Redis是典型的单线程架构，所有的读写操作都是在一条主线程中完成的。当Redis用于高并发场景时，这条线程就变成了它的生命线。如果出现阻塞，哪怕是很短时间，对于我们的应用来说都是噩梦。导致阻塞问题的场景大致分为内在原因和外在原因：
内在原因包括：不合理地使用API或数据结构、CPU饱和、持久化阻塞等。
外在原因包括：CPU竞争、内存交换、网络问题等。
本章我们聚焦于Redis阻塞问题，通过学习本章可掌握快速定位和解决Redis阻塞的思路和技巧。
发现阻塞
当Redis阻塞时，线上应用服务应该最先感知到，这时应用方会收到大量Redis超时异常，比如Jedis客户端会抛出JedisConnectionException异常。常见的做法是在应用方加入异常统计并通过邮件/短信/微信报警，以便及时发现通知问题。开发人员需要处理如何统计异常以及触发报警的时机。何时触发报警一般根据应用的并发量决定，如1分钟内超过10个异常触发报警。在实际异常统计要注意，由于Redis调用API会分散在项目的多个地方，每个地方都监听异常并加入监控代码必然难以维护。这是可以借助于日志系统，如Java语言可以使用logback或log4j。当异常发生时，异常信息最终会被日志系统收集到Appender（输出目的地），默认的Appender一般是具体的日志文件，开发人员可以自定义一个Appender，用于专门统计异常和触发报警逻辑，如下图所示：
以Java的logback为例，实现代码如下：
public class RedisAppender extends AppenderBase<ILoggingEvent> {
//使用guava的AtomicLongMap，用于并发计数
public static final AtomicLongMap<String> ATOMIC_LONG_MAP = AtomicLongMap.create();
static{
//自定义Appender加入到logback的rootLogger中
LoggerContext loggerContext = (LoggerContext) LoggerFactory.getILoggerFactory();
Logger rootLogger = loggerContext.getLogger(Logger.ROOT_LOGGER_NAME);
ErrorStatisticsAppender errorStatisticsAppender = new ErrorStatisticsAppender();
errorStatisticsAppender.setContext(loggerContext);
errorStatisticsAppender.start();
rootLogger.addAppender(errorStatisticsAppender);
}
}
//重写接收日志时间方法
protexted void append(ILoggingEvent event) {
//只监控error级别日志
if(event.getLevel() == Level.ERROR){
IThrowableProxy throwableProxy = event.getThrowableProxy();
//确认抛出异常
if (throwableProxy != null) {
//以每分钟为key，记录每分钟异常数量
String key = DateUtil.formatDate(new Date(), "yyyyMMddHHmm");
long errorCount = ATOMIC_LONG_MAP.increnmentAndGet(key);
if (errorCount > 10) {
//超过10次触发报警代码
}
//清理历史计数统计，防止极端情况下内存泄露
for (String oldKey : ATOMIC_LONG_MAP.asMap().keySet()) {
if (!StringUtils.equals(key, oldKey)) {
ATOMIC_LONG_MAP.remove(oldKey);
}
}
}
}
}
开发提示：借助日志系统统计异常的前提是，需要项目必须使用日志API进行异常统一输出，比如所有的一场都通过logger.error打印，这应该作为开发规范推广。其他编程语言也可以采用类似的日志系统实现异常统计报警。
应用方加入异常监控之后还存在一个问题，当开发人员接到异常报警后，通常会去线上服务器查看错误日志细节。这是如果应用操作的是多个Redis节点（比如使用Redis集群），如何决定是哪一个节点超时还是所有的节点都有超时呢？这是线上很常见的需求，但绝大多数的客户端类库并没有在异常信息中打印ip和port信息，导致无法快速定位是哪个Redis节点超时。不过修改Redis客户端成本很低，比如Jedis只需要修改Conneciton类下的connect、sendCommand、readProtocalWithCheckingBroken方法专门捕获连接，发送命令，协议读取时间的异常。由于客户端类库都会保存ip和port信息，在异常发生时很容易打印出对应节点的ip和port，辅助我们快速定位问题节点。
除了在应用方加入统计报警逻辑之外，还可以借助Redis监控系统发现阻塞问题，当监控系统监测到Redis运行期的一些关键指标出现不正常时会触发报警。Redis相关的监控系统开源的方案有很多，一些公司内部也会自己开发监控系统。一个可靠的Redis监控系统首先需要做到对关键指标全方位监控和异常识别，辅助开发运维人员发现定位问题。如果Redis服务没有引入监控系统作辅助支撑，对于线上的服务是非常不负责任和危险的。这里推荐CacheCloud系统，它内部的统计监控模块能够很好地辅助工程师发现定位问题。
监控系统所监控的关键指标有很多，如命令消耗、慢查询、持久化阻塞、连接拒绝、CPU/内存/网络/磁盘使用过载等。当出现阻塞时如果相关人员不能深刻理解这些关键指标的含义和背后的原理，会严重影响解决问题的速度。后面的内容将围绕引起Redis阻塞的原因做重点说明。
