云Redis终于找到定位卡死的根源，解决了困扰多时的问题，性能提升明显

（根据阿里云开发者社区2023年9月发布的故障复盘文章《一次罕见的云数据库Redis卡顿排查之旅》整理）

我们用的云Redis曾经遇到一个怪事，平时好好的，但时不时就会突然卡住几秒钟，整个服务就像冻住了一样，监控大图上看，CPU、网络流量都正常，就是操作响应时间会突然飙高，然后自己又恢复，这个问题像幽灵一样，隔三差五出现一次，查了很久都没头绪,特别头疼。

一开始，我们和云厂商的工程师怀疑过网络问题，查了虚拟网络、宿主机，没发现异常，也怀疑过是不是Redis本身命令太复杂或者有慢查询，但日志里也排除了，甚至想过是不是隔壁邻居太吵，被其他租户影响了,结果监控显示宿主机的资源也很空闲。

后来，一位工程师决定盯住Redis实例的详细监控指标，一直盯着看，突然在一次卡顿发生的瞬间，他捕捉到了一个关键变化：“Used Memory”（Redis自己统计的内存使用量）没怎么变，但“RSS”（进程实际占用的物理内存）指标瞬间涨了一大截，卡顿结束后又落回去了，就是这个细微的差别,成了破案的关键线索。

顺着这个线往下挖，技术团队发现，根本原因出在内存分配器上，Redis默认用的内存分配器是jemalloc，它管理内存就像管理很多个不同大小的格子，当应用频繁申请和释放不同大小的内存时，就会产生很多内存碎片，这些碎片就像行李箱里散乱的小物件，它们加起来占着地方（导致RSS很高），但没法拼出一个完整的大空间给Redis用（所以Used Memory显示不高），平时相安无事，但当Redis需要申请一块连续大内存时，分配器就得花大力气去整理、合并这些碎片，这个整理过程就会导致Redis主线程完全卡住，什么请求都处理不了，这就是我们感受到的那几秒“冻住”的时刻。

问题根源锁定后，解决起来就有了方向，云厂商的技术团队没有简单地建议我们升级实例规格，而是从底层做了优化，他们调整了jemalloc的配置参数，让它在后台更积极、更平缓地进行碎片整理，避免碎片积压到一定程度再突然进行大规模整理,也优化了内核与内存分配器之间的协作机制。

（根据同一文章后续更新）优化上线后，我们这边观察了很长一段时间，那个恼人的、毫无规律的周期性卡顿再也没有出现过，以前在业务高峰时总是提心吊胆，现在服务平稳多了，最直观的感受就是，之前超时报警里那些偶发的Redis错误几乎消失了，服务的整体响应速度也变得更加稳定，这次经历让我们意识到，有些深层次的问题，藏在那些最基础的、平时不太关注的监控指标里。