Redis集群方案

時(shí)間：2023-04-18 21:00:01 | 來源：網(wǎng)站運(yùn)營

時(shí)間：2023-04-18 21:00:01 來源：網(wǎng)站運(yùn)營

Redis集群方案：為什么集群？

通常，為了提高網(wǎng)站響應(yīng)速度，總是把熱點(diǎn)數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中而不是直接從后端數(shù)據(jù)庫中讀取。Redis是一個(gè)很好的Cache工具。大型網(wǎng)站應(yīng)用，熱點(diǎn)數(shù)據(jù)量往往巨大，幾十G上百G是很正常的事兒，在這種情況下，如何正確架構(gòu)Redis呢？

首先，無論我們是使用自己的物理主機(jī)，還是使用云服務(wù)主機(jī)，內(nèi)存資源往往是有限制的，scale up不是一個(gè)好辦法，我們需要scale out橫向可伸縮擴(kuò)展，這需要由多臺主機(jī)協(xié)同提供服務(wù)，即分布式多個(gè)Redis實(shí)例協(xié)同運(yùn)行。

其次，目前硬件資源成本降低，多核CPU，幾十G內(nèi)存的主機(jī)很普遍，對于主進(jìn)程是單線程工作的Redis，只運(yùn)行一個(gè)實(shí)例就顯得有些浪費(fèi)。同時(shí)，管理一個(gè)巨大內(nèi)存不如管理相對較小的內(nèi)存高效。因此，實(shí)際使用中，通常一臺機(jī)器上同時(shí)跑多個(gè)Redis實(shí)例。

方案

1.Redis官方集群方案 Redis Cluster

Redis Cluster是一種服務(wù)器Sharding技術(shù)，3.0版本開始正式提供。

Redis Cluster中，Sharding采用slot(槽)的概念，一共分成16384個(gè)槽，這有點(diǎn)類似pre sharding思路。對于每個(gè)進(jìn)入Redis的鍵值對，根據(jù)key進(jìn)行散列，分配到這16384個(gè)slot中的某一個(gè)中。使用的hash算法也比較簡單，就是CRC16后16384取模。

Redis集群中的每個(gè)node(節(jié)點(diǎn))負(fù)責(zé)分?jǐn)傔@16384個(gè)slot中的一部分，也就是說，每個(gè)slot都對應(yīng)一個(gè)node負(fù)責(zé)處理。當(dāng)動(dòng)態(tài)添加或減少node節(jié)點(diǎn)時(shí)，需要將16384個(gè)槽做個(gè)再分配，槽中的鍵值也要遷移。當(dāng)然，這一過程，在目前實(shí)現(xiàn)中，還處于半自動(dòng)狀態(tài)，需要人工介入。

Redis集群，要保證16384個(gè)槽對應(yīng)的node都正常工作，如果某個(gè)node發(fā)生故障，那它負(fù)責(zé)的slots也就失效，整個(gè)集群將不能工作。

為了增加集群的可訪問性，官方推薦的方案是將node配置成主從結(jié)構(gòu)，即一個(gè)master主節(jié)點(diǎn)，掛n個(gè)slave從節(jié)點(diǎn)。這時(shí)，如果主節(jié)點(diǎn)失效，Redis Cluster會(huì)根據(jù)選舉算法從slave節(jié)點(diǎn)中選擇一個(gè)上升為主節(jié)點(diǎn)，整個(gè)集群繼續(xù)對外提供服務(wù)。這非常類似前篇文章提到的Redis Sharding場景下服務(wù)器節(jié)點(diǎn)通過Sentinel監(jiān)控架構(gòu)成主從結(jié)構(gòu)，只是Redis Cluster本身提供了故障轉(zhuǎn)移容錯(cuò)的能力。

