Redis `client-output-buffer-limit`：客户端输出缓冲区溢出与连接中断

好，咱们今天聊聊Redis的“大嗓门”问题，也就是client-output-buffer-limit。这玩意儿，说白了，就是控制Redis给客户端“喊话”的时候，嗓门不能太大，否则喊破了嗓子（缓冲区溢出），连接就断了。

一、啥是客户端输出缓冲区？

想象一下，你问Redis：“今天天气咋样？”，Redis吭哧吭哧算了一堆，然后准备告诉你答案。这个答案，不是嗖的一下就传到你电脑上了，得先放到一个“小喇叭”（输出缓冲区）里，然后慢慢通过网络传给你。

这个“小喇叭”是有大小限制的，Redis为了防止某个客户端太能接收数据，把服务器资源耗尽，就给每个客户端的“小喇叭”定了尺寸，这就是client-output-buffer-limit。

二、client-output-buffer-limit的三个参数

这玩意儿不是一个简单的数字，而是三个参数，像三道防线一样，分别是：

• normal <hard limit> <soft limit> <soft seconds>
• slave <hard limit> <soft limit> <soft seconds>
• pubsub <hard limit> <soft limit> <soft seconds>

这三个分别针对不同类型的客户端：

• normal: 普通客户端，就是你用redis-cli，或者你的应用程序连接Redis时使用的客户端。
• slave: 从节点客户端，也就是用于主从复制的从节点。
• pubsub: 发布/订阅客户端，用于订阅频道消息的客户端。

每个类型后面都跟着三个参数：

• hard limit: 硬限制。一旦输出缓冲区超过这个值，Redis会立即断开客户端连接，毫不留情。
• soft limit: 软限制。如果输出缓冲区超过这个值，且持续时间超过soft seconds，Redis也会断开客户端连接。
• soft seconds: 软限制的持续时间，单位是秒。

举个例子：

client-output-buffer-limit normal 0 0 0 slave 256mb 64mb 60 pubsub 32mb 8mb 60

这个配置的意思是：

• normal: 普通客户端，输出缓冲区没有限制（0 0 0）。这意味着Redis不会因为普通客户端的输出缓冲区溢出而断开连接。这个要小心使用，容易被打爆。
• slave: 从节点客户端，硬限制是256MB，软限制是64MB，如果缓冲区超过64MB且持续60秒，就会断开连接。
• pubsub: 发布/订阅客户端，硬限制是32MB，软限制是8MB，如果缓冲区超过8MB且持续60秒，就会断开连接。

三、为啥要限制？

想象一下，如果没有这些限制，有个客户端非常贪婪，不停地请求大量数据，Redis吭哧吭哧地把数据塞到它的“小喇叭”里，结果“小喇叭”爆了，服务器内存也被耗光了，其他客户端就没法用了，整个Redis就瘫痪了。

所以，client-output-buffer-limit就是为了防止这种事情发生，保证Redis服务的稳定性和可用性。

四、啥时候容易出问题？

• 一次请求返回大量数据: 比如你用KEYS * 这种命令，或者LRANGE list 0 -1 读取一个非常大的列表，Redis会把大量数据放到输出缓冲区，如果超过了限制，就完犊子了。
• 发布/订阅模式: 如果你订阅了一个非常活跃的频道，Redis会不停地把消息推送到你的客户端，如果推送速度太快，你的客户端处理不过来，输出缓冲区就会堆积，最终超过限制。
• 从节点同步: 主节点需要把数据同步到从节点，如果主节点写入速度太快，从节点同步速度跟不上，从节点的输出缓冲区也会堆积。
• 慢查询: 有些查询执行时间很长，Redis在执行期间会把结果缓存到输出缓冲区，如果查询结果很大，也可能导致缓冲区溢出。

五、如何排查问题？

1. 查看Redis日志: 当客户端连接被断开时，Redis通常会在日志中记录相关信息，比如：

   Client id=123 addr=127.0.0.1:6379 closed due to output buffer limit (age: 63 sec, idle: 0 sec, bytes: 8388608)

   这个日志告诉你，客户端id=123的连接因为输出缓冲区超过限制而被断开，缓冲区大小是8388608字节（8MB）。

2. 使用INFO clients命令: 这个命令可以查看当前连接的客户端信息，包括输出缓冲区的大小。

   redis-cli info clients

   输出会包含类似这样的信息：

   client_id:123 addr=127.0.0.1:6379 fd=6 age=70 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=26 qbuf-free=32734 obl=8388608 oll=0 omem=0 events=r cmd=get

   其中，obl字段表示输出缓冲区的大小（bytes）。

3. 使用redis-cli --bigkeys命令: 这个命令可以扫描Redis数据库，找出占用空间最大的key，看看是不是有某个key的数据量过大，导致读取时容易触发缓冲区溢出。

