Redis偶发连接失败案例实战记录

前言

本文主要给大家介绍了关于Redis偶发连接失败的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧

【作者】

张延俊：携程技术保障中心资深DBA，对数据库架构和疑难问题分析排查有浓厚的兴趣。

寿向晨：携程技术保障中心高级DBA，主要负责携程Redis及DB的运维工作，在自动化运维，流程化及监控排障等方面有较多的实践经验，喜欢深入分析问题，提高团队运维效率。

【问题描述】

 生产环境有一个Redis会偶尔发生连接失败的报错，报错的时间点、客户端IP并没有特别明显的规律，过一会儿，报错会自动恢复。

 以下是客户端报错信息：

CRedis.Client.RExceptions.ExcuteCommandException: Unable to Connect redis server: ---> CRedis.Third.Redis.RedisException: Unable to Connect redis server: 在 CRedis.Third.Redis.RedisNativeClient.CreateConnectionError() 在 CRedis.Third.Redis.RedisNativeClient.SendExpectData(Byte[][] cmdWithBinaryArgs) 在 CRedis.Client.Entities.RedisServer.<>c__DisplayClassd`1.

 从报错的信息来看，应该是连接不上Redis所致。Redis的版本是2.8.19。虽然版本有点老，但基本运行稳定。

 线上环境只有这个集群有偶尔报错。这个集群的一个比较明显的特征是客户端服务器比较多，有上百台。

【问题分析】

 从报错的信息来看，客户端连接不到服务端。常见的原因有以下几点：

• 一个常见的原因是由于端口耗尽，对网络连接进行排查，在出问题的点上，TCP连接数远没有达到端口耗尽的场景，因此这个不是Redis连接不上的根本原因。
• 另外一种常见的场景是在服务端有慢查询，导致Redis服务阻塞。我们在Redis服务端，把运行超过10毫秒的语句进行抓取，也没有抓到运行慢的语句。

 从服务端的部署的监控来看，出问题的点上，连接数有一个突然飙升，从3500个连接突然飙升至4100个连接。如下图显示：

同时间，服务器端显示Redis服务端有丢包现象：345539 – 344683 = 856个包。

Sat Apr 7 10:41:40 CST 2018 1699 outgoing packets dropped 92 dropped because of missing route 344683 SYNs to LISTEN sockets dropped 344683 times the listen queue of a socket overflowed

Sat Apr 7 10:41:41 CST 2018 1699 outgoing packets dropped 92 dropped because of missing route 345539 SYNs to LISTEN sockets dropped 345539 times the listen queue of a socket overflowed

 客户端报错的原因基本确定，是因为建连速度太快，导致服务端backlog队列溢出，连接被server端reset。

【关于backlog overflow】

 在高并发的短连接服务中，这是一种很常见的tcp报错类型。一个正常的tcp建连过程如下：

 1.client发送一个(SYN)给server

 2.server返回一个(SYN,ACK)给client

 3.client返回一个(ACK)

 三次握手结束，对client来说建连成功，client可以继续发送数据包给server，但是这个时候server端未必ready，如下图所示 ：

在BSD版本内核实现的tcp协议中，server端建连过程需要两个队列，一个是SYN queue，一个是accept queue。前者叫半开连接（或者半连接）队列，在接收到client发送的SYN时加入队列。（一种常见的网络攻击方式就是不断发送SYN但是不发送ACK从而导致server端的半开队列撑爆，server端拒绝服务。）后者叫全连接队列，server返回(SYN,ACK)，在接收到client发送ACK后（此时client会认为建连已经完成，会开始发送PSH包），如果accept queue没有满，那么server从SYN queue把连接信息移到accept queue；如果此时accept queue溢出的话，server的行为要看配置。如果tcp_abort_on_overflow为0（默认），那么直接drop掉client发送的PSH包，此时client会进入重发过程，一段时间后server端重新发送SYN,ACK，重新从建连的第二步开始；如果tcp_abort_on_overflow为1，那么server端发现accept queue满之后直接发送reset。

通过wireshark搜索发现在一秒内有超过2000次对Redis Server端发起建连请求。我们尝试修改tcp backlog大小，从511调整到2048, 问题并没有得到解决。所以此类微调，并不能彻底的解决问题。

【网络包分析】

我们用wireshark来识别网络拥塞的准确时间点和原因。我们已经有了准确的报错时间点，先用editcap把超大的tcp包裁剪一下，裁成30秒间隔，并通过wireshark I/O 100ms间隔分析网络阻塞的准确时间点：

