【云原生进阶之PaaS中间件】第一章Redis-2.3.3集群模式
1 集群模式
Redis集群是一个提供在多个Redis节点之间共享数据的程序集。它并不像Redis主从复制模式那样只提供一个master节点提供写服务,而是会提供多个master节点提供写服务,每个master节点中存储的数据都不一样,这些数据通过数据分片的方式被自动分割到不同的master节点上。
1.1 集群的优点
- 负载均衡(降低单台Redis服务器的访问压力)
- 可拓展性(降低单台Redis服务器的存储压力)
- 容灾处理
1.2 集群模式实现的三种方式
我们一般要实现一个Redis集群,可以有三种方式:客户端实现、Proxy代理层、服务端实现。
1.2.1 客户端实现
我们通过代码的实现方式,实现集群访问,如下图所示:
这样的访问方式都通过代码来维护集群以及访问路径,可是这样的方式 维护难度大,也不支持动态扩容,因为一切都以代码实现访问规划。
1.2.2 Proxy代理层
如图所示:
我们在Redis和我们的客户端之间新加了一层Proxy,我们通过Proxy去规划访问,这样我们在代码层面以及Redis部署层面就无需处理,而且市面上也提供了这样的中间件,如Codis(国产)、Twemproxy。我们看下Codis的架构图,就可以知道这个插件是如何工作的,如图所示:
可见Codis是一个很完善的集群管理实现,我们可以不关心具体分片规则,程序开发容易简单,可是这样也有它的一些缺点:
- 相对单机、主从、哨兵可以看到,原先可以直接访问Redis,现在由于多了一层Proxy,所有访问要经过Proxy中转,性能下降。
- 我们需要依赖以及配置额外的插件(中间件),增加了系统复杂度。
Codis的GitHub地址:https://github.com/CodisLabs/codis
1.2.3服务端实现
服务端的实现方式就是标准的集群(分区分片)模式,RedisCluster是Redis在3.0版本后推出的分布式解决方案。
1.2.3.1 集群结构
Cluster模式实现了Redis的分布式存储,即每台节点存储不同的内容,来解决在线扩容的问题。如图:
RedisCluster采用无中心结构,它的特点如下:
- 所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽。
- 节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效。
- 客户端与redis节点直连,不需要中间代理层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可。
1.2.3.2 集群部署架构
为了保证集群的高可用,每个master节点下面还需要添加至少1个slave节点,这样当某个master节点发生故障后,可以从它的slave节点中选举一个作为新的master节点继续提供服务。不过当某个master节点和它下面所有的slave节点都发生故障时,整个集群就不可用了。这样就组成了下图中的结构模式:
为什么需要三主三从?
因为内部存在一个投票机制,节点的有效性是需要靠投票的,一个节点无法给自己投票,两个节点互相都连不上,A=>B,B=>A互相都说对方挂了没有定论.三个节点才能满足投票的需求。
1.3 Redis集群工作机制
1.3.1 具体工作机制
Cluster模式的具体工作机制:
- Redis集群中引入了哈希槽的概念,在Redis的每个节点上,都有一个插槽(slot),总共16384个哈希槽,取值范围为0-16383。如下图所示,跟前三种模式不同,Redis不再是默认有16(0-15)个库,也没有默认的0库说法,而是采用Slot的设计(一个集群有多个主从节点,一个主从节点上会分配多个Slot槽,每个槽点上存的是Key-Value数据):
- 当我们存取key的时候,每个key会通过CRC16校验后再对16384取模来决定放置在哪个槽,搭建Redis集群时会先给集群中每个master节点分配一部分哈希槽。比如当前集群有3个master节点,master1节点包含0~5500号哈希槽,master2节点包含5501~11000号哈希槽,master3节点包含11001~16384号哈希槽,当我们执行“set key value”时,假如 CRC16(key) % 16384 = 777,那么这个key就会被分配到master1节点上,如下图:
- 为了保证高可用,Cluster模式也引入主从复制模式,一个主节点对应一个或者多个从节点,当主节点宕机的时候,就会启用从节点。
- 当其它主节点ping一个主节点A时,如果半数以上的主节点与A通信超时,那么认为主节点A宕机了。如果主节点A和它的从节点都宕机了,那么该集群就无法再提供服务了
Cluster模式集群节点最小配置6个节点(3主3从,因为需要半数以上),其中主节点提供读写操作,从节点作为备用节点,不提供请求,只作为故障转移使用。关于集群中的涉及动态选举的机制,请参考地址:Raft
