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淺談Redis的異步機制

 更新時間:2022年05月13日 10:23:50   作者:海陸云  
命令操作、系統(tǒng)配置、關(guān)鍵機制、硬件配置等會影響 Redis 的性能,還要提前準備好應對異常的方案,本文主要介紹了Redis的異步機制,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

前言

命令操作、系統(tǒng)配置、關(guān)鍵機制、硬件配置等會影響 Redis 的性能,不僅要知道具體的機制,盡可能避免性能異常的情況出現(xiàn),還要提前準備好應對異常的方案。

Redis 內(nèi)部的阻塞式操作:

  • CPU 核和 NUMA 架構(gòu)的影響;
  • Redis 關(guān)鍵系統(tǒng)配置;
  • Redis 內(nèi)存碎片;
  • Redis 緩沖區(qū)。

一、Redis 的阻塞點

和 Redis 實例交互的對象,以及交互時會發(fā)生的操作:

  • 客戶端:網(wǎng)絡(luò) IO,鍵值對增刪改查操作,數(shù)據(jù)庫操作;
  • 磁盤:生成 RDB 快照,記錄 AOF 日志,AOF 日志重寫;
  • 主從節(jié)點:主庫生成、傳輸 RDB 文件,從庫接收 RDB 文件、清空數(shù)據(jù)庫、加載 RDB 文件;
  • 切片集群實例:向其他實例傳輸哈希槽信息,數(shù)據(jù)遷移。

4 類交互對象和具體的操作之間的關(guān)系:

和客戶端交互時的阻塞點:

網(wǎng)絡(luò) IO 有時候會比較慢,但是 Redis 使用了 IO 多路復用機制,避免了主線程一直處在等待網(wǎng)絡(luò)連接或請求到來的狀態(tài),所以網(wǎng)絡(luò) IO 不是導致 Redis 阻塞的因素。

鍵值對的增刪改查操作是 Redis 和客戶端交互的主要部分,也是 Redis 主線程執(zhí)行的主要任務(wù)。復雜度高的增刪改查操作肯定會阻塞 Redis。

判斷操作復雜度高低的標準:看操作的復雜度是否為 O(N)。

Redis 的第一個阻塞點:集合全量查詢和聚合操作:

Redis 中涉及集合的操作復雜度通常為 O(N),使用時需重視起來。
例如集合元素全量查詢操作 HGETALL、SMEMBERS,以及集合的聚合統(tǒng)計操作,例如求交、并和差集。

Redis 的第二個阻塞點 :bigkey 刪除操作

集合自身的刪除操作同樣也有潛在的阻塞風險。刪除操作的本質(zhì)是要釋放鍵值對占用的內(nèi)存空間。 釋放內(nèi)存只是第一步,為了更加高效地管理內(nèi)存空間,在應用程序釋放內(nèi)存時,操作系統(tǒng)需要把釋放掉的內(nèi)存塊插入一個空閑內(nèi)存塊的鏈表,以便后續(xù)進行管理和再分配。

這個過程本身需要一定時間,而且會阻塞當前釋放內(nèi)存的應用程序,如果一下子釋放了大量內(nèi)存,空閑內(nèi)存塊鏈表操作時間就會增加,相應地就會造成 Redis 主線程的阻塞。

釋放大量內(nèi)存的時機:在刪除大量鍵值對數(shù)據(jù)的時候,刪除包含了大量元素的集合,也稱為 bigkey 刪除。

不同元素數(shù)量的集合在進行刪除操作時所消耗的時間:

得出三個結(jié)論:

  • 當元素數(shù)量從 10 萬增加到 100 萬時,4 大集合類型的刪除時間的增長幅度從 5 倍上升到了近 20 倍;
  • 集合元素越大,刪除所花費的時間就越長;
  • 當刪除有 100 萬個元素的集合時,最大的刪除時間絕對值已經(jīng)達到了 1.98s(Hash 類 型)。Redis 的響應時間一般在微秒級別,一個操作達到了近 2s,不可避免地會阻塞主線程。

Redis 的第三個阻塞點:清空數(shù)據(jù)庫

既然頻繁刪除鍵值對都是潛在的阻塞點了,在 Redis 的數(shù)據(jù)庫級別操作中,清空數(shù)據(jù)庫(例如 FLUSHDB 和 FLUSHALL 操作)也是一個潛在的阻塞風險,因為它涉及到刪除和釋放所有的鍵值對。

