大型系统的Redis性能优化

问题描述

系统背景：大型线上Java服务集群（活跃用户数上千万），业务重度使用Redis存储个管理Session，业务并发量>1WQPS,基本上每个请求都需要访问Redis(可能是多次），使用了AWS的Redis服务

Redis在平时正常流量下平均响应时间是1-2ms，但是在系统峰值流量上来后Redis在这种情况下平均响应延时会超过20ms，在130万的并发现会延时达到30ms左右，严重影响了整个系统的吞吐量和性能，系统会卡死甚至最严重的情况下会JVMCrash

问题排查

• 第一步：快速缓解问题

因为线上业务严重受到影响，首先采用了最快速可以缓解问题的办法：升级AWS中Redis的实例，从m3.2xlarge升级到了r3.2xlarge，高峰时平均响应延时从20ms降到了18ms，但只是简单缓解了问题，系统在高峰期的卡死现象还是偶尔会出现（只是次数减少了）

• 第二步：排查问题根源，彻底解决问题

展开对Redis的详细的问题排查，排查的方向分为以下三个：

1. 业务端是否有很多不合理的Redis请求

研究发现Redis在服务器端 new connection/s: 100左右， new commands/s 70000 左右，commands/per connection 700左右，研究发现使用pipeline比较多，可以考虑使用mget命令。发现这并不是问题的根源。

2. Redis服务器本身有性能问题

可以参考以下链接（蘑菇先生的博客）：https://www.cnblogs.com/mushroom/p/4738170.html

• 我们查询Redis的slowlog get，没有特别大的发现（只有一个17ms的慢查询）
• 进一步查看，发现Redis响应慢时，Redis服务器的网络输出带宽接近1G。怀疑这个是瓶颈，分析发现我们用的AWS实例支持10G的上线，也排除了这个可能性

3. 业务集群中用到的Redis客户端：Jedis

• JedisShardedPool maxConnection只设置为128， 怀疑并发比较大Jedis连接不够用了，调整为256试试看结果，发现结果并不明显（Redis服务器本身并不是多线程去相应服务的，一味的加大客户端的并发并不会有效解决的问题），只要自己Jedis连接数能和业务最大并发匹配就可以了
• 网上找中文文章没什么可以参考的经验，最后索性开始看Jedis的英文文档，看看是不是哪些性能相关的参数，我们主要设置的参数有：MaxTotal 96, MaxIdle=64, testOnBorrow=true。 testOnBorrow是指每次Jedis在跟Redis服务器发起请求之前会先发一个test命令去检查Redis是否准备就绪，主要来应对网络和服务器不稳定性的，这平白无故的把Jedis对后台的并发翻了个倍。我们用的是成熟的AWS Redis服务，而且是内网访问，这些testOnBorrow请求完全是多余的。所以果断的改成testOnBorrow=false。见证奇迹的时刻，修改后观察系统在业务高峰情况下稳稳当当，Redis的响应最多也就5ms，平均恢复到2ms。问题搞定
• 同时居安思危，我们也发现了系统性能瓶颈的隐患，如果我们的业务再翻个倍，redis这块会继续成为瓶颈。所以我开始着手后续第三部的改造。

• 第三步：长治久安：引入RedisCluster方案，把系统的缓存提升到>15WQPSLevel

这里我们主要进行了两个大的改造：

1. 首先从业务上把Redis进行拆分，根据业务类型把需要存储在之前一个Redis库的数据拆分成了4个Redis库。这样每个库都可以抗接近7W的QPS了

2. 针对负载最重的Redis库（Session库），在AWS上升级为集群方案，也把我们客户端的Jedis改造成JedisCluster客户端。最后验证下来AWS的Redis集群可以最少支持15W+的QPS，平均响应时间能保证在2ms左右

3. 把一些批量的Redis操作，使用Jedis的pipeline方式减小并发度

最后的胜利：经过这一轮改造，我们的缓存模块一直平稳运行了快2年了，系统的流量最少也翻了6-7倍，这个Redis方案依然稳稳的。老板再也不用担心宕机问题了。

经验总结

1. 遇到线上问题，不能慌了手脚，要先快速的缓解问题，帮组正式分析和正式方案上线争取宝贵时间（那段时间高峰期经常宕机重启，确实捏了一把冷汗啊）

2. 解决问题时（特别是当没有头绪时），还是要从全局出发，理清楚思路，从各个可能出问题的模块逐一去分析排查，抽丝剥茧总能找出根源并制定解决方案

3. 居安思危，出了问题要想想将来系统发展更大后是否有类似的隐患，早点进行重构改造，做到长治久安。