 根据图标可以明显看到tcp的packets来往存在block。

 对该block前后的网络包进行明细分析，网络包来往情况如下：

12:01:54.6808480, Redis Server端向客户端发送了一个Push包，也就是对于查询请求的一个结果返回。后面的包都是在做连接处理，包括Ack包，Ack确认包，以及重置的RST包，紧接着下面一个Push包是在12:01:56.1181350发出的。中间的间隔是1.4372870秒。也就是说，在这1.4372870秒期间，Redis的服务器端，除了做一个查询，其他的操作都是在做建连，或拒绝连接。

客户端报错的前后逻辑已经清楚了，redis-server卡了1.43秒，client的connection pool被打满，疯狂新建连接，server的accept queue满，直接拒绝服务，client报错。开始怀疑client发送了特殊命令，这时需要确认一下client的最后几个命令是什么，找到redis-server卡死前的第一个包，装一个wireshark的redis插件，看到最后几个命令是简单的get，并且key-value都很小，不至于需要耗费1.43秒才能完成。服务端也没有slow log，此时排障再次陷入僵局。

【进一步分析】

为了了解这1.43秒之内，Redis Server在做什么事情，我们用pstack来抓取信息。Pstack本质上是gdb attach. 高频率的抓取会影响redis的吞吐。死循环0.5秒一次无脑抓，在redis-server卡死的时候抓到堆栈如下(过滤了没用的栈信息)：

Thu May 31 11:29:18 CST 2018
Thread 1 (Thread 0x7ff2db6de720 (LWP 8378)):
#0 0x000000000048cec4 in ?? ()
#1 0x00000000004914a4 in je_arena_ralloc ()
#2 0x00000000004836a1 in je_realloc ()
#3 0x0000000000422cc5 in zrealloc ()
#4 0x00000000004213d7 in sdsRemoveFreeSpace ()
#5 0x000000000041ef3c in clientsCronResizeQueryBuffer ()
#6 0x00000000004205de in clientsCron ()
#7 0x0000000000420784 in serverCron ()
#8 0x0000000000418542 in aeProcessEvents ()
#9 0x000000000041873b in aeMain ()
#10 0x0000000000420fce in main ()
Thu May 31 11:29:19 CST 2018
Thread 1 (Thread 0x7ff2db6de720 (LWP 8378)):
#0 0x0000003729ee5407 in madvise () from /lib64/libc.so.6
#1 0x0000000000493a4e in je_pages_purge ()
#2 0x000000000048cf70 in ?? ()
#3 0x00000000004914a4 in je_arena_ralloc ()
#4 0x00000000004836a1 in je_realloc ()
#5 0x0000000000422cc5 in zrealloc ()
#6 0x00000000004213d7 in sdsRemoveFreeSpace ()
#7 0x000000000041ef3c in clientsCronResizeQueryBuffer ()
#8 0x00000000004205de in clientsCron ()
#9 0x0000000000420784 in serverCron ()
#10 0x0000000000418542 in aeProcessEvents ()
#11 0x000000000041873b in aeMain ()
#12 0x0000000000420fce in main ()
Thu May 31 11:29:19 CST 2018
Thread 1 (Thread 0x7ff2db6de720 (LWP 8378)):
#0 0x000000000048108c in je_malloc_usable_size ()
#1 0x0000000000422be6 in zmalloc ()
#2 0x00000000004220bc in sdsnewlen ()
#3 0x000000000042c409 in createStringObject ()
#4 0x000000000042918e in processMultibulkBuffer ()
#5 0x0000000000429662 in processInputBuffer ()
#6 0x0000000000429762 in readQueryFromClient ()
#7 0x000000000041847c in aeProcessEvents ()
#8 0x000000000041873b in aeMain ()
#9 0x0000000000420fce in main ()
Thu May 31 11:29:20 CST 2018
Thread 1 (Thread 0x7ff2db6de720 (LWP 8378)):
#0 0x000000372a60e7cd in write () from /lib64/libpthread.so.0
#1 0x0000000000428833 in sendReplyToClient ()
#2 0x0000000000418435 in aeProcessEvents ()
#3 0x000000000041873b in aeMain ()
#4 0x0000000000420fce in main ()

重复多次抓取后，从堆栈中发现可疑堆栈clientsCronResizeQueryBuffer位置，属于serverCron()函数下，这个redis-server内部的定时调度，并不在用户线程下，这个解释了为什么卡死的时候没有出现慢查询。

