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case现场
线上发现一台机器内存负载很重,top后发现一个redis进程占了大量的内存,TOP内容如下:
27190 root 20 0 18.6g 18g 600 S 0.3 59.2 926:17.83 redis-server
发现redis占了18.6G的物理内存。由于redis只是用于cache一些程序数据,觉得很不可思议,执行redis的info命令,发现实际数据占用只有112M,如下:
# Memory used_memory:118140384 used_memory_human:112.67M used_memory_rss:19903766528 used_memory_peak:17871578336 used_memory_peak_human:16.64G used_memory_lua:31744 mem_fragmentation_ratio:168.48 mem_allocator:libc
于是用了pmap -x 27190 查看redis进程的内存映像信息,结果如下:
27190: ./redis-server ../redis.conf Address Kbytes RSS Dirty Mode Mapping 0000000000400000 548 184 0 r-x-- redis-server 0000000000689000 16 16 16 rw--- redis-server 000000000068d000 80 80 80 rw--- [ anon ] 0000000001eb6000 132 132 132 rw--- [ anon ] 0000000001ed7000 19436648 19435752 19435752 rw--- [ anon ] 00007f5862cb2000 4 0 0 ----- [ anon ]
发现存在大量的内存脏页。现在内存负载高的问题已经比较清晰了,是由于redis的脏页占用了大量的内存引起的。可是,redis为什么会存在那么多的脏页呢?
case 分析
看了下linux脏页的定义:
脏页是linux内核中的概念,因为硬盘的读写速度远赶不上内存的速度,系统就把读写比较频繁的数据事先放到内存中,以提高读写速度,这就叫高速缓存,linux是以页作为高速缓存的单位,当进程修改了高速缓存里的数据时,该页就被内核标记为脏页,内核将会在合适的时间把脏页的数据写到磁盘中去,以保持高速缓存中的数据和磁盘中的数据是一致的。
也就是说,脏页是因为内存中的很多数据没来得及更新到磁盘导致的。看了下linux系统的脏页flush机制:
http://blog.chinaunix.net/uid-17196076-id-2817733.html
发现跟内存flush的可以进行设置(/proc/sys/vm底下)
dirty_background_bytes/dirty_background_ratio: - 当系统的脏页到达一定值(bytes或者比例)后,启动后台进程把脏页刷到磁盘中,此时不影响内存的读写(当bytes设置存在时,ratio是自动计算的) dirty_bytes/dirty_ratio: - 当系统的脏页到达一定值(bytes或者比例)后,启动进程把脏页刷到磁盘中,此时内存的写可能会被阻塞(当bytes设置存在时,ratio是自动计算的) dirty_expire_centisecs: - 当内存和磁盘中的数据不一致存在多久以后(单位为百分之一秒),才会被定义为dirty,并在下一次的flush中被清理。不一致以磁盘中文件的inode时间戳为准 dirty_writeback_centisecs: - 系统每隔一段时间,会把dirty flush到磁盘中(单位为百分之一秒)
查看当前系统的flush配置,发现没问题,dirty_background_ratio为10%,dirty_ratio为20%,dirty_writeback_centisecs为5s,dirty_expire_centisecs为30s,可是为啥redis的脏页没有被flush到磁盘中呢?
一般脏页是要把内存中的数据flush到磁盘中,那么会不会是redis的持久化导致了脏页呢?查看下redis关于这些方面的配置:
rdb持久化已经被关闭 # save 900 1 # save 300 10 # save 60 10000 # append持久化也被关闭 appendonly no # 最大内存设置、内存替换策略都是默认值 # maxmemory <bytes> # maxmemory-policy volatile-lru
如上所示,发现redis自身已经完全关闭持久化,只是作为cache使用,而且对于最大内存使用默认值(代表没有限制),内存的淘汰机制是volatile-lru。翻看redis的文档,查看对应的淘汰机制:
volatile-lru: 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰(默认值) volatile-ttl: 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random: 从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰 allkeys-lru: 从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random: 从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰 no-enviction: 禁止驱逐数据
而在当前的使用环境中,程序对redis的使用是当做cache,并且会对数据设置expire超时时间,到期后等待redis进行删除的。那么脏页的原因,是不是因为过期数据清理机制的问题呢(比如清理不及时等)?因此,需要查看redis在对过期数据进行删除时采取的策略,参考信息如下:
Redis中的内存释放与过期键删除
redis 过期键的清除
redis过期键删除机制:
惰性删除: - expire的键到期后,不会自动删除,不过在每次读取该键时进行检查,检查该键是否已经过期,如果过期,则进行删除动作。这样可以保证删除操作只会在非做不可的情况下进行 定期删除: - 每隔一段时间执行一次cron删除操作,从每个db的expire-keys中随机找出一定数量的key(默认是20个),检查key是否超时。如果已经超时,则进行删除 - 通过限制删除操作执行的时长和频率,并以此来减少删除操作对 CPU 时间的影响。 大于maxmemory的自动删除: - 每次client和server进行command交互时,server都会检查maxmemory的使用情况 - 如果当前的内存已经超过了max-memory,那么则进行清理,直到内存占用在maxmemory线以下 - 清理的策略基于淘汰机制(LRU,TTL,RANDOM等)
redis对于过期键删除使用的是 惰性删除 + 定期删除 + 大于maxmemory的自动清除 的策略。
case 定位
通过以上的分析,问题已经比较明确了,原因如下:
- 由于某种原因,redis使用的内存越来越大(可能是由于惰性删除,导致expire的数据越积越多,或者其它原因,具体原因取决于redis内部的实现)
- redis由于只当做cache,并没有实际读写文件,因此操作系统并不会帮它flush到磁盘中(因为没有地方可以flush)
- 由于redis没有设置maxmemory,因此默认的是机器的内存大小,只有当redis自身使用的内存达到机器内存大小时,redis才会自身进行清理(volatile-lru机制)
- 因此当前的redis的内存越来越大,而且脏页数据越来越多(大部分可能都是已经过期的数据)
case解决
为了解决这个问题,比较方便且合理的方法就是:
- 惰性删除有时候并不是很靠谱,特别对于一些log类型的数据,在写入redis后就不管了,虽然设置了超时时间,但是没有效果
- 定期删除对于expire-keys也不是很靠谱,存在随机性,也可能过期很久的数据没有删除
- 相对而言,比较合理的方式是基于使用情况设置redis的maxmemory大小,用于让redis实现自身的数据清理机制,确保把mem限制在maxmemory设定范围内