Redis Cluster的新節(jié)點(diǎn)識別能力、故障判斷及故障轉(zhuǎn)移能力是通過集群中的每個(gè)node都在和其它nodes進(jìn)行通信，這被稱為集群總線(cluster bus)。它們使用特殊的端口號，即對外服務(wù)端口號加10000。例如如果某個(gè)node的端口號是6379，那么它與其它nodes通信的端口號是16379。nodes之間的通信采用特殊的二進(jìn)制協(xié)議。

對客戶端來說，整個(gè)cluster被看做是一個(gè)整體，客戶端可以連接任意一個(gè)node進(jìn)行操作，就像操作單一Redis實(shí)例一樣，當(dāng)客戶端操作的key沒有分配到該node上時(shí)，Redis會(huì)返回轉(zhuǎn)向指令，指向正確的node，這有點(diǎn)兒像瀏覽器頁面的302 redirect跳轉(zhuǎn)。

Redis Cluster是Redis 3.0以后才正式推出，時(shí)間較晚，目前能證明在大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境下成功的案例還不是很多，需要時(shí)間檢驗(yàn)。

2.Redis Sharding集群

Redis 3正式推出了官方集群技術(shù)，解決了多Redis實(shí)例協(xié)同服務(wù)問題。Redis Cluster可以說是服務(wù)端Sharding分片技術(shù)的體現(xiàn)，即將鍵值按照一定算法合理分配到各個(gè)實(shí)例分片上，同時(shí)各個(gè)實(shí)例節(jié)點(diǎn)協(xié)調(diào)溝通，共同對外承擔(dān)一致服務(wù)。

多Redis實(shí)例服務(wù)，比單Redis實(shí)例要復(fù)雜的多，這涉及到定位、協(xié)同、容錯(cuò)、擴(kuò)容等技術(shù)難題。這里，我們介紹一種輕量級的客戶端Redis Sharding技術(shù)。

Redis Sharding可以說是Redis Cluster出來之前，業(yè)界普遍使用的多Redis實(shí)例集群方法。其主要思想是采用哈希算法將Redis數(shù)據(jù)的key進(jìn)行散列，通過hash函數(shù)，特定的key會(huì)映射到特定的Redis節(jié)點(diǎn)上。這樣，客戶端就知道該向哪個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)操作數(shù)據(jù)。Sharding架構(gòu)如圖：

慶幸的是，java redis客戶端驅(qū)動(dòng)jedis，已支持Redis Sharding功能，即ShardedJedis以及結(jié)合緩存池的ShardedJedisPool。

Jedis的Redis Sharding實(shí)現(xiàn)具有如下特點(diǎn)：

1. 采用一致性哈希算法(consistent hashing)，將key和節(jié)點(diǎn)name同時(shí)hashing，然后進(jìn)行映射匹配，采用的算法是MURMUR_HASH。采用一致性哈希而不是采用簡單類似哈希求模映射的主要原因是當(dāng)增加或減少節(jié)點(diǎn)時(shí)，不會(huì)產(chǎn)生由于重新匹配造成的rehashing。一致性哈希只影響相鄰節(jié)點(diǎn)key分配，影響量小。
2. 為了避免一致性哈希只影響相鄰節(jié)點(diǎn)造成節(jié)點(diǎn)分配壓力，ShardedJedis會(huì)對每個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)根據(jù)名字(沒有，Jedis會(huì)賦予缺省名字)會(huì)虛擬化出160個(gè)虛擬節(jié)點(diǎn)進(jìn)行散列。根據(jù)權(quán)重weight，也可虛擬化出160倍數(shù)的虛擬節(jié)點(diǎn)。用虛擬節(jié)點(diǎn)做映射匹配，可以在增加或減少Redis節(jié)點(diǎn)時(shí)，key在各Redis節(jié)點(diǎn)移動(dòng)再分配更均勻，而不是只有相鄰節(jié)點(diǎn)受影響。
3. ShardedJedis支持keyTagPattern模式，即抽取key的一部分keyTag做sharding，這樣通過合理命名key，可以將一組相關(guān)聯(lián)的key放入同一個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)，這在避免跨節(jié)點(diǎn)訪問相關(guān)數(shù)據(jù)時(shí)很重要。

