关于redis:redis高可用模型

本文次要针对Redis常见的几种应用形式及其优缺点开展剖析。

一、常见应用形式

Redis的几种常见应用形式包含:

• Redis单正本;
• Redis多正本(主从);
• Redis Sentinel(哨兵);
• Redis Cluster;

• Redis自研。

二、各种应用形式的优缺点

1、Redis单正本

Redis单正本,采纳单个Redis节点部署架构,没有备用节点实时同步数据,不提供数据长久化和备份策略,实用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。

长处:

• 架构简略,部署不便;
• 高性价比:缓存应用时无需备用节点(单实例可用性能够用supervisor或crontab保障),当然为了满足业务的高可用性,也能够就义一个备用节点,但同时刻只有一个实例对外提供服务;
• 高性能。

毛病:

• 不保证数据的可靠性;
• 在缓存应用,过程重启后,数据失落,即便有备用的节点解决高可用性,然而依然不能解决缓存预热问题,因而不适用于数据可靠性要求高的业务;

• 高性能受限于单核CPU的解决能力(Redis是单线程机制),CPU为次要瓶颈,所以适宜操作命令简略,排序、计算较少的场景。也能够思考用Memcached代替。

2、Redis多正本(主从)

Redis多正本,采纳主从(replication)部署构造,相较于单正本而言最大的特点就是主从实例间数据实时同步,并且提供数据长久化和备份策略。主从实例部署在不同的物理服务器上,依据公司的根底环境配置,能够实现同时对外提供服务和读写拆散策略。

长处:

• 高可靠性:一方面,采纳双机主备架构,可能在主库呈现故障时主动进行主备切换,从库晋升为主库提供服务,保障服务安稳运行;另一方面,开启数据长久化性能和配置正当的备份策略,能无效的解决数据误操作和数据异样失落的问题;
• 读写拆散策略:从节点能够扩大主库节点的读能力,有效应对大并发量的读操作。

毛病:

• 故障复原简单,如果没有RedisHA零碎(须要开发),当主库节点呈现故障时,须要手动将一个从节点降职为主节点,同时须要告诉业务方变更配置,并且须要让其它从库节点去复制新主库节点,整个过程须要人为干涉,比拟繁琐;
• 主库的写能力受到单机的限度,能够思考分片;
• 主库的存储能力受到单机的限度,能够思考Pika;

• 原生复制的弊病在晚期的版本中也会比较突出,如:Redis复制中断后,Slave会发动psync,此时如果同步不胜利,则会进行全量同步,主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿;又因为COW机制,导致极其状况下的主库内存溢出,程序异样退出或宕机;主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU(压缩)资源耗费;发送数GB大小的备份文件导致服务器进口带宽暴增,阻塞申请,倡议降级到最新版本。

3、Redis Sentinel(哨兵)

Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用解决方案,其部署架构次要包含两局部:Redis Sentinel集群和Redis数据集群。

其中Redis Sentinel集群是由若干Sentinel节点组成的分布式集群,能够实现故障发现、故障主动转移、配置核心和客户端告诉。Redis Sentinel的节点数量要满足2n+1(n>=1)的奇数个。

长处:

• Redis Sentinel集群部署简略;
• 可能解决Redis主从模式下的高可用切换问题;
• 很不便实现Redis数据节点的线形扩大,轻松冲破Redis本身单线程瓶颈,可极大满足Redis大容量或高性能的业务需要;
• 能够实现一套Sentinel监控一组Redis数据节点或多组数据节点。

毛病:

• 部署绝对Redis主从模式要简单一些,原理了解更繁琐;
• 资源节约,Redis数据节点中slave节点作为备份节点不提供服务;
• Redis Sentinel次要是针对Redis数据节点中的主节点的高可用切换,对Redis的数据节点做失败断定分为主观下线和主观下线两种,对于Redis的从节点有对节点做主观下线操作,并不执行故障转移。
• 不能解决读写拆散问题,实现起来绝对简单。

倡议:

