1. 背景
业务每到凌晨时间，经常告警反馈 Redis（本文提到的 Redis 版本为 6.0） CPU 打满，并且持续时间大概一分钟左右。在持续期间中， C 端相关请求延迟耗时会有所增高，影响整体 RT。
改造前 CPU 使用量
2. 分析过程
2.1 现象分析
从监控上发现 Redis 主从延迟升高，del 语句执行次数也升高。判断是由 Master 在进行大量 key 过期导致。
Redis Master 在处理 key 过期时，会将 Master 上的数据删除，并生成 del 命令同步给 slave 删除相同的 key 。
命令执行次数
' fill='%23FFFFFF'%3E%3Crect x='249' y='126' width='1' height='1'%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)
高峰期从延迟
2.2 原因分析
明确是过期导致的问题后，对代码进行排查，发现面向 C 端项目中有几个业务模块将 Redis key 的过期时间设置为在凌晨 00:00 准点过期。当缓存中大量这样的 key 的同时过期，会导致以下两个问题：2.2.1 Redis 请求阻塞
active_expire_effort(1~10) 默认值 1，数值越大则消耗 CPU 资源越多。
Redis 是采用被动删除与主动删除相结合的方式对过期进行删除 key，被动删除几乎对性能没有影响。Redis 的主动删除方式又分为慢周期（ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_SLOW）、快周期（ACTIVE_EXPIRE_CYCLE_FAST）。
● 快周期
快周期调用链路
ae.c 是 Redis 的事件处理框架，用于处理/分配 Redis 各种读/写事件，由 server.c 的 main 方法触发。快周期的执行在 beforesleep 中（如上图），那么这就需要该方法执行非常快速，来避免阻塞整个事件处理。Redis 使用执行时间来控制快周期对事件处理的影响，其公式如下：1000 + 1000/4*effort(active_expire_effort 的配置值 - 1)，默认值为 1000 微秒，最多不超过 3250 微秒。
快周期执行时长
此外，快周期是周期性执行的，进入时会依赖上一次快周期时间片是否执行完和脏 key 百分比是否超过 config_cycle_acceptable_stale 值来判断进入快周期。如下图，config_cycle_acceptable_stale = 10-effort(active_expire_effort 的配置值 - 1)，默认配置下容忍 10% 的过期 key 在内存中未正式删除。
快周期进入条件
通常情况下，快周期删除对命令的阻塞并不长，但需要关注 active_expire_effort 配置为 10 的情况下最大会阻塞 3250 微秒。● 慢周期
慢周期调用链路
如上图 databasesCron() 方法由 redis 的 ae 框架触发调度，时间间隔由 1000/server.hz（默认值 10，每隔 100ms 执行一次。数值越大越耗费 CPU）控制。慢周期的执行时间由如下公式确定：config_cycle_slow_time_perc= 25 +2*effort(active_expire_effort 的配置值 - 1)，最小百分比 25%，最大 43%。默认情况下，timelimit = 25 * 1000000/10/100，25000 微秒，即 25 毫秒。
快周期执行时间时间公式
确定完时间后就会开始对每个 db 执行 scan ，进行 key 采样抽取，对已经过期的 key 执行删除操作。大致流程如下：
慢周期删除流程
Redis 使用 ae 框架在单线程内先执行 call before/after sleep 事件，文件事件（网络读写/执行），再执行时间事件（定时任务）。慢周期则在时间事件中执行。如上文所分析的，如果大量 key 同时过期，可能会出现一段时间内周期性阻塞 25ms （默认配置）的情况。此时 Redis 对外的性能就会较大下降。2.2.2 请求穿透到数据库
Redis 中大量的数据同时过期，其结果就是业务请求时间会随之增高。业务判断缓存层查询超时，自动降级到数据库层。请求降级到数据库层后，导致数据库层压力增加。进而导致前端用户请求开始重试，加剧了 Redis CPU 增高。
降级查询流程
3. 解决思路
找到根因后，对业务中凌晨 00:00 过期的缓存进行改造，避免集中过期对业务的影响。本次改造的重点是避免在某一时间段出现大量过期 Key 导致 Redis 处理性能的降低，而不是预防缓存雪崩问题。所以只需要考虑如何在不影响原本业务的前提下，将缓存过期的时间从凌晨十二点调整到其他时间段，利用空间换时间。Key 过期时间与业务不是强相关的，比如缓存记录一些热点数据，这类数据的缓存过期时间对业务的影响不大。
Key 过期时间与业务强相关，比如缓存记录用户当日的抽奖次数，这类数据的缓存过期时间业务上不允许将缓存过期时间提前或延后。
3.1 解决方案
本文主要针对以上提到的第二种情况进行缓存过期时间的改造。有以下两种解决方案：
- 缓存过期时间设置为随机，缓存值中存储真实的过期时间
3.1.1 缓存值中存储真实过期时间
为 key 设置一个随机的过期时间（原过期时间 + 随机值）。同时，在设置缓存值时，新增一个用于记录真实过期时间的字段。当业务代码在访问该缓存时，需要额外通过缓存值中的真实过期时间来判断当前缓存是否失效。
value 保存过期时间
该方案的优点在于，可以将过期的缓存分散到不同的时间点，有效避免了缓存集中在同一个时间段过期。但该方案的缺点也很明显，就是对原有业务代码的改动过大。不仅需要改变原来缓存值的数据结构，同时还需要在业务代码上加入当前缓存是否失效的判断语句。3.1.2 缓存Key添加时间后缀
为 key 设置一个随机的过期时间（原过期时间 + 随机值）。同时为 Key 添加一个时间后缀。假设缓存 Key 需要零点过期，那么我们就为缓存 Key 添加一个当天日期的时间后缀。当第一天用户访问该缓存时，会携带第一天的日期作为 Key 的后缀。第二天用户访问该缓存时，会带上第二天的日期作为 Key 的后缀，此时前一天的缓存 Key 在逻辑上其实已经是处于过期状态了（访问不到以第一天日期作为后缀的 Key，而且该 key 也设置了过期时间，到期时 Redis 会自动删除该 Key）。
key 保存过期时间
该方案与方案 1 的优点相同，可以有效避免缓存集中在同一个时间段过期。同时，相比于方案 1，该方法的代码改动量小，且不需要改变原来缓存值的数据结构。但该方案也有缺点：
首先，需要精准的授时服务保证分布式应用时钟偏差在较小范围内。
其次，在某些时间段内，部分缓存数据会占用双倍的内存空间。如果对 Redis 的内存空间敏感，该方法可能不太适用。（如上图所示，用户A在[2023-10-16 10:38:37,2023-10-16 13:11:56]这段时间内，将会占用双倍的内存空间）
4. 总结
业务通过上文提到的两个方案改造上线后，相比于之前 Redis 的性能表现有了明显的提升。在零点高峰阶段，已经不存在 CPU 100% 的情况了。改造前
优化前 CPU 占用情况
改造后
优化后 CPU 占用情况
综上，在线上发生告警时需要熟练掌握组件原理，并对告警的上下文进行合理分析。找到具体引发的根因才能结合业务找到合适的解决方案。我们在日常编码的时候，也需要考虑到数据体量的整体增加对性能影响。在项目上线初期，数据量较少时不会触发相关故障，当数据量到达一定程度就要预先做好相关的代码优化、容量评估工作。联系我们
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