Redis Sharding采用客戶端Sharding方式，服務(wù)端Redis還是一個(gè)個(gè)相對獨(dú)立的Redis實(shí)例節(jié)點(diǎn)，沒有做任何變動(dòng)。同時(shí)，我們也不需要增加額外的中間處理組件，這是一種非常輕量、靈活的Redis多實(shí)例集群方法。

當(dāng)然，Redis Sharding這種輕量靈活方式必然在集群其它能力方面做出妥協(xié)。比如擴(kuò)容，當(dāng)想要增加Redis節(jié)點(diǎn)時(shí)，盡管采用一致性哈希，畢竟還是會(huì)有key匹配不到而丟失，這時(shí)需要鍵值遷移。

作為輕量級客戶端sharding，處理Redis鍵值遷移是不現(xiàn)實(shí)的，這就要求應(yīng)用層面允許Redis中數(shù)據(jù)丟失或從后端數(shù)據(jù)庫重新加載數(shù)據(jù)。但有些時(shí)候，擊穿緩存層，直接訪問數(shù)據(jù)庫層，會(huì)對系統(tǒng)訪問造成很大壓力。有沒有其它手段改善這種情況？

Redis作者給出了一個(gè)比較討巧的辦法--presharding，即預(yù)先根據(jù)系統(tǒng)規(guī)模盡量部署好多個(gè)Redis實(shí)例，這些實(shí)例占用系統(tǒng)資源很小，一臺物理機(jī)可部署多個(gè)，讓他們都參與sharding，當(dāng)需要擴(kuò)容時(shí)，選中一個(gè)實(shí)例作為主節(jié)點(diǎn)，新加入的Redis節(jié)點(diǎn)作為從節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)復(fù)制。數(shù)據(jù)同步后，修改sharding配置，讓指向原實(shí)例的Shard指向新機(jī)器上擴(kuò)容后的Redis節(jié)點(diǎn)，同時(shí)調(diào)整新Redis節(jié)點(diǎn)為主節(jié)點(diǎn)，原實(shí)例可不再使用。

presharding是預(yù)先分配好足夠的分片，擴(kuò)容時(shí)只是將屬于某一分片的原Redis實(shí)例替換成新的容量更大的Redis實(shí)例。參與sharding的分片沒有改變，所以也就不存在key值從一個(gè)區(qū)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)分片區(qū)的現(xiàn)象，只是將屬于同分片區(qū)的鍵值從原Redis實(shí)例同步到新Redis實(shí)例。

并不是只有增刪Redis節(jié)點(diǎn)引起鍵值丟失問題，更大的障礙來自Redis節(jié)點(diǎn)突然宕機(jī)。在《Redis持久化》一文中已提到，為不影響Redis性能，盡量不開啟AOF和RDB文件保存功能，可架構(gòu)Redis主備模式，主Redis宕機(jī)，數(shù)據(jù)不會(huì)丟失，備Redis留有備份。

這樣，我們的架構(gòu)模式變成一個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)切片包含一個(gè)主Redis和一個(gè)備Redis。在主Redis宕機(jī)時(shí)，備Redis接管過來，上升為主Redis，繼續(xù)提供服務(wù)。主備共同組成一個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)，通過自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移，保證了節(jié)點(diǎn)的高可用性。則Sharding架構(gòu)演變成：

Redis Sentinel提供了主備模式下Redis監(jiān)控、故障轉(zhuǎn)移功能達(dá)到系統(tǒng)的高可用性。

高訪問量下，即使采用Sharding分片，一個(gè)單獨(dú)節(jié)點(diǎn)還是承擔(dān)了很大的訪問壓力，這時(shí)我們還需要進(jìn)一步分解。通常情況下，應(yīng)用訪問Redis讀操作量和寫操作量差異很大，讀常常是寫的數(shù)倍，這時(shí)我們可以將讀寫分離，而且讀提供更多的實(shí)例數(shù)。

