解析高可用Redis服务架构分析与搭建方案

基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了,我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储),加速一些热数据的查询(相比较mysql而言,速度有数量级的提升),做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP)、订阅发布(PUB/SUB)系统等等。规模比较大的互联网公司,一般都会有专门的团队,将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。

不过任何一个基础服务的提供方,都会被调用方问起的一个问题是:你的服务是否具有高可用性?最好不要因为你的服务经常出问题,导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务,在此做一下自己的总结和思考。

首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用,即在各种出现异常的情况下,依然可以正常提供服务。或者宽松一些,出现异常的情况下,只经过很短暂的时间即可恢复正常服务。所谓异常,应该至少包含了以下几种可能性:

【异常1】某个节点服务器的某个进程突然down掉(例如某开发手残,把一台服务器的redis-server进程kill了)

【异常2】某台节点服务器down掉,相当于这个节点上所有进程都停了(例如某运维手残,把一个服务器的电源拔了;例如一些老旧机器出现硬件故障)

【异常3】任意两个节点服务器之间的通信中断了(例如某临时工手残,把用于两个机房通信的光缆挖断了)

其实以上任意一种异常都是小概率事件,而做到高可用性的基本指导思想就是:多个小概率事件同时发生的概率可以忽略不计。只要我们设计的系统可以容忍短时间内的单点故障,即可实现高可用性。

对于搭建高可用Redis服务,网上已有了很多方案,例如Keepalived,Codis,Twemproxy,Redis Sentinel。其中Codis和Twemproxy主要是用于大规模的Redis集群中,也是在Redis官方发布Redis Sentinel之前twitter和豌豆荚提供的开源解决方案。我的业务中数据量并不大,所以搞集群服务反而是浪费机器了。最终在Keepalived和Redis Sentinel之间做了个选择,选择了官方的解决方案Redis Sentinel。

Redis Sentinel可以理解为一个监控Redis Server服务是否正常的进程,并且一旦检测到不正常,可以自动地将备份(slave)Redis Server启用,使得外部用户对Redis服务内部出现的异常无感知。我们按照由简至繁的步骤,搭建一个最小型的高可用的Redis服务。

方案1:单机版Redis Server,无Sentinel

一般情况下,我们搭的个人网站,或者平时做开发时,会起一个单实例的Redis Server。调用方直接连接Redis服务即可,甚至Client和Redis本身就处于同一台服务器上。这种搭配仅适合个人学习娱乐,毕竟这种配置总会有单点故障的问题无法解决。一旦Redis服务进程挂了,或者服务器1停机了,那么服务就不可用了。并且如果没有配置Redis数据持久化的话,Redis内部已经存储的数据也会丢失。

方案2:主从同步Redis Server,单实例Sentinel

为了实现高可用,解决方案1中所述的单点故障问题,我们必须增加一个备份服务,即在两台服务器上分别各启动一个Redis Server进程,一般情况下由master提供服务,slave只负责同步和备份。与此同时,在额外启动一个Sentinel进程,监控两个Redis Server实例的可用性,以便在master挂掉的时候,及时把slave提升到master的角色继续提供服务,这样就实现了Redis Server的高可用。这基于一个高可用服务设计的依据,即单点故障本身就是个小概率事件,而多个单点同时故障(即master和slave同时挂掉),可以认为是(基本)不可能发生的事件。

对于Redis服务的调用方来说,现在要连接的是Redis Sentinel服务,而不是Redis Server了。常见的调用过程是,client先连接Redis Sentinel并询问目前Redis Server中哪个服务是master,哪些是slave,然后再去连接相应的Redis Server进行操作。当然目前的第三方库一般都已经实现了这一调用过程,不再需要我们手动去实现(例如Nodejs的ioredis,PHP的predis,Golang的go-redis/redis,JAVA的jedis等)。

然而,我们实现了Redis Server服务的主从切换之后,又引入了一个新的问题,即Redis Sentinel本身也是个单点服务,一旦Sentinel进程挂了,那么客户端就没办法链接Sentinel了。所以说,方案2的配置并无法实现高可用性。

方案3:主从同步Redis Server,双实例Sentinel

为了解决方案2的问题,我们把Redis Sentinel进程也额外启动一份,两个Sentinel进程同时为客户端提供服务发现的功能。对于客户端来说,它可以连接任何一个Redis Sentinel服务,来获取当前Redis Server实例的基本信息。通常情况下,我们会在Client端配置多个Redis Sentinel的链接地址,Client一旦发现某个地址连接不上,会去试图连接其他的Sentinel实例,这当然也不需要我们手动实现,各个开发语言中比较热门的redis连接库都帮我们实现了这个功能。我们预期是:即使其中一个Redis Sentinel挂掉了,还有另外一个Sentinel可以提供服务。

