Redis在分布式應用中占據著越來越重要的地位，短短的幾萬行代碼，實現了一個高性能的數據存儲服務。最近dump中心的cm8集群出現過幾次redis超時的情況，但是查看redis機器的相關內存都沒有發現內存不夠，或者內存發生交換的情況，查看redis源碼之后，發現在某些情況下redis會出現超時的狀況，相關細節如下。

1. 網絡。Redis的處理與網絡息息相關，如果網絡出現閃斷則容易發生redis超時的狀況。如果出現這種狀況首先應查看redis機器網絡帶寬信息，判斷是否有閃斷情況發生。

2. 內存。redis所有的數據都放在內存里，當物理內存不夠時，linux os會使用swap內存，導致內存交換發生，這時如果有redis調用命令就會產生redis超時。這里可以通過調整/proc/sys/vm/swappiness參數，來設置物理內存使用超過多少就會進行swap。

int rdbSaveBackground(char *filename) { 
    pid_t childpid; 
    long long start; 
  
    if (server.rdb_child_pid != -1) return REDIS_ERR; 
    serverserver.dirty_before_bgsave = server.dirty; 
    server.lastbgsave_try = time(NULL); 
    start = ustime(); 
    if ((childpid = fork()) == 0) { 
        int retval; 
        /* Child */ 
        if (server.ipfd > 0) close(server.ipfd); 
        if (server.sofd > 0) close(server.sofd); 
        retval = rdbSave(filename); 
        if (retval == REDIS_OK) { 
            size_t private_dirty = zmalloc_get_private_dirty(); 
            if (private_dirty) { 
                redisLog(REDIS_NOTICE, 
                    "RDB: %zu MB of memory used by copy-on-write", 
                    private_dirty/(1024*1024)); 
            } 
        } 
        exitFromChild((retval == REDIS_OK) ? 0 : 1); 
    } else { 
        /* Parent */ 
        server.stat_fork_time = ustime()-start; 
        if (childpid == -1) { 
            server.lastbgsave_status = REDIS_ERR; 
            redisLog(REDIS_WARNING,"Can't save in background: fork: %s", 
                strerror(errno)); 
            return REDIS_ERR; 
        } 
        redisLog(REDIS_NOTICE,"Background saving started by pid %d",childpid); 
        server.rdb_save_time_start = time(NULL); 
        server.rdb_child_pid = childpid; 
        updateDictResizePolicy(); 
        return REDIS_OK; 
    } 
    return REDIS_OK; /* unreached */ 
} 

程序1

另外還有一些特殊情況也會導致swap發生。當我們使用rdb做為redis集群持久化時可能會發生物理內存不夠的情況（aof持久化只是保持支持不斷的追加redis集群變化操作，不太容易引起swap）。當使用rdb持久化時，如程序1所示主進程會fork一個子進程去dump redis中所有的數據，主進程依然為客戶端服務。此時主進程和子進程共享同一塊內存區域， linux內核采用寫時復制來保證數據的安全性。在這種模式下如果客戶端發來寫請求，內核將該頁賦值到一個新的頁面上并標記為寫，在將寫請求寫入該頁面。因此，在rdb持久化時，如果有其他請求，那么redis會使用更多的內存，更容易發生swap，因此在可以快速恢復的場景下盡量少使用rdb持久化可以將rdb dump的條件設的苛刻一點，當然也可以選擇aof，但是aof也有他自身的缺點。另外也可以使用2.6以后的主從結構，將讀寫分離，這樣不會出現server進程上又讀又寫的情景發生 3. Redis單進程處理命令。Redis支持udp和tcp兩種連接，redis客戶端向redis服務器發送包含redis命令的信息，redis服務器收到信息后解析命令后執行相應的操作，redis處理命令是串行的具體流程如下。首先服務端建立連接如程序2所示，在創建socket,bind,listen后返回文件描述符：

server.ipfd = anetTcpServer(server.neterr,server.port,server.bindaddr); 

