Redis集群技术及Codis实践
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Redis集群技术及Codis实践
mac_zhao 发表于3年前
Redis集群技术及Codis实践
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摘要: Redis集群技术及Codis实践
“高效运维最佳实践”是InfoQ在2015年推出的精品专栏,由触控科技运维总监萧田国撰写,InfoQ总编辑崔康策划。 
 
 
前言 
 
        如开篇文章所言,高效运维包括管理的专业化和技术的专业化。前两篇我们主要在说些管理相关的内容,本篇说一下技术专业化。希望读者朋友们能适应这个转换,谢谢。 
 
 
互联网早在几年前就已进入Web 2.0时代,对后台支撑能力的要求,提高了几十倍甚至几百倍。在这个演化过程中,缓存系统扮演了举足轻重的角色。 
 
 
         运维进化到今天,已经不是重复造轮子的时代。所以,我们在架构优化和动化运维中,可以尽可能地选用优秀的开源产品,而不是自己完全从头再来(各种技术geek除外)。 
 
 
         本文主要讨论Redis集群相关技术及新发展,关于Redis运维等内容,以后另开主题讨论。 
 
 
         本文重点推荐Codis——豌豆荚开源的Redis分布式中间件(该项目于4个月前在GitHub开源,目前star已超过2100)。其和Twemproxy相比,有诸多激动人心的新特性,并支持从Twemproxy无缝迁移至Codis。 
 
 
         本文主要目录如下,对Redis比较了解的朋友,可跳过前两部分,直接欣赏Codis相关内容。 
 
 
         1. Redis常见集群技术 
            1.1 客户端分片 
            1.2 代理分片 
            1.3 Redis Cluster 
         2. Twemproxy及不足之处 
         3. Codis实践 
            3.1 体系架构 
            3.2 性能对比测试 
            3.3 使用技巧、注意事项 
 
 
好吧,我们开始。 
 
 
 
1. Redis常见集群技术 
 
 
         长期以来,Redis本身仅支持单实例,内存一般最多10~20GB。这无法支撑大型线上业务系统的需求。而且也造成资源的利用率过低——毕竟现在服务器内存动辄100~200GB。 
 
 
         为解决单机承载能力不足的问题,各大互联网企业纷纷出手,“自助式”地实现了集群机制。在这些非官方集群解决方案中,物理上把数据“分片”(sharding)存储在多个Redis实例,一般情况下,每一“片”是一个Redis实例。 
 
 
         包括官方近期推出的Redis Cluster,Redis集群有三种实现机制,分别介绍如下,希望对大家选型有所帮助。 
 
 
1.1 客户端分片 
 
 
         这种方案将分片工作放在业务程序端,程序代码根据预先设置的路由规则,直接对多个Redis实例进行分布式访问。这样的好处是,不依赖于第三方分布式中间件,实现方法和代码都自己掌控,可随时调整,不用担心踩到坑。 
 
 
         这实际上是一种静态分片技术。Redis实例的增减,都得手工调整分片程序。基于此分片机制的开源产品,现在仍不多见。 
 
 
         这种分片机制的性能比代理式更好(少了一个中间分发环节)。但缺点是升级麻烦,对研发人员的个人依赖性强——需要有较强的程序开发能力做后盾。如果主力程序员离职,可能新的负责人,会选择重写一遍。 
 
 
         所以,这种方式下,可运维性较差。出现故障,定位和解决都得研发和运维配合着解决,故障时间变长。 
 
 
         这种方案,难以进行标准化运维,不太适合中小公司(除非有足够的DevOPS)。 
 
 
1.2 代理分片 
 
 
         这种方案,将分片工作交给专门的代理程序来做。代理程序接收到来自业务程序的数据请求,根据路由规则,将这些请求分发给正确的Redis实例并返回给业务程序。 
 
 
 
 
 
 
         这种机制下,一般会选用第三方代理程序(而不是自己研发),因为后端有多个Redis实例,所以这类程序又称为分布式中间件。 
 
 
         这样的好处是,业务程序不用关心后端Redis实例,运维起来也方便。虽然会因此带来些性能损耗,但对于Redis这种内存读写型应用,相对而言是能容忍的。 
 
 
         这是我们推荐的集群实现方案。像基于该机制的开源产品Twemproxy,便是其中代表之一,应用非常广泛。 
 
 
1.3 Redis Cluster 
 
 
         在这种机制下,没有中心节点(和代理模式的重要不同之处)。所以,一切开心和不开心的事情,都将基于此而展开。 
 
 
         Redis Cluster将所有Key映射到16384个Slot中,集群中每个Redis实例负责一部分,业务程序通过集成的Redis Cluster客户端进行操作。客户端可以向任一实例发出请求,如果所需数据不在该实例中,则该实例引导客户端自动去对应实例读写数据。 
 
 
         Redis Cluster的成员管理(节点名称、IP、端口、状态、角色)等,都通过节点之间两两通讯,定期交换并更新。 
 
 
         由此可见,这是一种非常“重”的方案。已经不是Redis单实例的“简单、可依赖”了。可能这也是延期多年之后,才近期发布的原因之一。 
 
 
         这令人想起一段历史。因为Memcache不支持持久化,所以有人写了一个Membase,后来改名叫Couchbase,说是支持Auto Rebalance,好几年了,至今都没多少家公司在使用。 
 
