一、Redis主从架构

单机的 Redis,能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说,一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构,一主多从,主负责写,并且将数据复制到其它的 slave 节点,从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容,支撑读高并发。
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Redis replcation的核心机制

  1. Redis 采用异步方式复制数据到 slave 节点,不过 Redis2.8 开始,slave node会周期性地确认自己每次复制的数据量;
  2. 一个 master node 是可以配置多个 slave node 的;
  3. slave node也可以连接其他的 slave node; slave node 做复制的时候,不会 block master node 的正常工作;
  4. slave node 在做复制的时候,也不会 block对自己的查询操作,它会用旧的数据集来提供服务;但是复制完成的时候,需要删除旧数据集,加载新数据集,这个时候就会暂停对外服务了;
  5. slave node 主要用来进行横向扩容,做读写分离,扩容的 slave node 可以提高读的吞吐量。

注意,如果采用了主从架构,那么建议必须开启 master node 的持久化,不建议用 slave node 作为 master node 的数据热备,因为那样的话,如果你关掉 master 的持久化,可能在 master 宕机重启的时候数据是空的,然后可能一经过复制, slave node 的数据也丢了。

另外,master 的各种备份方案,也需要做。万一本地的所有文件丢失了,从备份中挑选一份 rdb 去恢复 master,这样才能确保启动的时候,是有数据的,即使采用了后续讲解的高可用机制,slave node 可以自动接管 master node,但也可能 sentinel 还没检测到 master failure,master node 就自动重启了,还是可能导致上面所有的 slave node 数据被清空。

Redis主从复制的核心原理

当启动一个slave node的时候,从节点会在本地保存master node的信息,包括master node的host和IP,slave node内部有一个定时任务,每秒检查是否有新的master node需要连接和复制,如果发现需要连接的master node,则与其建立socket连接,然后发送一个PSYNC命令给master node。如果这是slave node首次连接到master node上,则会进行全量复制。此时master会启动一个后台线程执行bgsave,开始生成一份RDB快照文件,同时还会把从客户端新收到的命令缓存在内存中。RDB文件生成后,master会将这个RDB文件发送给slave node,slave会先写入到本地磁盘,然后再从本地磁盘加载到内存中,接着master会将内存中缓存的命令发送到slave,slave也会同步这些数据。在复制过程中,master node照样可以进行服务(copy on write)。

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如果slave不是第一次连接master节点,(主从复制过程中,网络连接断了),可以从上次复制的地方,继续复制下去,而不是从头开始全量复制一份。
master node会在内存中维护一个backlog,master 和slave都会保存一份replica offset还有一个master run id,offset就是保存在backlog中,如果master和slave的网络断了,slave会让master从上次replica offset开始复制。如果没有找到offset,再进行全量复制。
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过期key的处理

slave不会过期key,只会等待msater过期key。如果master过期了一个key,或者通过LRU淘汰了一个key,那么会模拟一条del命令发送给slave。

Heartbeat

主从节点互相发送heatbeat信息。master默认每隔10秒发送一次心跳,slave node每隔1秒发送一个心跳。

主从复制的优缺点:

优点:

  1. 支持主从复制,主机会自动将数据同步到从节点,可以进行读写分离。
  2. 分了分载master节点的读压力,将读请求分离到从节点(从节点可以设置多个,从节点只提供读服务,实现读的高可用),写服务任然需要master节点来完成。
  3. slave同样可以接受其他slave的连接和同步请求,有效分摊主节点的同步压力。
  4. master node是已非阻塞的方式为slaves提供同步服务,所以同步期间,客户端仍然可以提交查询或者修改请求。
  5. slave node同样是已非阻塞的方式进行数据同步,在同步期间,slave会拿同步前的老数据进行提供读服务,直至同步完成。

缺点:

  1. Redis主从架构不具备自动容错和恢复功能,主机从机的宕机都会导致客户端部分读写请求失败,需要等待机器重启或者手动切换IP才能恢复。
  2. 主机宕机,宕机前有部分数据未能同步到从机,切换IP后还会引起数据不一致的问题,降低了系统的可用性。
  3. Redis很难支持在线扩容,只能增加从节点。

二、Redis哨兵集群实现高可用

哨兵的介绍:
sentinel,中文名是哨兵。哨兵是 Redis 集群架构中非常重要的一个组件,主要有以下功能:

