Redis 的响应延迟非常高，以至于在通过 redis-cli 使用 info 命令时无法输出信息。
该服务器处理来自大约 200 个并发进程的请求，但它不会存储太多信息(至少据我们所知)。当服务器响应时，info 命令报告已用内存大约为 20 - 30 MB。
在服务器上运行 top 时，在高响应延迟期间，CPU 使用率徘徊在 95 - 100% 左右。
造成这种行为的可能原因有哪些？
最佳答案
仅根据提供的数据很难提出解释，但这是我的猜测。我想您已经检查了明显的延迟源(与持久性相关的延迟源)，没有 Redis 命令在 slow log 中占用 CPU。 ，并且 Python-rq 处理的作业数据量并不大。
根据文档，Python-rq 将作业作为哈希对象插入到 Redis 中，并让 Redis 使相关键过期(500 秒似乎是默认值)以摆脱作业。如果你有一些严重的吞吐量，在某一时刻，你将在 Redis 中有许多项目等待过期。与待处理的工作相比，他们的数量会更高。
您可以通过查看 INFO 的结果中要过期的项目数来检查这一点。命令。
Redis 过期基于惰性机制(在访问键时应用)和基于键采样的主动机制，该机制在事件循环中运行(在伪后台模式下，每 100 毫秒)。关键是当主动过期机制运行时，没有Redis命令可以处理。
为避免过多影响客户端应用程序的性能，每次触发事件机制时仅处理有限数量的键(默认情况下，10 个键)。但是，如果发现超过 25% 的 key 已过期，它会尝试使更多 key 和循环过期。这就是这种概率算法自动调整其事件以适应 Redis 必须过期的 key 数量的方式。
当许多键都将过期时，这种自适应算法会显着影响 Redis 的性能。您可以找到更多信息here .
我的建议是尝试通过设置过期时间来阻止 Python-rq 将项目清理委托(delegate)给 Redis。无论如何，这对于排队系统来说是一个糟糕的设计。
关于concurrency - Redis 响应时间过长，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15261303/
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