Redis持久化過程一直是影響redis性能的常見因素，如何監控持久化以及如何優化持久化過程呢？下麵我們就一起來看看吧。 fork的監控及優化 不管是使用哪種持久化，RDB持久化或AOF重寫，主進程都會fork出一個子進程，在子進程里完成rdb文件的生成或aof的重寫。fork操作對於操作系統來說屬 ...
Redis持久化過程一直是影響redis性能的常見因素，如何監控持久化以及如何優化持久化過程呢？下麵我們就一起來看看吧。
fork的監控及優化
不管是使用哪種持久化，RDB持久化或AOF重寫，主進程都會fork出一個子進程，在子進程里完成rdb文件的生成或aof的重寫。fork操作對於操作系統來說屬於比較重的操作。fork階段，redis會阻塞一段時間。阻塞時間和redis數據占用的記憶體大小成正比關係，每1G記憶體fork耗時在20毫秒。
如想知道fork階段的阻塞時間，可以使用info stats命令，查看latest_fork_usec選項的值，單位是微秒。記住是微秒，不是毫秒。
# redis-cli info stats | grep latest latest_fork_usec:323
優化fork的方法：
- 控制redis占用的記憶體大小。若占用記憶體過大的話，可以將應用拆分開，在多個伺服器上部署，分攤redis的記憶體占用。
- 適當降低fork的操作頻率。
記憶體的監控
RDB持久化的日誌如下：
…… 21692:C 15 May 2020 14:17:06.935 * DB saved on disk 21692:C 15 May 2020 14:17:06.936 * RDB: 2 MB of memory used by copy-on-write ……
可以看到RDB持久化過程消耗了2M記憶體。
AOF持久化日誌如下：
…… 15786:C 23 May 2020 07:39:59.145 * AOF rewrite: 2MB of memory used by copy-on-write 10679:M 23 May 2020 07:39:59.201 * Background AOF rewrite terminated with success 10679:M 23 May 2020 07:39:59.201 * Residual parent diff successfully flushed to the rewritten AOF (0.02 MB) 10679:M 23 May 2020 07:39:59.201 * Background AOF rewrite finished successfully
可以看到，aof重寫占用的記憶體為2MB+0.02MB=2.02MB
如想監控持久化過程中記憶體占用情況，可以編寫shell腳本，統計出redis日誌里相關信息。
硬碟的監控
Redis持久化過程會對硬碟造成壓力，因為持久化後，記憶體的數據會保存到硬碟中。
linux系統監控硬碟的命令有sar、iostat等，如發現硬碟io壓力超過閥值，再根據redis的日誌對比下持久化的時間，看看是不是由於redis持久化造成的壓力。
優化方法這裡提兩點：
- 使用性能好的磁碟，機械硬碟肯定比不了固態硬碟。
- 如果是單機上配置了好幾個redis實例，可以分別寫入不同的磁碟里，減輕磁碟的寫入壓力。
單機多實例部署
因為redis是單線程架構，如果一個伺服器上只部署一個redis實例，那麼對於多核cpu來說是一種浪費。所以，通常會在一個伺服器上部署多個redis應用，比如開啟三個redis服務，埠號分別為6379,6380,6381。6379用來做緩存服務，6380用來做消息隊列，6381用來做標簽及推薦系統。
這樣確實可以充分利用cpu，但會容易產生問題。如果多個實例同時在進行持久化，那麼對於cpu、記憶體及影片的壓力是非常大的。好的做法是將他們隔離開來，同一時間只有一個實例在進行持久化。
實現該效果的偽代碼如下：
while (true)
{
$redisObj = [6379,6380,……];
foreach ($redisObj as $obj) {
// 該實例是否構成重寫的要求
if (rewriteConf($ojb)) {
// 該實例進行持久化
}
}
}
foreach用來遍歷每一個redis實例，然後對該實例是否達到重寫的條件做判斷，滿足就開始進行重寫。這樣就可以將多redis實例持久化進行隔離。
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