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Redis 架构模式详解
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2023-02-24 15:51:04
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sanger
[TOC]  # 1.0 前言 话说有一名意大利程序员，在 2004 年到 2006 年间主要做嵌入式工作，之后接触了 Web，2007 年和朋友共同创建了一个网站，并为了解决这个网站的负载问题（为了避免 MySQL 的低性能），于是亲自定做一个数据库，并于 2009 年开发完成，这个就是 Redis。这个意大利程序员就是 Salvatore Sanfilippo 江湖人称 Redis 之父，大家更习惯称呼他 Antirez。 Redis 技术越来越火爆，其超高的性能，简洁轻量的设计，易上手，分布式架构的支持，在缓存等领域出色的表现造就了它现在的地位。 官方的 Benchmark 数据：测试完成了 50 个并发执行 10W 个请求。设置和获取的值是一个 256 字节字符串。 结果：读的速度是 110000次/s，写的速度是 81000次/s。值得注意的是，该测试结果还是早些年旧机器上的测试结果。如果与今天的机器设备相比，预估可能是以下结果的两倍。 ```shell $ redis-benchmark -n 100000 ====== SET ====== 100007 requests completed in 0.88 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 58.50% <= 0 milliseconds 99.17% <= 1 milliseconds 99.58% <= 2 milliseconds 99.85% <= 3 milliseconds 99.90% <= 6 milliseconds 100.00% <= 9 milliseconds 114293.71 requests per second ====== GET ====== 100000 requests completed in 1.23 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 43.12% <= 0 milliseconds 96.82% <= 1 milliseconds 98.62% <= 2 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 81234.77 requests per second ``` 为了满足开发市场需求，Redis 支持单机、主从、哨兵、集群多种架构模式，本文带大家详细讲解这几种架构模式的区别。 # 2.0 单机模式  单机模式顾名思义就是安装一个 Redis，启动起来，业务调用即可。例如一些简单的应用，并非必须保证高可用的情况下可以使用该模式。 ## 2.1 优点 - 部署简单； - 成本低，无备用节点； - 高性能，单机不需要同步数据，数据天然一致性。 ## 2.2 缺点 - 可靠性保证不是很好，单节点有宕机的风险。 - 单机高性能受限于 CPU 的处理能力，Redis 是单线程的。 单机 Redis 能够承载的 QPS（每秒查询速率）大概在几万左右。取决于业务操作的复杂性，Lua 脚本复杂性就极高。假如是简单的 key value 查询那性能就会很高。 假设上千万、上亿用户同时访问 Redis，QPS 达到 10 万+。这些请求过来，单机 Redis 直接就挂了。系统的瓶颈就出现在 Redis 单机问题上，此时我们可以通过主从复制解决该问题，实现系统的高并发。 # 3.0 主从复制  Redis 的复制（Replication）功能允许用户根据一个 Redis 服务器来创建任意多个该服务器的复制品，其中被复制的服务器为主服务器（Master），而通过复制创建出来的复制品则为从服务器（Slave）。 只要主从服务器之间的网络连接正常，主服务器就会将写入自己的数据同步更新给从服务器，从而保证主从服务器的数据相同。 数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点，简单理解就是从节点只支持读操作，不允许写操作。主要是读高并发的场景下用主从架构。主从模式需要考虑的问题是：当 Master 节点宕机，需要选举产生一个新的 Master 节点，从而保证服务的高可用性。 ## 3.1 优点 - Master/Slave 角色方便水平扩展，QPS 增加，增加 Slave 即可； - 降低 Master 读压力，转交给 Slave 节点； - 主节点宕机，从节点作为主节点的备份可以随时顶上继续提供服务； ## 3.2 缺点 - 可靠性保证不是很好，主节点故障便无法提供写入服务； - 没有解决主节点写的压力； - 数据冗余（为了高并发、高可用和高性能，一般是允许有冗余存在的）； - 一旦主节点宕机，从节点晋升成主节点，需要修改应用方的主节点地址，还- 需要命令所有从节点去复制新的主节点，整个过程需要人工干预； - 主节点的写能力受到单机的限制； - 主节点的存储能力受到单机的限制。 # 4.0 哨兵模式  主从模式中，当主节点宕机之后，从节点是可以作为主节点顶上来继续提供服务，但是需要修改应用方的主节点地址，还需要命令所有从节点去复制新的主节点，整个过程需要人工干预。 于是，在 Redis 2.8 版本开始，引入了哨兵（Sentinel）这个概念，在**主从复制的基础**上，哨兵实现了**自动化故障恢复**。如上图所示，哨兵模式由两部分组成，哨兵节点和数据节点： - 哨兵节点：哨兵节点是特殊的 Redis 节点，不存储数据； - 数据节点：主节点和从节点都是数据节点。 ---------- Redis Sentinel 是分布式系统中监控 Redis 主从服务器，并提供主服务器下线时自动故障转移功能的模式。其中三个特性为： - 监控(Monitoring)：Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常； - 提醒(Notification)：当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API - 向管理员或者其他应用程序发送通知； - 自动故障迁移(Automatic failover)：当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel - 会开始一次自动故障迁移操作。 接下来我们了解一些 Sentinel 中的关键名词，然后系统讲解下哨兵模式的工作原理。 ## 4.1 定时任务 Sentinel 内部有 3 个定时任务，分别是： - 每 1 秒每个 Sentinel 对其他 Sentinel 和 Redis 节点执行 `PING` 操作（监控），这是一个`心跳检测`，是失败判定的依据。 - 每 2 秒每个 Sentinel 通过 Master 节点的 channel 交换信息（Publish/Subscribe）； - 每 10 秒每个 Sentinel 会对 Master 和 Slave 执行 `INFO` 命令，这个任务主要达到两个目的： - 发现 Slave 节点； - 确认主从关系。 ## 4.2 主观下线 所谓主观下线（Subjectively Down， 简称 SDOWN）指的是单个 Sentinel 实例对服务器做出的下线判断，即单个 Sentinel 认为某个服务下线（有可能是接收不到订阅，之间的网络不通等等原因）。 主观下线就是说如果服务器在给定的毫秒数之内， 没有返回 Sentinel 发送的 PING 命令的回复， 或者返回一个错误， 那么 Sentinel 会将这个服务器标记为主观下线（SDOWN）。 ## 4.3 客观下线 客观下线（Objectively Down， 简称 ODOWN）指的是多个 Sentinel 实例在对同一个服务器做出 SDOWN 判断，并且通过命令互相交流之后，得出的服务器下线判断，然后开启 failover。 只有在足够数量的 Sentinel 都将一个服务器标记为主观下线之后， 服务器才会被标记为客观下线（ODOWN）。只有当 Master 被认定为客观下线时，才会发生故障迁移。 ## 4.4 仲裁 仲裁指的是配置文件中的 `quorum` 选项。某个 `Sentinel` 先将 Master 节点标记为主观下线，然后会将这个判定通过 `sentinel is-master-down-by-addr` 命令询问其他 Sentinel 节点是否也同样认为该 addr 的 Master 节点要做主观下线。最后当达成这一共识的 Sentinel 个数达到前面说的 `quorum` 设置的值时，该 Master 节点会被认定为客观下线并进行故障转移。 `quorum` 的值一般设置为 Sentinel 个数的**二分之一加 1**，例如 3 个 Sentinel 就设置为 2。 ## 4.5 工作原理 1. 每个 Sentinel 以每秒一次的频率向它所知的 Master，Slave 以及其他 Sentinel 节点发送一个 `PING` 命令； 2. 