Cloud Memorystore Redis CPU 使用率高

如何解决Cloud Memorystore Redis CPU 使用率高

我们正在使用 Cloud Memorystore Redis 实例为我们面向互联网的关键任务应用程序添加缓存层。对 Memorystore 实例的调用总数（包括 get、set 和 key expiry 操作）约为每秒 10-15K。 cpu 利用率一直保持在 75-80% 左右，预计利用率会更高。

目前，我们使用标准服务层下的 M4 容量层。

https://cloud.google.com/memorystore/docs/redis/pricing

需要清楚地了解以下几点。

M4 容量层对应多少个 cpu 内核？
cpu 使用率超过 100% 真的令人担忧吗？我们预计会出现任何明显的性能问题吗？
解决由较高 cpu 利用率 (>=100%) 引起的性能问题（如果有）的选项有哪些？切换到 M5 容量层是否会解决高 cpu 消耗和相应问题。

我们的应用程序确实是 cpu 密集型的，我们看不到任何进一步优化应用程序的方法。期待一些有用的参考。

解决方法

解决您的问题。

1. M4容量层对应多少个CPU核心？
Cloud Memorystore for Redis 是 Google 管理的服务，这意味着 Google 可以保留运行 redis 服务的虚拟机的内部详细信息（资源）。仍然预计容量层越高，虚拟机将拥有越多的资源 (CPU)。特别是对于您的情况，添加 CPU 不会解决有关 CPU 使用率的问题，因为 redis 服务本身是 single threaded。

正如您从上一个链接中看到的：

为了最大限度地提高 CPU 使用率，您可以启动多个 Redis 实例。
如果你想使用多个 CPU，你可以早点开始考虑一些分片的方法。

2. CPU 使用率超过 100% 真的很可怕吗？
是的，高 CPU 使用率令人担忧，因为它会导致连接错误或高延迟。 CPU 利用率很重要，但 Redis 实例是否足够高效以在给定的延迟下维持您的吞吐量也很重要。您可以在 CPU % 较高时使用命令 redis-cli --latency 检查 redis 延迟。

3.我们预计会出现任何明显的性能问题吗？
这真的很难说或预测，因为它取决于几个因素（客户端服务、在时间范围内运行的命令、工作量）。导致高延迟和性能问题的一些最常见原因是：

客户端虚拟机或服务过载，不消耗来自 Redis 的消息：当客户端打开一个到 redis 的 TCP 连接时，redis 服务器有一个消息缓冲区要发送到该连接.如果客户端服务的 CPU 已用尽，内核没有时间接收来自 redis 的消息，那么它们就会在 redis 服务器上填满。
执行的命令消耗大量 CPU：已知以下命令的处理成本可能非常高：
EVAL/EVALSHA
钥匙
范围
ZRANGE/ZREVRANGE

4.-解决由较高 CPU 利用率 (>=100%) 引起的性能问题（如果有）的选项有哪些？
这个问题主要围绕您的实现的扩展设计。由于 redis 是单线程的，降低 CPU % 的更好方法是将数据分片到多个 redis 实例中，并在其前面设置一个代理来分配负载。请查看此 link 中的 Twemproxy 部分下的图表。

5.-切换到 M5 容量层会解决高 CPU 消耗和相应问题吗？
切换到更高容量的层应该有助于暂时缓解延迟，但这称为垂直扩展，仅限于 Cloud Memorystore 提供的层。