排查Redis实例带宽使用率高的问题

概述

Redis实例作为更靠近应用服务的数据层，通常会执行较多的数据存取并消耗网络带宽。不同的实例规格对应的最大带宽有所不同，当超过该规格的最大带宽时，将对应用服务的数据访问性能造成影响。本节讲述如何排查Redis实例流量使用率高的问题。

操作步骤

查询流量使用率。
查询实例在指定时段的流量使用率。具体操作请参见查看监控数据。

通常来说，“网络瞬时输入流量”和“网络瞬时输出流”量快速上升，并持续维持大于规格基准带宽的80%，时需引起注意，可能流量不足。

需关注的监控指标为带宽使用率如下图。带宽使用率的计算公式：带宽使用率=（网络瞬时输入流量+网络瞬时输出流量）/（2*最大带宽限制） * 100。

图1 带宽使用率示例

其中，带宽使用率超过100%，不一定导致限流，有没有被流控需要看流控次数指标。

带宽使用率没有超过100%，也有可能有限流，因为带宽使用率是上报周期实时值，一个上报周期检查一次。流控检查是秒级的，有可能存在上报周期间隔期间，流量有秒级冲高，然后回落，待上报带宽使用率指标时已恢复正常。
优化流量使用率。
1. 当业务的访问量与预期带宽消耗不匹配，例如带宽使用率的增长趋势和QPS的增长趋势明显不一致（可结合网络瞬时输入流量和网络瞬时输出流量，分析业务是读业务和还是写业务导致的流量上涨）。对于单个节点带宽使用率上涨，您可以通过缓存分析功能，发现实例中存在的大Key，具体操作请参见大key分析。对大Key（通常大于10 KB）进行优化，例如将大Key拆分、减少对大Key的访问、删除不必要的大Key等。
2. 经过上述步骤优化后流量使用率依旧较高，可评估升级至更大内存的规格，以承载更大的网络流量。具体操作请参见变更实例规格。
  
  在正式升级实例的规格前，您可以先购买一个按需付费的实例，测试要升级到的目标规格是否能够满足业务的负载需求，测试完成后可将其释放。释放实例请参考删除实例。