PHP APC函數:apc_inc()的用法
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2023-12-15
問題描述
用戶量快速增長，訪問量在短時間內翻倍，由于前期容量規劃做得比較好，硬件資源可以支撐，可是軟件系統方面出現了大問題：
40% 的請求都會返回 HTTP 500: Internal Server Error
通過查看日志，發現錯誤是在 PHP <-> Redis 的連接處理上
調試處理
第1次
剛開始時并沒有找到根本原因，只能嘗試各種與錯誤相關的辦法，例如：
增加 PHP 連接數，并把超時時間從 500ms 增加到 2.5s
禁止掉 PHP 設置中的 default_socket_timeout
在主機系統中禁止掉 SYN cookies
檢查 Redis 和 Webservers 的文件描述符數量
增加主機系統的 mbuffer
調整 TCP backlog 數量
……
嘗試了很多方法，但全部無效
第2次
想在預發布環境中重現這個問題，可惜，還是沒成功，應為流量不夠大，無法復現
第3次
會不會是代碼中沒有關閉 Redis 連接呢？
正常來講，PHP在執行結束時會自動關閉資源連接，但老版本中會有內存泄漏的問題，保險起見，把代碼都修改一遍，手動關閉連接
結果還是無效
第4次
懷疑目標：phpredis 這個客戶端庫
做 A/B 測試，替換回 predis 這個庫，部署到數據中心中 20% 的用戶量上
得益于良好的代碼結構，替換工作很快完成
可結果依舊是無效，但也有好的一面，可以證明 phpredis 沒問題嘛
第5次
查看了一下 Redis 的版本，是 v2.6，當時最新版本是 v2.8.9
升級 Redis 試一下吧，升完后還是不行
沒事兒，要保持樂觀，這不順便把 Redis 版本升為最新的了
第6次
通過查找大量文檔，在官方文檔中發現了一個調試好方法 Redis Software Watchdog，打開后執行：
$ redis-cli --latency -p 6380 -h 1.2.3.4 min: 0, max: 463, avg: 2.03 (19443 samples)
查看 Redis 日志：
... [20398] 22 May 09:20:55.351 * 10000 changes in 60 seconds. Saving... [20398] 22 May 09:20:55.759 * Background saving started by pid 41941 [41941] 22 May 09:22:48.197 * DB saved on disk [20398] 22 May 09:22:49.321 * Background saving terminated with success [20398] 22 May 09:25:23.299 * 10000 changes in 60 seconds. Saving... [20398] 22 May 09:25:23.644 * Background saving started by pid 42027 ...
發現了問題：
每隔幾分鐘就向硬盤保存一次數據，fork 一個后臺存儲進行為什么需要大概 400ms（通過上面日志的第1條和第2條的時間可以看出來）
到這兒，終于找到問題的根源了，因為 Redis 實例中有大量的數據，導致每次持久化操作 fork 后臺進程時非常耗時，并且在他們的業務中經常修改key，又導致了頻繁觸發持久化，也就經常產生對 Redis 的阻塞
處理辦法：使用單獨的 slave 來做持久化
這個 slave 不處理真實的流量請求，唯一的作用就是處理持久化，把之前 Redis 實例上的持久化操作轉移到這個 slave 上
效果非常明顯，問題基本解決，但有的時候還是會報錯
第7次
排查可能阻塞 Redis 的慢查詢，發現有地方使用了 keys *
因為 Redis 中的數據越來越多，這個命令自然會產生嚴重阻塞
可以使用 scan 進行替換
第8次
經過前面的調整，問題已經解決，隨后的幾個月，即使流量在不斷增長，也都抗住了
但他們意識到了新的問題：
現在的方式是，來一個請求就創建一個 Redis 連接，執行幾個命令，然后再斷開連接，在請求量很大時，這個方式產生了嚴重的性能浪費，一半以上的命令是用來處理連接操作的，這都超過了業務邏輯上的處理，也使 Redis 變慢
解決方法：引入 proxy，他們選擇了 twitter 的 twemproxy，只需要在每個 webserver 上安裝代理，twemproxy負責與 Redis 實例進行持久連接，這樣就大大減少了連接方面的操作
twemproxy還有兩個方便的地方：
支持 memcached
可以阻止非常耗時或者危險的命令，例如 keys、flushall
效果自然很完美，再也不用擔心之前的連接錯誤
第9次
通過數據分片來繼續優化：
對不同上下文的數據拆分隔離
對相同上下文的數據進行一致性哈希分片
效果：
減少了每臺機器上的請求、負載
提升了緩存的可靠性，不擔心節點故障
小結
原文作者寫的非常好，詳細的描述了他們在 Redis 應用上的成長歷程，是很值得參考的實踐經驗
原文地址http://tech.trivago.com/2017/01/25/learn-redis-the-hard-way-in-production
