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Redis 的集群模式实现高可用

来源:Redis高可用:武林秘籍存在集群里,那稳了~ (qq.com)

1. 引言

前面我们已经聊过 Redis 的主从同步(复制)和哨兵机制,这期我们来聊 Redis 的集群模式。

但是在超大规模的互联网应用中,业务规模不断扩展,用户量持续增多时,原有的主从+哨兵机制已经不满足我们的需求了。如:性能问题,数据量过多、并发量过高导致 Redis 服务器响应太慢。

1.1 自古功夫出少林

如果把 Redis 比作江湖里的门派,少林寺作为武林中最有威望的名门正派,提供了武功秘籍(缓存数据)的存储服务。

由于少林存储的可用性做的很好,武功秘籍几乎不会丢失。而且,每次去获取武林同道的秘籍时,响应也很快,所以少林威望不断提升,后得千古美誉:“自古功夫出少林”。

少林的武功秘籍存储方案为什么这么稳定呢?

这得从头说起。

1.2 累坏的掌门人

在武林大会 3.0 之前,已经有很多武林同道在少林寺存取武功秘籍了,而少林掌门作为权力的中心,不仅披星戴月和外宾打交道(Client 请求),还得在管理物资之余(数据存储和输出)给副掌门做业务培训(数据备份)。

虽然在武林大会 2.8 时,少林和武当一样,已经新增了哨兵部门,从此不用担心掌门嗝屁的问题。

详见上一篇文章:深入浅出Redis高可用:哨兵机制

但掌门人日理万机,应接不暇,还是把头发都愁掉了!

为了掩饰尴尬,从此少林弟子不准留头发 🐶

这时可能有小伙伴产生疑问了,性能不好,那就加 CPU、加内存或者网络带宽呗?!

只能说太天真!当数据量增大、并发增高时,一味地增加 Redis 服务器的CPU、内存和网络带宽,往往不能起到很好的优化效果。

毕竟,服务器也和人的体能极限一样,不是吃得越多,就可以干活越快的。

而纵向扩展不管用,我们就只能考虑横向扩展了:团结就是力量,一个人忙不过来,那就再来十个。

于是乎,今天的主角——Redis 集群模式应时而生。

2. 集群模式:分权

Redis3.0 之后,加入了 Redis 集群模式,即 Redis Cluster:可以自动在多个节点上分布数据,节点间的数据能共享,也能动态地调整数据分布。

2.1 集群架构

Redis 集群采用去中心化的思想,没有中心节点的说法。

对于客户端来说,整个集群可以看成是一个整体,可以连接任意的节点进行数据操作,就像操作单实例 Redis 一样,也不需要任何的代理中间件。

少林掌门:帮手来了,不用一个人掉头发了!

最重要的是,Redis 集群具有高可用性,支持多个 master 节点,每个 master 节点都可以挂载多个 slave 节点,当 master 节点挂掉以后,集群会选出一个新的 master 节点。

图片

自武林大会 3.0 以来,少林为了解决事务变多,掌门人疲于应对的问题,引入了多掌门模式:每个掌门平级,共同处理门派事务,也可以发展自己的副掌门,以作平替。

当有新的外宾访问时,会首先通过少林寺通信部(Client)来将请求转发给各掌门,再分别处理。

相当于一个人的活可以数以千计个人一起干,不得不说,这很强!

那这个过程是如何建立起来的呢?

2.2 集群组建

首先,少林会选出多个掌门人(根据武林秘籍的数量决定),然后找一个掌门人负责集群组建的主持工作。

武林规定,一个门派不超过 1000 个掌门人:master 节点个数尽量在 1000 个以下

假设我们用三个 master 节点作为集群成员,它们的建连过程如下图所示:

图片

为了提升工作效率,掌门人之间需要加群方便沟通,在 Redis 中,master1 可以向 master2 节点发送以下命令建连:

CLUSTER MEET 127.0.0.2 6379

当 master2 节点回复响应时,一个 Redis Cluster 便组建成功了。

群聊组建成功后,掌门人们便开始各自管理事务。但少林存放的武林秘籍这么多,每个掌门该如何分配管理呢?

2.3 集群数据分片

在少林里,有专门的算法机制以及秘籍库来管理武林秘籍。

首先:将每本武功秘籍都赋予一个唯一标识,并将唯一标识分类后放到不同的秘籍库,然后交由不同的掌门人进行管理。

其中:算法机制用的是 CRC16,秘籍库有 16384 个

结合集群中各 master 节点的交互包大小、节点数量的最大值来考量:Redis 官方将集群中所有的数据划分到 16384(2 的 14 次方)个哈希槽(slots)里面,每个 master 节点管理一部分 slot。

图片

当 master 节点数为 N 时,每个节点的哈希槽(slot)个数为 16384/N 个,基本保证均匀分布。

当然,这是可以人为控制的,如果某个节点的性能较好,就可以多分配一些 slot。命令如下:

redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379 cluster addslots 0, 5460

能者多劳,这在掌门人之间也达成了共识。

2.4 数据存取流程

我们知道,江湖中每天都会新增不可计数的武林秘籍,而少林要求这些武林秘籍都有一个唯一标识 key,真实的秘籍信息存放在 value 里面。

少林会根据 key 的不同,将它们归为不同的秘籍库,然后再根据秘籍库的编号,让不同的掌门人分属管理。

当对秘籍进行存取时,少林通信部会使用 CRC16 算法对秘籍 key 进行计算并对 16384 取模,得到的结果就是这个武功秘籍存放的秘籍库 slot:

slot = CRC16(key)% 16384

然后,通信部会根据掌门人群组返回的 {slot,Redis实例IP} 映射表,通过秘籍库 ID 去找到对应的掌门人住址,最后向此掌门人存储或索要 key 对应的武功秘籍 value。

3. 集群的扩容与访问

这时,有聪明的武林同道发现了问题:既然秘籍库的数量是固定的 16384,当少林寺新增掌门人时,岂不是没有秘籍库可以管理了?

