redis一些问题
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fork操作是一个同步操作，若执行较慢会阻塞redis主线程
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执行时间与内存量相关：内存越大，耗时越长；虚拟机较慢，真机较快。
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查看fork执行时间，可做监控
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info : latest_fork_usec 上一次执行fork的微秒数
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优先使用物理机或者高效支持fork操作的虚拟化技术
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控制redis实际最大可用内存
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合理配置linux内存分配策略 vm.overcommit_memory = 1
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默认这个值为0，在内存比较低的时候，会发生fork阻塞
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降低fork频率：例如放宽aof重写自动触发时机，不必要的全量复制
进程外开销
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cpu开销
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rdb和aof都会生成文件，属于cpu密集型
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优化1：不做cpu绑定，不和cpu密集型的应用部署在同一台服务器上
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优化2：避免在单机多部署的场景大量发生aof重写
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内存
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开销：fork内存开销，copy-on-write，子进程会共享父进程的物理内存页，当父进程执行写请求的时候会创建一个副本，此时会消耗内存。即父进程在大量写入的时候，子进程开销会比较大，创建副本。
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优化1：防止单机多部署的时候发生大量的重写
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优化2：echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
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linux内核的2.6.38版本中增加以上配置，支持大的内存页的分配
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内存页分配越大，会提高创建副本页的大小，影响性能
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硬盘
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开销：rdb与aof文件写入的场景，可以集合iostat、iotop进行分析
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优化1：不要和高硬盘负载服务部署在一起，例如存储服务、消息队列
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配置：no-appendfsync-on-rewrite = yes
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根据写入量决定磁盘类型：ssd
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单机多实例持久化目录可以考虑分盘以及做资源限制，例如cgroup
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aof追加阻塞
redis在执行fsync的时候，redis为了保证aof文件安全性，会校验上次fsync的时间是否大于2秒。若超过2秒，会发生阻塞。
可以通过redis日志进行定位：asynchronous aof fsync is taking too long (disk is busy?)
也可以通过info persistence命令进行查看：每发生一次，aof_delayed_fsync 会增1
优化方法可以参考硬盘优化策略