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收藏 | Redis高可用技術解決方案

存儲 存儲軟件 Redis
本文主要針對 Redis 常見的幾種使用方式及其優缺點展開分析。

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常見使用方式

Redis 的幾種常見使用方式包括:

  • Redis 單副本
  • Redis 多副本(主從)
  • Redis Sentinel(哨兵)
  • Redis Cluster
  • Redis 自研

各種使用方式的優缺點

Redis 單副本

Redis 單副本,采用單個 Redis 節點部署架構,沒有備用節點實時同步數據,不提供數據持久化和備份策略,適用于數據可靠性要求不高的純緩存業務場景。

優點:

  • 架構簡單,部署方便。
  • 高性價比:緩存使用時無需備用節點(單實例可用性可以用 supervisor 或 crontab 保證),當然為了滿足業務的高可用性,也可以犧牲一個備用節點,但同時刻只有一個實例對外提供服務。
  • 高性能。

缺點:

  • 不保證數據的可靠性。
  • 在緩存使用,進程重啟后,數據丟失,即使有備用的節點解決高可用性,但是仍然不能解決緩存預熱問題,因此不適用于數據可靠性要求高的業務。
  • 高性能受限于單核 CPU 的處理能力(Redis 是單線程機制),CPU 為主要瓶頸,所以適合操作命令簡單,排序、計算較少的場景。也可以考慮用 Memcached 替代。

Redis 多副本(主從)

Redis 多副本,采用主從(replication)部署結構,相較于單副本而言***的特點就是主從實例間數據實時同步,并且提供數據持久化和備份策略。

主從實例部署在不同的物理服務器上,根據公司的基礎環境配置,可以實現同時對外提供服務和讀寫分離策略。

優點:

  • 高可靠性:一方面,采用雙機主備架構,能夠在主庫出現故障時自動進行主備切換,從庫提升為主庫提供服務,保證服務平穩運行;另一方面,開啟數據持久化功能和配置合理的備份策略,能有效的解決數據誤操作和數據異常丟失的問題。
  • 讀寫分離策略:從節點可以擴展主庫節點的讀能力,有效應對大并發量的讀操作。

缺點:

  • 故障恢復復雜,如果沒有 Redis HA 系統(需要開發),當主庫節點出現故障時,需要手動將一個從節點晉升為主節點,同時需要通知業務方變更配置,并且需要讓其他從庫節點去復制新主庫節點,整個過程需要人為干預,比較繁瑣。
  • 主庫的寫能力受到單機的限制,可以考慮分片。
  • 主庫的存儲能力受到單機的限制,可以考慮 Pika。
  • 原生復制的弊端在早期的版本中也會比較突出,如:Redis 復制中斷后,Slave 會發起 psync,此時如果同步不成功,則會進行全量同步,主庫執行全量備份的同時可能會造成毫秒或秒級的卡頓。

又由于 COW 機制,導***端情況下的主庫內存溢出,程序異常退出或宕機;主庫節點生成備份文件導致服務器磁盤 IO 和 CPU(壓縮)資源消耗;發送數 GB 大小的備份文件導致服務器出口帶寬暴增,阻塞請求,建議升級到***版本。

Redis Sentinel(哨兵)

Redis Sentinel 是社區版本推出的原生高可用解決方案,其部署架構主要包括兩部分:Redis Sentinel 集群和 Redis 數據集群。

其中 Redis Sentinel 集群是由若干 Sentinel 節點組成的分布式集群,可以實現故障發現、故障自動轉移、配置中心和客戶端通知。Redis Sentinel 的節點數量要滿足 2n+1(n>=1)的奇數個。

優點:

  • Redis Sentinel 集群部署簡單;
  • 能夠解決 Redis 主從模式下的高可用切換問題;
  • 很方便實現 Redis 數據節點的線形擴展,輕松突破 Redis 自身單線程瓶頸,可極大滿足 Redis 大容量或高性能的業務需求;
  • 可以實現一套 Sentinel 監控一組 Redis 數據節點或多組數據節點。

缺點:

  • 部署相對 Redis 主從模式要復雜一些,原理理解更繁瑣;
  • 資源浪費,Redis 數據節點中 slave 節點作為備份節點不提供服務;
  • Redis Sentinel 主要是針對 Redis 數據節點中的主節點的高可用切換,對 Redis 的數據節點做失敗判定分為主觀下線和客觀下線兩種,對于 Redis 的從節點有對節點做主觀下線操作,并不執行故障轉移。
  • 不能解決讀寫分離問題,實現起來相對復雜。

建議:

