十亿级流量下，我与Redis时延小突刺的战斗史 redis连接池流量检测数据库

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。
流量趋势

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被降级量

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接口99线

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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。
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

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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中定位的问题上线上线前Redis请求量

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上线后Redis请求量

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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。
redis最大响应时间（上线前）

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redis最大响应时间（上线后）

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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。

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Redis扩容前

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Redis扩容后

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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(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；

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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）。
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

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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

final AbandonedConfig ac = this.abandonedConfig; if (ac != null && ac.getRemoveAbandonedOnBorrow() && (getNumIdle() < 2) && (getNumActive() > getMaxTotal() - 3) ) { removeAbandoned(ac); }PooledObject 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。
DB后台监控Redis服务连接

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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-poll2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 factory, final 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<>(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？

1、初始化连接池 public GenericObjectPool(PooledObjectFactory 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>(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 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；
Redis响应时间（优化前）

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Redis响应时间（优化后）

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接口99线（优化前）

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接口99线（优化后）

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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。
【十亿级流量下，我与Redis时延小突刺的战斗史】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。