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大家好，我是Tom哥~
今天给大家带来night_field的一篇关于Redis问题诊断的文章
背景
监控是系统的重要模块，我们给产线的 Redis 机器配置了全方位的监控，包括机器性能指标测试以及 Redis 服务测试等等。
今天收到了 PagerDuty 告警，报告说 Redis 服务间歇性异常。
问题描述
Redis 是一个集群，三主三从，每个节点各配置了一个监控，监控的测试逻辑大致是，用INFO，CLUSTER SLOTS，CLUSTER NODES 等命令查看节点以及集群的基本信息是否正常，然后给主节点（master） set 一个 dummy key，看是否在规定时间内能同步到从节点（slave）。
报警来自于一台从节点，观察了一下报错信息：
Redis is loading the dataset in memory
问题定位
上述提示可能在以下两种情况出现：
- 当主节点启动的时候
- 从节点跟主节点重连，进行全量数据同步的时候
也就是说，当数据集（dataset）还未被全部加载进内存中时，如果客户端给 Redis 发送命令，则会收到上述错误提示。
考虑到报错的是一台从节点，所以是第二种情况：从节点频繁跟主节点重连。
连上告警的节点，执行 INFO MEMORY，连续几次的关键信息如下：
代码语言：javascript复制redis> info memory
# Memory
used_memory_human:53.27M
used_memory_peak_human:9.68G
used_memory_peak_perc:0.54%
maxmemory_human:16.00G
redis> info memory
# Memory
used_memory_human:2.19G
used_memory_peak_human:9.68G
used_memory_peak_perc:22.63%
maxmemory_human:16.00G
redis> info memory
# Memory
used_memory_human:4.13G
used_memory_peak_human:9.68G
used_memory_peak_perc:42.69%
maxmemory_human:16.00G
redis> info memory
# Memory
used_memory_human:7.15G
used_memory_peak_human:9.68G
used_memory_peak_perc:73.88%
maxmemory_human:16.00G
redis> info memory
# Memory
used_memory_human:9.50G
used_memory_peak_human:9.68G
used_memory_peak_perc:98.08%
maxmemory_human:16.00G直观可以看到，节点在持续加载数据直到内存升到 9.5G 左右，过程持续大约一分钟。稳定一小段时间之后，又重复数据加载的过程。
问题排查
首先我们考虑是不是节点所在的物理机有问题，于是用 CLUSTER FAILOVER 强制做了主从切换，观察一段时间发现，原先告警的节点升为主节点之后状态就正常了，而原先正常的主节点变为从节点之后开始告警。说明问题与机器无关，跟主从关系有关。
我们开始将关注点主从复制，有一个细节：Redis 节点的最高内存占用是 9.68G，而按照之前我们的印象应该是 5G 左右，于是我们去查看了 Redis 的内存监控图表：
可以看到，从 23 号开始，目标节点的内存开始出现异常升高，但因为每个节点的内存限制是 16G，所以内存指标并没有报警，反而是服务先出现了异常。23 号正好是我们上线的日期，所以问题大概率与新功能有关了。
查了一下，这次确实新增了一些 Redis 的缓存数据，格式大概是 hash_service_statistic:{serviceId}，记录的是 service 的一些统计数据。
不过按道理数据会根据 serviceId 不同而被打散，但为什么新增的数据似乎都被分配到同一个节点上了呢？
原来产线上的 serviceId 值未被初始化，都是 0，这是一个未开发完全的功能，此次上线的只是数据聚合的部分。所以图中显示的增长的大约 5G 数据，其实都是来自于同一个 key hash_service_statistic:0，妥妥的 Big Key 了。
由于 key 太大，导致了对应节点数据复制缓慢，在 TPS 较高的情况下，从节点间断性重连，并且因为数据落后主节点过多会触发全量数据同步（默认 repl-backlog-size 是 1MB），导致出现 Redis is loading the dataset in memory。
问题解决
将 Big Key 删除，然后将 serviceId 初始化一遍。
代码语言：javascript复制redis> del hash_service_statistic:0
-> Redirected to slot [7924] located at *.*.*.*:7001
(integer) 1
(43.94s)key 的删除都花了 43.94 秒...
总结
又是一个深刻的教训：线上出问题，很多时候与新上的 feature 有关。用 Redis Cluster 做缓存时要谨防 Big Key 的出现，尽量将 Key 打散在各个节点中。
产线的服务需要配置好全方位的监控，合理的监控可以在真正严重的问题出现之前就给予告警。
关于我：Tom哥，前阿里P7技术专家，出过专利，多年大厂实战经验。
