NGINX 背后的 AWS Redis + uWSGI - 高负载

AWS Redis + uWSGI behind NGINX - high load

我是 运行 一个 python 应用程序 (flask + redis-py) 与 uwsgi + nginx 和使用 aws elasticache (redis 2.8.24)。

在尝试改善我的应用程序响应时间时,我注意到在高负载下(使用 loader.io 每 second/for 30 秒 500 个请求)我正在丢失请求(对于此测试我'仅使用一台没有负载均衡器的服务器,1 个 uwsgi 实例,4 个进程,目的是为了测试)。

我进行了更深入的研究,发现在这种负载下,对 ElastiCache 的一些请求很慢。 例如:

我的 AWS ElastiCache 基于缓存上的 2 个节点。m4.xlarge(默认 AWS 配置设置)。 查看最近 3 小时内连接的当前客户端:

我认为这没有意义,因为目前有 14 台服务器(其中 8 台具有 XX RPS 高流量的服务器使用此集群),我希望看到更高的客户端率。

uWSGI 配置(版本 2.0.5.1)

processes = 4
enable-threads = true
threads = 20
vacuum = true
die-on-term = true
harakiri = 10
max-requests = 5000
thread-stacksize = 2048
thunder-lock = true
max-fd = 150000
# currently disabled for testing
#cheaper-algo = spare2
#cheaper = 2
#cheaper-initial = 2
#workers = 4
#cheaper-step = 1

Nginx 只是一个使用 unix 套接字的 uWSGI 网络代理。

这是我打开与 redis 的连接的方式:

rdb = [
    redis.StrictRedis(host='server-endpoint', port=6379, db=0),
    redis.StrictRedis(host='server-endpoint', port=6379, db=1)
]

这是我设置值的方式,例如:

def cache_set(key, subkey, val, db, cache_timeout=DEFAULT_TIMEOUT):
    t = time.time()
    merged_key = key + ':' + subkey
    res = rdb[db].set(merged_key, val, cache_timeout)
    print 'cache_set time ' + str(time.time() - t)
    return res

cache_set('prefix', 'key_name', 'my glorious value', 0, 20)

这是我获取值的方式:

def cache_get(key, subkey, db, _eval=False):
    t = time.time()
    merged_key = key + ':' + subkey
    val = rdb[db].get(merged_key)
    if _eval:
        if val:
            val = eval(val)
        else:  # None
            val = 0
    print 'cache_get time ' + str(time.time() - t)
    return val

cache_get('prefix', 'key_name', 0)

版本:

所以总结:

  1. 如果连接了 14 台服务器,每台服务器有 4 个进程,并且每台服务器都打开一个到 redis 集群中 8 个不同数据库的连接,为什么 AWS 客户端数量很少
  2. 是什么导致请求响应时间攀升?
  3. 将不胜感激关于 ElastiCache 的任何建议and/or uWSGI 在重负载下的性能

简答

所以,如果我做对了,在我的例子中,问题不是 Elasticache 请求而是 uWSGI 内存使用。

长答案

我已经使用此设置安装了 uwsgitop

### Stats
### ---
### disabled by default
### To see stats run: uwsgitop /tmp/uwsgi_stats.socket
### uwsgitop must be install (pip install uwsgitop)
stats = /tmp/uwsgi_stats.socket

这会将 uwsgi 统计信息公开给 uwsgitop。

然后我使用 loader.io 对应用程序进行了 350-500 的压力测试 requests/second。

我在之前的配置中发现,uWSGI worker 的使用内存大小一直在增长,直到内存阻塞,然后 cpu 激增。需要重新生成的新工作人员也需要 cpu,这会导致服务器出现某种过载——导致 nginx 超时并关闭这些连接。

所以我做了一些研究和配置修改,直到我设法获得下面的设置,目前在每个实例上管理 ~650rps,响应时间~13ms,这对我来说非常棒。

* 我的应用程序使用(仍然使用一些)磁盘 pickled dat 文件,其中一些加载很重 - 我已将磁盘依赖性降至最低 *

对于将来可能会看到它的任何人 - 如果您需要快速响应 - 尽可能异步化所有内容。例如,如果可能,对任何数据库请求使用 celery+rabbitmq

uWSGI 配置:

listen = 128
processes = 8
threads = 2
max-requests = 10000
reload-on-as = 4095
reload-mercy = 5
#reload-on-rss = 1024
limit-as = 8192
cpu-affinity = 3
thread-stacksize = 1024
max-fd = 250000
buffer-size = 30000
thunder-lock = true
vacuum = true
enable-threads = true
no-orphans = true
die-on-term = true

NGINX 相关部分:

user nginx;
worker_processes 4;
worker_rlimit_nofile 20000;
thread_pool my_threads threads=16;
pid /run/nginx.pid;

events {
    accept_mutex off;
    # determines how much clients will be served per worker
    # max clients = worker_connections * worker_processes
    # max clients is also limited by the number of socket connections available on the system (~64k)
    worker_connections 19000;

    # optmized to serve many clients with each thread, essential for linux -- for testing environment
    use epoll;

    # accept as many connections as possible, may flood worker connections if set too low -- for testing environment
    multi_accept on;
}

http {
    ...
    aio                     threads;
    sendfile                on;
    sendfile_max_chunk      512k;
    tcp_nopush              on;
    tcp_nodelay             on;
    keepalive_timeout       5 5;
    keepalive_requests      0;
    types_hash_max_size     2048;
    send_timeout            15;
    ...
}

希望对您有所帮助!