容器化后 Redis Slowlog 陡增？携程帮你揭秘真相

揭开 Redis 慢查询谜团：携程一次容器化后 Slowlog 分析之旅

引言

技术演进的浪潮中，容器化技术正席卷各行业。作为国内领先的在线旅行服务商，携程早早布局容器化转型。在一次 Redis 容器化改造中，技术团队遭遇了令人费解的 Slowlog 暴增事件。

疑云重重：容器化后的 Slowlog 之谜

Redis 作为携程系统中的关键组件，承载着海量用户数据。容器化改造后，Redis 的 Slowlog 陡增，系统响应速度明显下降。

面对这一突如其来的性能瓶颈，携程技术团队立即展开排查。他们首先检查了容器资源使用情况、Redis 配置、数据结构等方面，却始终未能发现端倪。

抽丝剥茧：寻找问题的根源

排查陷入僵局，团队开始转换思路，从整体入手，分析容器化后系统环境的全局变化。

经过仔细勘察，团队发现了一个细微的差异：容器化前，Redis 是直接部署在物理机上的，而容器化后，Redis 运行在 Kubernetes 集群中，底层存储介质也发生了变化。

真凶现身：存储介质作祟

进一步调查发现，容器化后的 Redis 存储介质由本地 SSD 转换成了网络存储。这一看似不经意的变化，却成为 Slowlog 暴增的幕后真凶。

由于网络存储的延迟和吞吐量限制，Redis 在容器化后访问数据的速度明显下降。特别是对于一些写入操作密集的场景，性能瓶颈尤为突出。

解决方案：针对性优化

揪出真凶后，技术团队针对性地对 Redis 配置和存储介质进行优化。

他们将 Redis 的 appendonly 选项设置为 no，提高了写入性能。此外，他们还调整了 Redis 的内存配置，并使用 Redis Cluster 代替单实例模式，提升了系统的吞吐量和稳定性。

总结：排查疑难杂症的秘诀

携程技术团队在本次 Redis Slowlog 分析过程中，展现了以下排查疑难杂症的秘诀：

• 全局视角： 从整体入手，分析系统环境的全局变化，寻找蛛丝马迹。
• 细致观察： 不放过任何细微的差异，充分利用技术手段，深入探究细节。
• 针对性优化： 根据问题根源，制定有针对性的优化方案，提升系统性能。

启发：云原生时代的性能调优

云原生时代，容器化、微服务等新技术层出不穷。而随着系统架构的复杂度不断提高，性能调优也变得越来越困难。

本次 Redis Slowlog 分析之旅，不仅为携程技术团队解决了实际问题，更给其他遇到类似疑难杂症的工程师提供了宝贵的借鉴。在云原生时代，只有掌握排查疑难杂症的独门秘诀，才能从容应对性能挑战，保障系统稳定运行。