這可能是史上最全Redis高可用解決方案總結
本文主要針對 Redis 常見的幾種使用方式及其優缺點展開分析。
一、常見使用方式
Redis 的幾種常見使用方式包括:
Redis 單副本;
Redis 多副本(主從);
Redis Sentinel(哨兵);
Redis Cluster;
Redis 自研。
二、各種使用方式的優缺點
1、Redis 單副本
Redis 單副本,採用單個 Redis 節點部署架構,沒有備用節點實時同步資料,不提供資料持久化和備份策略,適用於資料可靠性要求不高的純快取業務場景。
優點:
架構簡單,部署方便;
高價效比:快取使用時無需備用節點(單例項可用性可以用 supervisor 或 crontab 保證),當然為了滿足業務的高可用性,也可以犧牲一個備用節點,但同時刻只有一個例項對外提供服務;
高效能。
缺點:
不保證資料的可靠性;
在快取使用,程式重啟後,資料丟失,即使有備用的節點解決高可用性,但是仍然不能解決快取預熱問題,因此不適用於資料可靠性要求高的業務;
高效能受限於單核 CPU 的處理能力(Redis 是單執行緒機制),CPU 為主要瓶頸,所以適合操作命令簡單,排序、計算較少的場景。也可以考慮用 Memcached 替代。
2、Redis 多副本(主從)
Redis 多副本,採用主從(replication)部署結構,相較於單副本而言最大的特點就是主從例項間資料實時同步,並且提供資料持久化和備份策略。主從例項部署在不同的物理伺服器上,根據公司的基礎環境配置,可以實現同時對外提供服務和讀寫分離策略。
優點:
高可靠性:一方面,採用雙機主備架構,能夠在主庫出現故障時自動進行主備切換,從庫提升為主庫提供服務,保證服務平穩執行;另一方面,開啟資料持久化功能和配置合理的備份策略,能有效的解決資料誤操作和資料異常丟失的問題;
讀寫分離策略:從節點可以擴充套件主庫節點的讀能力,有效應對大併發量的讀操作。
缺點:
故障恢復複雜,如果沒有 RedisHA 系統(需要開發),當主庫節點出現故障時,需要手動將一個從節點晉升為主節點,同時需要通知業務方變更配置,並且需要讓其它從庫節點去複製新主庫節點,整個過程需要人為干預,比較繁瑣;
主庫的寫能力受到單機的限制,可以考慮分片;
主庫的儲存能力受到單機的限制,可以考慮 Pika;
原生複製的弊端在早期的版本中也會比較突出,如:Redis 複製中斷後,Slave 會發起 psync,此時如果同步不成功,則會進行全量同步,主庫執行全量備份的同時可能會造成毫秒或秒級的卡頓;又由於 COW 機制,導致極端情況下的主庫記憶體溢位,程式異常退出或當機;主庫節點生成備份檔案導致伺服器磁碟 IO 和 CPU(壓縮)資源消耗;傳送數 GB 大小的備份檔案導致伺服器出口頻寬暴增,阻塞請求,建議升級到最新版本。
3、Redis Sentinel(哨兵)
Redis Sentinel 是社群版本推出的原生高可用解決方案,其部署架構主要包括兩部分:Redis Sentinel 叢集和 Redis 資料叢集。
其中 Redis Sentinel 叢集是由若干 Sentinel 節點組成的分散式叢集,可以實現故障發現、故障自動轉移、配置中心和客戶端通知。Redis Sentinel 的節點數量要滿足 2n+1(n>=1)的奇數個。
優點:
Redis Sentinel 叢集部署簡單;
能夠解決 Redis 主從模式下的高可用切換問題;
很方便實現 Redis 資料節點的線形擴充套件,輕鬆突破 Redis 自身單執行緒瓶頸,可極大滿足 Redis 大容量或高效能的業務需求;
可以實現一套 Sentinel 監控一組 Redis 資料節點或多組資料節點。
缺點:
部署相對 Redis 主從模式要複雜一些,原理理解更繁瑣;
資源浪費,Redis 資料節點中 slave 節點作為備份節點不提供服務;
Redis Sentinel 主要是針對 Redis 資料節點中的主節點的高可用切換,對 Redis 的資料節點做失敗判定分為主觀下線和客觀下線兩種,對於 Redis 的從節點有對節點做主觀下線操作,並不執行故障轉移。
不能解決讀寫分離問題,實現起來相對複雜。
建議:
如果監控同一業務,可以選擇一套 Sentinel 叢集監控多組 Redis 資料節點的方案,反之選擇一套 Sentinel 監控一組 Redis 資料節點的方案。
sentinel monitor配置中的建議設定成 Sentinel 節點的一半加 1,當 Sentinel 部署在多個 IDC 的時候,單個 IDC 部署的 Sentinel 數量不建議超過(Sentinel 數量 – quorum)。
合理設定引數,防止誤切,控制切換靈敏度控制:
a. quorum
b. down-after-milliseconds 30000
c. failover-timeout 180000
d. maxclient
e. timeout
部署的各個節點伺服器時間儘量要同步,否則日誌的時序性會混亂。
Redis 建議使用 pipeline 和 multi-keys 操作,減少 RTT 次數,提高請求效率。
自行搞定配置中心(zookeeper),方便客戶端對例項的連結訪問。
4、Redis Cluster
Redis Cluster 是社群版推出的 Redis 分散式叢集解決方案,主要解決 Redis 分散式方面的需求,比如,當遇到單機記憶體,併發和流量等瓶頸的時候,Redis Cluster 能起到很好的負載均衡的目的。
Redis Cluster 叢集節點最小配置 6 個節點以上(3 主 3 從),其中主節點提供讀寫操作,從節點作為備用節點,不提供請求,只作為故障轉移使用。
Redis Cluster 採用虛擬槽分割槽,所有的鍵根據雜湊函式對映到 0~16383 個整數槽內,每個節點負責維護一部分槽以及槽所印對映的鍵值資料。
