Redis集群技术及Codis实践
时间:2015-04-19 15:57 来源:linux.it.net.cn 作者:IT
前言
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。
好吧我们正式开始。
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。
这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
Twemproxy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。
(责任编辑：IT)
前言本文主要讨论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。 好吧我们正式开始。
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。 这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Twemproxy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。 (责任编辑：IT) |