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这篇文章主要讲解了“分析一次非典型性redis阻塞”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“分析一次非典型性Redis阻塞”吧！
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南方逐渐进入一年中最好的时节，用户也开始骚动起来。看了眼数据，活跃用户已经double很远，马上triple了。
一日睡眼惺忪的清晨，正看着数据默默yy时候，线上开始告警…… MMP，用户早上骚动的增长比想象好快呢。同事第一时间打开立体监控瞥了一眼，结合服务的错误日志，很快把问题锁定到了一个Redis实例（事实上，自从立体监控上线以后，基本上处理流程从以前的 < 80%时间定位问题 + 20%解决问题 > 变成了 < 少量时间确认问题 + 解决问题 >）。团队处理效率还是挺快的，原因定位到AOF持久化：
这是当时的Redis配置：
127.0.0.1:6379> config get *append*
1) "no-appendfsync-on-rewrite"
2) "no"
3) "appendonly"
4) "yes"
5) "appendfsync"
6) "everysec"
从配置看，原因理论上就很清楚了：我们的这个Redis示例使用AOF进行持久化(appendonly)，appendfsync策略采用的是everysec刷盘。但是AOF随着时间推移，文件会越来越大，因此，Redis还有一个rewrite策略，实现AOF文件的减肥，但是结果的幂等的。我们no-appendfsync-on-rewrite的策略是 no. 这就会导致在进行rewrite操作时，appendfsync会被阻塞。如果当前AOF文件很大，那么相应的rewrite时间会变长，appendfsync被阻塞的时间也会更长。
这不是什么新问题，很多开启AOF的业务场景都会遇到这个问题。解决的办法有这么几个：
将no-appendfsync-on-rewrite设置为yes. 这样可以避免与appendfsync争用文件句柄，但是在rewrite期间的AOF有丢失的风险。
给当前Redis实例添加slave节点，当前节点设置为master, 然后master节点关闭AOF，slave节点开启AOF。这样的方式的风险是如果master挂掉，尚没有同步到salve的数据会丢失。
我们采取了折中的方式：在master节点设置将no-appendfsync-on-rewrite设置为yes，同时添加slave节点。
理论上，问题应该解决了吧？啊蛤，的确是理论上。
修改后第一天，问题又出现了。惊不惊喜，意不意外？
于是，小伙伴又重新复习了一下当时出问题时候的Redis日志：
有两个点比较可以：
前几条AOF日志告警日志发生在晚上3~5点之间，而那个时候，我们整个系统负载是非常低的。
清晨的告警日志不是某一个Redis实例告警，而是该机器上的所有Redis实例都在告警。
感谢各位的阅读，以上就是“分析一次非典型性Redis阻塞”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对分析一次非典型性Redis阻塞这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！