優點:
無中心架構;
資料按照 slot 儲存分佈在多個節點,節點間資料共享,可動態調整資料分佈;
可擴充套件性:可線性擴充套件到 1000 多個節點,節點可動態新增或刪除;
高可用性:部分節點不可用時,叢集仍可用。通過增加 Slave 做 standby 資料副本,能夠實現故障自動 failover,節點之間通過 gossip 協議交換狀態資訊,用投票機制完成 Slave 到 Master 的角色提升;
降低運維成本,提高系統的擴充套件性和可用性。
缺點:
Client 實現複雜,驅動要求實現 Smart Client,快取 slots mapping 資訊並及時更新,提高了開發難度,客戶端的不成熟影響業務的穩定性。目前僅 JedisCluster 相對成熟,異常處理部分還不完善,比如常見的“max redirect exception”。
節點會因為某些原因發生阻塞(阻塞時間大於 clutser-node-timeout),被判斷下線,這種 failover 是沒有必要的。
資料通過非同步複製,不保證資料的強一致性。
多個業務使用同一套叢集時,無法根據統計區分冷熱資料,資源隔離性較差,容易出現相互影響的情況。
Slave 在叢集中充當“冷備”,不能緩解讀壓力,當然可以通過 SDK 的合理設計來提高 Slave 資源的利用率。
Key 批量操作限制,如使用 mset、mget 目前只支援具有相同 slot 值的 Key 執行批量操作。對於對映為不同 slot 值的 Key 由於 Keys 不支援跨 slot 查詢,所以執行 mset、mget、sunion 等操作支援不友好。
Key 事務操作支援有限,只支援多 key 在同一節點上的事務操作,當多個 Key 分佈於不同的節點上時無法使用事務功能。
Key 作為資料分割槽的最小粒度,不能將一個很大的鍵值物件如 hash、list 等對映到不同的節點。
不支援多資料庫空間,單機下的 redis 可以支援到 16 個資料庫,叢集模式下只能使用 1 個資料庫空間,即 db 0。
複製結構只支援一層,從節點只能複製主節點,不支援巢狀樹狀複製結構。
避免產生 hot-key,導致主庫節點成為系統的短板。
避免產生 big-key,導致網路卡撐爆、慢查詢等。
重試時間應該大於 cluster-node-time 時間。
Redis Cluster 不建議使用 pipeline 和 multi-keys 操作,減少 max redirect 產生的場景。
5、Redis 自研
Redis 自研的高可用解決方案,主要體現在配置中心、故障探測和 failover 的處理機制上,通常需要根據企業業務的實際線上環境來定製化。
優點:
高可靠性、高可用性;
自主可控性高;
貼切業務實際需求,可縮性好,相容性好。
缺點:
實現複雜,開發成本高;
需要建立配套的周邊設施,如監控,域名服務,儲存後設資料資訊的資料庫等;
維護成本高。
歡迎工作一到五年的Java工程師朋友們加入Java架構開發:744677563
群內提供免費的Java架構學習資料(裡面有高可用、高併發、高效能及分散式、Jvm效能調優、Spring原始碼,MyBatis,Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多個知識點的架構資料)合理利用自己每一分每一秒的時間來學習提升自己,不要再用”沒有時間“來掩飾自己思想上的懶惰!趁年輕,使勁拼,給未來的自己一個交代!
相關文章
- 史上最全 Redis 高可用解決方案總結Redis
- Redis哨兵模式高可用解決方案Redis模式
- 高可用解決方案
- Redis 故障轉移、高可用方案,都在這了!Redis
- 理解redis高可用方案Redis
- 史上最全解析Android訊息推送解決方案Android
- 這可能是史上最全的Python演算法集!Python演算法
- 容器化redis高可用方案Redis
- 寫的很全面的Redis高可用技術解決方案大全Redis
- MySQL 同步複製及高可用方案總結MySql
- Redis原理和高可用場景實踐總結Redis
- 常見的高可用MySQL解決方案MySql
- 選擇高可用性解決方案
- 常見的高可用 MySQL 解決方案MySql
- 這可能是你見過的最全的網路爬蟲總結爬蟲
- fir.im Weekly - 可能是 iOS 稽核最全面的解決方案iOS
- 【Redis】基於consul的Redis高可用方案Redis
- 史上最全SQL優化方案SQL優化
- 史上總結最全的Linux家族家譜Linux
- 阿里雲高可用-容災解決方案阿里
- 高可用縱覽總結
- Redis高可用詳解:持久化技術及方案選擇Redis持久化
- 可能是最全面的 python 字串拼接總結Python字串
- 可能是最全面的python字串拼接總結Python字串
- 史上最全排序演算法總結!建議收藏排序演算法
- 吐血總結|史上最全的MySQL學習資料!!MySql
- 常見的高可用MySQL解決方案轉載MySql
- 這可能是你見過的最全的網路爬蟲乾貨總結!爬蟲
- 史上最全SQL最佳化方案SQL
- 這可能是最全面的Redis面試八股文了Redis面試
- 史上最全webview詳解WebView
- MySQL高可用方案MHA的一些總結和思考MySql
- 這可能是你的第一個 DevOps 解決方案!dev
- Redis+Keepalived高可用方案詳細分析Redis
- Redis系列(四)-低成本高可用方案設計Redis
- 史上最全關於sorted函式的10條總結函式
- 高併發架構最全詳解(圖文全面總結)架構
- Redis高可用 SentinelRedis