六、如何解决问题？

1. 调整client-output-buffer-limit配置: 这是最直接的方法，可以根据实际情况调整硬限制和软限制的大小。但是要注意，盲目地增大限制可能会导致服务器内存耗尽，所以要谨慎操作。

   config set client-output-buffer-limit "normal 0 0 0 slave 512mb 128mb 60 pubsub 64mb 16mb 60"

   这个命令把slave的硬限制增加到了512MB，软限制增加到了128MB，pubsub的硬限制增加到了64MB，软限制增加到了16MB。

2. 优化代码: 这是更根本的解决方法，应该尽量避免一次请求返回大量数据。

   • 分页查询: 如果需要读取大量数据，可以使用分页查询，每次只读取一部分数据。
   • *避免使用`KEYS :** 这是一个非常危险的命令，应该尽量避免使用。如果需要查找key，可以使用SCAN`命令，它是一个游标式的迭代器，可以逐步地扫描数据库，不会一次性返回所有key。
   • 优化数据结构: 如果某个key的数据量过大，可以考虑优化数据结构，比如把一个大的列表拆分成多个小的列表，或者使用其他更适合的数据结构。
   • 使用pipeline: 如果需要执行多个命令，可以使用pipeline，它可以把多个命令打包成一个请求发送给Redis，减少网络开销，提高效率。

3. 优化网络: 如果网络带宽不足，或者网络延迟过高，也会导致客户端处理数据的速度跟不上Redis推送数据的速度，从而导致缓冲区堆积。可以考虑升级网络设备，或者优化网络配置。

4. 优化客户端代码: 确保客户端能够及时处理接收到的数据，避免数据在客户端的缓冲区堆积。

七、代码示例

1. 分页查询:

   import redis
   
   def get_data_with_pagination(r, key, page_size, page_num):
       """
       分页查询列表数据
       """
       start = (page_num - 1) * page_size
       end = page_num * page_size - 1
       data = r.lrange(key, start, end)
       return data
   
   if __name__ == '__main__':
       r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
       key = 'my_list'
   
       # 假设列表有100个元素
       for i in range(100):
           r.lpush(key, f'item_{i}')
   
       page_size = 10
       page_num = 3
       data = get_data_with_pagination(r, key, page_size, page_num)
       print(f"第{page_num}页的数据: {data}")

   这个例子展示了如何使用lrange命令进行分页查询。

2. *使用SCAN命令代替KEYS :**

   import redis
   
   def scan_keys(r, pattern, count):
       """
       使用SCAN命令迭代key
       """
       cursor = '0'
       while cursor != 0:
           cursor, keys = r.scan(cursor=cursor, match=pattern, count=count)
           for key in keys:
               print(key)
   
   if __name__ == '__main__':
       r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
   
       # 假设数据库中有一些key
       r.set('user:1', 'Alice')
       r.set('user:2', 'Bob')
       r.set('product:1', 'Laptop')
       r.set('product:2', 'Mouse')
   
       pattern = 'user:*'  # 匹配以user:开头的key
       count = 10  # 每次迭代返回的key的数量
       scan_keys(r, pattern, count)

   这个例子展示了如何使用SCAN命令迭代key，避免一次性返回大量key。

3. 使用pipeline:

   import redis
   
   def execute_commands_with_pipeline(r, commands):
       """
       使用pipeline执行多个命令
       """
       pipe = r.pipeline()
       for command in commands:
           pipe.execute_command(*command)  # Use execute_command for flexibility
       return pipe.execute()
   
   if __name__ == '__main__':
       r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
   
       commands = [
           ('set', 'name', 'Charlie'),
           ('incr', 'age'),
           ('get', 'name')
       ]
   
       results = execute_commands_with_pipeline(r, commands)
       print(f"Pipeline执行结果: {results}")
   
       # Or, using a more Pythonic approach:
       with r.pipeline() as pipe:
         pipe.set("foo", "bar")
         pipe.get("foo")
         result = pipe.execute()
         print(f"Pythonic Pipeline result {result}")

   这个例子展示了如何使用pipeline执行多个命令，减少网络开销。

八、总结

client-output-buffer-limit是Redis为了保证服务稳定性和可用性而设置的一道防线。理解它的作用，掌握排查问题的方法，并采取相应的优化措施，可以有效地避免客户端输出缓冲区溢出导致的连接中断问题。

总而言之，要像对待一个需要呵护的“嗓子”一样，对待Redis的输出缓冲区，别让它喊破了！ 记住，合理配置，优化代码，才能让Redis跑得更稳，更持久。

希望今天的讲解对你有所帮助，下次再见！