如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过配置文件 `own-after-milliseconds` 选项所指定的值，则这个实例会被 Sentinel 标记为**主观下线**； 3. 如果一个 Master 被标记为主观下线，那么正在监视这个 Master 的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认 Master 是否真的进入主观下线状态； 4. 当有**足够数量的 Sentinel**（大于等于配置文件指定的值）**在指定的时间范围内确认** Master 的确进入了主观下线状态，则 Master 会被标记为**客观下线**； 5. 如果 Master 处于 **ODOWN 状态**，则投票自动选出新的主节点。将剩余的从节点指向新的主节点继续进行数据复制； 6.在正常情况下，每个 Sentinel 会以每 10 秒一次的频率向它已知的所有 Master，Slave 发送 `INFO` 命令；当 Master 被 Sentinel 标记为客观下线时，Sentinel 向已下线的 Master 的所有 Slave 发送 `INFO` 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次； 7. 若没有足够数量的 Sentinel 同意 Master 已经下线，Master 的客观下线状态就会被移除。若 Master 重新向 Sentinel 的 `PING` 命令返回有效回复，Master 的主观下线状态就会被移除。 ## 4.6 优点 - 哨兵模式是基于主从模式的，所有主从的优点，哨兵模式都有； - 主从可以自动切换，系统更健壮，可用性更高； - Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。 ## 4.7 缺点 - 主从切换需要时间，会丢失数据； - 还是没有解决主节点写的压力； - 主节点的写能力，存储能力受到单机的限制； - 动态扩容困难复杂，对于集群，容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。 # 5.0 集群模式 假设上千万、上亿用户同时访问 Redis，QPS 达到 10 万+。这些请求过来，单机 Redis 直接就挂了。系统的瓶颈就出现在 Redis 单机问题上，此时我们可以通过**主从复制**解决该问题，实现系统的高并发。 主从模式中，当主节点宕机之后，从节点是可以作为主节点顶上来继续提供服务，但是需要修改应用方的主节点地址，还需要命令所有从节点去复制新的主节点，整个过程需要人工干预。于是，在 **Redis 2.8** 版本开始，引入了**哨兵（Sentinel）**这个概念，**在主从复制的基础上，哨兵实现了自动化故障恢复**。 哨兵模式中，单个节点的写能力，存储能力受到单机的限制，动态扩容困难复杂。于是，**Redis 3.0** 版本正式推出 **Redis Cluster 集群模式**，有效地解决了 Redis 分布式方面的需求。Redis Cluster 集群模式具有**高可用、可扩展性、分布式、容错**等特性。  Redis Cluster 采用无中心结构，**每个节点都可以保存数据**和整个集群状态，每个节点都和其他所有节点连接。Cluster 一般由多个节点组成，节点数量至少为 6 个才能保证组成完整高可用的集群，其中三个为主节点，三个为从节点。三个主节点会分配槽，处理客户端的命令请求，而从节点可用在主节点故障后，顶替主节点。 如上图所示，该集群中包含 6 个 Redis 节点，3 主 3 从，分别为 M1，M2，M3，S1，S2，S3。除了主从 Redis 节点之间进行数据复制外，所有 Redis 节点之间采用 Gossip 协议进行通信，交换维护节点元数据信息。 总结下来就是：读请求分配给 Slave 节点，写请求分配给 Master，数据同步从 Master 到 Slave 节点。 ## 5.1 分片 单机、主从、哨兵的模式数据都是存储在一个节点上，其他节点进行数据的复制。而单个节点存储是存在上限的，集群模式就是把数据进行**分片**存储，当一个分片数据达到上限的时候，还可以分成多个分片。 Redis Cluster 采用**虚拟哈希槽分区**，所有的键根据哈希函数映射到 0 ~ 16383 整数槽内，计算公式：`HASH_SLOT = CRC16(key) % 16384`。每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。  Redis Cluster 提供了灵活的节点扩容和缩容方案。