解码Redis最易被忽视的CPU和内存占用高问题

作者介绍

张鹏义，腾讯云数据库高级工程师，曾参与华为Taurus分布式数据研发及腾讯CynosDB for PG研发工作，现从事腾讯云Redis数据库研发工作。

我们在使用Redis时，总会碰到一些redis-server端CPU及内存占用比较高的问题。下面以几个实际案例为例，来讨论一下在使用Redis时容易忽视的几种情形。

一、短连接导致CPU高

某用户反映QPS不高，从监控看CPU确实偏高。既然QPS不高，那么redis-server自身很可能在做某些清理工作或者用户在执行复杂度较高的命令，经排查无没有进行key过期删除操作，没有执行复杂度高的命令。

上机器对redis-server进行perf分析，发现函数listSearchKey占用CPU比较高，分析调用栈发现在释放连接时会频繁调用listSearchKey，且用户反馈说是使用的短连接，所以推断是频繁释放连接导致CPU占用有所升高。

1、对比实例

下面使用redis-benchmark工具分别使用长连接和短连接做一个对比实验，redis-server为社区版4.0.10。

1）长连接测试

使用10000个长连接向redis-server发送50w次ping命令：

./redis-benchmark -h host -p port -t ping -c 10000 -n 500000 -k 1（k=1表示使用长连接，k=0表示使用短连接)

最终QPS：

PING_INLINE: 92902.27 requests per second

PING_BULK: 93580.38 requests per second

对redis-server分析，发现占用CPU最高的是readQueryFromClient，即主要是在处理来自用户端的请求。

2）短连接测试

使用10000个短连接向redis-server发送50w次ping命令：

./redis-benchmark -h host -p port -t ping -c 10000 -n 500000 -k 0

最终QPS：

PING_INLINE: 15187.18 requests per second

PING_BULK: 16471.75 requests per second

对redis-server分析，发现占用CPU最高的确实是listSearchKey，而readQueryFromClient所占CPU的比例比listSearchKey要低得多，也就是说CPU有点“不务正业”了，处理用户请求变成了副业，而搜索list却成为了主业。所以在同样的业务请求量下，使用短连接会增加CPU的负担。

从QPS上看，短连接与长连接差距比较大，原因来自两方面：

每次重新建连接引入的网络开销。
释放连接时，redis-server需消耗额外的CPU周期做清理工作。（这一点可以尝试从redis-server端做优化）

2、Redis连接释放

我们从代码层面来看下redis-server在用户端发起连接释放后都会做哪些事情，redis-server在收到用户端的断连请求时会直接进入到freeClient。

void freeClient(client *c) {

listNode *ln;

/* .........*/

/* Free the query buffer */

sdsfree(c->querybuf);

sdsfree(c->pending_querybuf);

c->querybuf = NULL;

/* Deallocate structures used to block on blocking ops. */

if (c->flags & CLIENT_BLOCKED) unblockClient(c);

dictRelease(c->bpop.keys);

/* UNWATCH all the keys */

unwatchAllKeys(c);

listRelease(c->watched_keys);

/* Unsubscribe from all the pubsub channels */

pubsubUnsubscribeAllChannels(c,0);

pubsubUnsubscribeAllPatterns(c,0);

dictRelease(c->pubsub_channels);

listRelease(c->pubsub_patterns);

/* Free data structures. */

listRelease(c->reply);

freeClientArgv(c);

/* Unlink the client: this will close the socket, remove the I/O

* handlers, and remove references of the client from different

* places where active clients may be referenced. */

/* redis-server维护了一个server.clients链表，当用户端建立连接后，新建一个client对象并追加到server.clients上，

当连接释放时，需求从server.clients上删除client对象 */

unlinkClient(c);

/* ...........*/

}

void unlinkClient(client *c) {

listNode *ln;

/* If this is marked as current client unset it. */

if (server.current_client == c) server.current_client = NULL;

/* Certain operations must be done only if the client has an active socket.

