前言

简单整理一下客户端案例分析。

正文

现象一:

服务端现象：Redis主节点内存陡增，几乎用满maxmemory，而从节点 内存并没有变化。

客户端现象：客户端产生了OOM异常，也就是Redis主节点使用的内存 已经超过了maxmemory的设置，无法写入新的数据.

2.分析原因

1）确实有大量写入，但是主从复制出现问题：查询了Redis复制的相关 信息，复制是正常的，主从数据基本一致。

2）其他原因造成主节点内存使用过大：排查是否由客户端缓冲区造成 主节点内存陡增，使用info clients命令查询相关信息如下：

很明显输出缓冲区不太正常，最大的客户端输出缓冲区队列已经超过了 20万个对象，于是需要通过client list命令找到omem不正常的连接，一般来 说大部分客户端的omem为0（因为处理速度会足够快），于是执行如下代 码，找到omem非零的客户端连接：

redis-cli client list | grep -v "omem=0"

已经很明显是因为有客户端在执行monitor命令造成的。

3.处理方法和后期处理

只要使用client kill命令杀掉这个连 接，让其他客户端恢复正常写数据即可。但是更为重要的是在日后如何及时 发现和避免这种问题的发生，基本有三点：

1. 从运维层面禁止monitor命令，例如使用rename-command命令重置 monitor命令为一个随机字符串，除此之外，如果monitor没有做rename- command，也可以对monitor命令进行相应的监控

2. 从开发层面进行培训，禁止在生产环境中使用monitor命令，因为有时 候monitor命令在测试的时候还是比较有用的，完全禁止也不太现实。

3. 限制输出缓冲区的大小。

4. 使用专业的Redis运维工具,上述问题在 Cachecloud中会收到相应的报警，快速发现和定位问题

现象二:

客户端周期性的超时

客户端现象：客户端出现大量超时，经过分析发现超时是周期性出现的.

服务端现象：服务端并没有明显的异常，只是有一些慢查询操作

原因:

·网络原因：服务端和客户端之间的网络出现周期性问题，经过观察网 络是正常的。

·Redis本身：经过观察Redis日志统计，并没有发现异常。

客户端：由于是周期性出现问题，就和慢查询日志的历史记录对应了 一下时间，发现只要慢查询出现，客户端就会产生大量连接超时，两个时间点基本一致.

最终找到问题是慢查询操作造成的，通过执行hlen发现有200万个元 素，这种操作必然会造成Redis阻塞，通过与应用方沟通了解到他们有个定 时任务，每5分钟执行一次hgetall操作。

hlen user_fan_hset_sort

以上问题之所以能够快速定位，得益于使用客户端监控工具把一些统计 数据收集上来，这样能更加直观地发现问题，如果Redis是黑盒运行，相信 很难快速找到这个问题。处理线上问题的速度非常重要。

处理方法和后期处理:

这个问题处理方法相对简单，只需要业务方及时处理自己的慢查询即 可，但是更为重要的是在日后如何及时发现和避免这种问题的发生，基本有三点:

1. ·从运维层面，监控慢查询，一旦超过阀值，就发出报警。

2. ·从开发层面，加强对于Redis的理解，避免不正确的使用方式。

3. ·使用专业的Redis运维工具

总结

1. RESP（Redis Serialization Protocol Redis）保证客户端与服务端的正 常通信，是各种编程语言开发客户端的基础。

2. 客户端输入缓冲区不能配置，强制限制在1G之内，但是不会受到 maxmemory限制

3. 客户端输出缓冲区支持普通客户端、发布订阅客户端、复制客户端 配置，同样会受到maxmemory限制。

4. Redis的timeout配置可以自动关闭闲置客户端，tcp-keepalive参数可 以周期性检查关闭无效TCP连接

5. monitor命令虽然好用，但是在大并发下存在输出缓冲区暴涨的可能性

6. info clients帮助开发和运维人员找到客户端可能存在的问题。

7. 理解Redis通信原理和建立完善的监控系统对快速定位解决客户端 常见问题非常有帮助

结

下一大节， 持久化相关知识。