1.3.2 Redis集群中节点的通信
既然Redis集群中的数据是通过哈希槽的方式分开存储的,那么集群中每个节点都需要知道其他所有节点的状态信息,包括当前集群状态、集群中各节点负责的哈希槽、集群中各节点的master-slave状态、集群中各节点的存活状态等。Redis集群中,节点之间通过建立TCP连接,使用gossip协议来传播集群的信息。如下图:
所谓gossip协议,指的是一种消息传播的机制,类似人们传递八卦消息似的,一传十,十传百,直至所有人都知道这条八卦内容。Redis集群中各节点之间传递消息就是基于gossip协议,最终达到所有节点都会知道整个集群完整的信息。gossip协议有4种常用的消息类型:PING、PONG、MEET、FAIL。
- MEET:当需要向集群中加入新节点时,需要集群中的某个节点发送MEET消息到新节点,通知新节点加入集群。新节点收到MEET消息后,会回复PONG命令给发送者。
- PING:集群内每个节点每秒会向其他节点发送PING消息,用来检测其他节点是否正常工作,并交换彼此的状态信息。PING消息中会包括自身节点的状态数据和其他部分节点的状态数据。
- PONG:当接收到PING消息和MEET消息时,会向发送发回复PONG消息,PONG消息中包括自身节点的状态数据。节点也可以通过广播的方式发送自身的PONG消息来通知整个集群对自身状态的更新。
- FAIL:当一个节点判定另一个节点下线时,会向集群内广播一个FAIL消息,其他节点接收到FAIL消息之后,把对应节点更新为下线状态。
1.3.3 Redis集群的MOVED重定向
Redis客户端可以向Redis集群中的任意master节点发送操作指令,可以向所有节点(包括slave节点)发送查询指令。当Redis节点接收到相关指令时,会先计算key落在哪个哈希槽上(对key进行CRC16校验后再对16384取模),如果key计算出的哈希槽恰好在自己节点上,那么就直接处理指令并返回结果,如果key计算出的哈希槽不在自己节点上,那么当前节点就会查看它内部维护的哈希槽与节点ID之间的映射关系,然后给客户端返回一个MOVED错误:MOVED [哈希槽] [节点IP:端口]。这个错误包含操作的key所属的哈希槽和能处理这个请求的Redis节点的IP和端口号,例如“MOVED 3999 127.0.0.1:6379”,客户端需要根据这个信息重新发送查询指令到给定的IP和端口的Redis节点。
1.4 集群模式优缺点
优点:
- 无中心架构;
- 数据按照slot存储分布在多个节点,节点间数据共享,可动态调整数据分布;
- 可扩展性:可线性扩展到1000多个节点,节点可动态添加或删除;
- 高可用性:部分节点不可用时,集群仍可用。通过增加Slave做standby数据副本,能够实现故障自动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;
- 降低运维成本,提高系统的扩展性和可用性。
缺点:
- Client实现复杂,驱动要求实现Smart Client,缓存slots mapping信息并及时更新,提高了开发难度,客户端的不成熟影响业务的稳定性。目前仅JedisCluster相对成熟,异常处理部分还不完善,比如常见的“max redirect exception”。
- 节点会因为某些原因发生阻塞(阻塞时间大于clutser-node-timeout),被判断下线,这种failover是没有必要的。
- 数据通过异步复制,不保证数据的强一致性。
- 多个业务使用同一套集群时,无法根据统计区分冷热数据,资源隔离性较差,容易出现相互影响的情况。
- Slave在集群中充当“冷备”,不能缓解读压力,当然可以通过SDK的合理设计来提高Slave资源的利用率。
- 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执行批量操作。对于映射为不同slot值的Key由于Keys不支持跨slot查询,所以执行mset、mget、sunion等操作支持不友好。
- Key事务操作支持有限,只支持多key在同一节点上的事务操作,当多个Key分布于不同的节点上时无法使用事务功能。
- Key作为数据分区的最小粒度,不能将一个很大的键值对象如hash、list等映射到不同的节点。
- 不支持多数据库空间,单机下的redis可以支持到16个数据库,集群模式下只能使用1个数据库空间,即db 0。
- 复制结构只支持一层,从节点只能复制主节点,不支持嵌套树状复制结构。
- 避免产生hot-key,导致主库节点成为系统的短板。
- 避免产生big-key,导致网卡撑爆、慢查询等。
- 重试时间应该大于cluster-node-time时间。
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