查看redis源码，确认到底redis-server在做什么：

clientsCron(server.h):#define CLIENTS_CRON_MIN_ITERATIONS 5void clientsCron(void) { /* Make sure to process at least numclients/server.hz of clients  * per call. Since this function is called server.hz times per second  * we are sure that in the worst case we process all the clients in 1  * second. */ int numclients = listLength(server.clients); int iterations = numclients/server.hz; mstime_t now = mstime(); /* Process at least a few clients while we are at it, even if we need  * to process less than CLIENTS_CRON_MIN_ITERATIONS to meet our contract  * of processing each client once per second. */ if (iterations < CLIENTS_CRON_MIN_ITERATIONS)  iterations = (numclients < CLIENTS_CRON_MIN_ITERATIONS) ?      numclients : CLIENTS_CRON_MIN_ITERATIONS; while(listLength(server.clients) && iterations--) {  client *c;  listNode *head;  /* Rotate the list, take the current head, process.   * This way if the client must be removed from the list it's the   * first element and we don't incur into O(N) computation. */  listRotate(server.clients);  head = listFirst(server.clients);  c = listNodeValue(head);  /* The following functions do different service checks on the client.   * The protocol is that they return non-zero if the client was   * terminated. */  if (clientsCronHandleTimeout(c,now)) continue;  if (clientsCronResizeQueryBuffer(c)) continue; }}

clientsCron首先判断当前client的数量，用于控制一次清理连接的数量，生产服务器单实例的连接数量在5000不到，也就是一次清理的连接数是50个。

clientsCronResizeQueryBuffer(server.h):/* The client query buffer is an sds.c string that can end with a lot of * free space not used, this function reclaims space if needed. * * The function always returns 0 as it never terminates the client. */int clientsCronResizeQueryBuffer(client *c) { size_t querybuf_size = sdsAllocSize(c->querybuf); time_t idletime = server.unixtime - c->lastinteraction; /* 只在以下两种情况下会Resize query buffer:  * 1) Query buffer > BIG_ARG(在server.h 中定义#define PROTO_MBULK_BIG_ARG  (1024*32))    且这个Buffer的小于一段时间的客户端使用的峰值.  * 2) 客户端空闲超过2s且Buffer size大于1k. */ if (((querybuf_size > PROTO_MBULK_BIG_ARG) &&   (querybuf_size/(c->querybuf_peak+1)) > 2) ||   (querybuf_size > 1024 && idletime > 2)) {  /* Only resize the query buffer if it is actually wasting space. */  if (sdsavail(c->querybuf) > 1024) {   c->querybuf = sdsRemoveFreeSpace(c->querybuf);  } } /* Reset the peak again to capture the peak memory usage in the next  * cycle. */ c->querybuf_peak = 0; return 0;}

如果redisClient对象的query buffer满足条件，那么就直接resize掉。满足条件的连接分成两种，一种是真的很大的，比该客户端一段时间内使用的峰值还大；还有一种是很闲（idle>2）的，这两种都要满足一个条件，就是buffer free的部分超过1k。那么redis-server卡住的原因就是正好有那么50个很大的或者空闲的并且free size超过了1k大小连接的同时循环做了resize，由于redis都属于单线程工作的程序，所以block了client。那么解决这个问题办法就很明朗了，让resize 的频率变低或者resize的执行速度变快。

既然问题出在query buffer上，我们先看一下这个东西被修改的位置：

readQueryFromClient（networking.c）:redisClient *createClient(int fd) { redisClient *c = zmalloc(sizeof(redisClient)); /* passing -1 as fd it is possible to create a non connected client.  * This is useful since all the Redis commands needs to be executed  * in the context of a client. When commands are executed in other  * contexts (for instance a Lua script) we need a non connected client. */ if (fd != -1) {  anetNonBlock(NULL,fd);  anetEnableTcpNoDelay(NULL,fd);  if (server.tcpkeepalive)   anetKeepAlive(NULL,fd,server.tcpkeepalive);  if (aeCreateFileEvent(server.el,fd,AE_READABLE,   readQueryFromClient, c) == AE_ERR)  {   close(fd);   zfree(c);   return NULL;  } } selectDb(c,0); c->id = server.next_client_id++; c->fd = fd; c->name = NULL; c->bufpos = 0; c->querybuf = sdsempty(); 初始化是0readQueryFromClient(networking.c):void readQueryFromClient(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) { redisClient *c = (redisClient*) privdata; int nread, readlen; size_t qblen; REDIS_NOTUSED(el); REDIS_NOTUSED(mask); server.current_client = c; readlen = REDIS_IOBUF_LEN; /* If this is a multi bulk request, and we are processing a bulk reply  * that is large enough, try to maximize the probability that the query  * buffer contains exactly the SDS string representing the object, even  * at the risk of requiring more read(2) calls. This way the function  * processMultiBulkBuffer() can avoid copying buffers to create the  * Redis Object representing the argument. */ if (c->reqtype == REDIS_REQ_MULTIBULK && c->multibulklen && c->bulklen != -1  && c->bulklen >= REDIS_MBULK_BIG_ARG) {  int remaining = (unsigned)(c->bulklen+2)-sdslen(c->querybuf);  if (remaining < readlen) readlen = remaining; } qblen = sdslen(c->querybuf); if (c->querybuf_peak < qblen) c->querybuf_peak = qblen; c->querybuf = sdsMakeRoomFor(c->querybuf, readlen); 在这里会被扩大