在不影响集群对外服务的情况下，可以为集群添加节点进行扩容也可以下线部分节点进行缩容。可以说，槽是 Redis Cluster 管理数据的基本单位，集群伸缩就是槽和数据在节点之间的移动。 简单的理解就是：扩容或缩容以后，槽需要重新分配，数据也需要重新迁移，但是服务不需要下线。 假如，这里有 3 个节点的集群环境如下： - 节点 A 哈希槽范围为 0 ~ 5500； - 节点 B 哈希槽范围为 5501 ~ 11000； - 节点 C 哈希槽范围为 11001 ~ 16383。 ---------- 此时，我们如果要存储数据，按照 Redis Cluster 哈希槽的算法，假设结果是： CRC16(key) % 16384 = 6782。 那么就会把这个 key 的存储分配到 B 节点。此时连接 A、B、C 任何一个节点获取 key，都会这样计算，最终通过 B 节点获取数据。 假如这时我们新增一个节点 D，Redis Cluster 会从各个节点中拿取一部分 Slot 到 D 上，比如会变成这样： - 节点 A 哈希槽范围为 1266 ~ 5500； - 节点 B 哈希槽范围为 6827 ~ 11000； - 节点 C 哈希槽范围为 12288 ~ 16383； - 节点 D 哈希槽范围为 0 ~ 1265，5501 ~ 6826，11001 ~ 12287 这种特性允许在集群中轻松地添加和删除节点。同样的如果我想删除节点 D，只需要将节点 D 的哈希槽移动到其他节点，当节点是空时，便可完全将它从集群中移除。 ## 5.2 主从模式 Redis Cluster 为了保证数据的高可用性，加入了主从模式，**一个主节点对应一个或多个从节点**，主节点提供数据存取，从节点复制主节点数据备份，当这个主节点挂掉后，就会通过这个主节点的从节点选取一个来充当主节点，从而保证集群的高可用。 回到刚才的例子中，集群有 A、B、C 三个主节点，如果这 3 个节点都没有对应的从节点，如果 B 挂掉了，则集群将无法继续，因为我们不再有办法为 5501 ~ 11000 范围内的哈希槽提供服务。 所以我们在创建集群的时候，一定要为每个主节点都添加对应的从节点。比如，集群包含主节点 A、B、C，以及从节点 A1、B1、C1，那么即使 B 挂掉系统也可以继续正确工作。 因为 B1 节点属于 B 节点的子节点，所以 Redis 集群将会选择 B1 节点作为新的主节点，集群将会继续正确地提供服务。当 B 重新开启后，它就会变成 B1 的从节点。但是请注意，如果节点 B 和 B1 同时挂掉，Redis Cluster 就无法继续正确地提供服务了。 ## 5.3 优点 - 无中心架构； - 可扩展性，数据按照 Slot - 存储分布在多个节点，节点间数据共享，节点可动态添加或删除，可动态调整数据分布； - 高可用性，部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本。 - 实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave 到 Master 的角色提升。 ## 5.4 缺点 - 数据通过异步复制，无法保证数据强一致性； - 集群环境搭建复杂，不过基于 Docker 的搭建方案会相对简单。 # 6.0 总结 随着互联网的飞速发展，我们享受着技术带来的便利，同时也给从业者带来了如何保证项目高并发、低延时的技术挑战。Redis 以其超高的性能，简洁轻量的设计，易上手，分布式架构的支持，在缓存等领域出色的表现等，得到了业界广泛的关注和应用，在当今高性能架构中，也发挥着越来越重要的作用。甚至可以说，Redis 已经成为 IT 互联网大型系统的标配，熟练掌握 Redis 成为开发、运维人员的必备技能。 如果不深挖底层，仅仅只是从使用的角度出发，Redis 的学习成本将会非常低。如果作为一个很好的中间件去研究的话，还是有很多值得学习和借鉴的地方。以上几种模式，每种都有各自的优缺点，在实际场景中要根据业务特点去选择合适的模式使用。 # 7.0 参考资料 - https://www.cnblogs.com/mrhelloworld/p/redis-architecture.html - https://redis.io/topics/replication - https://redis.io/topics/sentinel - https://redis.io/topics/cluster-tutorial - https://redis.io/topics/cluster-spec
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