Řešení potíží se servery služby Azure Cache for Redis

Článek
06/01/2023

Tato část popisuje řešení potíží způsobených podmínkami na Azure Cache for Redis serveru nebo na virtuálních počítačích, které ho hostují.

Vysoké zatížení serveru
Vysoké využití paměti
Dlouhotrvající příkazy
Omezení šířky pásma na straně serveru

Poznámka

Několik kroků pro řešení potíží v této příručce obsahuje pokyny ke spouštění příkazů Redis a monitorování různých metrik výkonu. Další informace a pokyny najdete v článcích v části Další informace .

Vysoké zatížení serveru

Vysoké zatížení serveru znamená, že je server Redis zaneprázdněný a nedokáže držet krok s požadavky, což vede k vypršení časových limitů. Zkontrolujte metriku Server Load (Zatížení serveru ) ve vaší mezipaměti tak, že v nabídce Prostředek na levé straně vyberete Monitorování . V pracovním podokně v části Přehledy se zobrazí graf Zatížení serveru. Nebo přidejte sadu metrik do části Zatížení serveru v části Metriky.

Následuje několik možností, které je potřeba zvážit při vysokém zatížení serveru.

Vertikální navýšení nebo horizontální navýšení kapacity

Horizontálně navyšte kapacitu a přidejte další horizontální oddíly, aby se zatížení distribuovala napříč několika procesy Redis. Zvažte také vertikální navýšení kapacity na větší velikost mezipaměti s více jádry procesoru. Další informace najdete v nejčastějších dotazech k plánování Azure Cache for Redis.

Rychlé změny počtu připojení klientů

Další informace najdete v tématu Zabránění špičkám připojení klienta.

Dlouhotrvající nebo nákladné příkazy

Tento oddíl byl přesunut. Další informace najdete v tématu Dlouhotrvající příkazy.

Škálování

Operace škálování jsou náročné na procesor a paměť, protože by mohly zahrnovat přesun dat po uzlech a změnu topologie clusteru. Další informace najdete v tématu Škálování.

Údržba serveru

Pokud u vašeho Azure Cache for Redis došlo k převzetí služeb při selhání, všechna klientská připojení z uzlu, který byl mimo provoz, se přenesou do uzlu, který je stále spuštěný. Kvůli zvýšenému počtu připojení může dojít k prudkému nárůstu zatížení serveru. Můžete zkusit restartovat klientské aplikace, aby se všechna klientská připojení znovu vytvořila a redistribuovala mezi dvěma uzly.

Vysoké využití paměti

Zatížení paměti na serveru může vést k různým problémům s výkonem, které zpožďují zpracování požadavků. Když dojde k zatížení paměti, systém stránkuje data na disk, což způsobí výrazné zpomalení systému.

Tady je několik možných příčin zatížení paměti:

Mezipaměť se naplní daty blížícími se své maximální kapacitě.
U serveru Redis dochází k vysoké fragmentaci paměti

K fragmentaci pravděpodobně dochází, když vzor zatížení ukládá data s velkou proměnlivostí velikosti. K fragmentaci může například dojít, když jsou data rozložená do velikosti 1 kB a 1 MB. Při odstranění klíče o velikosti 1 kB z existující paměti se do něj nemůže vejít klíč o velikosti 1 MB, což způsobuje fragmentaci. Podobně platí, že pokud se odstraní 1 MB klíč a přidá se klíč 1,5 MB, nevejde se do stávající uvolněné paměti. To způsobuje nevyužitou volnou paměť a vede k větší fragmentaci.

used_memory_rss Pokud je hodnota vyšší než 1,5násobek used_memory metriky, dojde k fragmentaci paměti. Fragmentace může způsobit problémy v následujících případech:

Využití paměti se blíží maximálnímu limitu paměti pro mezipaměť nebo
UsedMemory_RSS je vyšší než limit maximální paměti, což může mít za následek selhání stránky v paměti.

Pokud je mezipaměť fragmentovaná a běží pod vysokým zatížením paměti, systém provede převzetí služeb při selhání a pokusí se obnovit paměť RSS (Resident Set Size).

Redis prostřednictvím příkazu INFO zveřejňuje dvě statistiky used_memory a used_memory_rss, které vám můžou pomoct identifikovat tento problém. Tyto metriky můžete zobrazit pomocí portálu.

Ověřte, že maxmemory-reserved jsou hodnoty a maxfragmentationmemory-reserved správně nastavené.

Pokud chcete pomoct zajistit, aby využití paměti bylo v pořádku, můžete provést několik změn:

Nakonfigurujte zásady paměti a nastavte časy vypršení platnosti klíčů. Pokud dochází k fragmentaci, tyto zásady nemusí být dostatečné.
Nakonfigurujte hodnotu maxmemory-reserved , která je dostatečně velká, aby kompenzuje fragmentaci paměti.
Vytvořte upozornění na metriky, jako je metrika využité paměti, abyste včas dostávali upozornění na potenciální dopady.
Škálování na větší velikost mezipaměti s větší kapacitou paměti Další informace najdete v nejčastějších dotazech k plánování Azure Cache for Redis.

Doporučení ke správě paměti najdete v tématu Osvědčené postupy pro správu paměti.

Dlouhotrvající příkazy