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云标签 - Su的技术博客
Tags : Redis,亿级流量,生产实战发表时间: 2021-11-17 10:39:03

作者:vivo互联网服务器团队-Wang Shaodong

一、背景


某一日收到上游调用方的反馈,提供的某一个Dubbo接口,每天在固定的时间点被短时间熔断,抛出的异常信息为提供方dubbo线程池被耗尽。当前dubbo接口日请求量18亿次,报错请求94W/天,至此开始了优化之旅。

二、快速应急

2.1 快速定位
首先进行常规的系统信息监控(机器、JVM内存、GC、线程),发现虽稍有突刺,但都在合理范围内,且跟报错时间点对不上,先暂时忽略。
其次进行流量分析,发现每天固定时间点会有流量突增的情况,流量突增的点跟报错的时间点也吻合,初步判断为短时大流量导致。
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流量趋势
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被降级量
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接口99线

三、寻找性能瓶颈点 

3.1 接口流程分析
3.1.1 流程图
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3.1.2 流程分析

收到请求后调用下游接口,使用hystrix熔断器,熔断时间为500MS
根据下游接口返回的数据,进行详情数据的封装,第一步先到本地缓存中获取,如果本地缓存没有,则从Redis进行回源,Redis中无则直接返回,异步线程从数据库进行回源。
如果第一步调用下游接口异常,则进行数据兜底,兜底流程为先到本地缓存中获取,如果本地缓存没有,则从Redis进行回源,Redis中无则直接返回,异步线程从数据库进行回源。

3.2 性能瓶颈点排查

3.2.1 下游接口服务耗时比较长

调用链显示,虽然下游接口的P99线在峰值流量时存在突刺,超出1S,但因为熔断超时的设置(熔断时间500MS,coreSize&masSize=50,下游接口平均耗时10MS以下),判断下游接口不是问题的关键点,为进一步排除干扰,在下游服务存在突刺时能快速失败,调整熔断时间为100MS,dubbo超时时间100MS。

3.2.2 获取详情本地缓存无数据,Redis回源

借助调用链平台,第一步分析Redis请求流量,以此来判断本地缓存的命中率,发现Redis的流量是接口流量的2倍,从设计上来说不应该出现这个现象。开始代码Review,发现在有一处逻辑出现了问题。

没有从本地缓存读取,而是直接从Redis中获取了数据,Redis最大响应时间也确实发现了不合理的突刺,继续分析发现Redis响应时间和Dubbo99线突刺情况基本一致,感觉此时已经找到了问题的原因,心中暗喜。

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Redis请求流量
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服务接口请求流量
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Dubbo99线
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Redis最大响应时间

3.2.3 获取兜底数据本地缓存无数据,Redis回源 

正常

3.2.4 记录请求结果入Redis

因为当前Redis做了资源隔离,且未在DB后台查询到慢日志,此时分析导致Redis变慢的原因有很多,不过其他的都被主观忽略了,注意力都在请求Redis流量翻倍的问题上了,故优先解决3.2.2中的问题。

四、解决方案

4.1 3.3.2中定位的问题上线

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上线前Redis请求量

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上线后Redis请求量
上线后Redis流量翻倍问题得到解决,Redis最大响应时间突刺有所缓解,但依旧没能彻底解决,说明大流量查询不是最根本的原因。
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redis最大响应时间(上线前)
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redis最大响应时间(上线后)

4.2 Redis扩容

在Redis异常流量问题解决后,问题并未得到彻底解决,此时能做的就是静下心来,仔细去梳理导致Redis慢的原因,思路主要从以下三个方面:

  • 出现了慢查询

  • Redis服务出现性能瓶颈

  • 客户端配置不合理

基于以上思路,一个个的进行排查;查询Redis慢查询日志,未发现慢查询。

借用调用链平台详细分析慢的Redis命令,没有了大流量导致的慢查询的干扰,问题定位流程很快,大量的耗时请求在setex方法上,偶尔出现查询的慢请求也都是在setex方法之后,根据Redis单线程的特性判断setex是Redis99线突刺的元凶。找到具体语句,定位到具体业务后,首先申请扩容Redis,由6个master扩到8个master。

图片
图片
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Redis扩容前
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Redis扩容后