 
         是个令人忧心忡忡的方案。为解决仲裁等集群管理的问题,Oracle RAC还会使用存储设备的一块空间。而Redis Cluster,是一种完全的去中心化…… 
 
 
         本方案目前不推荐使用,从了解的情况来看,线上业务的实际应用也并不多见。 
 
 
2. Twemproxy及不足之处 
 
 
         T wemproxy是一种代理分片机制,由Twitter开源。Twemproxy作为代理,可接受来自多个程序的访问,按照路由规则,转发给后台的各个Redis服务器,再原路返回。 
 
 
         这个方案顺理成章地解决了单个Redis实例承载能力的问题。当然,Twemproxy本身也是单点,需要用Keepalived做高可用方案。 
 
 
         我想很多人都应该感谢Twemproxy,这么些年来,应用范围最广、稳定性最高、最久经考验的分布式中间件,应该就是它了。只是,他还有诸多不方便之处。 
 
 
         Twemproxy最大的痛点在于,无法平滑地扩容/缩容。 
 
 
         这样导致运维同学非常痛苦:业务量突增,需增加Redis服务器;业务量萎缩,需要减少Redis服务器。但对Twemproxy而言,基本上都很难操作(那是一种锥心的、纠结的痛……)。 
 
 
或者说,Twemproxy更加像服务器端静态sharding。有时为了规避业务量突增导致的扩容需求,甚至被迫新开一个基于Twemproxy的Redis集群。 
 
 
Twemproxy另一个痛点是,运维不友好,甚至没有控制面板。 
 
 
Codis刚好击中Twemproxy的这两大痛点,并且提供诸多其他令人激赏的特性。 
 
 
3. Codis实践 
 
 
         Codis由豌豆荚于2014年11月开源,基于Go和C开发,是近期涌现的、国人开发的优秀开源软件之一。现已广泛用于豌豆荚的各种Redis业务场景(已得到豌豆荚同学的确认,呵呵)。 
 
 
         从3个月的各种压力测试来看,稳定性符合高效运维的要求。性能更是改善很多,最初比Twemproxy慢20%;现在比Twemproxy快近100%(条件:多实例,一般Value长度)。 
 
 
3.1 体系架构 
 
 
         Codis 引入了Group的概念,每个Group包括1个Redis Master及至少1个Redis Slave,这是和Twemproxy的区别之一。这样做的好处是,如果当前Master有问题,则运维人员可通过Dashboard“自助式”切换到 Slave,而不需要小心翼翼地修改程序配置文件。 
 
 
         为支持数据热迁移(Auto Rebalance),出品方修改了Redis Server源码,并称之为Codis Server。 
 
 
         Codis采用预先分片(Pre-Sharding)机制,事先规定好了,分成1024个slots(也就是说,最多能支持后端1024个Codis Server),这些路由信息保存在ZooKeeper中。 
 
 
 
 
 
 
         ZooKeeper还维护Codis Server Group信息,并提供分布式锁等服务。 
 
 
3.2 性能对比测试 
 
 
         Codis目前仍被精益求精地改进中。其性能,从最初的比Twemproxy慢20%(虽然这对于内存型应用而言,并不明显),到现在远远超过Twemproxy性能(一定条件下)。 
 
 
         我们进行了长达3个月的测试。测试基于redis-benchmark,分别针对Codis和Twemproxy,测试Value长度从16B~10MB时的性能和稳定性,并进行多轮测试。 
 
 
         一共有4台物理服务器参与测试,其中一台分别部署codis和twemproxy,另外三台分别部署codis server和redis server,以形成两个集群。 
 
 
         从测试结果来看,就Set操作而言,在Value长度<888B时,Codis性能优越优于Twemproxy(这在一般业务的Value长度范围之内)。 
 
 
 
 
 
 
         就Get操作而言,Codis性能一直优于Twemproxy。 
 
 
 
 
 
 
3.3 使用技巧、注意事项 
 
 
         Codis还有很多好玩的东东,从实际使用来看,有些地方也值得注意。 
 
 
         1)无缝迁移Twemproxy 
出 品方贴心地准备了Codis-port工具。通过它,可以实时地同步 Twemproxy 底下的 Redis 数据到你的 Codis 集群。同步完成后,只需修改一下程序配置文件,将 Twemproxy 的地址改成 Codis 的地址即可。是的,只需要做这么多。 
 
 
         2)支持Java程序的HA 
Codis提供一个Java客户端,并称之为Jodis(名字很酷,是吧?)。这样,如果单个Codis Proxy宕掉,Jodis自动发现,并自动规避之,使得业务不受影响(真的很酷!)。 
 
 
         3)支持Pipeline 
Pipeline使得客户端可以发出一批请求,并一次性获得这批请求的返回结果。这提升了Codis的想象空间。 
 
 
         从实际测试来看,在Value长度小于888B字节时,Set性能迅猛提升; 
 
 
 
 
 
 
         Get性能亦复如是。 
 
 
 
 
 
 
         4)Codis不负责主从同步 
         也就是说, Codis仅负责维护当前Redis Server列表,由运维人员自己去保证主从数据的一致性。 
 
 
         这是我最赞赏的地方之一。这样的好处是,没把Codis搞得那么重。也是我们敢于放手在线上环境中上线的原因之一。 
 
 
         5)对Codis的后续期待? 
         好吧,粗浅地说两个。希望Codis不要变得太重。另外,加pipeline参数后,Value长度如果较大,性能反而比Twemproxy要低一些,希望能有改善(我们多轮压测结果都如此)。
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