「故障处理」 Redis内存占用过高
mhr18 2024-11-18 14:36 19 浏览 0 评论
问题现象
现场运维人员持续收到监控预警，redis内存爆满，已超过10GB了，而且呈现持续增长却无降低趋势。正常情况，由于数据的定期清理以及数据消费，redis内存占用应为波浪形，维持在固定水平趋势上
故障处理
- 1.首先查看下redis内存占用情况内存使用情况果然如监控中所看到的，已经有10GB以上
- 2.使用redis-cli —bigkeys扫描一下
从bigkeys来看，只能看出有些SET类型的数据，members过多，看名字应该是spring维持的session过期相关key
- 3.尝试看一个set的大小，来计算下大概的内存占用smembers "spring:session:expirations:1599544020000"
从上图来看，一个member大概占用59bytes，通过bigkeys统计数据来看，一个只有4万多个members,这里算出来也就只有2.4MB内存占用
- 4.只能找第三方工具进行扫描了，rdstools(https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools)应该是star较多的一个了，我们来体验下。为了不影响正式服务，将rdb文件传到测试服务器，在测试服务器上进行分析
pip install rdbtools python-lzf
rdb -c memory ./dump.rdb --bytes 128 -f memory.csv安装过程有个小插曲
从名字来看应该就是缺少python-dev包，centos这里yum install python-devel即可解决
- 5.分析memory.csv先通过命令来看看，我们找出最大的前10个key，由于key中存在特殊字符（序列化后的Java对象作为key）导致文本无法完全解析，但也大致看出了是哪些key
直接通过wps来看csv文件吧。这里排序后发现，有个list有1187万个元素，单个元素大小861B，总大小达到了恐怖的9.67GB
- 6.经过分析，此业务为最近更新，消费端未能正确连接到reis导致数据在redis中持续堆积。为了不影响正常使用，先把它删除掉,之后内存恢复正常
总结
- rdbtools实在是好用，能很快分析出内存占用情况。
- 业务上尽量不要用序列化后的对象作为redis中的key，虽然代码中使用不存在问题，但是对运维人员不友好，分析问题时增加了分析耗时。
- 上一篇：Redis内存碎片清理
- 下一篇：redis运维之lazy freeing
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