google-cloud-platform - Cloud Memorystore Redis 高 CPU 使用率

Question

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一个缓存层。对 Memorystore 实例的调用总数(包括获取、设置和 key 过期操作)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，我们在标准服务层级下使用 M4 容量层级。

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

需要澄清以下几点。

1. M4容量层对应多少个CPU核心？
2. CPU 使用率超过 100% 真的很可怕吗？我们预计会出现任何明显的性能问题吗？
3. 解决由较高 CPU 使用率 (>=100%) 引起的性能问题(如果有)有哪些选择？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我们的应用程序的方法。期待一些有用的引用。

Answer 1

解决您的问题。

<强>1。 M4容量层对应多少个CPU核心？
Cloud Memorystore for Redis 是谷歌管理的服务，这意味着谷歌可以保留运行 redis 服务的虚拟机的内部细节(资源)。仍然预计容量层越高，虚拟机将拥有的资源(CPU)越多。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 .

从前面的链接可以看出:

To maximize CPU usage you can start multiple instances of Redis.
If you want to use multiple CPUs you can start thinking of some way to shard earlier.

<强>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延迟下维持吞吐量也很重要。当 CPU % 很高时，您可以使用命令 redis-cli --latency 检查 redis 延迟。

<强>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、工作负载)。导致高延迟和性能问题的一些最常见原因是:

• 客户端 VM 或服务过载且未使用来自 Redis 的消息:当客户端打开到 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，那么它们就会填满 Redis 服务器。

• 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:
  评估/评估
  key
  范围
  ZRANGE/ZREVRANGE

4.- 有哪些选项可以解决由较高 CPU 利用率 (>=100%) 引起的性能问题(如果有)？
这个问题主要围绕您的实现的缩放设计。由于 Redis 是单线程的，因此降低 CPU 百分比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。请查看来自此 link 的 Twemproxy 部分下的图表.

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