由此可见c->querybuf在连接第一次读取命令后的大小就会被分配至少1024*32，所以回过头再去看resize的清理逻辑就明显存在问题，每个被使用到的query buffer的大小至少就是1024*32，但是清理的时候判断条件是>1024，也就是说，所有的idle>2的被使用过的连接都会被resize掉，下次接收到请求的时候再重新分配到1024*32，这个其实是没有必要的，在访问比较频繁的群集，内存会被频繁得回收重分配，所以我们尝试将清理的判断条件改造为如下，就可以避免大部分没有必要的resize操作：

if (((querybuf_size > REDIS_MBULK_BIG_ARG) &&   (querybuf_size/(c->querybuf_peak+1)) > 2) ||   (querybuf_size > 1024*32 && idletime > 2)) {  /* Only resize the query buffer if it is actually wasting space. */  if (sdsavail(c->querybuf) > 1024*32) {   c->querybuf = sdsRemoveFreeSpace(c->querybuf);  } }

这个改造的副作用是内存的开销，按照一个实例5k连接计算，5000*1024*32=160M，这点内存消耗对于上百G内存的服务器完全可以接受。

【问题重现】

在使用修改过源码的Redis server后，问题仍然重现了，客户端还是会报同类型的错误，且报错的时候，服务器内存依然会出现抖动。抓取内存堆栈信息如下：

Thu Jun 14 21:56:54 CST 2018
#3  0x0000003729ee893d in clone () from /lib64/libc.so.6
Thread 1 (Thread 0x7f2dc108d720 (LWP 27851)):
#0  0x0000003729ee5400 in madvise () from /lib64/libc.so.6
#1  0x0000000000493a1e in je_pages_purge ()
#2  0x000000000048cf40 in arena_purge ()
#3  0x00000000004a7dad in je_tcache_bin_flush_large ()
#4  0x00000000004a85e9 in je_tcache_event_hard ()
#5  0x000000000042c0b5 in decrRefCount ()
#6  0x000000000042744d in resetClient ()
#7  0x000000000042963b in processInputBuffer ()
#8  0x0000000000429762 in readQueryFromClient ()
#9  0x000000000041847c in aeProcessEvents ()
#10 0x000000000041873b in aeMain ()
#11 0x0000000000420fce in main ()
Thu Jun 14 21:56:54 CST 2018
Thread 1 (Thread 0x7f2dc108d720 (LWP 27851)):
#0  0x0000003729ee5400 in madvise () from /lib64/libc.so.6
#1  0x0000000000493a1e in je_pages_purge ()
#2  0x000000000048cf40 in arena_purge ()
#3  0x00000000004a7dad in je_tcache_bin_flush_large ()
#4  0x00000000004a85e9 in je_tcache_event_hard ()
#5  0x000000000042c0b5 in decrRefCount ()
#6  0x000000000042744d in resetClient ()
#7  0x000000000042963b in processInputBuffer ()
#8  0x0000000000429762 in readQueryFromClient ()
#9  0x000000000041847c in aeProcessEvents ()
#10 0x000000000041873b in aeMain ()
#11 0x0000000000420fce in main ()

