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Redis 异步机制

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前言

命令操作、系统配置、关键机制、硬件配置等会影响 Redis 的性能,不仅要知道具体的机制,尽可能避免性能异常的情况出现,还要提前准备好应对异常的方案。

Redis 内部的阻塞式操作:

一、Redis 的阻塞点

和 Redis 实例交互的对象,以及交互时会发生的操作:

4 类交互对象和具体的操作之间的关系:

和客户端交互时的阻塞点:

网络 IO 有时候会比较慢,但是 Redis 使用了 IO 多路复用机制,避免了主线程一直处在等待网络连接或请求到来的状态,所以网络 IO 不是导致 Redis 阻塞的因素。

键值对的增删改查操作是 Redis 和客户端交互的主要部分,也是 Redis 主线程执行的主要任务。复杂度高的增删改查操作肯定会阻塞 Redis。

判断操作复杂度高低的标准:看操作的复杂度是否为 O(N)

Redis 的第一个阻塞点:集合全量查询和聚合操作:

Redis 中涉及集合的操作复杂度通常为 O(N),使用时需重视起来。
例如集合元素全量查询操作 HGETALL、SMEMBERS,以及集合的聚合统计操作,例如求交、并和差集。

Redis 的第二个阻塞点 :bigkey 删除操作

集合自身的删除操作同样也有潜在的阻塞风险。删除操作的本质是要释放键值对占用的内存空间。 释放内存只是第一步,为了更加高效地管理内存空间,在应用程序释放内存时,操作系统需要把释放掉的内存块插入一个空闲内存块的链表,以便后续进行管理和再分配。

这个过程本身需要一定时间,而且会阻塞当前释放内存的应用程序,如果一下子释放了大量内存,空闲内存块链表操作时间就会增加,相应地就会造成 Redis 主线程的阻塞。

释放大量内存的时机:在删除大量键值对数据的时候,删除包含了大量元素的集合,也称为 bigkey 删除

不同元素数量的集合在进行删除操作时所消耗的时间:

得出三个结论:

Redis 的第三个阻塞点:清空数据库

既然频繁删除键值对都是潜在的阻塞点了,在 Redis 的数据库级别操作中,清空数据库(例如 FLUSHDB 和 FLUSHALL 操作)也是一个潜在的阻塞风险,因为它涉及到删除和释放所有的键值对。

Redis 的第四个阻塞点:AOF 日志同步写

磁盘 IO 一般都是比较费时费力的,需要重点关注。 Redis 开发者早已认识到磁盘 IO 会带来阻塞,所以把 Redis 设计为采用子进程的方式生成 RDB 快照文件、执行 AOF 日志重写操作。由子进程负责执行,慢速的磁盘 IO 就不会阻塞主线程了。

Redis 直接记录 AOF 日志时,会根据不同的写回策略对数据做落盘保存。一个同步写磁盘的操作的耗时大约是 1~2ms,如果有大量的写操作需要记录在 AOF 日志中,并同步写回的话,会阻塞主线程。

Redis 的第五个阻塞点:从库加载 RDB 文件

在主从集群中,主库需要生成 RDB 文件,并传输给从库。

主库在复制的过程中,创建和传输 RDB 文件都是由子进程来完成的,不会阻塞主线程。
但是从库在接收了 RDB 文件后,需要使用 FLUSHDB 命令清空当前数据库,正好撞上了第三个阻塞点。

从库在清空当前数据库后,需要把 RDB 文件加载到内存,这个过程的快慢和 RDB 文件的大小密切相关,RDB 文件越大,加载过程越慢。

切片集群实例交互时的阻塞点

部署 Redis 切片集群时,每个 Redis 实例上分配的哈希槽信息需要在不同实例间进行传递,当需要进行负载均衡或者有实例增删时,数据会在不同的实例间进行迁移。不过哈希槽的信息量不大,而数据迁移是渐进式执行的,这两类操作对 Redis 主线程的阻塞风险不大。