从结果上看,扩容基本上没有效果,说明redis服务本身不是性能瓶颈点,此时剩下的一个就是客户端相关配置了。

4.3 客户端参数优化

4.3.1 连接池优化

Redis扩容没有效果,针对客户端可能出现的问题,此时怀疑的点有两个方向。

第一个是客户端在处理Redis集群模式时,对连接的管理上存在BUG,第二个是连接池参数设置不合理,此时源码分析和连接池参数调整同步进行。

4.3.1.1 判断客户端连接管理上是否有BUG

在分析完,客户端处理连接池的源码后,没有问题,跟预想一致,按照槽位缓存连接池,第一个假设被排除,源码如下。

1、setEx
  public String setex(final byte[] key, final int seconds, final byte[] value) {
    return new JedisClusterCommand<String>(connectionHandler, maxAttempts) {
      @Override
      public String execute(Jedis connection) {
        return connection.setex(key, seconds, value);
      }
    }.runBinary(key);
  }
 
2、runBinary
  public T runBinary(byte[] key) {
    if (key == null) {
      throw new JedisClusterException("No way to dispatch this command to Redis Cluster.");
    }
 
    return runWithRetries(key, this.maxAttempts, false, false);
  }
3、runWithRetries
  private T runWithRetries(byte[] key, int attempts, boolean tryRandomNode, boolean asking) {
    if (attempts <= 0) {
      throw new JedisClusterMaxRedirectionsException("Too many Cluster redirections?");
    }
 
    Jedis connection = null;
    try {
 
      if (asking) {
        // TODO: Pipeline asking with the original command to make it
        // faster....
        connection = askConnection.get();
        connection.asking();
 
        // if asking success, reset asking flag
        asking = false;
      } else {
        if (tryRandomNode) {
          connection = connectionHandler.getConnection();
        } else {
          connection = connectionHandler.getConnectionFromSlot(JedisClusterCRC16.getSlot(key));
        }
      }
 
      return execute(connection);
 
    }
 
4、getConnectionFromSlot
  public Jedis getConnectionFromSlot(int slot) {
    JedisPool connectionPool = cache.getSlotPool(slot);
    if (connectionPool != null) {
      // It can't guaranteed to get valid connection because of node
      // assignment
      return connectionPool.getResource();
    } else {
      renewSlotCache(); //It's abnormal situation for cluster mode, that we have just nothing for slot, try to rediscover state
      connectionPool = cache.getSlotPool(slot);
      if (connectionPool != null) {
        return connectionPool.getResource();
      } else {
        //no choice, fallback to new connection to random node
        return getConnection();
      }
    }
  }

4.3.1.2 分析连接池参数

通过跟中间件团队沟通,以及参考commons-pool2官方文档修改如下;

图片

参数调整后,1S以上的请求量得到减少,但还是存在,上游反馈降级量由每天90万左右降到每天6W个(关于maxWaitMillis设置为200MS后为什么还会有超过200MS的请求,下文有解释)。

图片
参数优化后Reds最大响应时间
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参数优化后接口报错量

4.3.2 持续优化

优化不能停止,如何把Redis的所有写入请求降低到200MS以内,此时的优化思路还是调整客户端配置参数,分析Jedis获取连接相关源码;

Jedis获取连接源码

public T borrowObject(final long borrowMaxWaitMillis) throws Exception {
    assertOpen();
 
    final AbandonedConfig ac = this.abandonedConfig;
    if (ac != null && ac.getRemoveAbandonedOnBorrow() &&
            (getNumIdle() < 2) &&
            (getNumActive() > getMaxTotal() - 3) ) {
        removeAbandoned(ac);
    }
 
    PooledObject<T> p = null;
 
    // Get local copy of current config so it is consistent for entire
    // method execution
    final boolean blockWhenExhausted = getBlockWhenExhausted();
 
    boolean create;
    final long waitTime = System.currentTimeMillis();
 
    while (p == null) {
        create = false;
        p = idleObjects.pollFirst();
        if (p == null) {
            p = create();
            if (p != null) {
                create = true;
            }
        }
        if (blockWhenExhausted) {
            if (p == null) {
                if (borrowMaxWaitMillis < 0) {
                    p = idleObjects.takeFirst();
                } else {
                    p = idleObjects.pollFirst(borrowMaxWaitMillis,
                            TimeUnit.MILLISECONDS);
                }
            }
            if (p == null) {
                throw new NoSuchElementException(
                        "Timeout waiting for idle object");
            }
        } else {
            if (p == null) {
                throw new NoSuchElementException("Pool exhausted");
            }
        }
        if (!p.allocate()) {
            p = null;
        }
 