• 如果监控同一业务,能够抉择一套Sentinel集群监控多组Redis数据节点的计划,反之抉择一套Sentinel监控一组Redis数据节点的计划。
• sentinel monitor <master-name> <ip> <port> <quorum> 配置中的<quorum>倡议设置成Sentinel节点的一半加1,当Sentinel部署在多个IDC的时候,单个IDC部署的Sentinel数量不倡议超过(Sentinel数量 – quorum)。

• 正当设置参数,避免误切,管制切换灵敏度管制:

a. quorum

b. down-after-milliseconds 30000

c. failover-timeout 180000

d. maxclient

e. timeout

• 部署的各个节点服务器工夫尽量要同步,否则日志的时序性会凌乱。
• Redis倡议应用pipeline和multi-keys操作,缩小RTT次数,进步申请效率。
• 自行搞定配置核心(zookeeper),不便客户端对实例的链接拜访。

4、Redis Cluster

Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群解决方案,次要解决Redis分布式方面的需要,比方,当遇到单机内存,并发和流量等瓶颈的时候,Redis Cluster能起到很好的负载平衡的目标。

Redis Cluster集群节点最小配置6个节点以上(3主3从),其中主节点提供读写操作,从节点作为备用节点,不提供申请,只作为故障转移应用。

Redis Cluster采纳虚构槽分区,所有的键依据哈希函数映射到0~16383个整数槽内,每个节点负责保护一部分槽以及槽所印映射的键值数据。

长处:

• 无核心架构;
• 数据依照slot存储散布在多个节点,节点间数据共享,可动静调整数据分布;
• 可扩展性:可线性扩大到1000多个节点,节点可动静增加或删除;
• 高可用性:局部节点不可用时,集群仍可用。通过减少Slave做standby数据正本,可能实现故障主动failover,节点之间通过gossip协定替换状态信息,用投票机制实现Slave到Master的角色晋升;
• 升高运维老本,进步零碎的扩展性和可用性。

毛病:

• Client实现简单,驱动要求实现Smart Client,缓存slots mapping信息并及时更新,进步了开发难度,客户端的不成熟影响业务的稳定性。目前仅JedisCluster绝对成熟,异样解决局部还不欠缺,比方常见的“max redirect exception”。
• 节点会因为某些起因产生阻塞(阻塞工夫大于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。
• 多个业务应用同一套集群时,无奈依据统计辨别冷热数据,资源隔离性较差,容易呈现相互影响的状况。
• Slave在集群中充当“冷备”,不能缓解读压力,当然能够通过SDK的正当设计来进步Slave资源的利用率。
• Key批量操作限度,如应用mset、mget目前只反对具备雷同slot值的Key执行批量操作。对于映射为不同slot值的Key因为Keys不反对跨slot查问,所以执行mset、mget、sunion等操作反对不敌对。
• Key事务操作反对无限,只反对多key在同一节点上的事务操作,当多个Key散布于不同的节点上时无奈应用事务性能。
• 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。
• 不反对多数据库空间,单机下的redis能够反对到16个数据库,集群模式下只能应用1个数据库空间,即db 0。
• 复制构造只反对一层,从节点只能复制主节点,不反对嵌套树状复制构造。
• 防止产生hot-key,导致主库节点成为零碎的短板。
• 防止产生big-key,导致网卡撑爆、慢查问等。
• 重试工夫应该大于cluster-node-time工夫。
• Redis Cluster不倡议应用pipeline和multi-keys操作,缩小max redirect产生的场景。

5、Redis自研

Redis自研的高可用解决方案,次要体现在配置核心、故障探测和failover的解决机制上,通常须要依据企业业务的理论线上环境来定制化。

长处:

• 高可靠性、高可用性;
• 自主可控性高;
• 贴切业务理论需要,可缩性好,兼容性好。

毛病:

• 实现简单,开发成本高;
• 须要建设配套的周边设施,如监控,域名服务,存储元数据信息的数据库等;

• 保护老本高。

转载侵删
原文地址
https://developer.aliyun.com/…

【腾讯云】轻量 2核2G4M,首年65元

阿里云限时活动-云数据库 RDS MySQL  1核2G配置 1.88/月 速抢

本文由乐趣区整理发布,转载请注明出处,谢谢。

您可能还喜欢...

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

此站点使用Akismet来减少垃圾评论。了解我们如何处理您的评论数据