php+redis在实际项目中HTTP 500: Internal Server Error故障排除

问题描述
用户量快速增长，访问量在短时间内翻倍，由于前期容量规划做得比较好，硬件资源可以支撑，可是软件系统方面出现了大问题：
40% 的请求都会返回 http 500: internal server error
通过查看日志，发现错误是在 php <-> redis 的连接处理上
调试处理

第1次
刚开始时并没有找到根本原因，只能尝试各种与错误相关的办法，例如：
增加 php 连接数，并把超时时间从 500ms 增加到 2.5s
禁止掉 php 设置中的 default_socket_timeout
在主机系统中禁止掉 syn cookies
检查 redis 和 webservers 的文件描述符数量
增加主机系统的 mbuffer
调整 tcp backlog 数量
……

尝试了很多方法，但全部无效

第2次
想在预发布环境中重现这个问题，可惜，还是没成功，应为流量不够大，无法复现

第3次
会不会是代码中没有关闭 redis 连接呢？
正常来讲，php在执行结束时会自动关闭资源连接，但老版本中会有内存泄漏的问题，保险起见，把代码都修改一遍，手动关闭连接
结果还是无效

第4次
怀疑目标：phpredis 这个客户端库
做 a/b 测试，替换回 predis 这个库，部署到数据中心中 20% 的用户量上
得益于良好的代码结构，替换工作很快完成
可结果依旧是无效，但也有好的一面，可以证明 phpredis 没问题嘛

第5次
查看了一下 redis 的版本，是 v2.6，当时最新版本是 v2.8.9
升级 redis 试一下吧，升完后还是不行
没事儿，要保持乐观，这不顺便把 redis 版本升为最新的了

第6次
通过查找大量文档，在官方文档中发现了一个调试好方法 redis software watchdog，打开后执行：

$ redis-cli --latency -p 6380 -h 1.2.3.4
min: 0, max: 463, avg: 2.03 (19443 samples)

查看 redis 日志：

...
[20398] 22 may 09:20:55.351 * 10000 changes in 60 seconds. saving...
[20398] 22 may 09:20:55.759 * background saving started by pid 41941
[41941] 22 may 09:22:48.197 * db saved on disk
[20398] 22 may 09:22:49.321 * background saving terminated with success
[20398] 22 may 09:25:23.299 * 10000 changes in 60 seconds. saving...
[20398] 22 may 09:25:23.644 * background saving started by pid 42027
...

发现了问题：
每隔几分钟就向硬盘保存一次数据，fork 一个后台存储进行为什么需要大概 400ms（通过上面日志的第1条和第2条的时间可以看出来）

到这儿，终于找到问题的根源了，因为 redis 实例中有大量的数据，导致每次持久化操作 fork 后台进程时非常耗时，并且在他们的业务中经常修改key，又导致了频繁触发持久化，也就经常产生对 redis 的阻塞

处理办法：使用单独的 slave 来做持久化

这个 slave 不处理真实的流量请求，唯一的作用就是处理持久化，把之前 redis 实例上的持久化操作转移到这个 slave 上

效果非常明显，问题基本解决，但有的时候还是会报错

第7次
排查可能阻塞 redis 的慢查询，发现有地方使用了 keys *

因为 redis 中的数据越来越多，这个命令自然会产生严重阻塞

可以使用 scan 进行替换

第8次
经过前面的调整，问题已经解决，随后的几个月，即使流量在不断增长，也都抗住了

但他们意识到了新的问题：

现在的方式是，来一个请求就创建一个 redis 连接，执行几个命令，然后再断开连接，在请求量很大时，这个方式产生了严重的性能浪费，一半以上的命令是用来处理连接操作的，这都超过了业务逻辑上的处理，也使 redis 变慢

解决方法：引入 proxy，他们选择了 twitter 的 twemproxy，只需要在每个 webserver 上安装代理，twemproxy负责与 redis 实例进行持久连接，这样就大大减少了连接方面的操作

twemproxy还有两个方便的地方：

支持 memcached
可以阻止非常耗时或者危险的命令，例如 keys、flushall
效果自然很完美，再也不用担心之前的连接错误

第9次
通过数据分片来继续优化：

对不同上下文的数据拆分隔离
对相同上下文的数据进行一致性哈希分片
效果：

减少了每台机器上的请求、负载
提升了缓存的可靠性，不担心节点故障

小结
原文作者写的非常好，详细的描述了他们在 redis 应用上的成长历程，是很值得参考的实践经验
原文地址http://tech.trivago.com/2017/01/25/learn-redis-the-hard-way-in-production