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连接redis的超时间一般设置多少?

连接redis的超时间一般设置多少


蝴蝶不菲
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侃侃无极

Redis在分布式应用中占据着越来越重要的地位,短短的几万行代码,实现了一个高性能的数据存储服务。最近dump中心的cm8集群出现过几次redis超时的情况,但是查看redis机器的相关内存都没有发现内存不够,或者内存发生交换的情况,查看redis源码之后,发现在某些情况下redis会出现超时的状况,相关细节如下。1. 网络。Redis的处理与网络息息相关,如果网络出现闪断则容易发生redis超时的状况。如果出现这种状况首先应查看redis机器网络带宽信息,判断是否有闪断情况发生。2. 内存。redis所有的数据都放在内存里,当物理内存不够时,linux os会使用swap内存,导致内存交换发生,这时如果有redis调用命令就会产生redis超时。这里可以通过调整/proc/sys/vm/swappiness参数,来设置物理内存使用超过多少就会进行swap。int rdbSaveBackground(char *filename) { pid_t childpid; long long start; if (server.rdb_child_pid != -1) return REDIS_ERR; serverserver.dirty_before_bgsave = server.dirty; server.lastbgsave_try = time(NULL); start = ustime(); if ((childpid = fork()) == 0) { int retval; /* Child */ if (server.ipfd > 0) close(server.ipfd); if (server.sofd > 0) close(server.sofd); retval = rdbSave(filename); if (retval == REDIS_OK) { size_t private_dirty = zmalloc_get_private_dirty(); if (private_dirty) { redisLog(REDIS_NOTICE, "RDB: %zu MB of memory used by copy-on-write", private_dirty/(1024*1024)); } } exitFromChild((retval == REDIS_OK) ? 0 : 1); } else { /* Parent */ server.stat_fork_time = ustime()-start; if (childpid == -1) { server.lastbgsave_status = REDIS_ERR; redisLog(REDIS_WARNING,"Can't save in background: fork: %s", strerror(errno)); return REDIS_ERR; } redisLog(REDIS_NOTICE,"Background saving started by pid %d",childpid); server.rdb_save_time_start = time(NULL); server.rdb_child_pid = childpid; updateDictResizePolicy(); return REDIS_OK; } return REDIS_OK; /* unreached */ }程序1另外还有一些特殊情况也会导致swap发生。当我们使用rdb做为redis集群持久化时可能会发生物理内存不够的情况(aof持久化只是保持支持不断的追加redis集群变化操作,不太容易引起swap)。当使用rdb持久化时,如程序1所示主进程会fork一个子进程去dump redis中所有的数据,主进程依然为客户端服务。此时主进程和子进程共享同一块内存区域,&nbsp;linux内核采用写时复制来保证数据的安全性。在这种模式下如果客户端发来写请求,内核将该页赋值到一个新的页面上并标记为写,在将写请求写入该页面。因此,在rdb持久化时,如果有其他请求,那么redis会使用更多的内存,更容易发生swap,因此在可以快速恢复的场景下尽量少使用rdb持久化可以将rdb dump的条件设的苛刻一点,当然也可以选择aof,但是aof也有他自身的缺点。另外也可以使用2.6以后的主从结构,将读写分离,这样不会出现server进程上又读又写的情景发生 3. Redis单进程处理命令。Redis支持udp和tcp两种连接,redis客户端向redis服务器发送包含redis命令的信息,redis服务器收到信息后解析命令后执行相应的操作,redis处理命令是串行的具体流程如下。首先服务端建立连接如程序2所示,在创建socket,bind,listen后返回文件描述符:server.ipfd = anetTcpServer(server.neterr,server.port,server.bindaddr);程序2对于redis这种服务来说,它需要处理成千上万个连接(最高达到655350),需要使用多路复用来处理多个连接。这里redis提供了epoll,select, kqueue来实现,这里在默认使用epoll(ae.c)。拿到listen函数返回的文件描述符fd后,redis将fd和其处理acceptTcpHandler函数加入到事件驱动的链表中.实际上在加入事件队列中,程序4事件驱动程序将套接字相关的fd文件描述符加入到epoll的监听事件中。if (server.ipfd > 0 && aeCreateFileEvent(server.el,server.ipfd,AE_READABLE, acceptTcpHandler,NULL) == AE_ERR) redisPanic("Unrecoverable error creating server.ipfd file event."); int aeCreateFileEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask, aeFileProc *proc, void *clientData) { if (fd >= eventLoop->setsize) { errno = ERANGE; return AE_ERR; } aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[fd]; if (aeApiAddEvent(eventLoop, fd, mask) == -1) return AE_ERR; fe->mask |= mask; if (mask & AE_READABLE) fe->rfileProc = proc; if (mask & AE_WRITABLE) fe->wfileProc = proc; fe->clientDataclientData = clientData; if (fd > eventLoop->maxfd) eventLoop->maxfd = fd; return AE_OK; }程序3static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) { aeApiState *state = eventLoop->apidata; struct epoll_event ee; /* If the fd was already monitored for some event, we need a MOD * operation. Otherwise we need an ADD operation. */ int op = eventLoop->events[fd].mask == AE_NONE ? EPOLL_CTL_ADD : EPOLL_CTL_MOD; ee.events = 0; mask |= eventLoop->events[fd].mask; /* Merge old events */ if (mask & AE_READABLE) ee.events |= EPOLLIN; if (mask & AE_WRITABLE) ee.events |= EPOLLOUT; ee.data.u64 = 0; /* avoid valgrind warning */ ee.data.fd = fd; if (epoll_ctl(state->epfd,op,fd,&ee) == -1) return -1; return 0; }程序4在初始话完所有事件驱动后,如程序5所示主进程根据numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp)获得io就绪的文件描述符和其对应的处理程序,并对fd进行处理。大致流程是accept()->createclient()->readQueryFromClient()。其中readQueryFromClient()读取信息中的redis命令-> processInputBuffer()->call()最后完成命令。void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) { eventLoop->stop = 0; while (!eventLoop->stop) { if (eventLoop->beforesleep != NULL) eventLoop->beforesleep(eventLoop); aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS); } } int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags) {------------------------------- numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp); for (j = 0; j < numevents; j++) { aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd]; int mask = eventLoop->fired[j].mask; int fd = eventLoop->fired[j].fd; int rfired = 0; /* note the fe->mask & mask & ... code: maybe an already processed * event removed an element that fired and we still&nbsp;didn't&nbsp;* processed, so we check if the event is still valid. */ if (fe->mask & mask & AE_READABLE) { rfired = 1; fe->rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask); } if (fe->mask & mask & AE_WRITABLE) { if (!rfired || fe->wfileProc != fe->rfileProc) fe->wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask); } processed++; } }程序5从上述代码可以看出redis利用ae事件驱动结合epoll多路复用实现了串行式的命令处理。所以一些慢命令例如sort,hgetall,union,mget都会使得单命令处理时间较长,容易引起后续命令time out.所以我们第一需要从业务上尽量避免使用慢命令,如将hash格式改为kv自行解析,第二增加redis实例个数,每个redis服务器调用尽量少的慢命令。
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