这个问题很好,当哈希 slot 已经被分配完毕,并已经存储数据时,如果后续在线上需要新增 master 节点,那新增的哈希 slot 从哪里来呢?

既然蛋糕不会变大,那只能把现有的蛋糕分出来了。

怎么分?那当然是一人分一点出来!大家都不愿意吃亏,所以分出来的地盘尽可能相同。

3.1 数据迁移:一人分一点

当少林寺宣布要新增一个四掌门时,大家纷纷开始工作。

首先,三个掌门首先会划出一部分秘籍库出来,准备移交到四掌门管辖。

图片

确定好迁移的秘籍库后,通信部会做以下几件事:

  1. 对目标节点(即四掌门:127.0.0.4: 6385)发送 cluster setslot {slot} importing 127.0.0.4 命令,让目标节点准备导入槽数据;
  2. 对源节点(大掌门、二掌门、三掌门 3 个节点)发送 cluster setslot {slot} migrating 127.0.0.4 命令,让源节点准备迁出槽数据;
  3. 源节点上循环执行 cluster getkeysinslot {slot} {count} 命令,获取 count 个数据槽 {slot} 的 key;
  4. 在源节点上执行 migrate 127.0.0.1 6379 key 0 {timeout} 命令将指定的 key 进行迁移。

重复 3,4 步骤直到槽下所有的键值数据迁移到目标节点。

当迁移结束后,向集群中所有的主节点发送通知,slot 集合已经分配给了目标节点。

3.2 数据访问:秘籍怎么取

上面我们已经说过了,在少林寺存储的武林秘籍由各掌门共同处理。那么,当外宾想要获取存储的秘籍时,该如何获取呢?

图片

如上图所示,当 Client 首次访问 Redis 时,会经过三个步骤:

  • 客户端(Client)连接某个实例,获取到 slots 和实例节点的映射关系,并将这个映射关系存储在本地缓存;
  • 将需要存取的 key 经过 CRC16 计算后,再用 16384 对其取模,获取 slot 的值;
  • 根据映射表得到 slot 对应的实例,将 key 存取的请求发送到这个实例上进行操作。

正常访问是这个流程,但如果新增节点后,key 对应的 slot 被迁移了怎么办呢?

3.3 slot已迁移,秘籍找谁要

当通信部第一次访问秘籍 key1 时,计算得出 slot(key1) = 5000,然后被掌门人群组告知:这个 slot 5000 对应的武功秘籍存放在大掌门那里,于是通信部将 {slot=5000, 大掌门} 这个映射信息存了下来。

但是,当客户端第二次访问 key1 时,slot 5000 已经被大掌门分给了四掌门,由于秘籍迁移的过程需要一定的时间,所以分两种情况讨论:

  • 如果 slot 迁移已经结束,就会出现 MOVED 重定向,代表数据已经转移了;
  • 如果 slot 正在迁移,就会出现 ASK 重定向,代表不确定该 key 是否迁移完成,需要通信部去四掌门那里问一下。

当请求的 slot 发生迁移时,redis-cluster 交互时序图如下:

图片

首先,通信部成员根据 slot 5000 和武功秘籍的唯一标识 key1 屁颠屁颠去找大掌门索要武功秘籍,但是大掌门说:这个 key1 对应的武功秘籍找不到,我这会在做秘籍迁移呢,我先看下 slot 5000 秘籍库的钥匙有没有在我这里吧:

  • 钥匙还在,说明迁移正在进行,则 key1 可能在四掌门那里,你去他那里问下。然后大掌门甩给了通信部成员一个 ASK 重定向异常。
  • 钥匙已经不在了,秘籍库在老四那里,你直接找他吧,并甩给通信部成员一个 MOVED 重定向异常。

客户端收到 Cluster 返回的异常后判断:

  • 如果是 ASK 异常,则发送 ASK 命令到 master4 节点建连,再执行 key 命令:如果存在则执行返回数据,不存在则返回不存在信息;
  • 如果是 MOVED 异常,客户端会直接去 master4 请求 key 数据,并更新本地缓存,后续访问同一个 key 的数据都去请求 master4 节点 。

这时,有小伙伴要问了:都是重定向,MOVED 和 ASK 有什么实质性区别吗?

其实,和 HTTP 请求里的重定向 301、302 类似,MOVED 和 ASK 就是永久重定向和临时重定向的区别,分别代表 key 已迁移和不确定 key 已迁移的异常状态。

4. 小结

当业务规模不断扩展,用户量和并发量都很大时,用主从复制+哨兵机制来支撑 Redis 的高可用还是不能解决单机主实例的性能问题:比如数据响应太慢。

同时,在面对千万级甚至亿万级的数据流量时,利用分治法来进行实例扩展尤为重要。

而 Redis 集群,不仅原生支持了主从复制,每个主节点都用备用节点,而且还支持哨兵机制,当某个主节点宕机时,Cluster 会自动将对应的 Slave 节点选为 Master,以实现故障转移。

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