如果使用了 Redis Cluster 方案,而且同时正好迁移的是 bigkey 的话,就会造成主线程的阻塞,因为 Redis Cluster 使用了同步迁移。

五个阻塞点:

二、可以异步执行的阻塞点

为了避免阻塞式操作,Redis 提供了异步线程机制:

Redis 会启动一些子线程,然后把一些任务交给这些子线程,让它们在后台完成,而不再由主线程来执行这些任务。可以避免阻塞主线程。

异步执行对操作的要求:

一个能被异步执行的操作并不是 Redis 主线程的关键路径上的操作(客户端把请求发送给 Redis 后,等着 Redis 返回数据结果的操作)。

主线程接收到操作 1 后,操作 1 并不用给客户端返回具体的数据,主线程可以把它交给后台子线程来完成,同时只要给客户端返回一个“OK”结果就行。
在子线程执行操作 1 的时候,客户端又向 Redis 实例发送了操作 2,客户端是需要使用操作 2 返回的数据结果的,如果操作 2 不返回结果,那么客户端将一直处于等待状态。

操作 1 就不算关键路径上的操作,因为它不用给客户端返回具体数据,所以可以由后台子线程异步执行。
操作 2 需要把结果返回给客户端,它就是关键路径上的操作,所以主线程必须立即把这个操作执行完。

除了“集合全量查询和聚合操作”和“从库加载 RDB 文 件”,其他三个阻塞点涉及的操作都不在关键路径上,可以使用 Redis 的异步子线程机制来实现 bigkey 删除,清空数据库,以及 AOF 日志同步写。

三、异步的子线程机制

Redis 主线程启动后,会使用操作系统提供的 pthread_create 函数创建 3 个子线程,负责AOF 日志写操作、键值对删除、文件关闭的异步执行。

主线程通过一个链表形式的任务队列和子线程进行交互。

当收到键值对删除和清空数据库的操作时,主线程会把这个操作封装成一个任务,放入到任务队列中,然后给客户端返回一个完成信息,表明删除已经完成。

但实际上,这个时候删除还没有执行,等到后台子线程从任务队列中读取任务后,才开始实际删除键值对,并释放相应的内存空间。这种异步删除也称为惰性删除 (lazy free)。

当 AOF 日志配置成 everysec 选项后,主线程会把 AOF 写日志操作封装成一个任务,也放到任务队列中。后台子线程读取任务后,开始自行写入 AOF 日志,主线程就不用一直等待 AOF 日志写完了。

Redis 中的异步子线程执行机制:

异步的键值对删除和数据库清空操作是 Redis 4.0 后提供的功能,Redis 也提供了新的命令来执行这两个操作:

FLUSHDB ASYNC 
FLUSHALL AYSNC 

总结

Redis 实例运行时的 4 大类交互对象:客户端、磁盘、主从库实例、 切片集群实例

基于这 4 大类交互对象导致 Redis 性能受损的 5 大阻塞点:集合全量查询和聚合操作、bigkey 删除、清空数据库、AOF 日志同步写、从库加载 RDB 文件

bigkey 删除、清空数据库、AOF 日志同步写不属于关键路径操作, 可以使用异步子线程机制来完成。

Redis 在运行时会创建三个子线程,主线程会通过一个任务队列和三个子线程进行交互。子线程会根据任务的具体类型,来执行相应的异步操作。

异步删除操作是 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 删除时,建议:先使用集合类型提供的 SCAN 命令读取数据, 然后再进行删除。因为用 SCAN 命令可以每次只读取一部分数据并进行删除,这样可以避免一次性删除大量 key 给主线程带来的阻塞。
例如,对于 Hash 类型的 bigkey 删除,使用 HSCAN 命令,每次从 Hash 集合中获取一部分键值对(例如 200 个),再使用 HDEL 删除这些键值对,可以把删除压力分摊到多次操作中,每次删除操作的耗时就不会太长,也就不会阻塞主线程了。

集合全量查询和聚合操作、从库加载 RDB 文件是在关键路径上,无法使用异步操作来完成。
建议:

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