精講Redis服務架構分析與搭建
基於記憶體的Redis應該是目前各種web開發業務中最為常用的key-value資料庫了,我們經常在業務中用其儲存使用者登陸態(Session儲存),加速一些熱資料的查詢(相比較mysql而言,速度有數量級的提升),做簡單的訊息佇列(LPUSH和BRPOP)、訂閱釋出(PUB/SUB)系統等等。規模比較大的網際網路公司,一般都會有專門的團隊,將Redis儲存以基礎服務的形式提供給各個業務呼叫。
不過任何一個基礎服務的提供方,都會被呼叫方問起的一個問題是:你的服務是否具有高可用性?最好不要因為你的服務經常出問題,導致我這邊的業務跟著遭殃。最近我所在的專案中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服務,在此做一下自己的總結和思考。
首先我們要定義一下對於Redis服務來說怎樣才算是高可用,即在各種出現異常的情況下,依然可以正常提供服務。或者寬鬆一些,出現異常的情況下,只經過很短暫的時間即可恢復正常服務。所謂異常,應該至少包含了以下幾種可能性:
【異常1】某個節點伺服器的某個程式突然down掉(例如某開發手殘,把一臺伺服器的redis-server程式kill了)
【異常2】某臺節點伺服器down掉,相當於這個節點上所有程式都停了(例如某運維手殘,把一個伺服器的電源拔了;例如一些老舊機器出現硬體故障)
【異常3】任意兩個節點伺服器之間的通訊中斷了(例如某臨時工手殘,把用於兩個機房通訊的光纜挖斷了)
其實以上任意一種異常都是小概率事件,而做到高可用性的基本指導思想就是:多個小概率事件同時發生的概率可以忽略不計。只要我們設計的系統可以容忍短時間內的單點故障,即可實現高可用性。
對於搭建高可用Redis服務,網上已有了很多方案,例如Keepalived,Codis,Twemproxy,Redis Sentinel。其中Codis和Twemproxy主要是用於大規模的Redis叢集中,也是在Redis官方釋出Redis Sentinel之前twitter和豌豆莢提供的開源解決方案。我的業務中資料量並不大,所以搞叢集服務反而是浪費機器了。最終在Keepalived和Redis Sentinel之間做了個選擇,選擇了官方的解決方案Redis Sentinel。
Redis Sentinel可以理解為一個監控Redis Server服務是否正常的程式,並且一旦檢測到不正常,可以自動地將備份(slave)Redis Server啟用,使得外部使用者對Redis服務內部出現的異常無感知。我們按照由簡至繁的步驟,搭建一個最小型的高可用的Redis服務。
方案1:單機版Redis Server,無Sentinel
一般情況下,我們搭的個人網站,或者平時做開發時,會起一個單例項的Redis Server。呼叫方直接連線Redis服務即可,甚至Client和Redis本身就處於同一臺伺服器上。這種搭配僅適合個人學習娛樂,畢竟這種配置總會有單點故障的問題無法解決。一旦Redis服務程式掛了,或者伺服器1停機了,那麼服務就不可用了。並且如果沒有配置Redis資料持久化的話,Redis內部已經儲存的資料也會丟失。
方案2:主從同步Redis Server,單例項Sentinel
為了實現高可用,解決方案1中所述的單點故障問題,我們必須增加一個備份服務,即在兩臺伺服器上分別各啟動一個Redis Server程式,一般情況下由master提供服務,slave只負責同步和備份。與此同時,在額外啟動一個Sentinel程式,監控兩個Redis Server例項的可用性,以便在master掛掉的時候,及時把slave提升到master的角色繼續提供服務,這樣就實現了Redis Server的高可用。這基於一個高可用服務設計的依據,即單點故障本身就是個小概率事件,而多個單點同時故障(即master和slave同時掛掉),可以認為是(基本)不可能發生的事件。
對於Redis服務的呼叫方來說,現在要連線的是Redis Sentinel服務,而不是Redis Server了。常見的呼叫過程是,client先連線Redis Sentinel並詢問目前Redis Server中哪個服務是master,哪些是slave,然後再去連線相應的Redis Server進行操作。當然目前的第三方庫一般都已經實現了這一呼叫過程,不再需要我們手動去實現(例如Nodejs的ioredis,PHP的predis,Golang的go-redis/redis,JAVA的jedis等)。
然而,我們實現了Redis Server服務的主從切換之後,又引入了一個新的問題,即Redis Sentinel本身也是個單點服務,一旦Sentinel程式掛了,那麼客戶端就沒辦法連結Sentinel了。所以說,方案2的配置並無法實現高可用性。
方案3:主從同步Redis Server,雙例項Sentinel
