这可能是最全的 Redis 集群方案介绍了

2016-06-16作者:曾健生编辑:博文视点

由于Redis出众的性能,其在众多的移动互联网企业中得到广泛的应用。Redis在3.0版本前只支持单实例模式,虽然现在的服务器内存可以达到100GB、200GB的规模,但是单实例模式限制了Redis没法满足业务的需求(例如新浪微博就曾经用Redis存储了超过1TB的数据)。Redis的开发者Antirez早在博客上就提出在Redis 3.0版本中加入集群的功能,但3.0版本等到2015年才发布正式版。各大企业在3.0版本还没发布前为了解决Redis的存储瓶颈,纷纷推出了各自的Redis集群方案。这些方案的核心思想是把数据分片(sharding)存储在多个Redis实例中,每一片就是一个Redis实例。下面介绍Redis的集群方案。


 1.客户端分片 客户端分片是把分片的逻辑放在Redis客户端实现,通过Redis客户端预先定义好的路由规则,把对Key的访问转发到不同的Redis实例中,最后把返回结果汇集。这种方案的模式如图1所示:



图1 客户端分片的模式


客户端分片的好处是所有的逻辑都是可控的,不依赖于第三方分布式中间件。开发人员清楚怎么实现分片、路由的规则,不用担心踩坑。 客户端分片方案有下面这些缺点: 

•  这是一种静态的分片方案,需要增加或者减少Redis实例的数量,需要手工调整分片的程序。

•  可运维性差,集群的数据出了任何问题都需要运维人员和开发人员一起合作,减缓了解决问题的速度,增加了跨部门沟通的成本。

•  在不同的客户端程序中,维护相同的分片逻辑成本巨大。例如,系统中有两套业务系统共用一套Redis集群,一套业务系统用Java实现,另一套业务系统用PHP实现。为了保证分片逻辑的一致性,在Java客户端中实现的分片逻辑也需要在PHP客户端实现一次。相同的逻辑在不同的系统中分别实现,这种设计本来就非常糟糕,而且需要耗费巨大的开发成本保证两套业务系统分片逻辑的一致性。


 2.Twemproxy Twemproxy是由Twitter开源的Redis代理,其基本原理是:Redis客户端把请求发送到Twemproxy,Twemproxy根据路由规则发送到正确的Redis实例,最后Twemproxy把结果汇集返回给客户端。 Twemproxy通过引入一个代理层,将多个Redis实例进行统一管理,使Redis客户端只需要在Twemproxy上进行操作,而不需要关心后面有多少个Redis实例,从而实现了Redis集群。 Twemproxy集群架构如图2所示:


图2 Twemproxy集群架构


Twemproxy的优点如下:

•  客户端像连接Redis实例一样连接Twemproxy,不需要改任何的代码逻辑。

•  支持无效Redis实例的自动删除。 

•  Twemproxy与Redis实例保持连接,减少了客户端与Redis实例的连接数。 Twemproxy有如下不足。

•  由于Redis客户端的每个请求都经过Twemproxy代理才能到达Redis服务器,这个过程中会产生性能损失。

•  没有友好的监控管理后台界面,不利于运维监控。 

•  最大的问题是Twemproxy无法平滑地增加Redis实例。对于运维人员来说,当因为业务需要增加Redis实例时工作量非常大。 Twemproxy作为最被广泛使用、最久经考验、稳定性最高的Redis代理,在业界被广泛使用。 


3.Codis Twemproxy不能平滑增加Redis实例的问题带来了很大的不便,于是豌豆荚自主研发了Codis,一个支持平滑增加Redis实例的Redis代理软件,其基于Go和C语言开发,并于2014年11月在GitHub上开源。 Codis包含下面4个部分: 

•  Codis Proxy:Redis客户端连接到Redis实例的代理,实现了Redis的协议,Redis客户端连接到Codis Proxy进行各种操作。Codis Proxy是无状态的,可以用Keepalived等负载均衡软件部署多个Codis Proxy实现高可用。 

•  CodisRedis:Codis项目维护的Redis分支,添加了slot和原子的数据迁移命令。Codis上层的 Codis Proxy和Codisconfig只有与这个版本的Redis通信才能正常运行。 

•  Codisconfig:Codis管理工具。可以执行添加删除CodisRedis节点、添加删除Codis Proxy、数据迁移等操作。另外,Codisconfig自带了HTTP server,里面集成了一个管理界面,方便运维人员观察Codis集群的状态和进行相关的操作,极大提高了运维的方便性,弥补了Twemproxy的缺点。

 •  ZooKeeper:分布式的、开源的应用程序协调服务,是Hadoop和Hbase的重要组件,其为分布式应用提供一致性服务,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。Codis依赖于ZooKeeper存储数据路由表的信息和Codis Proxy节点的元信息。另外,Codisconfig发起的命令都会通过ZooKeeper同步到Codis Proxy的节点。 Codis的架构如图3所示:


图3 Codis的架构图


在图3的Codis的架构图中,Codis引入了Redis Server Group,其通过指定一个主CodisRedis和一个或多个从CodisRedis,实现了Redis集群的高可用。当一个主CodisRedis挂掉时,Codis不会自动把一个从CodisRedis提升为主CodisRedis,这涉及数据的一致性问题(Redis本身的数据同步是采用主从异步复制,当数据在主CodisRedis写入成功时,从CodisRedis是否已读入这个数据是没法保证的),需要管理员在管理界面上手动把从CodisRedis提升为主CodisRedis。 如果觉得麻烦,豌豆荚也提供了一个工具Codis-ha,这个工具会在检测到主CodisRedis挂掉的时候将其下线并提升一个从CodisRedis为主CodisRedis。 Codis中采用预分片的形式,启动的时候就创建了1024个slot,1个slot相当于1个箱子,每个箱子有固定的编号,范围是1~1024。slot这个箱子用作存放Key,至于Key存放到哪个箱子,可以通过算法“crc32(key)%1024”获得一个数字,这个数字的范围一定是1~1024之间,Key就放到这个数字对应的slot。例如,如果某个Key通过算法“crc32(key)%1024”得到的数字是5,就放到编码为5的slot(箱子)。1个slot只能放1个Redis Server Group,不能把1个slot放到多个Redis Server Group中。1个Redis Server Group最少可以存放1个slot,最大可以存放1024个slot。因此,Codis中最多可以指定1024个Redis Server Group。 Codis最大的优势在于支持平滑增加(减少)Redis Server Group(Redis实例),能安全、透明地迁移数据,这也是Codis 有别于Twemproxy等静态分布式 Redis 解决方案的地方。Codis增加了Redis Server Group后,就牵涉到slot的迁移问题。例如,系统有两个Redis Server Group,Redis Server Group和slot的对应关系如下。 Redis Server Group  slot 1  1~500 2  501~1024 当增加了一个Redis Server Group,slot就要重新分配了。Codis分配slot有两种方法。 第一种:通过Codis管理工具Codisconfig手动重新分配,指定每个Redis Server Group所对应的slot的范围,例如可以指定Redis Server Group和slot的新的对应关系如下。 Redis Server Group  slot 1  1~500 2  501~700 3  701~1024 第二种:通过Codis管理工具Codisconfig的rebalance功能,会自动根据每个Redis Server Group的内存对slot进行迁移,以实现数据的均衡。 


4.Redis 3.0集群 Redis 3.0集群采用了P2P的模式,完全去中心化。Redis把所有的Key分成了16384个slot,每个Redis实例负责其中一部分slot。集群中的所有信息(节点、端口、slot等),都通过节点之间定期的数据交换而更新。 Redis客户端在任意一个Redis实例发出请求,如果所需数据不在该实例中,通过重定向命令引导客户端访问所需的实例。 Redis 3.0集群的工作流程如图4所示:


图4 Redis 3.0集群的工作流程图


如图4所示Redis集群内的机器定期交换数据,工作流程如下: 

(1)  Redis客户端在Redis2实例上访问某个数据。 

(2)  在Redis2内发现这个数据是在Redis3这个实例中,给Redis客户端发送一个重定向的命令。 

(3)  Redis客户端收到重定向命令后,访问Redis3实例获取所需的数据。 Redis 3.0的集群方案有以下两个问题:

 •  一个Redis实例具备了“数据存储”和“路由重定向”,完全去中心化的设计。这带来的好处是部署非常简单,直接部署Redis就行,不像Codis有那么多的组件和依赖。但带来的问题是很难对业务进行无痛的升级,如果哪天Redis集群出了什么严重的Bug,就只能回滚整个Redis集群。

 •  对协议进行了较大的修改,对应的Redis客户端也需要升级。升级Redis客户端后谁能确保没有Bug?而且对于线上已经大规模运行的业务,升级代码中的Redis客户端也是一个很麻烦的事情。 综合上面所述的两个问题,Redis 3.0集群在业界并没有被大规模使用。


 5.云服务器上的集群服务 国内的云服务器提供商阿里云、UCloud等均推出了基于Redis的云存储服务。这个服务的特性如下: 

(1)动态扩容 用户可以通过控制面板升级所需的Redis存储空间,扩容的过程中服务部不需要中断或停止,整个扩容过程对用户透明、无感知,这点是非常实用的,在前面介绍的方案中,解决Redis平滑扩容是个很烦琐的任务,现在按几下鼠标就能搞定,大大减少了运维的负担。 

(2)数据多备 数据保存在一主一备两台机器中,其中一台机器宕机了,数据还在另外一台机器上有备份。 

(3)自动容灾 主机宕机后系统能自动检测并切换到备机上,实现服务的高可用。 

(4)实惠 很多情况下为了使Redis的性能更高,需要购买一台专门的服务器用于Redis的存储服务,但这样子CPU、内存等资源就浪费了,购买Redis云存储服务就很好地解决了这个问题。 有了Redis云存储服务,能使App后台开发人员从烦琐运维中解放出来。App后台要搭建一个高可用、高性能的Redis服务,需要投入相当的运维成本和精力。如果使用云存储服务,就没必要投入这些成本和精力,可以让App后台开发人员更专注于业务。


内容来源:书问

作者曾健生
出版电子工业出版社
定价59元
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