Redis 的第四個阻塞點:AOF 日志同步寫

磁盤 IO 一般都是比較費時費力的,需要重點關(guān)注。 Redis 開發(fā)者早已認識到磁盤 IO 會帶來阻塞,所以把 Redis 設(shè)計為采用子進程的方式生成 RDB 快照文件、執(zhí)行 AOF 日志重寫操作。由子進程負責執(zhí)行,慢速的磁盤 IO 就不會阻塞主線程了。

Redis 直接記錄 AOF 日志時,會根據(jù)不同的寫回策略對數(shù)據(jù)做落盤保存。一個同步寫磁盤的操作的耗時大約是 1~2ms,如果有大量的寫操作需要記錄在 AOF 日志中,并同步寫回的話,會阻塞主線程。

Redis 的第五個阻塞點:從庫加載 RDB 文件

在主從集群中,主庫需要生成 RDB 文件,并傳輸給從庫。

主庫在復制的過程中,創(chuàng)建和傳輸 RDB 文件都是由子進程來完成的,不會阻塞主線程。
但是從庫在接收了 RDB 文件后,需要使用 FLUSHDB 命令清空當前數(shù)據(jù)庫,正好撞上了第三個阻塞點。

從庫在清空當前數(shù)據(jù)庫后,需要把 RDB 文件加載到內(nèi)存,這個過程的快慢和 RDB 文件的大小密切相關(guān),RDB 文件越大,加載過程越慢。

切片集群實例交互時的阻塞點

部署 Redis 切片集群時,每個 Redis 實例上分配的哈希槽信息需要在不同實例間進行傳遞,當需要進行負載均衡或者有實例增刪時,數(shù)據(jù)會在不同的實例間進行遷移。不過哈希槽的信息量不大,而數(shù)據(jù)遷移是漸進式執(zhí)行的,這兩類操作對 Redis 主線程的阻塞風險不大。

如果使用了 Redis Cluster 方案,而且同時正好遷移的是 bigkey 的話,就會造成主線程的阻塞,因為 Redis Cluster 使用了同步遷移。

五個阻塞點:

  • 集合全量查詢和聚合操作;
  • bigkey 刪除;
  • 清空數(shù)據(jù)庫;
  • AOF 日志同步寫;
  • 從庫加載 RDB 文件。

二、可以異步執(zhí)行的阻塞點

為了避免阻塞式操作,Redis 提供了異步線程機制:

Redis 會啟動一些子線程,然后把一些任務(wù)交給這些子線程,讓它們在后臺完成,而不再由主線程來執(zhí)行這些任務(wù)??梢员苊庾枞骶€程。

異步執(zhí)行對操作的要求:

一個能被異步執(zhí)行的操作并不是 Redis 主線程的關(guān)鍵路徑上的操作(客戶端把請求發(fā)送給 Redis 后,等著 Redis 返回數(shù)據(jù)結(jié)果的操作)。

主線程接收到操作 1 后,操作 1 并不用給客戶端返回具體的數(shù)據(jù),主線程可以把它交給后臺子線程來完成,同時只要給客戶端返回一個“OK”結(jié)果就行。
在子線程執(zhí)行操作 1 的時候,客戶端又向 Redis 實例發(fā)送了操作 2,客戶端是需要使用操作 2 返回的數(shù)據(jù)結(jié)果的,如果操作 2 不返回結(jié)果,那么客戶端將一直處于等待狀態(tài)。

操作 1 就不算關(guān)鍵路徑上的操作,因為它不用給客戶端返回具體數(shù)據(jù),所以可以由后臺子線程異步執(zhí)行。
操作 2 需要把結(jié)果返回給客戶端,它就是關(guān)鍵路徑上的操作,所以主線程必須立即把這個操作執(zhí)行完。

  • Redis 讀操作是典型的關(guān)鍵路徑操作,因為客戶端發(fā)送了讀操作之后,就會等待讀取的數(shù)據(jù)返回,以便進行后續(xù)的數(shù)據(jù)處理。而 Redis 的第一個阻塞點“集合全量查詢 和聚合操作”都涉及到了讀操作,不能進行異步操作。
  • 刪除操作并不需要給客戶端返回具體的數(shù)據(jù)結(jié)果,不算是關(guān)鍵路徑操作。“bigkey 刪除”和“清空數(shù)據(jù)庫”都是對數(shù)據(jù)做刪除,并不在關(guān)鍵路徑上??梢允褂煤笈_子線程來異步執(zhí)行刪除操作。
  • “AOF 日志同步寫”,為了保證數(shù)據(jù)可靠性,Redis 實例需要保證 AOF 日志中的操作記錄已經(jīng)落盤,這個操作雖然需要實例等待,但它并不會返回具體的數(shù)據(jù)結(jié)果給實例。所以可以啟動一個子線程來執(zhí)行 AOF 日志的同步寫。
  • “從庫加載 RDB 文件”要想對客戶端提供數(shù)據(jù)存取服務(wù),就必須把 RDB 文件加載完成。這個操作也屬于關(guān)鍵路徑上的操作,必須讓從庫的主線程來執(zhí)行。