* If the client was already unlinked or if it's a "fake client" the

* fd is already set to -1. */

if (c->fd != -1) {

/* 搜索server.clients链表，然后删除client节点对象，这里复杂为O(N) */

ln = listSearchKey(server.clients,c);

serverAssert(ln != NULL);

listDelNode(server.clients,ln);

/* Unregister async I/O handlers and close the socket. */

aeDeleteFileEvent(server.el,c->fd,AE_READABLE);

aeDeleteFileEvent(server.el,c->fd,AE_WRITABLE);

close(c->fd);

c->fd = -1;

}

/* ......... */

所以在每次连接断开时，都存在一个O(N)的运算。对于redis这样的内存数据库，我们应该尽量避开O(N)运算，特别是在连接数比较大的场景下，对性能影响比较明显。虽然用户只要不使用短连接就能避免，但在实际的场景中，用户端连接池被打满后，用户也可能会建立一些短连接。

3、优化

从上面的分析看，每次连接释放时都会进行O(N)的运算，那能不能降复杂度降到O(1)呢？

这个问题非常简单，server.clients是个双向链表，只要当client对象在创建时记住自己的内存地址，释放时就不需要遍历server.clients。接下来尝试优化下：

client *createClient(int fd) {

client *c = zmalloc(sizeof(client));

/* ........ */

listSetFreeMethod(c->pubsub_patterns,decrRefCountVoid);

listSetMatchMethod(c->pubsub_patterns,listMatchObjects);

if (fd != -1) {

/* client记录自身所在list的listNode地址 */

c->client_list_node = listAddNodeTailEx(server.clients,c);

}

initClientMultiState(c);

return c;

}

void unlinkClient(client *c) {

listNode *ln;

/* If this is marked as current client unset it. */

if (server.current_client == c) server.current_client = NULL;

/* Certain operations must be done only if the client has an active socket.

* If the client was already unlinked or if it's a "fake client" the

* fd is already set to -1. */

if (c->fd != -1) {

/* 这时不再需求搜索server.clients链表 */

//ln = listSearchKey(server.clients,c);

//serverAssert(ln != NULL);

//listDelNode(server.clients,ln);

listDelNode(server.clients, c->client_list_node);

/* Unregister async I/O handlers and close the socket. */

aeDeleteFileEvent(server.el,c->fd,AE_READABLE);

aeDeleteFileEvent(server.el,c->fd,AE_WRITABLE);

close(c->fd);

c->fd = -1;

}

/* ......... */

优化后短连接测试

使用10000个短连接向redis-server发送50w次ping命令：

./redis-benchmark -h host -p port -t ping -c 10000 -n 500000 -k 0

最终QPS：

PING_INLINE: 21884.23 requests per second

PING_BULK: 21454.62 requests per second

与优化前相比，短连接性能能够提升30+%，所以能够保证存在短连接的情况下，性能不至于太差。

二、info命令导致CPU高

有用户通过定期执行info命令监视redis的状态，这会在一定程度上导致CPU占用偏高。频繁执行info时通过perf分析发现getClientsMaxBuffers、getClientOutputBufferMemoryUsage及getMemoryOverheadData这几个函数占用CPU比较高。

通过Info命令，可以拉取到redis-server端的如下一些状态信息（未列全）：

client

connected_clients:1

client_longest_output_list:0 // redis-server端最长的outputbuffer列表长度

client_biggest_input_buf:0. // redis-server端最长的inputbuffer字节长度

blocked_clients:0

Memory

used_memory:848392

used_memory_human:828.51K

used_memory_rss:3620864

used_memory_rss_human:3.45M

used_memory_peak:619108296

used_memory_peak_human:590.43M

used_memory_peak_perc:0.14%

used_memory_overhead:836182 // 除dataset外，redis-server为维护自身结构所额外占用的内存量

used_memory_startup:786552

used_memory_dataset:12210

used_memory_dataset_perc:19.74%

为了得到client_longest_output_list、client_longest_output_list状态，需要遍历redis-server端所有的client, 如getClientsMaxBuffers所示，可能看到这里也是存在同样的O(N)运算。

void getClientsMaxBuffers(unsigned long *longest_output_list,

unsigned long *biggest_input_buffer) {

client *c;

listNode *ln;

listIter li;

unsigned long lol = 0, bib = 0;

/* 遍历所有client, 复杂度O(N) */

listRewind(server.clients,&li);

while ((ln = listNext(&li)) != NULL) {

c = listNodeValue(ln);

if (listLength(c->reply) > lol) lol = listLength(c->reply);

if (sdslen(c->querybuf) > bib) bib = sdslen(c->querybuf);

}

*longest_output_list = lol;

*biggest_input_buffer = bib;

}

为了得到used_memory_overhead状态，同样也需要遍历所有client计算所有client的outputBuffer所占用的内存总量，如getMemoryOverheadData所示：

struct redisMemOverhead *getMemoryOverheadData(void) {

/* ......... */

mem = 0;

if (server.repl_backlog)

mem += zmalloc_size(server.repl_backlog);

mh->repl_backlog = mem;

mem_total += mem;