為了解決方案2的問題,我們把Redis Sentinel程式也額外啟動一份,兩個Sentinel程式同時為客戶端提供服務發現的功能。對於客戶端來說,它可以連線任何一個Redis Sentinel服務,來獲取當前Redis Server例項的基本資訊。通常情況下,我們會在Client端配置多個Redis Sentinel的連結地址,Client一旦發現某個地址連線不上,會去試圖連線其他的Sentinel例項,這當然也不需要我們手動實現,各個開發語言中比較熱門的redis連線庫都幫我們實現了這個功能。我們預期是:即使其中一個Redis Sentinel掛掉了,還有另外一個Sentinel可以提供服務。
然而,願景是美好的,現實卻是很殘酷的。如此架構下,依然無法實現Redis服務的高可用。方案3示意圖中,紅線部分是兩臺伺服器之間的通訊,而我們所設想的異常場景(【異常2】)是,某臺伺服器整體down機,不妨假設伺服器1停機,此時,只剩下伺服器2上面的Redis Sentinel和slave Redis Server程式。這時,Sentinel其實是不會將僅剩的slave切換成master繼續服務的,也就導致Redis服務不可用,因為Redis的設定是隻有當超過50%的Sentinel程式可以連通並投票選取新的master時,才會真正發生主從切換。本例中兩個Sentinel只有一個可以連通,等於50%並不在可以主從切換的場景中。
你可能會問,為什麼Redis要有這個50%的設定?假設我們允許小於等於50%的Sentinel連通的場景下也可以進行主從切換。試想一下【異常3】,即伺服器1和伺服器2之間的網路中斷,但是伺服器本身是可以執行的。如下圖所示:
實際上對於伺服器2來說,伺服器1直接down掉和伺服器1網路連不通是一樣的效果,反正都是突然就無法進行任何通訊了。假設網路中斷時我們允許伺服器2的Sentinel把slave切換為master,結果就是你現在擁有了兩個可以對外提供服務的Redis Server。Client做任何的增刪改操作,有可能落在伺服器1的Redis上,也有可能落在伺服器2的Redis上(取決於Client到底連通的是哪個Sentinel),造成資料混亂。即使後面伺服器1和伺服器2之間的網路又恢復了,那我們也無法把資料統一了(兩份不一樣的資料,到底該信任誰呢?),資料一致性完全被破壞。
方案4:主從同步Redis Server,三例項Sentinel
鑑於方案3並沒有辦法做到高可用,我們最終的版本就是上圖所示的方案4了。實際上這就是我們最終搭建的架構。我們引入了伺服器3,並且在3上面又搭建起一個Redis Sentinel程式,現在由三個Sentinel程式來管理兩個Redis Server例項。這種場景下,不管是單一程式故障、還是單個機器故障、還是某兩個機器網路通訊故障,都可以繼續對外提供Redis服務。
實際上,如果你的機器比較空閒,當然也可以把伺服器3上面也開啟一個Redis Server,形成1 master + 2 slave的架構,每個資料都有兩個備份,可用性會提升一些。當然也並不是slave越多越好,畢竟主從同步也是需要時間成本的。
在方案4中,一旦伺服器1和其他伺服器的通訊完全中斷,那麼伺服器2和3會將slave切換為master。對於客戶端來說,在這麼一瞬間會有2個master提供服務,並且一旦網路恢復了,那麼所有在中斷期間落在伺服器1上的新資料都會丟失。如果想要部分解決這個問題,可以配置Redis Server程式,讓其在檢測到自己網路有問題的時候,立即停止服務,避免在網路故障期間還有新資料進來(可以參考Redis的min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag這兩個配置項)。
至此,我們就用3臺機器搭建了一個高可用的Redis服務。其實網上還有更加節省機器的辦法,就是把一個Sentinel程式放在Client機器上,而不是服務提供方的機器上。只不過在公司裡面,一般服務的提供方和呼叫方並不來自同一個團隊。兩個團隊共同操作同一個機器,很容易因為溝通問題導致一些誤操作,所以出於這種人為因素的考慮,我們還是採用了方案4的架構。並且由於伺服器3上面只跑了一個Sentinel程式,對伺服器資源消耗並不多,還可以用伺服器3來跑一些其他的服務。
易用性:像使用單機版Redis一樣使用Redis Sentinel
作為服務的提供方,我們總是會講到使用者體驗問題。在上述方案當中始終有一個讓Client端用的不是那麼舒服的地方。對於單機版Redis,Client端直接連線Redis Server,我們只需要給一個ip和port,Client就可以使用我們的服務了。而改造成Sentinel模式之後,Client不得不採用一些支援Sentinel模式的外部依賴包,並且還要修改自己的Redis連線配置,這對於“矯情”的使用者來講顯然是不能接收的。有沒有辦法還是像在使用單機版的Redis那樣,只給Client一個固定的ip和port就可以提供服務呢?