        if (p != null) {
            try {
                factory.activateObject(p);
            } catch (final Exception e) {
                try {
                    destroy(p);
                } catch (final Exception e1) {
                    // Ignore - activation failure is more important
                }
                p = null;
                if (create) {
                    final NoSuchElementException nsee = new NoSuchElementException(
                            "Unable to activate object");
                    nsee.initCause(e);
                    throw nsee;
                }
            }
            if (p != null && (getTestOnBorrow() || create && getTestOnCreate())) {
                boolean validate = false;
                Throwable validationThrowable = null;
                try {
                    validate = factory.validateObject(p);
                } catch (final Throwable t) {
                    PoolUtils.checkRethrow(t);
                    validationThrowable = t;
                }
                if (!validate) {
                    try {
                        destroy(p);
                        destroyedByBorrowValidationCount.incrementAndGet();
                    } catch (final Exception e) {
                        // Ignore - validation failure is more important
                    }
                    p = null;
                    if (create) {
                        final NoSuchElementException nsee = new NoSuchElementException(
                                "Unable to validate object");
                        nsee.initCause(validationThrowable);
                        throw nsee;
                    }
                }
            }
        }
    }
 
    updateStatsBorrow(p, System.currentTimeMillis() - waitTime);
 
    return p.getObject();
}

获取连接的大致流程如下:

是否有空闲连接,有空闲连接就直接返回,没有就创建;

创建时如果超出最大连接数,则判断是否有其他线程在创建连接,如果没则直接返回,如果有则等待maxWaitMis时间(其他线程可能创建失败),如果未超出最大连接,则执行创建连接操作(此时获取连接等待时间可能会大于maxWaitMs)。

如果创建不成功,则判断是否是阻塞获取连接,如果不是则直接抛出异常,连接池不够用,如果是则判断maxWaitMillis是否小于0,如果小于0则阻塞等待,如果大于0则阻塞等待maxWaitMillis。

后续就是根据参数来判断是否需要做连接check等。

根据以上流程分析,maxWaitMills目前设置的为200,以上流程加起来最大阻塞时间为400MS,大部分情况为200MS,不应该出现超出400MS的突刺。

此时问题可能出现在创建连接上,因为创建连接比较耗时,且创建时间不定,重点分析是否有这个场景,通过DB后台监控Redis连接情况。

图片
DB后台监控Redis服务连接

分析上图发现,确实在几个时间点(9:00,12:00,19:00...),redis连接数存在上涨情况,跟Redis突刺时间基本吻合。感觉(之前的各种尝试后,已经不敢用确定了)问题到此定位清晰(在突增流量过来时,连接池可用连接满足不了需求,会创建连接,造成请求等待)。

此时的想法是在服务启动时就进行连接池的创建,尽量减少新连接的创建,修改连接池参数vivo.cache.depend.common.poolConfig.minIdle,结果竟然无效???

啥都不说了,开始撸源码,jedis底层使用的是commons-pool2来管理连接的,查看项目中使用的commons-pool2-2.6.2.jar部分源码;

CommonPool2源码

public GenericObjectPool(final PooledObjectFactory<T> factory,
        final GenericObjectPoolConfig<T> config) {
 
    super(config, ONAME_BASE, config.getJmxNamePrefix());
 
    if (factory == null) {
        jmxUnregister(); // tidy up
        throw new IllegalArgumentException("factory may not be null");
    }
    this.factory = factory;
 
    idleObjects = new LinkedBlockingDeque<>(config.getFairness());
 
    setConfig(config);
}

竟然发现没有初始化连接的地方,开始咨询中间件团队,中间件团队给出的源码(commons-pool2-2.4.2.jar)如下,方法执行后多了一次startEvictor方法的调用?

CommonPool2源码

1、初始化连接池
public GenericObjectPool(PooledObjectFactory<T> factory,
            GenericObjectPoolConfig config) {
super(config, ONAME_BASE, config.getJmxNamePrefix());
if (factory == null) {
            jmxUnregister(); // tidy up
throw new IllegalArgumentException("factory may not be null");
        }
this.factory = factory;
        idleObjects = new LinkedBlockingDeque<PooledObject<T>>(config.getFairness());
        setConfig(config);
        startEvictor(getTimeBetweenEvictionRunsMillis());
    }

为啥不一样???开始检查Jar包,版本不一样,中间件给出的版本是在V2.4.2,项目实际使用的是V2.6.2,分析startEvictor有一步逻辑正是处理连接池预热逻辑。