可以利用主從模式實(shí)現(xiàn)讀寫分離，主負(fù)責(zé)寫，從負(fù)責(zé)只讀，同時(shí)一主掛多個(gè)從。在Sentinel監(jiān)控下，還可以保障節(jié)點(diǎn)故障的自動(dòng)監(jiān)測。

3.利用代理中間件實(shí)現(xiàn)大規(guī)模Redis集群

上面分別介紹了多Redis服務(wù)器集群的兩種方式，它們是基于客戶端sharding的Redis Sharding和基于服務(wù)端sharding的Redis Cluster。

客戶端sharding技術(shù)其優(yōu)勢在于服務(wù)端的Redis實(shí)例彼此獨(dú)立，相互無關(guān)聯(lián)，每個(gè)Redis實(shí)例像單服務(wù)器一樣運(yùn)行，非常容易線性擴(kuò)展，系統(tǒng)的靈活性很強(qiáng)。其不足之處在于：

1. 由于sharding處理放到客戶端，規(guī)模進(jìn)步擴(kuò)大時(shí)給運(yùn)維帶來挑戰(zhàn)。
2. 服務(wù)端Redis實(shí)例群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有變化時(shí)，每個(gè)客戶端都需要更新調(diào)整。
3. 連接不能共享，當(dāng)應(yīng)用規(guī)模增大時(shí)，資源浪費(fèi)制約優(yōu)化。

服務(wù)端sharding的Redis Cluster其優(yōu)勢在于服務(wù)端Redis集群拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化時(shí)，客戶端不需要感知，客戶端像使用單Redis服務(wù)器一樣使用Redis集群，運(yùn)維管理也比較方便。

不過Redis Cluster正式版推出時(shí)間不長，系統(tǒng)穩(wěn)定性、性能等都需要時(shí)間檢驗(yàn)，尤其在大規(guī)模使用場合。

能不能結(jié)合二者優(yōu)勢？即能使服務(wù)端各實(shí)例彼此獨(dú)立，支持線性可伸縮，同時(shí)sharding又能集中處理，方便統(tǒng)一管理？本篇介紹的Redis代理中間件twemproxy就是這樣一種利用中間件做sharding的技術(shù)。

twemproxy處于客戶端和服務(wù)器的中間，將客戶端發(fā)來的請求，進(jìn)行一定的處理后(如sharding)，再轉(zhuǎn)發(fā)給后端真正的Redis服務(wù)器。也就是說，客戶端不直接訪問Redis服務(wù)器，而是通過twemproxy代理中間件間接訪問。

參照Redis Sharding架構(gòu)，增加代理中間件的Redis集群架構(gòu)如下：

twemproxy中間件的內(nèi)部處理是無狀態(tài)的，它本身可以很輕松地集群，這樣可避免單點(diǎn)壓力或故障。

twemproxy又叫nutcracker，起源于twitter系統(tǒng)中redis/memcached集群開發(fā)實(shí)踐，運(yùn)行效果良好，后代碼奉獻(xiàn)給開源社區(qū)。其輕量高效，采用C語言開發(fā)，工程網(wǎng)址是：https://github.com/twitter/twemproxy

twemproxy后端不僅支持redis，同時(shí)也支持memcached，這是twitter系統(tǒng)具體環(huán)境造成的。

由于使用了中間件，twemproxy可以通過共享與后端系統(tǒng)的連接，降低客戶端直接連接后端服務(wù)器的連接數(shù)量。同時(shí)，它也提供sharding功能，支持后端服務(wù)器集群水平擴(kuò)展。統(tǒng)一運(yùn)維管理也帶來了方便。

當(dāng)然，也是由于使用了中間件代理，相比客戶端直連服務(wù)器方式，性能上會(huì)有所損耗，實(shí)測結(jié)果大約降低了20%左右。