答案當然是肯定的。這可能就要引入虛擬IP(Virtual IP,VIP),如上圖所示。我們可以把虛擬IP指向Redis Server master所在的伺服器,在發生Redis主從切換的時候,會觸發一個回撥指令碼,回撥指令碼中將VIP切換至slave所在的伺服器。這樣對於Client端來說,他彷彿在使用的依然是一個單機版的高可用Redis服務。
結語
搭建任何一個服務,做到“能用”其實是非常簡單的,就像我們執行一個單機版的Redis。不過一旦要做到“高可用”,事情就會變得複雜起來。業務中使用了額外的兩臺伺服器,3個Sentinel程式+1個Slave程式,只是為了保證在那小概率的事故中依然做到服務可用。在實際業務中我們還啟用了supervisor做程式監控,一旦程式意外退出,會自動嘗試重新啟動。
公眾號推薦:
相關文章
- 楊列昂:騰訊移動分析與服務架構架構
- Spring Cloud雲服務架構 - commonservice-config配置服務搭建SpringCloud架構
- 如何用3臺機器輕鬆搭建一個高可用Redis服務架構?Redis架構
- Spring Cloud雲架構 - commonservice-sso服務搭建SpringCloud架構
- 微服務架構 | *3.5 Nacos 服務註冊與發現的原始碼分析微服務架構原始碼
- (九)整合spring cloud雲服務架構 - commonservice-config配置服務搭建SpringCloud架構
- 微服務架構中的服務邊界與服務識別微服務架構
- mPaaS 服務端核心元件:移動分析服務 MAS 架構解析服務端元件架構
- 單體架構&微服務架構&中臺服務架構架構微服務
- Spring Cloud雲架構 - commonservice-sso服務搭建(一)SpringCloud架構
- ORTC與SIP融合通訊服務架構架構
- 精講Redis:持久化Redis持久化
- 微服務架構學習與思考(05):微服務架構適用場景分析微服務架構
- 面向服務的架構架構
- 服務架構學習與思考(12):從單體架構到微服務架構的演進歷程架構微服務
- 微服務架構—服務降級微服務架構
- (十五) 整合spring cloud雲架構 - commonservice-sso服務搭建(一)SpringCloud架構
- 微服務架構 | 3. 註冊中心與服務發現微服務架構
- redis服務環境下mysql如何實現lnmp架構快取RedisMySqlLNMP架構快取
- 幽默:服務架構的兩難與矛盾之處架構
- 億級流量架構之服務限流思路與方法架構
- (十五)spring cloud微服務分散式雲架構-commonservice-config配置服務搭建SpringCloud微服務分散式架構
- 微服務架構之「 服務註冊 」微服務架構
- Go遊戲服務端框架從零搭建(一)— 架構設計Go遊戲服務端框架架構
- (六)整合spring cloud雲服務架構 - 企業雲架構common-service程式碼結構分析SpringCloud架構
- 微服務架構 | 4.2 基於 Feign 與 OpenFeign 的服務介面呼叫微服務架構
- 精盡 MyBatis 原始碼分析 - 整體架構MyBatis原始碼架構
- 精講Redis記憶體模型Redis記憶體模型
- SpringCloud構建微服務架構-Hystrix服務降級SpringGCCloud微服務架構
- vivo 服務端監控架構設計與實踐服務端架構
- 億級流量架構之服務降級思路與方法架構
- SaaS業務架構:業務能力分析架構
- 微服務分散式架構之redis篇微服務分散式架構Redis
- Spring Cloud雲服務架構 - 企業分散式微服務雲架構構建SpringCloud架構分散式微服務
- 微服務與架構師微服務架構
- 用 Hystrix 構建高可用服務架構架構
- nestjs搭建HTTP與WebSocket服務JSHTTPWeb
- Spring Cloud雲服務架構 - 雲架構程式碼結構構建SpringCloud架構