史上最全Redis高可用技术解决方案大全

2018 年 11 月 15 日 互联网架构师

相关阅读:

阿里职位层级(附P级详细要求)

别做被“干掉”的老员工

培训班出身的程序员为什么遭人嫌弃?

作者张冬洪,极数云舟数据库架构师、极数学院联合创始人、前新浪微博高级DBA、Redis中国用户组主席、阿里云MVP。微信:zhangdh1113


继采访 “对话张冬洪 | 全面解读NoSQL数据库Redis的核心技术与应用实践” 发出后,很多朋友向我咨询关于里面提到的高可用的方案的优缺点以及如何选择合适的方案线上使用,刚好最近在给宜人贷,光大银行做企业内训的时候也详细讲过(广告一下:极数云舟不仅提供企业培训、技术咨询、解决方案,还有项目产品,欢迎勾搭~),这里我再整理发出来,供大家参考,如有不妥之处,欢迎批评指正,也欢迎推荐更好的技术方案。不废话了,来看看方案吧~


Redis常见的几种主要使用方式:

  • Redis 单副本

  • Redis 多副本(主从)

  • Redis Sentinel(哨兵)

  • Redis Cluster

  • Redis 自研


Redis各种使用方式的优缺点:

1
Redis单副本

Redis 单副本,采用单个Redis节点部署架构,没有备用节点实时同步数据,不提供数据持久化和备份策略,适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。


优点:

1、架构简单、部署方便

2、高性价比,当缓存使用时无需备用节点(单实例可用性可以用supervisor或crontab保证),当然为了满足业务的高可用性,也可以牺牲一个备用节点,但同时刻只有一个实例对外提供服务。

3、高性能


缺点:

1、不保证数据的可靠性

2、当缓存使用,进程重启后,数据丢失,即使有备用的节点解决高可用性,但是仍然不能解决缓存预热问题,因此不适用于数据可靠性要求高的业务。

3、高性能受限于单核CPU的处理能力(Redis是单线程机制),CPU为主要瓶颈,所以适合操作命令简单,排序、计算较少的场景。也可以考虑用memcached替代。


2
Redis多副本(主从)

Redis 多副本,采用主从(replication)部署结构,相较于单副本而言最大的特点就是主从实例间数据实时同步,并且提供数据持久化和备份策略。主从实例部署在不同的物理服务器上,根据公司的基础环境配置,可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。

优点:

1、高可靠性,一方面,采用双机主备架构,能够在主库出现故障时自动进行主备切换,从库提升为主库提供服务,保证服务平稳运行。另一方面,开启数据持久化功能和配置合理的备份策略,能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题。

2、读写分离策略,从节点可以扩展主库节点的读能力,有效应对大并发量的读操作。


缺点:

1、故障恢复复杂,如果没有RedisHA系统(需要开发),当主库节点出现故障时,需要手动将一个从节点晋升为主节点,同时需要通知业务方变更配置,并且需要让其他从库节点去复制新主库节点,整个过程需要人为干预,比较繁琐。

2、主库的写能力受到单机的限制,可以考虑分片

3、主库的存储能力受到单机的限制,可以考虑Pika

4、原生复制的弊端在早期的版本也会比较突出,如:Redis复制中断后,Slave会发起psync,此时如果同步不成功,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;又由于COW机制,导致极端情况下的主库内存溢出,程序异常退出或宕机;主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU(压缩)资源消耗;发送GB大小的备份文件导致服务器出口带宽暴增,阻塞请求。建议升级到最新版本。


3
Redis Sentinel(哨兵)

Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用解决方案,Redis Sentinel部署架构主要包括两部分: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。可以实现故障发现、故障自动转移、配置中心和客户端通知。Redis Sentinel的节点数量要满足2n+1(n>=1)的奇数个。


优点:

1、Redis Sentinel集群部署简单

2、能够解决Redis主从模式下的高可用切换问题

3、很方便实现Redis数据节点的线形扩展,轻松突破Redis自身单线程瓶颈,可极大满足对Redis大容量或高性能的业务需求。

4、可以实现一套Sentinel监控一组Redis数据节点或多组数据节点


缺点:

1、部署相对Redis 主从模式要复杂一些,原理理解更繁琐

2、资源浪费,Redis数据节点中slave节点作为备份节点不提供服务

3、Redis Sentinel主要是针对Redis数据节点中的主节点的高可用切换,对Redis的数据节点做失败判定分为主观下线和客观下线两种,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。

4、不能解决读写分离问题,实现起来相对复杂


建议:

1、如果监控同一业务,可以选择一套Sentinel集群监控多组Redis数据节点的方案,反之选择一套Sentinel监控一组Redis数据节点的方案

2、sentinel monitor <master-name> <ip> <port> <quorum> 配置中的<quorum>建议设置成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数量不建议超过(Sentinel数量 – quorum)。

3、合理设置参数,防止误切,控制切换灵敏度控制

  1. quorum

  2. down-after-milliseconds 30000

  3. failover-timeout 180000

  4. maxclient

  5. timeout

4、部署的各个节点服务器时间尽量要同步,否则日志的时序性会混乱

5、Redis建议使用pipeline和multi-keys操作,减少RTT次数,提高请求效率

6、自行搞定配置中心(zookeeper),方便客户端对实例的链接访问


4
Redis Cluster

Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群解决方案,主要解决Redis分布式方面的需求,比如,当遇到单机内存,并发和流量等瓶颈的时候,Redis Cluster能起到很好的负载均衡的目的。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,不提供请求,只作为故障转移使用。Redis Cluster采用虚拟槽分区,所有的键根据哈希函数映射到0~16383个整数槽内,每个节点负责维护一部分槽以及槽所印映射的键值数据。


优点:

1、无中心架构

2、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。

3、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。

4、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。

5、降低运维成本,提高系统的扩展性和可用性。


缺点:

1、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”。

2、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。

3、数据通过异步复制,不保证数据的强一致性。

4、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。

5、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。

6、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。

7、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。

8、key作为数据分区的最小粒度,因此不能将一个很大的键值对象如hash、list等映射到不同的节点。

9、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。

10、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。

11、避免产生hot-key,导致主库节点成为系统的短板。

12、避免产生big-key,导致网卡撑爆、慢查询等。

13、重试时间应该大于cluster-node-time时间

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


5
Redis自研 -   推荐

Redis 自研的高可用解决方案,主要体现在配置中心、故障探测和failover的处理机制上,通常需要根据企业业务的实际线上环境来定制化。


优点:

1、高可靠性、高可用性

2、自主可控性高

3、贴切业务实际需求,可缩性好,兼容性好


缺点:

1、实现复杂,开发成本高

2、需要建立配套的周边设施,如监控,域名服务,存储元数据信息的数据库等

3、维护成本高


如有收获,欢迎分享 

「点赞「评论 

 妈妈常教导我,让我养成良好习惯。这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长,爱护同学,对人有礼貌;是不粗心,做事情不拖拉;还是爱护公物,不浪费粮食。为什么呢?因为拥有良好习惯,做一个品德高尚的人,懂得尊重别人,才会得到别人的尊重。我要努力地做到这些。我有一些坏习惯,有时候学习很粗心,把一些会做的题做错。在生活上,也很粗心,有一次早上起床居然穿反了衣服。我吃饭很慢,有的时候还剩饭。我还起床磨蹭,本来应该迅速地穿好衣服,但是,我总是磨磨蹭蹭地,速度很慢。我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!  在上幼儿园以前,我什么也不会干,就连穿衣服也是妈妈给我穿好,就要上幼儿园了,这样可不行,妈妈锻炼我要学会自己穿衣服。   有一天,妈妈把衣服摆在我面前,开始让我自己穿。一开始。我又哭又叫就是不穿,还把衣服扔的满地都是,然后坐在地上开始大哭,等了好长时间,妈妈还是不理我,我只好自己乖乖的把衣服穿好, 一出了房间门,妈妈就笑了起来,再看看我的衣服,毛衣和裤子都穿反了,我赶紧回房间又重新穿了一遍,这次穿好了,拿起外套,可是外套的扣子又扣不上了,扣子可调皮了,好像故意和我作对,我把扣子往扣眼——人类邪恶的根源;爱情——幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话:幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话亲爱的!擦干你的眼泪,至高无上的爱情已经打开了我们的眼界,使我们成了它的崇拜者。是它,