然而,愿景是美好的,现实却是很残酷的。如此架构下,依然无法实现Redis服务的高可用。方案3示意图中,红线部分是两台服务器之间的通信,而我们所设想的异常场景(【异常2】)是,某台服务器整体down机,不妨假设服务器1停机,此时,只剩下服务器2上面的Redis Sentinel和slave Redis Server进程。这时,Sentinel其实是不会将仅剩的slave切换成master继续服务的,也就导致Redis服务不可用,因为Redis的设定是只有当超过50%的Sentinel进程可以连通并投票选取新的master时,才会真正发生主从切换。本例中两个Sentinel只有一个可以连通,等于50%并不在可以主从切换的场景中。

你可能会问,为什么Redis要有这个50%的设定?假设我们允许小于等于50%的Sentinel连通的场景下也可以进行主从切换。试想一下【异常3】,即服务器1和服务器2之间的网络中断,但是服务器本身是可以运行的。如下图所示:

实际上对于服务器2来说,服务器1直接down掉和服务器1网络连不通是一样的效果,反正都是突然就无法进行任何通信了。假设网络中断时我们允许服务器2的Sentinel把slave切换为master,结果就是你现在拥有了两个可以对外提供服务的Redis Server。Client做任何的增删改操作,有可能落在服务器1的Redis上,也有可能落在服务器2的Redis上(取决于Client到底连通的是哪个Sentinel),造成数据混乱。即使后面服务器1和服务器2之间的网络又恢复了,那我们也无法把数据统一了(两份不一样的数据,到底该信任谁呢?),数据一致性完全被破坏。

方案4:主从同步Redis Server,三实例Sentinel

鉴于方案3并没有办法做到高可用,我们最终的版本就是上图所示的方案4了。实际上这就是我们最终搭建的架构。我们引入了服务器3,并且在3上面又搭建起一个Redis Sentinel进程,现在由三个Sentinel进程来管理两个Redis Server实例。这种场景下,不管是单一进程故障、还是单个机器故障、还是某两个机器网络通信故障,都可以继续对外提供Redis服务。

实际上,如果你的机器比较空闲,当然也可以把服务器3上面也开启一个Redis Server,形成1 master + 2 slave的架构,每个数据都有两个备份,可用性会提升一些。当然也并不是slave越多越好,毕竟主从同步也是需要时间成本的。

在方案4中,一旦服务器1和其他服务器的通信完全中断,那么服务器2和3会将slave切换为master。对于客户端来说,在这么一瞬间会有2个master提供服务,并且一旦网络恢复了,那么所有在中断期间落在服务器1上的新数据都会丢失。如果想要部分解决这个问题,可以配置Redis Server进程,让其在检测到自己网络有问题的时候,立即停止服务,避免在网络故障期间还有新数据进来(可以参考Redis的min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag这两个配置项)。

至此,我们就用3台机器搭建了一个高可用的Redis服务。其实网上还有更加节省机器的办法,就是把一个Sentinel进程放在Client机器上,而不是服务提供方的机器上。只不过在公司里面,一般服务的提供方和调用方并不来自同一个团队。两个团队共同操作同一个机器,很容易因为沟通问题导致一些误操作,所以出于这种人为因素的考虑,我们还是采用了方案4的架构。并且由于服务器3上面只跑了一个Sentinel进程,对服务器资源消耗并不多,还可以用服务器3来跑一些其他的服务。

易用性:像使用单机版Redis一样使用Redis Sentinel

作为服务的提供方,我们总是会讲到用户体验问题。在上述方案当中始终有一个让Client端用的不是那么舒服的地方。对于单机版Redis,Client端直接连接Redis Server,我们只需要给一个ip和port,Client就可以使用我们的服务了。而改造成Sentinel模式之后,Client不得不采用一些支持Sentinel模式的外部依赖包,并且还要修改自己的Redis连接配置,这对于“矫情”的用户来讲显然是不能接收的。有没有办法还是像在使用单机版的Redis那样,只给Client一个固定的ip和port就可以提供服务呢?

答案当然是肯定的。这可能就要引入虚拟IP(Virtual IP,VIP),如上图所示。我们可以把虚拟IP指向Redis Server master所在的服务器,在发生Redis主从切换的时候,会触发一个回调脚本,回调脚本中将VIP切换至slave所在的服务器。这样对于Client端来说,他仿佛在使用的依然是一个单机版的高可用Redis服务。

结语

搭建任何一个服务,做到“能用”其实是非常简单的,就像我们运行一个单机版的Redis。不过一旦要做到“高可用”,事情就会变得复杂起来。业务中使用了额外的两台服务器,3个Sentinel进程+1个Slave进程,只是为了保证在那小概率的事故中依然做到服务可用。在实际业务中我们还启用了supervisor做进程监控,一旦进程意外退出,会自动尝试重新启动。