  • 集群监控:负责监控 Redis master 和 slave 进程是否正常工作。
  • 消息通知:如果某个 Redis实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。
  • 故障转移:如果 master node 挂掉了,会自动转移到 slave node上。
  • 配置中心:如果故障转移发生了,通知 client 客户端新的 master 地址。 哨兵用于实现 Redis

集群的高可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。

  • 故障转移时,判断一个 master node 是否宕机了,需要大部分的哨兵都同意才行,涉及到了分布式选举的问题。
  • 即使部分哨兵节点挂掉了,哨兵集群还是能正常工作的,因为如果一个作为高可用机制重要组成部分的故障转移系统本身是单点的,那就很坑爹了。

哨兵的核心知识:

  • 哨兵至少需要3个实例,来保证自己的健壮性。
  • 哨兵+redis主从的部署架构,是不保证数据的零丢失的,只能保证Redis集群的高可用。
  • 对于哨兵+redis主从这种复杂的部署架构,尽量在测试环境和生产环境,都进行充足的测试和演练。
    哨兵集群必须部署2个以上节点,如果哨兵集群仅仅部署了两个哨兵实例,则quorum=1。

配置quorum为1,如果master宕机,s1和s2中只要有一个哨兵认为master宕机了,就可以认为是客观宕机了,就可以进行主备切换了。同时s1和s2会选举出一个哨兵来执行故障转移。但是同时需要majority,也就是大多数哨兵是在运行的。
2 个哨兵,majority=2
3 个哨兵,majority=2
4 个哨兵,majority=2
5 个哨兵,majority=3

如果此时仅仅是 M1 进程宕机了,哨兵 s1 正常运行,那么故障转移是 OK 的。但是如果是整个 M1 和 S1 运行的机器宕机了,那么哨兵只有 1 个,此时就没有 majority 来允许执行故障转移,虽然另外一台机器上还有一个 R1,但是故障转移不会执行。

经典的 3 节点哨兵集群是这样的:

M1
S1
R2
S2
R3
S3

主备切换的过程,可能会导致数据丢失:配置 quorum=2 ,如果 M1 所在机器宕机了,那么三个哨兵还剩下 2 个,S2 和 S3 可以一致认为 master 宕机了,然后选举出一个来执行故障转移,同时 3 个哨兵的 majority 是 2,所以还剩下的 2 个哨兵运行着,就可以允许执行故障转移。

Redis哨兵主备切换的数据丢失问题

导致数据丢失的两种情况:

1、异步复制导致数据丢失
因为master->slave的复制是异步的,所以可能有部分数据还未复制到slave,master宕机了,此时这部分数据就丢失了。

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2、脑裂导致的数据丢失
脑裂,也就是说,某个master所在机器突然脱离了正常网络,跟其他slave机器不能连接,但是master还运行着,此时哨兵可能认为master宕机了,然后开启选举,将其他slave切换成了master。这个时候,集群里就会有两个master,也就是所谓的脑裂。

此时虽然某个slave被切换成master,但是可能client还没来得及切换到新的master,还继续向旧master写数据。因此旧master再次恢复的时候,会被作为一个slave挂到新的master上去,自己的数据会被清空,重新从新的master复制数据。而新的master并没有后来client写入的数据,因此这部分数据也丢失了。
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数据丢失问题的解决方案:
进行如下配置:
min-slaves-to-write 1
min-slaves-max-lag 10

表示,要求至少一个slave,数据复制和同步的延迟不能超过10秒。
如果说一旦所有的slave,复制和同步的延迟到超过10秒,那么这个时候,master就不会接收任何的请求。

1、减少异步复制数据的丢失
有了min-slaves-to-write 这个配置,就可以确保说,一旦slave复制数据和ack延时太长,就认为可能master宕机后损失的数据太多了,那么久拒绝写请求,这样可以把master宕机时由于部分数据为同步到slave导致的数据丢失降低到可控范围内。

2、减少脑裂的数据丢失
如果一个master出现脑裂,跟其他slave丢了连接,那么上面两个配置可以确保说,如果不能继续给指定数量的slave发送数据,而且slave超过10秒没有给自己ack消息,那么直接拒绝客户端的写请求,因此在脑裂情况下,最多就丢失10秒的数据。

sdown和odown转换机制

sdown是主观宕机,就是一个哨兵如果觉得一个master宕机了,那么久认为该master主观宕机了。
odown是客观宕机,如果quorum个哨兵认为该master宕机了,则认为该master客观宕机。

sdown 达成的条件很简单,如果一个哨兵 ping 一个 master,超过了 is-master-down-after-milliseconds 指定的毫秒数之后,就主观认为 master 宕机了;如果一个哨兵在指定时间内,收到了 quorum 数量的其它哨兵也认为那个 master 是 sdown 的,那么就认为是 odown 了。