  • 如果監控同一業務,可以選擇一套 Sentinel 集群監控多組 Redis 數據節點的方案,反之選擇一套 Sentinel 監控一組 Redis 數據節點的方案。
  • sentinel monitor <master-name> <ip> <port> <quorum> 配置中的<quorum>建議設置成 Sentinel 節點的一半加 1,當 Sentinel 部署在多個 IDC 的時候,單個 IDC 部署的 Sentinel 數量不建議超過(Sentinel 數量 – quorum)。
  • 合理設置參數,防止誤切,控制切換靈敏度控制:

a. quorum

b. down-after-milliseconds 30000

c. failover-timeout 180000

d. maxclient

e. timeout

  • 部署的各個節點服務器時間盡量要同步,否則日志的時序性會混亂。
  • Redis 建議使用 pipeline 和 multi-keys 操作,減少 RTT 次數,提高請求效率。
  • 自行搞定配置中心(zookeeper),方便客戶端對實例的鏈接訪問。

Redis Cluster

Redis Cluster 是社區版推出的 Redis 分布式集群解決方案,主要解決 Redis 分布式方面的需求,比如,當遇到單機內存,并發和流量等瓶頸的時候,Redis Cluster 能起到很好的負載均衡的目的。

Redis Cluster 集群節點最小配置 6 個節點以上(3 主 3 從),其中主節點提供讀寫操作,從節點作為備用節點,不提供請求,只作為故障轉移使用。

Redis Cluster 采用虛擬槽分區,所有的鍵根據哈希函數映射到 0~16383 個整數槽內,每個節點負責維護一部分槽以及槽所映射的鍵值數據。

優點:

  • 無中心架構;
  • 數據按照 slot 存儲分布在多個節點,節點間數據共享,可動態調整數據分布;
  • 可擴展性:可線性擴展到 1000 多個節點,節點可動態添加或刪除;
  • 高可用性:部分節點不可用時,集群仍可用。通過增加 Slave 做 standby 數據副本,能夠實現故障自動 failover,節點之間通過 gossip 協議交換狀態信息,用投票機制完成 Slave 到 Master 的角色提升;
  • 降低運維成本,提高系統的擴展性和可用性。

缺點:

  • Client 實現復雜,驅動要求實現 Smart Client,緩存 slots mapping 信息并及時更新,提高了開發難度,客戶端的不成熟影響業務的穩定性。目前僅 JedisCluster 相對成熟,異常處理部分還不完善,比如常見的“max redirect exception”。
  • 節點會因為某些原因發生阻塞(阻塞時間大于 clutser-node-timeout),被判斷下線,這種 failover 是沒有必要的。
  • 數據通過異步復制,不保證數據的強一致性。
  • 多個業務使用同一套集群時,無法根據統計區分冷熱數據,資源隔離性較差,容易出現相互影響的情況。
  • Slave 在集群中充當“冷備”,不能緩解讀壓力,當然可以通過 SDK 的合理設計來提高 Slave 資源的利用率。
  • Key 批量操作限制,如使用 mset、mget 目前只支持具有相同 slot 值的 Key 執行批量操作。對于映射為不同 slot 值的 Key 由于 Keys 不支持跨 slot 查詢,所以執行 mset、mget、sunion 等操作支持不友好。
  • Key 事務操作支持有限,只支持多 key 在同一節點上的事務操作,當多個 Key 分布于不同的節點上時無法使用事務功能。
  • Key 作為數據分區的最小粒度,不能將一個很大的鍵值對象如 hash、list 等映射到不同的節點。
  • 不支持多數據庫空間,單機下的 redis 可以支持到 16 個數據庫,集群模式下只能使用 1 個數據庫空間,即db  0 。
  • 復制結構只支持一層,從節點只能復制主節點,不支持嵌套樹狀復制結構。
  • 避免產生 hot-key,導致主庫節點成為系統的短板。
  • 避免產生 big-key,導致網卡撐爆、慢查詢等。
  • 重試時間應該大于 cluster-node-time 時間。
  • Redis Cluster 不建議使用 pipeline和multi-keys 操作,減少 max redirect 產生的場景。

Redis 自研

Redis 自研的高可用解決方案,主要體現在配置中心、故障探測和 failover 的處理機制上,通常需要根據企業業務的實際線上環境來定制化。

優點:

  • 高可靠性、高可用性;
  • 自主可控性高;
  • 貼合業務實際需求,可縮性好,兼容性好。

缺點:

  • 實現復雜,開發成本高;
  • 需要建立配套的周邊設施,如監控,域名服務,存儲元數據信息的數據庫等;
  • 維護成本高。

作者:張冬洪

作者介紹:極數云舟數據庫架構師,極數學院聯合創始人,前新浪微博高級 DBA,Redis 中國用戶組主席,阿里云 MVP。

責任編輯:武曉燕 來源: CRUG訂閱號
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