Redis/Codis性能瓶颈揭秘：网卡软中断的影响与优化

[1.调整中断亲和性（IRQ Affinity）：](#1.调整中断亲和性（IRQ Affinity）：)

[2.RPS（Receive Packet Steering）和 RFS（Receive Flow Steering）：](#2.RPS（Receive Packet Steering）和 RFS（Receive Flow Steering）：)

近期，我们的一位客户在生产环境中遭遇了广告业务访问超时的问题，尤其是在晚间高峰时段，这严重影响了业务运行。尽管客户经过一整天的努力，仍未能定位问题的根本原因，因此向我们寻求协助。通过我们的共同努力和深入分析，我们最终锁定了性能瓶颈------网卡软中断。现在，让我们一同回顾这次解决性能挑战的全过程。

现象回顾

在晚高峰期间，广告业务相关接口大量超时，服务日志中频繁出现访问Codis超时的错误记录。服务访问Codis的超时时间设定为200毫秒，但在问题时段，这一时间限制被频频突破。

问题剖析

通过监控数据，发现出问题时Codis的QPS（每秒请求数）明显降低，而连接数却显著上升。连接数增加可能有两方面原因：一是访问Codis的时延增大，导致业务连接池中的连接不够用，需要新建连接；二是业务流量突增，导致访问Codis的量变大，连接数不足，同样需要新建连接。然而，从QPS的监控数据来看，并没有出现QPS增长的趋势，因此可以排除业务流量突增的原因。

进一步分析发现，问题主要集中在IP为192.168.16.77的服务器上。这台服务器上的Codis-server（Redis）响应时间明显增加，达到了十几到二十毫秒，并且该服务器的内存使用也有明显上升。猜测此次事故可能与该服务器或网络层面有关。

然而，在检查服务器和网络层面的监控后，并未发现明显异常。同时，查看了该服务器上的Codis日志和系统日志，也均未发现异常记录。由于Codis的slowlog已被冲掉，无法确定问题发生时是否存在慢查询。此外，虽然业务服务日志中记录的超时Key都不是大Key，但仍然不能排除大Key对性能的影响

现场分析

在第二天晚高峰时段，问题再次出现。我们立即登录到服务器上执行top命令，发现软中断分布极不均衡，个别CPU上的软中断占用率已高达80%以上。这导致与Codis发生CPU争抢，使得Codis CPU使用率打满，响应时间大幅增加。

解决方案

迅速执行了均衡网卡软中断的脚本，将软中断均匀分布到各个CPU上，执行后，业务响应时间迅速恢复正常。

总结与反思

1.正常情况下，客户Redis和Codis服务器都会执行均衡网卡软中断的脚本。但在此次事件中，客户生产环境遗漏了对该服务器的操作。同时，由于之前业务量较小，即使存在软中断问题，也未达到性能瓶颈。因此，这个问题在之前并未暴露出来。

2.为了避免类似问题的再次发生，客户在监控系统中增加了软中断相关指标，并设置了阈值告警通知。

3.总结影响Redis性能的关键因素，为后续性能问题分析提供思路：

4.网卡软中断：

软中断是Linux内核处理网络数据包的重要机制。与硬中断相比，其优先级较低，主要用于处理耗时的网络数据包接收和发送任务。在网络硬件接收到数据包后，会先通过硬件中断将数据放入队列，随后由软中断进行处理。

在Redis服务器上，若遇到高网络负载，某个CPU的软中断占用率过高可能会影响系统整体性能。因此，均衡网卡软中断的负载对系统性能至关重要。软中断允许Linux内核在非抢占式环境中处理异步事件，如网络数据包的收发。当网卡接收到数据包，它会通过软中断信号通知CPU进行处理，包括数据复制、网络统计信息更新等操作。若网络流量大或处理效率不高，软中断可能会大量占用CPU资源，导致使用率显著上升。

因此，合理地均衡网卡软中断的负载是非常重要的，以下是两种常用均衡网卡软中断的方法，客户这里是采用了irqbalance服务自动调整中断亲和性，并使用第二种方式进行软中断均衡优化：

1.调整中断亲和性（IRQ Affinity）：

可以通过调整中断亲和性，将中断处理分配到多个CPU上。可以使用irqbalance服务自动调整中断亲和性，或者手动设置/proc/irq/<irq号 /smp_affinity文件来指定中断处理的CPU。

/proc/interrupts文件在Linux系统中提供了有关中断（IRQ）的详细信息。这个文件的内容通常包括以下信息：

**中断编号：**每一行的开头是中断的编号（或名称），例如 0, 1, 2，或 LOC（本地中断），NMI（非屏蔽中断）等。
**CPU列：**接下来的几列显示每个CPU核处理该中断的次数。每个列对应一个CPU核，显示该核处理该中断的计数。这些计数器可以帮助你了解中断在不同CPU核之间的分布情况。
中断类型：有时会有一个标识符来表示中断类型，比如 IR-IO-APIC 或 PCI-MSI，这表示中断的来源或类型。
**中断名称或设备：**最后一列通常显示与中断相关的设备或驱动程序名称。这可以帮助你识别哪个设备或驱动程序正在使用该中断。

例如，以下是一个典型的 /proc/interrupts 文件的输出示例：

复制代码

           CPU0       CPU1       CPU2       CPU3  0:         66          0          0          0   IO-APIC-edge      timer  1:          2          0          0          0   IO-APIC-edge      i8042  8:          1          0          0          0   IO-APIC-edge      rtc0  9:          0          0          0          0   IO-APIC-fasteoi   acpi 16:        123          0          0          0   IO-APIC-fasteoi   ehci_hcd:usb1 23:       4567          0          0          0   IO-APIC-fasteoi   eth0

此codis服务器16.77信息如下，网卡对应的中断号为86，87，88，89；采用irqbalance服务自动调整亲和性，分别使用CPU8，CPU10，CPU12，CPU14。

2. RPS （Receive Packet Steering）和 RFS（Receive Flow Steering）：

RPS和RFS是Linux内核提供的机制，用于将网络数据包的处理分配到多个CPU上。可以在/proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries和/sys/class/net//queues/rx-/rps_cpus以及/sys/class/net//queues/rx-/rps_flow_cnt中进行配置。

比如40核服务器设置如下：

复制代码

echo ff,ffffffff > /sys/class/net/<interface>/queues/rx-<n>/rps_cpusecho 4096 > /sys/class/net/<interface>/queues/rx-<n>/rps_flow_cntecho 131072 > /proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries其中：rps_cpus是一个位掩码，表示允许使用的CPU核，ff,ffffffff则表示40核全部允许使用rps_flow_cnt表示当前网络设备rps队列的流表数，需要设置为2的整数次幂，建议设置为4096，数值越大，同时所能处理的rps流越多。131072为4096*接收队列的数量

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