以上就是高可用Redis服务架构分析与搭建的详细内容,更多关于高可用Redis服务架构的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Redis服务之高可用组件sentinel详解

    前文我们了解了redis的常用数据类型相关命令的使用和说明,回顾请参考https://www.jb51.net/article/120364.htm 今天我们来聊一下redis的高可用组件sentinel:首先来回顾下redis的主从同步,主从同步最主要的作用是让master的数据在其他服务器上实时存在副本,起到了备份的效果:对于redis的读写来说,主从架构能够让读的请求分散到多个从服务器上,从而降低了单台redis读请求的io压力,同时也提高了redis读请求的并发能力:通常为了数据的一致性

  • Redis Sentinel实现高可用配置的详细步骤

    一般情况下yum安装redis的启动目录在:/usr/sbin :配置目录在/etc/redis/在其目录下会有默认的redis.conf和redis-sentinel.conf redis高可用配置: 配置哨兵(redis-sentinel),我的所有配置文件都放在/etc/redis-cluster/目录下 1.创建redis-sentinel_26379.conf,主要内容如下: #基本配置 port 26379 daemonize yes logfile "/var/log/redis/

  • 浅谈Redis在微服务架构中的几种应用场景

    本文介绍在SpringCloud中使用Redis作为Pub/Sub异步通信.缓存或主数据库和配置服务器的三种场景应用. Redis可以广泛用于微服务架构.它可能是您应用程序以多种不同方式利用的少数流行软件解决方案之一.根据要求,它可以充当主数据库,缓存或消息代理.虽然它也是一个键/值存储,但我们可以将它用作微服务体系结构中的配置服务器或发现服务器.虽然它通常被定义为内存中的数据结构,但我们也可以在持久模式下运行它. 这里我将向您展示一些使用Redis与Spring Boot和Spring Clo

  • Redis5之后版本的高可用集群搭建的实现

    一.安装redis 1.安装gcc yum install gcc 2.下载redis-5.0.8.tar.gz 3.把下载好的redis-5.0.8.tar.gz放在/gyu/software文件夹下,并解压 > tar xzf redis-5.0.8.tar.gz > cd redis-5.0.8 4.进入到解压好的redis-5.0.8目录下,进行编译与安装 > make & make install 5.启动并指定配置文件 > src/redis-server re

  • 详解三分钟快速搭建分布式高可用的Redis集群

    这里的Redis集群指的是Redis Cluster,它是Redis在3.0版本正式推出的专用集群方案,有效地解决了Redis分布式方面的需求.当单机内存.并发.流量等遇到瓶颈的时候,可以采用这种Redis Cluster方案进行解决. 分区规则 Redis Cluster采用虚拟槽(slot)进行数据分区,即使用分散度良好的哈希函数把所有键映射到一个固定范围的整数集合里,这里的整数就是槽(slot).Redis Cluster槽的范围是0~16383,计算公式:slot=CRC16(key)

  • redis三种高可用方式部署的实现

    前言 一.主从复制 概念 和mysql的主从复制一样 都是将服务器的数据复制到另一个数据库中 发送的称为master 接受的叫slave 数据为单向传输 只可以主到从 每台Redis服务器都是主节点:且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点),但一个从节点只能有一个主节点. 作用 数据冗余 实现了数据的热备份,是持久化之外的一种数据冗余方式 故障切换 当主节点宕机或者出现错误时 由从服务器来提供服务 实现故障切换 负载均衡:在主从复制的基础上,配合读写分离,可以由主节点提供写服务,由从节点提供

  • Redis为什么快如何实现高可用及持久化

    前言 作为Java程序员,在面试过程中,缓存相关的问题是躲不掉的,肯定会问,例如缓存一致性问题,缓存雪崩.击穿.穿透等.说到缓存,那肯定少不了Redis,我在面试的时候也是被问了很多关于Redis相关的知识,但是Redis的功能太强大了,并不是一时半会儿能掌握好的,因为有些高级特性或是知识平时并不会用到. 所以回答的不好,人家就会觉得你对自己平时使用的工具都没有了解,自然就凉凉了.其实很早就有这个打算,打算好好总结一下Redis的知识,但也是由于自己都没有好好的了解Redis呢,所以一直没有开始

  • 解析高可用Redis服务架构分析与搭建方案

    基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了,我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储),加速一些热数据的查询(相比较mysql而言,速度有数量级的提升),做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP).订阅发布(PUB/SUB)系统等等.规模比较大的互联网公司,一般都会有专门的团队,将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用. 不过任何一个基础服务的提供方,都会被调用方问起的一个问题是:你的服务是否具有高可用性?最好不要因为你的服务经