显然，Querybuffer被频繁resize的问题已经得到了优化，但是还是会出现客户端报错。这就又陷入了僵局。难道还有其他因素导致query buffer resize变慢？我们再次抓取pstack。但这时，jemalloc引起了我们的注意。此时回想Redis的内存分配机制，Redis为避免libc内存不被释放导致大量内存碎片的问题，默认使用的是jemalloc用作内存分配管理，这次报错的堆栈信息中都是je_pages_purge () redis在调用jemalloc回收脏页。我们看下jemalloc做了些什么：

arena_purge(arena.c)static voidarena_purge(arena_t *arena, bool all){ arena_chunk_t *chunk; size_t npurgatory; if (config_debug) {  size_t ndirty = 0;  arena_chunk_dirty_iter(&arena->chunks_dirty, NULL,   chunks_dirty_iter_cb, (void *)&ndirty);  assert(ndirty == arena->ndirty); } assert(arena->ndirty > arena->npurgatory || all); assert((arena->nactive >> opt_lg_dirty_mult) < (arena->ndirty -  arena->npurgatory) || all); if (config_stats)  arena->stats.npurge++; npurgatory = arena_compute_npurgatory(arena, all); arena->npurgatory += npurgatory; while (npurgatory > 0) {  size_t npurgeable, npurged, nunpurged;  /* Get next chunk with dirty pages. */  chunk = arena_chunk_dirty_first(&arena->chunks_dirty);  if (chunk == NULL) {   arena->npurgatory -= npurgatory;   return;  }  npurgeable = chunk->ndirty;  assert(npurgeable != 0);  if (npurgeable > npurgatory && chunk->nruns_adjac == 0) {    arena->npurgatory += npurgeable - npurgatory;   npurgatory = npurgeable;  }  arena->npurgatory -= npurgeable;  npurgatory -= npurgeable;  npurged = arena_chunk_purge(arena, chunk, all);  nunpurged = npurgeable - npurged;  arena->npurgatory += nunpurged;  npurgatory += nunpurged; }}

Jemalloc每次回收都会判断所有实际应该清理的chunck并对清理做count，这个操作对于高响应要求的系统是很奢侈的，所以我们考虑通过升级jemalloc的版本来优化purge的性能。Redis 4.0版本发布后，性能有很大的改进，并可以通过命令回收内存，我们线上也正准备进行升级，跟随4.0发布的jemalloc版本为4.1，jemalloc的版本使用的在jemalloc的4.0之后版本的arena_purge()做了很多优化，去掉了计数器的调用，简化了很多判断逻辑，增加了arena_stash_dirty()方法合并了之前的计算和判断逻辑，增加了purge_runs_sentinel，用保持脏块在每个arena LRU中的方式替代之前的保持脏块在arena树的dirty-run-containing chunck中的方式，大幅度减少了脏块purge的体积，并且在内存回收过程中不再移动内存块。代码如下：

arena_purge(arena.c)static voidarena_purge(arena_t *arena, bool all){ chunk_hooks_t chunk_hooks = chunk_hooks_get(arena); size_t npurge, npurgeable, npurged; arena_runs_dirty_link_t purge_runs_sentinel; extent_node_t purge_chunks_sentinel; arena->purging = true; /*  * Calls to arena_dirty_count() are disabled even for debug builds  * because overhead grows nonlinearly as memory usage increases.  */ if (false && config_debug) {  size_t ndirty = arena_dirty_count(arena);  assert(ndirty == arena->ndirty); } assert((arena->nactive >> arena->lg_dirty_mult) < arena->ndirty || all); if (config_stats)  arena->stats.npurge++; npurge = arena_compute_npurge(arena, all); qr_new(&purge_runs_sentinel, rd_link); extent_node_dirty_linkage_init(&purge_chunks_sentinel); npurgeable = arena_stash_dirty(arena, &chunk_hooks, all, npurge,  &purge_runs_sentinel, &purge_chunks_sentinel); assert(npurgeable >= npurge); npurged = arena_purge_stashed(arena, &chunk_hooks, &purge_runs_sentinel,  &purge_chunks_sentinel); assert(npurged == npurgeable); arena_unstash_purged(arena, &chunk_hooks, &purge_runs_sentinel,  &purge_chunks_sentinel); arena->purging = false;}

【解决问题】

实际上我们有多个选项。可以使用Google的tcmalloc来代替jemalloc，可以升级jemalloc的版本等等。我们根据上面的分析，尝试通过升级jemalloc版本，实际操作为升级Redis版本来解决。我们将Redis的版本升级到4.0.9之后观察，线上客户端连接超时这个棘手的问题得到了解决。

【问题总结】

Redis在生产环境中因其支持高并发，响应快，易操作被广泛使用，对于运维人员而言，其响应时间的要求带来了各种各样的问题，Redis的连接超时问题是其中比较典型的一种，从发现问题，客户端连接超时，到通过抓取客户端与服务端的网络包，内存堆栈定位问题，也被其中一些假象所迷惑，最终通过升级jemalloc（Redis）的版本解决问题，这次最值得总结和借鉴的是整个分析的思路。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对VEVB武林网的支持。