程序2

對于redis這種服務來說，它需要處理成千上萬個連接(***達到655350)，需要使用多路復用來處理多個連接。這里redis提供了epoll,select, kqueue來實現，這里在默認使用epoll(ae.c)。拿到listen函數返回的文件描述符fd后，redis將fd和其處理acceptTcpHandler函數加入到事件驅動的鏈表中.實際上在加入事件隊列中，程序4事件驅動程序將套接字相關的fd文件描述符加入到epoll的監聽事件中。

 if (server.ipfd > 0 && aeCreateFileEvent(server.el,server.ipfd,AE_READABLE, 
        acceptTcpHandler,NULL) == AE_ERR) redisPanic("Unrecoverable error creating server.ipfd file event."); 
  
int aeCreateFileEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask, 
        aeFileProc *proc, void *clientData) 
{ 
    if (fd >= eventLoop->setsize) { 
        errno = ERANGE; 
        return AE_ERR; 
    } 
    aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[fd]; 
  
    if (aeApiAddEvent(eventLoop, fd, mask) == -1) 
        return AE_ERR; 
    fe->mask |= mask; 
    if (mask & AE_READABLE) fe->rfileProc = proc; 
    if (mask & AE_WRITABLE) fe->wfileProc = proc; 
    fe->clientDataclientData = clientData; 
    if (fd > eventLoop->maxfd) 
        eventLoop->maxfd = fd; 
    return AE_OK; 
} 

程序3

static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) {  
    aeApiState *state = eventLoop->apidata;  
    struct epoll_event ee;  
    /* If the fd was already monitored for some event, we need a MOD  
     * operation. Otherwise we need an ADD operation. */  
    int op = eventLoop->events[fd].mask == AE_NONE ?  
            EPOLL_CTL_ADD : EPOLL_CTL_MOD;  
    ee.events = 0;  
    mask |= eventLoop->events[fd].mask; /* Merge old events */  
    if (mask & AE_READABLE) ee.events |= EPOLLIN;  
    if (mask & AE_WRITABLE) ee.events |= EPOLLOUT;  
    ee.data.u64 = 0; /* avoid valgrind warning */  
    ee.data.fd = fd;  
    if (epoll_ctl(state->epfd,op,fd,&ee) == -1) return -1;  
    return 0;  
}  

程序4

在初始話完所有事件驅動后，如程序5所示主進程根據numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp)獲得io就緒的文件描述符和其對應的處理程序，并對fd進行處理。大致流程是accept()->createclient()->readQueryFromClient()。其中readQueryFromClient()讀取信息中的redis命令-> processInputBuffer()->call()***完成命令。

void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) { 
    eventLoop->stop = 0; 
    while (!eventLoop->stop) { 
        if (eventLoop->beforesleep != NULL) 
            eventLoop->beforesleep(eventLoop); 
        aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS); 
    } 
} 
int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags) 
{------------------------------- 
 numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp); 
        for (j = 0; j < numevents; j++) {             aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd]; 
            int mask = eventLoop->fired[j].mask; 
            int fd = eventLoop->fired[j].fd; 
            int rfired = 0; 
  
            /* note the fe->mask & mask & ... code: maybe an already processed 
             * event removed an element that fired and we still didn't 
             * processed, so we check if the event is still valid. */ 
            if (fe->mask & mask & AE_READABLE) { 
                rfired = 1; 
                fe->rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask); 
            } 
            if (fe->mask & mask & AE_WRITABLE) { 
                if (!rfired || fe->wfileProc != fe->rfileProc) 
                    fe->wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask); 
            } 
            processed++; 
        } 
} 

程序5

從上述代碼可以看出redis利用ae事件驅動結合epoll多路復用實現了串行式的命令處理。所以一些慢命令例如sort，hgetall,union,mget都會使得單命令處理時間較長，容易引起后續命令time out.所以我們***需要從業務上盡量避免使用慢命令，如將hash格式改為kv自行解析，第二增加redis實例個數，每個redis服務器調用盡量少的慢命令。