  • 浅谈Redis哨兵模式高可用解决方案

    目录 一.序言 1.目标与收获 2.端口规划 二.单机模拟 (一)服务规划 1.Redis实例 2.哨兵服务 (二)服务配置 1.Redis实例 2.哨兵服务 (三)服务管理 1.Redis实例 2.哨兵服务 三.客户端整合 (一)基础整合 1.全局配置文件 2.集成配置 (二)读写分离 一.序言 Redis高可用有两种模式:哨兵模式和集群模式,本文基于哨兵模式搭建一主两从三哨兵Redis高可用服务. 1.目标与收获 一主两从三哨兵Redis服务,基本能够满足中小型项目的高可用要求,使用Supe

  • Redis高可用之持久化

    目录 一.高可用 什么是高可用 二.Redis持久化 持久化功能 RDB持久化 触发条件 bgsave执行流程 AOF持久化 执行流程 命令追加 文件写入和文件同步 文件重写 文件重写流程 三.RDB和AOF的优缺点 RDB持久化的优缺点 优点 缺点 AOF持久化优缺点 四.Redis性能管理 查看Redis内存使用 内存碎片率 内存碎片如何产生 跟踪内存碎片率 解决碎片率大的问题 内存使用率 内回收key 回收策略 五.Redis的优化 一.高可用 什么是高可用 在web服务器中,高可用是指服

  • 详解.net core下如何简单构建高可用服务集群

    一说到集群服务相信对普通开发者来说肯定想到很复杂的事情,如zeekeeper ,反向代理服务网关等一系列的搭建和配置等等:总得来说需要有一定经验和规划的团队才能应用起来.在这文章里你能看到在.net core下的另一种集群构建方案,通过Beetlex即可非常便捷地构建高可用的集群服务. 简述 Beetlex的Webapi集群应用并没有依赖于第三方服务,而是由Beetlex自身完成:它主要是通过Client和策略监控服务相结合的方式来实现集群化的服务负载访问.以下是服务结构: client一旦从配

  • SpringCloud 分布式微服务架构操作步骤

    目录 前言 SpringCloud微服务 单体架构和微服务分布式架构 单体架构分析 微服务分布式架构分析 服务拆分和远程调用 服务拆分 案例需求准备 远程调用初步 Eureka注册中心 服务注册与负载均衡 服务注册 Ribbon负载均衡 指定负载均衡规则 Nocas 注册中心 环境配置启动服务注册 Nacos 分级存储模型与集群 负载均衡 namespace 环境隔离 统一配置管理与热更新 前言 这篇笔记文章我还是没有接上之前的java,因为我中间偷懒了,写不动了.打算先把这篇安排下,然后再把之

  • 微服务架构设计RocketMQ基础及环境整合

    目录 概述&选型 单机安装配置 双机主从高可用搭建 启动多个NameServer 和 Broker 重要参数说明 可视化管理平台 SpringBoot整合RocketMQ 引入组件rocketmq-spring-boot-starter 依赖 修改application.yml,添加RocketMQ相关配置 编写消息生产者 MessageProduce 编写消息消费者 MessageConsumer 编写单元测试发送消息 测试 概述&选型 消息队列作为高并发系统的核心组件之一,能够帮助业务

  • centos环境下nginx高可用集群的搭建指南

    目录 1.概述 2.CentOS中nginx集群搭建 2.1 集群架构图 2.2 Keepalived 2.3 集群搭建准备 2.4 集群搭建 2.4.1 安装keepalived 2.4.2 配置keepalived.conf 2.4.3 编写nginx监测脚本 2.4.4 启动keepalived 2.4.5 启动nginx 2.4.6 测试 3.小结 4.参考文献 总结 1.概述 nginx单机部署时,一旦宕机就会导致整个服务的不可用,导致雪崩式效应.集群式部署是解决单点式雪崩效应的有效方

  • 浅谈SpringCloud实现简单的微服务架构

    Spring Cloud是一系列框架的有序集合.它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发,如服务发现注册.配置中心.消息总线.负载均衡.断路器.数据监控等,都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署.Spring并没有重复制造轮子,它只是将目前各家公司开发的比较成熟.经得起实际考验的服务框架组合起来,通过Spring Boot风格进行再封装屏蔽掉了复杂的配置和实现原理,最终给开发者留出了一套简单易懂.易部署和易维护的分布式系统开发工具包. 接下

  • 解析SpringCloud简介与微服务架构

    1. 微服务架构 1.1 微服务架构理解 微服务架构(Microservice Architecture)是一种架构概念,旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦.你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的类上应用很多SOLID原则.微服务架构是个很有趣的概念,它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中,从而降低系统的耦合性,并提供更加灵活的服务支持. 概念:把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务,它可扩展单个组件而不是整个的应用程序堆栈,从而满足服务等

随机推荐