Redis Server端太多TIME_WAIT

博客探讨了在服务器上Redis连接产生大量TIME_WAIT状态的问题,原因在于客户端每次操作后关闭连接。通过Wireshark分析确认关闭请求由客户端发起。解决方案是采用连接池管理Redis连接,减少资源浪费并避免因网络问题导致的TIME_WAIT堆积。同时,通过telnet示例展示了在正常关闭情况下,服务端会发起FIN命令,TIME_WAIT状态出现在服务端。

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场景

redis服务器端连接产生太多的TIME_WAIT,使用下方的命令统计,高达20000+个状态连接,

netstat -na | grep 6379 | grep TIME_WAIT | wc -l

排查

去查看应用代码中连接redis的方式,发现每次操作都会重新获取一次连接,在操作完毕后则进行close,并没有使用线程池:

image.png

这种方式肯定会造成大量的连接被创建,但是TIME_WAIT是由发起关闭请求的一方才会有的状态,每次close都是由客户端发起的,怎么会在服务器方呢?

通过demo + Wireshark确认是由客户端发起的关闭(FIN)请求

image.png

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通过抓包工具,确认了当使用close方法时,是由客户端发起的关闭请求,TIME_WAIT在客户端这边,

image.png

解决方法

既然如此为什么服务端会积压大量的TIME_WAIT,最后下的定论是因为,服务端k8s的网络比较复杂,中间经过了一些代理,大量的连接有一些FIN报文可能因为经过代理时丢失了,

所以最后的解决方案是,使用连接池对redis进行连接,而不是每访问一次就创建一个连接,这个方式本身就会造成很多的资源浪费,使用连接池后,可以确保一个客户端只会有固定的连接到服务端,即使后续发生报文丢失也不会出现大量的TIME_WAIT浪费服务器资源。

telnet与redis

使用telnet连接redis,发送quit命令退出时,发现了一个有意思的现象:

image.png

telnet发送一个quit给服务端时,是由redis服务端发起的fin关闭连接命令,此时TIME_WAIT在服务端。

<think>嗯,用户问etcd能不能限流,我得先回想一下etcd的功能。etcd主要是分布式键值存储,用于配置共享和服务发现,比如Kubernetes就用它。限流的话,etcd本身有没有内置的限流机制呢?记得etcd有流量控制相关的配置,比如--max-request-bytes可以限制请求大小,可能防止过大的请求影响系统。另外,etcd的客户可能会有速率限制,比如客户库支持设置请求速率。 另外,etcd的认证和配额功能,比如通过配额(quota)可以限制存储空间,避免某个租户用太多资源,可能间接起到限流的作用。还有,客户库比如go-etcd或者Python的etcd3有没有限流的选项?可能需要用户在客户自己实现,比如使用令牌桶或者漏桶算法。 再考虑代理层,比如用Nginx做反向代理,设置限流规则,这样请求先经过Nginx再到达etcd,这样就能限制速率了。或者用API网关如Kong、Envoy,它们有更灵活的限流策略。 不过etcd本身的限流功能可能不够全面,主要依赖外部工具或者客户实现。需要解释清楚etcd自身的配置和外部方案,以及如何用Python代码实现客户限流。比如用tenacity库重试,或者使用异步请求配合令牌桶。 最后要检查是否遗漏了其他方法,比如etcd的租约机制是否相关,不过租约更是管理键的存活时间,可能不直接用于限流。确保回答涵盖etcd内置机制、客户限流和代理层方案,并给出Python代码示例,比如使用aiohttp和asyncio的令牌桶。</think><< etcd 本身并不直接提供显式的限流(Rate Limiting)功能,但它可以通过以下机制间接实现类似限流的效果或结合外部工具实现限流: --- ### **1. etcd 内置的流量控制机制** - **请求大小限制**: 通过 `--max-request-bytes` 参数限制单个请求的最大大小(默认值为 1.5MB),避免大请求阻塞系统。 示例启动命令: ```bash etcd --max-request-bytes 1572864 # 1.5MB ``` - **并发请求限制**: 通过 `--max-concurrent-requests` 限制每个客户的并发请求数(默认值通常为 1000),防止单个客户耗尽资源。 示例启动命令: ```bash etcd --max-concurrent-requests 500 ``` --- ### **2. 客户限流(Client-Side Rate Limiting)** 在客户代码中实现限流逻辑,例如使用 Python 的 `tenacity` 库或自定义令牌桶算法: ```python from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_fixed import etcd3 client = etcd3.client() # 使用 tenacity 实现重试间隔和次数限制 @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_fixed(2)) def limited_put(key, value): client.put(key, value) limited_put('foo', 'bar') ``` --- ### **3. 代理层限流(如 Nginx/Envoy)** 在 etcd 前部署反向代理(如 Nginx),通过代理层实现全局限流: ```nginx http { limit_req_zone $binary_remote_addr zone=etcd_limit:10m rate=10r/s; server { location /etcd/ { limit_req zone=etcd_limit burst=20; proxy_pass http://etcd-cluster; } } } ``` --- ### **4. 配额(Quota)机制** etcd 提供存储配额功能(`--quota-backend-bytes`),限制整个数据库的大小,避免资源耗尽: ```bash etcd --quota-backend-bytes 8589934592 # 8GB ``` --- ### **5. 结合分布式限流服务** 使用外部限流服务(如 Redis + Lua 脚本)实现分布式限流: ```python import redis import time r = redis.Redis() def rate_limited_action(key, limit=10, window=60): current = int(time.time()) pipeline = r.pipeline() pipeline.zremrangebyscore(key, 0, current - window) pipeline.zadd(key, {current: current}) pipeline.zcard(key) _, _, count = pipeline.execute() if count > limit: raise Exception("Rate limit exceeded") # 执行 etcd 操作 etcd_client.put(key, "value") rate_limited_action("my_operation") ``` --- ### **总结** - **直接限流**:etcd 通过参数限制请求大小和并发数。 - **间接限流**:客户代码、代理层或外部服务实现速率控制。 - **适用场景**:高并发写入/读取时,需避免 etcd 过载。
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