除了“集合全量查詢和聚合操作”和“從庫加載 RDB 文 件”,其他三個阻塞點涉及的操作都不在關(guān)鍵路徑上,可以使用 Redis 的異步子線程機制來實現(xiàn) bigkey 刪除,清空數(shù)據(jù)庫,以及 AOF 日志同步寫。

三、異步的子線程機制

Redis 主線程啟動后,會使用操作系統(tǒng)提供的 pthread_create 函數(shù)創(chuàng)建 3 個子線程,負責AOF 日志寫操作、鍵值對刪除、文件關(guān)閉的異步執(zhí)行。

主線程通過一個鏈表形式的任務(wù)隊列和子線程進行交互。

當收到鍵值對刪除和清空數(shù)據(jù)庫的操作時,主線程會把這個操作封裝成一個任務(wù),放入到任務(wù)隊列中,然后給客戶端返回一個完成信息,表明刪除已經(jīng)完成。

但實際上,這個時候刪除還沒有執(zhí)行,等到后臺子線程從任務(wù)隊列中讀取任務(wù)后,才開始實際刪除鍵值對,并釋放相應的內(nèi)存空間。這種異步刪除也稱為惰性刪除 (lazy free)。

當 AOF 日志配置成 everysec 選項后,主線程會把 AOF 寫日志操作封裝成一個任務(wù),也放到任務(wù)隊列中。后臺子線程讀取任務(wù)后,開始自行寫入 AOF 日志,主線程就不用一直等待 AOF 日志寫完了。

Redis 中的異步子線程執(zhí)行機制:

異步的鍵值對刪除和數(shù)據(jù)庫清空操作是 Redis 4.0 后提供的功能,Redis 也提供了新的命令來執(zhí)行這兩個操作:

  • 鍵值對刪除:集合類型中有大量元素(例如有百萬級別或千萬級別元素)需要刪除時,建議使用 UNLINK 命令;
  • 清空數(shù)據(jù)庫:可以在 FLUSHDB 和 FLUSHALL 命令后加上 ASYNC 選項,讓后臺子線程異步地清空數(shù)據(jù)庫。
FLUSHDB ASYNC 
FLUSHALL AYSNC 

總結(jié)

Redis 實例運行時的 4 大類交互對象:客戶端、磁盤、主從庫實例、 切片集群實例

基于這 4 大類交互對象導致 Redis 性能受損的 5 大阻塞點:集合全量查詢和聚合操作、bigkey 刪除、清空數(shù)據(jù)庫、AOF 日志同步寫、從庫加載 RDB 文件

bigkey 刪除、清空數(shù)據(jù)庫、AOF 日志同步寫不屬于關(guān)鍵路徑操作, 可以使用異步子線程機制來完成。

Redis 在運行時會創(chuàng)建三個子線程,主線程會通過一個任務(wù)隊列和三個子線程進行交互。子線程會根據(jù)任務(wù)的具體類型,來執(zhí)行相應的異步操作。

異步刪除操作是 Redis 4.0 以后才有的功能,如果使用的是 4.0 之前的版本,遇到 bigkey 刪除時,建議:先使用集合類型提供的 SCAN 命令讀取數(shù)據(jù), 然后再進行刪除。因為用 SCAN 命令可以每次只讀取一部分數(shù)據(jù)并進行刪除,這樣可以避免一次性刪除大量 key 給主線程帶來的阻塞。
例如,對于 Hash 類型的 bigkey 刪除,使用 HSCAN 命令,每次從 Hash 集合中獲取一部分鍵值對(例如 200 個),再使用 HDEL 刪除這些鍵值對,可以把刪除壓力分攤到多次操作中,每次刪除操作的耗時就不會太長,也就不會阻塞主線程了。

集合全量查詢和聚合操作、從庫加載 RDB 文件是在關(guān)鍵路徑上,無法使用異步操作來完成。
建議:

  • 集合全量查詢和聚合操作:使用 SCAN 命令,分批讀取數(shù)據(jù),再在客戶端進行聚合計算;
  • 從庫加載 RDB 文件:把主庫的數(shù)據(jù)量大小控制在 2~4GB 左右,以保證 RDB 文件能以較快的速度加載。

到此這篇關(guān)于淺談Redis的異步機制的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis 異步機制內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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