哨兵集群的自动发现机制

哨兵互相之间的发现,是通过 Redis 的 pub/sub 系统实现的,每个哨兵都会往 sentinel:hello 这个 channel 里发送一个消息,这时候所有其他哨兵都可以消费到这个消息,并感知到其他的哨兵的存在。

每隔两秒钟,每个哨兵都会往自己监控的某个 master+slaves 对应的 sentinel:hello channel 里发送一个消息,内容是自己的 host、ip 和 runid 还有对这个 master 的监控配置。

每个哨兵也会去监听自己监控的每个 master+slaves 对应的 sentinel:hello channel,然后去感知到同样在监听这个 master+slaves 的其他哨兵的存在。

每个哨兵还会跟其他哨兵交换对 master 的监控配置,互相进行监控配置的同步。

slave配置的自动纠正

哨兵会负责自动纠正 slave 的一些配置,比如 slave 如果要成为潜在的 master 候选人,哨兵会确保 slave 复制现有 master 的数据;如果 slave 连接到了一个错误的 master 上,比如故障转移之后,那么哨兵会确保它们连接到正确的 master 上。

slave->master的选举算法

如果一个 master 被认为 odown 了,而且 majority 数量的哨兵都允许主备切换,那么某个哨兵就会执行主备切换操作,此时首先要选举一个 slave 来,会考虑 slave 的一些信息:

  • 跟 master 断开连接的时长
  • slave 优先级
  • 复制 offset
  • run id
    如果一个 slave 跟 master 断开连接的时间已经超过了 down-after-milliseconds 的 10 倍,外加 master 宕机的时长,那么 slave 就被认为不适合选举为 master。

(down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state

接下来会对 slave 进行排序:

  • 按照 slave 优先级进行排序,slave priority 越低,优先级就越高。
  • 如果 slave priority 相同,那么看 replica offset,哪个 slave 复制了越多的数据,offset 越靠后,优先级就越高。
  • 如果上面两个条件都相同,那么选择一个 run id 比较小的那个 slave。

quorum和majority

每次哨兵要做主备切换时,首先需要quorum数量的哨兵认为odown,然后选举出一个哨兵来做切换,这个哨兵还需要得到majority哨兵的授权,才能进行切换。
如果quorum<majority,比如5个哨兵,majority就是3,quorum设置为2,那么就3个哨兵授权就可以切换。
但是如果quorum>=majority,那么必须quorum个哨兵都授权,才能进行切换。

configuration epoch

哨兵会对一套 Redis master+slaves 进行监控,有相应的监控的配置。

执行切换的那个哨兵,会从要切换到的新 master(salve->master)那里得到一个 configuration epoch,这就是一个 version 号,每次切换的 version 号都必须是唯一的。

如果第一个选举出的哨兵切换失败了,那么其他哨兵,会等待 failover-timeout 时间,然后接替继续执行切换,此时会重新获取一个新的 configuration epoch,作为新的 version 号。

configuration传播

哨兵完成切换之后,会在自己本地更新生成最新的 master 配置,然后同步给其他的哨兵,就是通过之前说的 pub/sub 消息机制。

这里之前的 version 号就很重要了,因为各种消息都是通过一个 channel 去发布和监听的,所以一个哨兵完成一次新的切换之后,新的 master 配置是跟着新的 version 号的。其他的哨兵都是根据版本号的大小来更新自己的 master 配置的。

哨兵的工作方式:

  1. 每个Sentinel(哨兵)进程以每秒钟一次的频率向整个集群中的Master主服务器,Slave从服务器以及其他Sentinel(哨兵)进程发送一个 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 down-after-milliseconds 选项所指定的值, 则这个实例会被 Sentinel(哨兵)进程标记为主观下线(SDOWN)
  3. 如果一个Master主服务器被标记为主观下线(SDOWN),则正在监视这个Master主服务器的所有 Sentinel(哨兵)进程要以每秒一次的频率确认Master主服务器的确进入了主观下线状态
  4. 当有足够数量的 Sentinel(哨兵)进程(大于等于配置文件指定的值)在指定的时间范围内确认Master主服务器进入了主观下线状态(SDOWN), 则Master主服务器会被标记为客观下线(ODOWN)
  5. 在一般情况下, 每个 Sentinel(哨兵)进程会以每 10 秒一次的频率向集群中的所有Master主服务器、Slave从服务器发送 INFO 命令。
  6. 当Master主服务器被 Sentinel(哨兵)进程标记为客观下线(ODOWN)时,Sentinel(哨兵)进程向下线的 Master主服务器的所有 Slave从服务器发送 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(哨兵)进程同意 Master主服务器下线, Master主服务器的客观下线状态就会被移除。若 Master主服务器重新向 Sentinel(哨兵)进程发送 PING 命令返回有效回复,Master主服务器的主观下线状态就会被移除。

哨兵模式的优缺点

优点:
哨兵模式是基于主从模式的,所有主从的优点,哨兵模式都具有。
主从可以自动切换,系统更健壮,可用性更高。

缺点:
Redis较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。

三、Redis cluster集群

Redis cluster介绍

  1. 自动将数据进行分片,每个 master 上放一部分数据
  2. 提供内置的高可用支持,部分 master 不可用时,还是可以继续工作的

在 Redis cluster 架构下,每个 Redis 要放开两个端口号,比如一个是 6379,另外一个就是 加1w 的端口号,比如 16379。

16379 端口号是用来进行节点间通信的,也就是 cluster bus 的东西,cluster bus 的通信,用来进行故障检测、配置更新、故障转移授权。cluster bus 用了另外一种二进制的协议, gossip 协议,用于节点间进行高效的数据交换,占用更少的网络带宽和处理时间。

节点间的内部通信

基本通信原理
集群元数据的维护方式有两种方式:集中式、gossip协议。Redis cluster采用的是gossip协议进行通信。

集中式是将集群元数据(节点信息、故障等)几种存储在某个节点上。集中式元数据集中存储的一个典型代表,就是大数据领域的 storm 。它是分布式的大数据实时计算引擎,是集中式的元数据存储的结构,底层基于 zookeeper(分布式协调的中间件)对所有元数据进行存储维护。
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Redis 维护集群元数据采用另一个方式, gossip 协议,所有节点都持有一份元数据,不同的节点如果出现了元数据的变更,就不断将元数据发送给其它的节点,让其它节点也进行元数据的变更。

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集中式的好处在于,元数据的读取和更新,时效性非常好,一旦元数据出现了变更,就立即更新到集中式的存储中,其它节点读取的时候就可以感知到;不好在于,所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方,可能会导致元数据的存储有压力。

gossip 好处在于,元数据的更新比较分散,不是集中在一个地方,更新请求会陆陆续续打到所有节点上去更新,降低了压力;不好在于,元数据的更新有延时,可能导致集群中的一些操作会有一些滞后。

10000 端口:每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口,就是自己提供服务的端口号+10000,比如 7001,那么用于节点间通信的就是 17001 端口。每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送 ping 消息,同时其它几个节点接收到 ping 之后返回 pong 。

交换的信息:信息包括故障信息,节点的增加和删除,hash slot 信息等等。

gossip协议

gossip 协议包含多种消息,包含 ping , pong , meet , fail 等等。

meet:某个节点发送 meet 给新加入的节点,让新节点加入集群中,然后新节点就会开始与其它节点进行通信。

其实内部就是发送了一个 gossip meet 消息给新加入的节点,通知那个节点去加入我们的集群。

ping:每个节点都会频繁给其它节点发送 ping,其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据,互相通过 ping 交换元数据。
pong:返回 ping 和 meeet,包含自己的状态和其它信息,也用于信息广播和更新。
fail:某个节点判断另一个节点 fail 之后,就发送 fail 给其它节点,通知其它节点说,某个节点宕机啦。

ping 消息深入
ping 时要携带一些元数据,如果很频繁,可能会加重网络负担。

每个节点每秒会执行 10 次 ping,每次会选择 5 个最久没有通信的其它节点。当然如果发现某个节点通信延时达到了 cluster_node_timeout / 2 ,那么立即发送 ping,避免数据交换延时过长,落后的时间太长了。比如说,两个节点之间都 10 分钟没有交换数据了,那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况,就会有问题。所以 cluster_node_timeout 可以调节,如果调得比较大,那么会降低 ping 的频率。