Jedis连接池预热

1、final void startEvictor(long delay) {
        synchronized (evictionLock) {
            if (null != evictor) {
                EvictionTimer.cancel(evictor);
                evictor = null;
                evictionIterator = null;
            }
            if (delay > 0) {
                evictor = new Evictor();
                EvictionTimer.schedule(evictor, delay, delay);
            }
        }
    }
2、class Evictor extends TimerTask {
       /**
         * Run pool maintenance.  Evict objects qualifying for eviction and then
         * ensure that the minimum number of idle instances are available.
         * Since the Timer that invokes Evictors is shared for all Pools but
         * pools may exist in different class loaders, the Evictor ensures that
         * any actions taken are under the class loader of the factory
         * associated with the pool.
         */
        @Override
        public void run() {
            ClassLoader savedClassLoader =
                    Thread.currentThread().getContextClassLoader();
            try {
                if (factoryClassLoader != null) {
                    // Set the class loader for the factory
                    ClassLoader cl = factoryClassLoader.get();
                    if (cl == null) {
                        // The pool has been dereferenced and the class loader
                        // GC'd. Cancel this timer so the pool can be GC'd as
                        // well.
                        cancel();
                        return;
                    }
                    Thread.currentThread().setContextClassLoader(cl);
                }
 
                // Evict from the pool
                try {
                    evict();
                } catch(Exception e) {
                    swallowException(e);
                } catch(OutOfMemoryError oome) {
                    // Log problem but give evictor thread a chance to continue
                    // in case error is recoverable
                    oome.printStackTrace(System.err);
                }
                // Re-create idle instances.
                try {
                    ensureMinIdle();
                } catch (Exception e) {
                    swallowException(e);
                }
            } finally {
                // Restore the previous CCL
                Thread.currentThread().setContextClassLoader(savedClassLoader);
            }
        }
    }
3、 void ensureMinIdle() throws Exception {
        ensureIdle(getMinIdle(), true);
    }
4、 private void ensureIdle(int idleCount, boolean always) throws Exception {
        if (idleCount < 1 || isClosed() || (!always && !idleObjects.hasTakeWaiters())) {
            return;
        }
 
        while (idleObjects.size() < idleCount) {
            PooledObject<T> p = create();
            if (p == null) {
                // Can't create objects, no reason to think another call to
                // create will work. Give up.
                break;
            }
            if (getLifo()) {
                idleObjects.addFirst(p);
            } else {
                idleObjects.addLast(p);
            }
        }
        if (isClosed()) {
            // Pool closed while object was being added to idle objects.
            // Make sure the returned object is destroyed rather than left
            // in the idle object pool (which would effectively be a leak)
            clear();
        }
    }


修改Jar版本,配置中心增加

vivo.cache.depend.common.poolConfig.timeBetweenEvictionRunsMillis(检查一次连接池中空闲的连接,把空闲时间超过minEvictableIdleTimeMillis毫秒的连接断开,直到连接池中的连接数到minIdle为止)。

vivo.cache.depend.common.poolConfig.minEvictableIdleTimeMillis(连接池中连接可空闲的时间,毫秒)两个参数,重启服务后,连接池正常预热,最终从Redis层面上解决问题。

优化结果如下,性能问题基本得到解决;

图片
Redis响应时间(优化前)
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Redis响应时间(优化后)
图片
接口99线(优化前)
图片
接口99线(优化后)

五、总结

出现线上问题时,首先要考虑的还是快速恢复线上业务,将业务的影响度降到最低,所以针对线上的业务,要提前做好限流、熔断、降级等策略,在线上出现问题时能快速找到恢复方案。对公司各监控平台的熟练使用程度,决定了定位问题的速度,每个开发都要把熟练使用监控平台(机器、服务、接口、DB等)作为一个基本能力。

Redis出现响应慢时,可以优先从Redis集群服务端(机器负载、服务是否有慢查询)、业务代码(是否有BUG)、客户端(连接池配置是否合理)三个方面去排查,基本上能排查出大部分Redis慢响应问题。

Redis连接池在系统冷启动时,对连接池的预热,不同commons-pool2的版本,冷启动的策略也不同,但都需要配置minEvictableIdleTimeMillis参数才会生效,可以看下common-pool2官方文档,对常用参数都做到心中有数,在问题出现时能快速定位。

连接池默认参数在解决大流量的业务上稍显乏力,需要针对大流量场景进行调优处理,如果业务上流量不是很大直接使用默认参数即可。

具体问题要具体分析,不能解决问题的时候要变通思路,通过各种方法去尝试解决问题。

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