 >nginx_exporter.log 2>&1 &
启动后,默认端口 9121,通过采集服务所在的IP+端口可以访问到采集的数据内容
参数说明:
-redis.addr:指明一个或多个 Redis 节点的地址,多个节点使用逗号分隔,默认为 redis://localhost:6379
-redis.password:验证 Redis 时使用的密码;
-redis.file:包含一个或多个redis 节点的文件路径,每行一个节点,此选项与 -redis.addr 互斥。
-web.listen-address:监听的地址和端口,默认为 0.0.0.0:9121
修改配置文件prometheus.yml,新增如下内容,修改后重启prometheus服务;
# 以下为新增内容
- job_name: "redis"
static_configs:
- targets: ['redis机器ip:9121'] # 这个就是你的redis_exporter启动的端口
3.grafana配置导入grafana_prometheus_redis_dashboard.json看板模板
https://download.csdn.net/download/qq_38571773/87387394
六、Redis 调优建议Redis本身的性能足够逆天,大部分的问题在于 开发人员没有用好Redis
pipelining 管道批处理:比如 将大量数据 加载到 redis就可以用 管道
Redis处理命令时采取的单线程,所以不需要大量 Redis连接
Redis的应用场景对速度要求很高,采用合理的数据类型,更快速的操作
例如,采用字符串 string 类型,每一次查询 必须从redis 查询所有的内容,会增加 网络消耗,增加处理的资源占用;采用 hash,可以 将 用户信息 分为多个key进行存放,查询效率高
尽量避免让开发使用复杂的命令
例如 keys,Redis 里面,标记为 O(1) 命令,代表速度快 ,O(n)、 O(logn) 速度较慢。如果你看到慢查询日志 里边大量的命令,都是 非 O(1),则需要开发优化命令
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