redis的cpu过高

一、背景

因为这段时间出现了一些redis cpu飙升的问题,所以总结了一些排查和解决的办法

二、产生原因和解决思路

主要产生原因有以下几点:

1.大量慢日志:

排查: 可根据以下三篇文档排查
慢日志相关:
https://blog.youkuaiyun.com/line_on_database/article/details/124098647
python收集慢日志:
https://blog.youkuaiyun.com/line_on_database/article/details/124118407
大key分析:
https://blog.youkuaiyun.com/line_on_database/article/details/115702487

解决思路:

  • 业务逻辑上更改慢查询语句
  • 因为大key产生的慢查询则拆分大key
  • 如果是cluster可以选择增加分片

2.高频的排序集相关的操作

排查方法:

  • 2.1 查看monitor监控,观测哪些命令最多,观测cpu飙升阶段哪些命令的数量飙升
 redis-cli -h monitor > a.txt

ps: 如果monitor被重命名了可以采用如下方式获取

timeout 50 nc 127.0.0.1 6379 > redis.monitor
auth ****
MONITOR*** # monitor重命名的命令
  • 2.2 观测info中的命令数量,是否有哪些命令量飙升
info commandstats
# 官网地址:https://redis.io/commands/info/
# calls: 到达命令执行(未拒绝)的调用次数
# usec: 这些命令消耗的总 CPU 时间
# usec_per_call:每次命令执行消耗的平均 CPU

解决: 从程序侧观察是否无用的命令太多,基于排序集的命令比较耗cpu,如果是针对多个key的高频排序集访问,只能从程序处降低该种命令的频率,逻辑优化,增加分片可能效果不大

<think>我们正在解决CPU使用率过的问题。根据引用内容,我们可以总结出以下步骤: 1. 确定CPU占用的进程(WHO) 2. 确定问题所在(WHERE) 3. 解决问题(HOW) 具体步骤: 一、确定CPU占用的进程(WHO) 使用系统监控工具(如top, htop, ps)找出占用CPU的进程。 二、确定问题所在(WHERE) 在找到CPU占用的进程后,进一步定位到该进程中的具体线程或代码部分。 - 对于Java应用,可以使用jstack等工具获取线程堆栈,分析线程状态。 - 对于其他应用,可以使用perf, strace等工具进行性能分析。 三、解决问题(HOW) 根据定位到的原因,采取相应的优化措施: - 如果是死循环,优化代码逻辑,避免无限循环。 - 如果是资源竞争(如锁竞争),优化同步机制。 - 如果是算法效率低,优化算法。 - 如果是外部依赖(如数据库查询慢),优化外部依赖。 此外,引用[4]特别提到嵌入式系统中死循环的排查,建议检查循环中是否缺少睡眠机制(sleep),避免线程持续占用CPU。 下面,我们将详细展开这些步骤。</think>### 如何解决CPU使用率过的问题 解决CPU使用率过问题需遵循系统化排查流程,以下是关键步骤: #### 一、定位CPU进程(WHO) 1. **系统级监控** - Linux/Mac:终端执行 `top` 或 `htop`,观察 `%CPU` 列 - Windows:任务管理器 → 性能标签 → 查看进程CPU占用 - 命令示例: ```bash top -c # 显示完整命令 ps -eo pid,pcpu,comm --sort=-pcpu | head -10 # 按CPU排序 ``` #### 二、定位问题根源(WHERE) 1. **线程级分析** - Java应用: ```bash jstack <PID> > thread_dump.txt # 获取线程堆栈 jcmd <PID> Thread.print # 替代方案 ``` - 通用方法: ```bash top -H -p <PID> # 查看特定进程的线程占用 perf top -p <PID> # 实时分析函数调用 ``` 2. **代码热点检测** - 使用性能分析工具: - `perf record` + `perf report`(Linux) - VisualVM/Arthas(Java) - Py-Spy(Python) - 检查频调用函数与循环逻辑 #### 三、针对性解决(HOW) 1. **代码优化** - 修复死循环:检查 `while/for` 是否缺少退出条件 - 避免阻塞操作:异步处理I/O或网络请求 - 算法优化:降低时间复杂度(如用哈希表替代嵌套循环) - 示例修正: ```java // 错误示例:无休眠的循环 while (true) { processData(); } // 修正:添加休眠 while (true) { processData(); Thread.sleep(100); // 释放CPU时间片[^4] } ``` 2. **资源管理** - 线程池优化:限制并发线程数(如Java的 `ThreadPoolExecutor`) - 减少锁竞争:用无锁数据结构或减小锁粒度 - 缓存优化:避免重复计算(如用Redis缓存热点数据) 3. **环境调优** - JVM参数调整:合理设置堆大小(`-Xmx`),选择效GC算法 - 内核参数:调整 `sysctl.conf` 网络连接参数(如 `net.core.somaxconn`) - 硬件升级:增加CPU核心数或使用更主频处理器 4. **监控与验证** - 部署APM工具:Prometheus+Grafana持续监控 - 压力测试:用JMeter模拟流量验证优化效果 - 灰度发布:逐步验证修复版本稳定性[^3] > **关键提示**:嵌入式系统需特别检查硬件中断风暴(如异常传感器信号)和驱动兼容性[^4]。
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