我们经常用redis 但遇到tomcat timeout的时候,如何确认不是redis的问题。
不能因为这个再去搞个redis 压力测试。有没有更省劲的方法来确认不是redis的问题
以下是针对 阿里云 ECS(8核16G,Redis 6分配3G内存,2个Tomcat各分配4G)反应迟钝 的 确定性排查流程,所有指标均提供明确的阈值和判断标准:
一、系统资源瓶颈排查
1. 内存检查
- 命令:
free -h # 查看物理内存和Swap使用 sar -r 1 5 # 每秒采样内存使用,持续5次
- 关键指标:
- 物理内存剩余:若
available
< 1G,系统可能频繁使用 Swap。 - Swap使用:
si
(Swap In)和so
(Swap Out)持续 > 0,表明内存不足,直接拖慢性能。
- 物理内存剩余:若
2. CPU检查
- 命令:
top -H -p <tomcat_pid> # 查看Tomcat线程CPU占用 mpstat -P ALL 1 # 查看每个核心的CPU利用率
- 关键指标:
- 总体CPU使用率:若
%us
(用户态)或%sy
(系统态)持续 > 70%,表明CPU饱和。 - 单个核心使用率:若某个核心持续 100%,可能存在单线程热点。
- 总体CPU使用率:若
3. 磁盘 I/O 检查
- 命令:
iostat -x 1 # 查看设备级I/O指标(需安装sysstat)
- 关键指标:
%util
(磁盘利用率):- < 60%:正常。
- 60%~80%:潜在瓶颈。
- > 80%:磁盘过载,I/O队列堆积。
await
(I/O平均等待时间):- < 10ms:正常(SSD)。
- > 20ms:异常(机械盘 > 5ms 即需警惕)。
svctm
(服务时间):- SSD应 < 2ms,机械盘 < 10ms。若
await
≫svctm
,表明队列堆积。
- SSD应 < 2ms,机械盘 < 10ms。若
4. 网络检查
- 命令:
sar -n DEV 1 # 查看网卡吞吐量 ss -s # 统计TCP连接状态
- 关键指标:
- 带宽占用:若
rxkB/s
或txkB/s
接近网卡上限(如千兆网卡≈125MB/s),表明带宽饱和。 - TCP重传:
netstat -s | grep retransmit
若重传率 > 0.1%(如总重传数/总包数),网络不稳定。
- 带宽占用:若
二、Redis 确定性排查
1. 内存压力
- 命令:
redis-cli info memory | grep -E "used_memory_human|maxmemory_human|mem_fragmentation_ratio|evicted_keys"
- 关键指标:
- 内存使用:若
used_memory
≥ 2.8G(接近3G),会触发淘汰策略,evicted_keys
> 0 表示频繁淘汰数据。 - 内存碎片率:
mem_fragmentation_ratio
> 1.5 或 < 0.9 需重启清理。
- 内存使用:若
2. 延迟检测
- 命令:
redis-cli --latency -h <host> -p <port> # 持续测试延迟
- 正常范围:
- 本地延迟:99% 请求应 < 1ms(若 > 5ms,Redis可能阻塞)。
- 网络延迟:跨机房或公网访问时,延迟应 < 10ms。
3. 慢查询与阻塞
- 命令:
redis-cli slowlog get 10 # 查看最近10条慢查询 redis-cli info commandstats # 统计命令耗时
- 阈值:
- 慢查询阈值:默认 10ms,若记录大量
GET
/SET
等简单命令,表明Redis负载过高。 - 阻塞命令:检查是否有
KEYS
、FLUSHALL
、HGETALL
大Key操作。
- 慢查询阈值:默认 10ms,若记录大量
4. 持久化影响
- 命令:
redis-cli info persistence | grep -E "rdb_last_bgsave_status|aof_last_bgrewrite_status|aof_rewrite_in_progress"
- 关键点:
- 若
aof_rewrite_in_progress:1
,表示正在重写AOF,此时会大量消耗磁盘I/O和CPU。 - 检查
rdb_last_bgsave_status:ok
,若为err
,持久化失败可能导致内存泄漏。
- 若
三、Tomcat 确定性排查
1. JVM 内存与GC
- 命令:
jstat -gc <tomcat_pid> 1000 # 每秒输出GC状态
- 关键指标:
- 堆内存:老年代(
OU
)若 > 90%,频繁 Full GC。 - Full GC 频率:若 > 1次/分钟,或单次 Full GC 时间 > 1秒,严重拖慢应用。
- GC 总耗时:若
FGCT
(Full GC总时间)占应用运行时间 > 5%,需优化。
- 堆内存:老年代(
2. 线程阻塞
- 命令:
jstack <tomcat_pid> | grep "BLOCKED" -c # 统计阻塞线程数
- 阈值:若阻塞线程数 > 活跃线程数的 10%,存在锁竞争或外部依赖阻塞。
3. 外部依赖检查
- 数据库连接池:
- 检查
maxActive
是否过小,导致等待连接。 - 使用
netstat -ant | grep <db_port> | wc -l
统计数据库连接数是否超限。
- 检查
- 外部 API 调用:
- 在代码中添加日志,记录调用耗时,若 > 500ms,需优化或熔断。
四、快速验证 Redis 是否影响
1. 短时间禁用 Redis
- 操作:
systemctl stop redis # 停止Redis
- 观察:若 Tomcat 响应速度恢复,问题在 Redis;否则继续排查 Tomcat。
2. 模拟 Redis 空负载
- 操作:
redis-cli FLUSHALL # 清空数据(慎用!) redis-cli CONFIG SET maxmemory 1GB # 临时降低内存限制
- 观察:若性能改善,原 Redis 使用方式有瓶颈(如大Key、高淘汰率)。
五、结论与解决方案
若确认 Redis 无问题(满足以下所有条件):
- Redis 内存使用 < 2.5G,无频繁淘汰(
evicted_keys=0
)。 - Redis 延迟 < 1ms,无慢查询。
- 系统资源(CPU < 70%,磁盘
%util
< 60%,无 Swap)。
问题大概率在 Tomcat:
- JVM 优化:
# Tomcat 的 catalina.sh 调整参数 JAVA_OPTS="-Xms3g -Xmx3g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200"
- 线程池调整:
- 增大
maxThreads
(如 800),减少队列等待。
- 增大
- 代码优化:
- 避免同步阻塞,使用异步或缓存(如 Redis)。
若系统资源不足:
- 降级配置:
- Tomcat 堆内存从 4G 降为 3G,腾出 2G 给系统和 Redis。
- 升级 ECS 规格至 8核32G。