/* ...............*/

mem = 0;

if (listLength(server.clients)) {

listIter li;

listNode *ln;

/* 遍历所有的client, 计算所有client outputBuffer占用的内存总和，复杂度为O(N) */

listRewind(server.clients,&li);

while((ln = listNext(&li))) {

client *c = listNodeValue(ln);

if (c->flags & CLIENT_SLAVE)

continue;

mem += getClientOutputBufferMemoryUsage(c);

mem += sdsAllocSize(c->querybuf);

mem += sizeof(client);

}

mh->clients_normal = mem;

mem_total+=mem;

mem = 0;

if (server.aof_state != AOF_OFF) {

mem += sdslen(server.aof_buf);

mem += aofRewriteBufferSize();

}

mh->aof_buffer = mem;

mem_total+=mem;

/* ......... */

return mh;

}

实验

从上面的分析知道，当连接数较高时（O(N)的N大），如果频率执行info命令，会占用较多CPU。

1）建立一个连接，不断执行info命令

func main() {

c, err := redis.Dial("tcp", addr)

if err != nil {

fmt.Println("Connect to redis error:", err)

return

}

for {

c.Do("info")

}

return

}

实验结果表明，CPU占用仅为20%左右。

2）建立9999个空闲连接，及一个连接不断执行info

func main() {

clients := []redis.Conn{}

for i := 0; i < 9999; i++ {

c, err := redis.Dial("tcp", addr)

if err != nil {

fmt.Println("Connect to redis error:", err)

return

}

clients = append(clients, c)

}

c, err := redis.Dial("tcp", addr)

if err != nil {

fmt.Println("Connect to redis error:", err)

return

}

for {

_, err = c.Do("info")

if err != nil {

panic(err)

}

return

}

实验结果表明CPU能够达到80%，所以在连接数较高时，尽量避免使用info命令。

3）pipeline导致内存占用高

有用户发现在使用pipeline做只读操作时，redis-server的内存容量偶尔也会出现明显的上涨, 这是对pipeline的使不当造成的。下面先以一个简单的例子来说明Redis的pipeline逻辑是怎样的。

下面通过golang语言实现以pipeline的方式从redis-server端读取key1、key2、key3。

import (

"fmt"

"github.com/garyburd/redigo/redis"

)

func main(){

c, err := redis.Dial("tcp", "127.0.0.1:6379")

if err != nil {

panic(err)

}

c.Send("get", "key1") //缓存到client端的buffer中

c.Send("get", "key2") //缓存到client端的buffer中

c.Send("get", "key3") //缓存到client端的buffer中

c.Flush() //将buffer中的内容以一特定的协议格式发送到redis-server端

fmt.Println(redis.String(c.Receive()))

}

而此时server端收到的内容为：

*2 $3 get $4 key1 *2 $3 get $4 key2 *2 $3 get $4 key3

下面是一段redis-server端非正式的代码处理逻辑，redis-server端从接收到的内容依次解析出命令、执行命令、将执行结果缓存到replyBuffer中，并将用户端标记为有内容需要写出。等到下次事件调度时再将replyBuffer中的内容通过socket发送到client，所以并不是处理完一条命令就将结果返回用户端。

readQueryFromClient(client* c) {

read(c->querybuf) // c->query="*2 $3 get $4 key1 *2 $3 get $4 key2 *2 $3 get $4 key3 "

cmdsNum = parseCmdNum(c->querybuf) // cmdNum = 3

while(cmsNum--) {

cmd = parseCmd(c->querybuf) // cmd: get key1、get key2、get key3

reply = execCmd(cmd)

appendReplyBuffer(reply)

markClientPendingWrite(c)

}

考虑这样一种情况：

如果用户端程序处理比较慢，未能及时通过c.Receive()从TCP的接收buffer中读取内容或者因为某些BUG导致没有执行c.Receive()，当接收buffer满了后，server端的TCP滑动窗口为0，导致server端无法发送replyBuffer中的内容，所以replyBuffer由于迟迟得不到释放而占用额外的内存。当pipeline一次打包的命令数太多，以及包含如mget、hgetall、lrange等操作多个对象的命令时，问题会更突出。

小结

上面几种情况，都是非常简单的问题，没有复杂的逻辑，在大部分场景下都不算问题，但是在一些极端场景下要把Redis用好，开发者还是需要关注这些细节。建议：