Redis在分布式應用中占據著越來越重要的地位，短短的幾萬行代碼，實現了一個高性能的數據存儲服務。最近dump中心的cm8集群出現過幾次redis超時的情況，但是查看redis機器的相關內存都沒有發現內存不夠，或者內存發生交換的情況，查看redis源碼之后，發現在某些情況下redis會出現超時的狀況，相關細節如下。

int rdbSaveBackground(char *filename) {    pid_t childpid;    long long start;    if (server.rdb_child_pid != -1) return REDIS_ERR;    server.dirty_before_bgsave = server.dirty;    server.lastbgsave_try = time(NULL);    start = ustime();    if ((childpid = fork()) == 0) {        int retval;        /* Child */        if (server.ipfd > 0) close(server.ipfd);        if (server.sofd > 0) close(server.sofd);        retval = rdbSave(filename);        if (retval == REDIS_OK) {            size_t private_dirty = zmalloc_get_private_dirty();            if (private_dirty) {                redisLog(REDIS_NOTICE,                    "RDB: %zu MB of memory used by copy-on-write",                    private_dirty/(1024*1024));            }        }        exitFromChild((retval == REDIS_OK) ? 0 : 1);    } else {        /* Parent */        server.stat_fork_time = ustime()-start;        if (childpid == -1) {            server.lastbgsave_status = REDIS_ERR;            redisLog(REDIS_WARNING,"Can't save in background: fork: %s",                strerror(errno));            return REDIS_ERR;        }        redisLog(REDIS_NOTICE,"Background saving started by pid %d",childpid);        server.rdb_save_time_start = time(NULL);        server.rdb_child_pid = childpid;        updateDictResizePolicy();        return REDIS_OK;    }    return REDIS_OK; /* unreached */}

程序1
另外還有一些特殊情況也會導致swap發生。當我們使用rdb做為redis集群持久化時可能會發生物理內存不夠的情況（aof持久化只是保持支持不斷的追加redis集群變化操作，不太容易引起swap）。當使用rdb持久化時，如程序1所示主進程會fork一個子進程去dump redis中所有的數據，主進程依然為客戶端服務。此時主進程和子進程共享同一塊內存區域， linux內核采用寫時復制來保證數據的安全性。在這種模式下如果客戶端發來寫請求，內核將該頁賦值到一個新的頁面上并標記為寫，在將寫請求寫入該頁面。因此，在rdb持久化時，如果有其他請求，那么redis會使用更多的內存，更容易發生swap，因此在可以快速恢復的場景下盡量少使用rdb持久化可以將rdb dump的條件設的苛刻一點，當然也可以選擇aof，但是aof也有他自身的缺點。另外也可以使用2.6以后的主從結構，將讀寫分離，這樣不會出現server進程上又讀又寫的情景發生 3. Redis單進程處理命令。Redis支持udp和tcp兩種連接，redis客戶端向redis服務器發送包含redis命令的信息，redis服務器收到信息后解析命令后執行相應的操作，redis處理命令是串行的具體流程如下。首先服務端建立連接如程序2所示，在創建socket,bind,listen后返回文件描述符：

server.ipfd = anetTcpServer(server.neterr,server.port,server.bindaddr);

程序2
對于redis這種服務來說，它需要處理成千上萬個連接(最高達到655350)，需要使用多路復用來處理多個連接。這里redis提供了epoll,select, kqueue來實現，這里在默認使用epoll(ae.c)。拿到listen函數返回的文件描述符fd后，redis將fd和其處理acceptTcpHandler函數加入到事件驅動的鏈表中.實際上在加入事件隊列中，程序4事件驅動程序將套接字相關的fd文件描述符加入到epoll的監聽事件中。

    if (server.ipfd > 0 && aeCreateFileEvent(server.el,server.ipfd,AE_READABLE,        acceptTcpHandler,NULL) == AE_ERR) redisPanic("Unrecoverable error creating server.ipfd file event.");int aeCreateFileEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask,        aeFileProc *proc, void *clientData){    if (fd >= eventLoop->setsize) {        errno = ERANGE;        return AE_ERR;    }    aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[fd];    if (aeApiAddEvent(eventLoop, fd, mask) == -1)        return AE_ERR;    fe->mask |= mask;    if (mask & AE_READABLE) fe->rfileProc = proc;    if (mask & AE_WRITABLE) fe->wfileProc = proc;    fe->clientData = clientData;    if (fd > eventLoop->maxfd)        eventLoop->maxfd = fd;    return AE_OK;}

程序3

static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) {    aeApiState *state = eventLoop->apidata;    struct epoll_event ee;    /* If the fd was already monitored for some event, we need a MOD     * operation. Otherwise we need an ADD operation. */    int op = eventLoop->events[fd].mask == AE_NONE ?            EPOLL_CTL_ADD : EPOLL_CTL_MOD;    ee.events = 0;    mask |= eventLoop->events[fd].mask; /* Merge old events */    if (mask & AE_READABLE) ee.events |= EPOLLIN;    if (mask & AE_WRITABLE) ee.events |= EPOLLOUT;    ee.data.u64 = 0; /* avoid valgrind warning */    ee.data.fd = fd;    if (epoll_ctl(state->epfd,op,fd,&ee) == -1) return -1;    return 0;}

程序4
在初始話完所有事件驅動后，如程序5所示主進程根據numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp)獲得io就緒的文件描述符和其對應的處理程序，并對fd進行處理。大致流程是accept()->createclient()->readQueryFromClient()。其中readQueryFromClient()讀取信息中的redis命令-> processInputBuffer()->call()最后完成命令。

void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) {    eventLoop->stop = 0;    while (!eventLoop->stop) {        if (eventLoop->beforesleep != NULL)            eventLoop->beforesleep(eventLoop);        aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS);    }}int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags){------------------------------- numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp);        for (j = 0; j < numevents; j++) {             aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd];            int mask = eventLoop->fired[j].mask;            int fd = eventLoop->fired[j].fd;            int rfired = 0;            /* note the fe->mask & mask & ... code: maybe an already processed             * event removed an element that fired and we still didn't             * processed, so we check if the event is still valid. */            if (fe->mask & mask & AE_READABLE) {                rfired = 1;                fe->rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);            }            if (fe->mask & mask & AE_WRITABLE) {                if (!rfired || fe->wfileProc != fe->rfileProc)                    fe->wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask);            }            processed++;        }}

程序5
從上述代碼可以看出redis利用ae事件驅動結合epoll多路復用實現了串行式的命令處理。所以一些慢命令例如sort，hgetall,union,mget都會使得單命令處理時間較長，容易引起后續命令time out.所以我們第一需要從業務上盡量避免使用慢命令，如將hash格式改為kv自行解析，第二增加redis實例個數，每個redis服務器調用盡量少的慢命令。