Redis·运维实战 · redis-ops 的日志规范：从「能看」到「能用」差了什么

这个结论和我们线上的观察一致。我们是在 QPS 到 3k 之后才撞上这个问题的，前压测阶段完全看不出来——因为压测流量太「干净」了，没有长尾请求。

同意上面说的。补充一点：如果开了这个选项，监控指标里的 GC 次数会翻倍，需要同步调整告警阈值，否则会一直误报。

刚翻了下 redis-ops 的源码，作者在注释里其实解释过为什么这么设计，大意是「为了在极端情况下退化成可预期行为」。

想请教一下，这个方案在容器里（内存限制 512Mi）会有什么变化？我们线上就是这么配的。

已收藏。正好这周要改这块，少走很多弯路。

楼主这个排查思路值得学习。我们之前是直接从日志下手，绕了很大一圈。

已收藏。正好这周要改这块，少走很多弯路。

我们生产环境用了两年，没遇到过。不过我承认我们没上到这个量级，所以这个结论对我们没有参考价值。

这个结论和我们线上的观察一致。我们是在 QPS 到 3k 之后才撞上这个问题的，前压测阶段完全看不出来——因为压测流量太「干净」了，没有长尾请求。

想请教一下，这个方案在容器里（内存限制 512Mi）会有什么变化？我们线上就是这么配的。

感谢分享真实数据，比很多只讲概念的文章有用得多。

能不能给出最小复现？我本地跑了十分钟没复现出来，环境是 macOS + 最新版。

楼主说的第 3 点我有不同看法。这里的取舍取决于你的读写比：读多写少的话，加缓存反而会放大不一致窗口。

楼主这个排查思路值得学习。我们之前是直接从日志下手，绕了很大一圈。

已收藏。正好这周要改这块，少走很多弯路。

刚翻了下 redis-ops 的源码，作者在注释里其实解释过为什么这么设计，大意是「为了在极端情况下退化成可预期行为」。

想请教一下，这个方案在容器里（内存限制 512Mi）会有什么变化？我们线上就是这么配的。

同意上面说的。补充一点：如果开了这个选项，监控指标里的 GC 次数会翻倍，需要同步调整告警阈值，否则会一直误报。

贴一下我们的实测数据，8 核 16G，同样的场景：

| 并发 | P50 | P99 |
|---|---|---|
| 200 | 12ms | 88ms |
| 500 | 31ms | 340ms |

P99 在 500 并发时明显崩了，和你说的拐点基本吻合。

同意上面说的。补充一点：如果开了这个选项，监控指标里的 GC 次数会翻倍，需要同步调整告警阈值，否则会一直误报。

感谢分享真实数据，比很多只讲概念的文章有用得多。

这里其实有个更简单的做法，不需要改架构：把这一层判断提前到网关，问题就消失了。代价是网关会多一次查表。

刚翻了下 redis-ops 的源码，作者在注释里其实解释过为什么这么设计，大意是「为了在极端情况下退化成可预期行为」。

我们生产环境用了两年，没遇到过。不过我承认我们没上到这个量级，所以这个结论对我们没有参考价值。

楼主这个排查思路值得学习。我们之前是直接从日志下手，绕了很大一圈。

能不能给出最小复现？我本地跑了十分钟没复现出来，环境是 macOS + 最新版。

补充一个反例：如果 redis-ops 的版本低于 7.4，这段代码的语义是不一样的，别照抄。我们在灰度环境踩过，回滚了一次。

这不是 redis-ops 的问题，是用法的问题。文档里写了这个 API 不是线程安全的，要自己在外面加锁。

补充一个反例：如果 redis-ops 的版本低于 7.4，这段代码的语义是不一样的，别照抄。我们在灰度环境踩过，回滚了一次。

楼主说的第 3 点我有不同看法。这里的取舍取决于你的读写比：读多写少的话，加缓存反而会放大不一致窗口。

这个结论和我们线上的观察一致。我们是在 QPS 到 3k 之后才撞上这个问题的，前压测阶段完全看不出来——因为压测流量太「干净」了，没有长尾请求。

刚翻了下 redis-ops 的源码，作者在注释里其实解释过为什么这么设计，大意是「为了在极端情况下退化成可预期行为」。

这不是 redis-ops 的问题，是用法的问题。文档里写了这个 API 不是线程安全的，要自己在外面加锁。

能不能给出最小复现？我本地跑了十分钟没复现出来，环境是 macOS + 最新版。

已收藏。正好这周要改这块，少走很多弯路。

我们生产环境用了两年，没遇到过。不过我承认我们没上到这个量级，所以这个结论对我们没有参考价值。

有没有人做过对照实验？我做了一组，把变量控制到只剩这一个，结果差距只有 4%，基本在噪声范围内。所以我觉得主因可能不是这个。

有没有人做过对照实验？我做了一组，把变量控制到只剩这一个，结果差距只有 4%，基本在噪声范围内。所以我觉得主因可能不是这个。

刚翻了下 redis-ops 的源码，作者在注释里其实解释过为什么这么设计，大意是「为了在极端情况下退化成可预期行为」。

感谢分享真实数据，比很多只讲概念的文章有用得多。

这里其实有个更简单的做法，不需要改架构：把这一层判断提前到网关，问题就消失了。代价是网关会多一次查表。

补充一个反例：如果 redis-ops 的版本低于 7.4，这段代码的语义是不一样的，别照抄。我们在灰度环境踩过，回滚了一次。

有没有人做过对照实验？我做了一组，把变量控制到只剩这一个，结果差距只有 4%，基本在噪声范围内。所以我觉得主因可能不是这个。

这不是 redis-ops 的问题，是用法的问题。文档里写了这个 API 不是线程安全的，要自己在外面加锁。

这里其实有个更简单的做法，不需要改架构：把这一层判断提前到网关，问题就消失了。代价是网关会多一次查表。

贴一下我们的实测数据，8 核 16G，同样的场景：

| 并发 | P50 | P99 |
|---|---|---|
| 200 | 12ms | 88ms |
| 500 | 31ms | 340ms |

P99 在 500 并发时明显崩了，和你说的拐点基本吻合。

能不能给出最小复现？我本地跑了十分钟没复现出来，环境是 macOS + 最新版。

我们生产环境用了两年，没遇到过。不过我承认我们没上到这个量级，所以这个结论对我们没有参考价值。