每次 ping,会带上自己节点的信息,还有就是带上 1/10 其它节点的信息,发送出去,进行交换。至少包含 3 个其它节点的信息,最多包含 总节点数减 2 个其它节点的信息。

分布式寻址算法

  1. hash 算法(大量缓存重建)
  2. 一致性 hash 算法(自动缓存迁移)+ 虚拟节点(自动负载均衡)
  3. Redis cluster 的 hash slot 算法

Hash算法
来了一个 key,首先计算 hash 值,然后对节点数取模。然后打在不同的 master 节点上。一旦某一个 master 节点宕机,所有请求过来,都会基于最新的剩余 master 节点数去取模,尝试去取数据。这会导致大部分的请求过来,全部无法拿到有效的缓存,导致大量的流量涌入数据库。
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一致性hash算法
一致性 hash 算法将整个 hash 值空间组织成一个虚拟的圆环,整个空间按顺时针方向组织,下一步将各个 master 节点(使用服务器的 ip 或主机名)进行 hash。这样就能确定每个节点在其哈希环上的位置。

来了一个 key,首先计算 hash 值,并确定此数据在环上的位置,从此位置沿环顺时针“行走”,遇到的第一个 master 节点就是 key 所在位置。

在一致性哈希算法中,如果一个节点挂了,受影响的数据仅仅是此节点到环空间前一个节点(沿着逆时针方向行走遇到的第一个节点)之间的数据,其它不受影响。增加一个节点也同理。

然而,一致性哈希算法在节点太少时,容易因为节点分布不均匀而造成缓存热点的问题。为了解决这种热点问题,一致性 hash 算法引入了虚拟节点机制,即对每一个节点计算多个 hash,每个计算结果位置都放置一个虚拟节点。这样就实现了数据的均匀分布,负载均衡。
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Redis cluster 的 hash slot 算法
Redis cluster 有固定的 16384 个 hash slot,对每个 key 计算 CRC16 值,然后对 16384 取模,可以获取 key 对应的 hash slot。

Redis cluster 中每个 master 都会持有部分 slot,比如有 3 个 master,那么可能每个 master 持有 5000 多个 hash slot。hash slot 让 node 的增加和移除很简单,增加一个 master,就将其他 master 的 hash slot 移动部分过去,减少一个 master,就将它的 hash slot 移动到其他 master 上去。移动 hash slot 的成本是非常低的。客户端的 api,可以对指定的数据,让他们走同一个 hash slot,通过 hash tag 来实现。

任何一台机器宕机,另外两个节点,不影响的。因为 key 找的是 hash slot,不是机器
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Redis cluster 的高可用与主备切换原理

Redis cluster 的高可用的原理,几乎跟哨兵是类似的。

判断节点宕机
如果一个节点认为另外一个节点宕机,那么就是 pfail ,主观宕机。如果多个节点都认为另外一个节点宕机了,那么就是 fail ,客观宕机,跟哨兵的原理几乎一样,sdown,odown。

在 cluster-node-timeout 内,某个节点一直没有返回 pong ,那么就被认为 pfail 。

如果一个节点认为某个节点 pfail 了,那么会在 gossip ping 消息中, ping 给其他节点,如果超过半数的节点都认为 pfail 了,那么就会变成 fail 。

从节点过滤
对宕机的 master node,从其所有的 slave node 中,选择一个切换成 master node。

检查每个 slave node 与 master node 断开连接的时间,如果超过了 cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor ,那么就没有资格切换成 master 。

从节点选举

  1. 每个从节点,都根据自己对 master 复制数据的 offset,来设置一个选举时间,offset 越大(复制数据越多)的从节点,选举时间越靠前,优先进行选举。
  2. 所有的 master node 开始 slave 选举投票,给要进行选举的 slave 进行投票,如果大部分 master node (N/2 + 1) 都投票给了某个从节点,那么选举通过,那个从节点可以切换成 master。
  3. 从节点执行主备切换,从节点切换为主节点。

与哨兵比较
整个流程跟哨兵相比,非常类似,所以说,Redis cluster 功能强大,直接集成了 replication 和 sentinel 的功能。

Redis cluster的优缺点

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。

Redis Cluster 不建议使用 pipeline 和 multi-keys 操作,减少 max redirect 产生的场景。

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最后修改:2020 年 08 月 05 日 11 : 00 PM
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