 妈妈常教导我,让我养成良好习惯。这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长这样长大才能成为一个有用的人。良好的习惯是尊敬师长,爱护同学,对人有礼貌;是不粗心,做事情不拖拉;还是爱护公物,不浪费粮食。为什么呢?因为拥有良好习惯,做一个品德高尚的人,懂得尊重别人,才会得到别人的尊重。我要努力地做到这些。我有一些坏习惯,有时候学习很粗心,把一些会做的题做错。在生活上,也很粗心,有一次早上起床居然穿反了衣服。我吃饭很慢,有的时候还剩饭。我还起床磨蹭,本来应该迅速地穿好衣服,但是,我总是磨磨蹭蹭地,速度很慢。我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!我打算在这学期里,改掉这些坏习惯。早上起来,迅速地穿好衣服,不拖拉。学习不粗心,仔细完成每一道题。吃饭的时候,要很快的把饭吃完,不剩饭。我要从一点一滴做起,逐渐养成良好习惯。我相信自己一定能成为一名品学兼优的好学生!  在上幼儿园以前,我什么也不会干,就连穿衣服也是妈妈给我穿好,就要上幼儿园了,这样可不行,妈妈锻炼我要学会自己穿衣服。   有一天,妈妈把衣服摆在我面前,开始让我自己穿。一开始。我又哭又叫就是不穿,还把衣服扔的满地都是,然后坐在地上开始大哭,等了好长时间,妈妈还是不理我,我只好自己乖乖的把衣服穿好, 一出了房间门,妈妈就笑了起来,再看看我的衣服,毛衣和裤子都穿反了,我赶紧回房间又重新穿了一遍,这次穿好了,拿起外套,可是外套的扣子又扣不上了,扣子可调皮了,好像故意和我作对,我把扣子往扣眼——人类邪恶的根源;爱情——幸福和光明的源泉。我一直在这些思想的舞台上徘徊。突然我发现两个身影从我面前经过,坐在不远的草地上。这是一对从农田那边走过来的青年男女。农田那边有农民的茅舍。在一阵令人伤心的沉默之后,随着一声长叹,我听见从一个肺痨病人的嘴里说出了这样的话:亲爱的!擦干你的眼泪,至高无上的爱情已经打开了我们的眼界,使我们成了它的崇拜者。是它,


看完本文有收获?请转发分享给更多人



欢迎关注“互联网架构师”,我们分享最有价值的互联网技术干货文章,助力您成为有思想的全栈架构师,我们只聊互联网、只聊架构,不聊其他!打造最有价值的架构师圈子和社区。

本公众号覆盖中国主要首席架构师、高级架构师、CTO、技术总监、技术负责人等人 群。分享最有价值的架构思想和内容。打造中国互联网圈最有价值的架构师圈子。

  • 长按下方的二维码可以快速关注我们

  • 如想加群讨论学习,请点击右下角的“加群学习”菜单入群

登录查看更多
0

相关内容

Redis 是一个使用 C 语言写成的,开源的 key-value 数据库。
华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
125+阅读 · 2020年5月22日
专知会员服务
30+阅读 · 2020年5月20日
【资源】100+本免费数据科学书
专知会员服务
107+阅读 · 2020年3月17日
【2020新书】Kafka实战:Kafka in Action,209页pdf
专知会员服务
67+阅读 · 2020年3月9日
医学图像分割的深度学习解决方案综述
专知会员服务
87+阅读 · 2020年2月14日
【干货】大数据入门指南:Hadoop、Hive、Spark、 Storm等
专知会员服务
95+阅读 · 2019年12月4日
【电子书】C++ Primer Plus 第6版,附PDF
专知会员服务
87+阅读 · 2019年11月25日
滴滴离线索引快速构建FastIndex架构实践
InfoQ
21+阅读 · 2020年3月19日
在K8S上运行Kafka合适吗?会遇到哪些陷阱?
DBAplus社群
9+阅读 · 2019年9月4日
携程用ClickHouse轻松玩转每天十亿级数据更新
DBAplus社群
11+阅读 · 2019年8月6日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
浅谈 Kubernetes 在生产环境中的架构
DevOps时代
11+阅读 · 2019年5月8日
亿级订单数据的访问与存储,怎么实现与优化?
码农翻身
16+阅读 · 2019年4月17日
基于 Storm 的实时数据处理方案
开源中国
4+阅读 · 2018年3月15日
解析京东大数据下高效图像特征提取方案
京东大数据
4+阅读 · 2017年9月29日
Arxiv
10+阅读 · 2019年2月19日
Exploring Visual Relationship for Image Captioning
Arxiv
14+阅读 · 2018年9月19日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月14日
VIP会员
相关VIP内容
华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
125+阅读 · 2020年5月22日
专知会员服务
30+阅读 · 2020年5月20日
【资源】100+本免费数据科学书
专知会员服务
107+阅读 · 2020年3月17日
【2020新书】Kafka实战:Kafka in Action,209页pdf
专知会员服务
67+阅读 · 2020年3月9日
医学图像分割的深度学习解决方案综述
专知会员服务
87+阅读 · 2020年2月14日
【干货】大数据入门指南:Hadoop、Hive、Spark、 Storm等
专知会员服务
95+阅读 · 2019年12月4日
【电子书】C++ Primer Plus 第6版,附PDF
专知会员服务
87+阅读 · 2019年11月25日
相关资讯
滴滴离线索引快速构建FastIndex架构实践
InfoQ
21+阅读 · 2020年3月19日
在K8S上运行Kafka合适吗?会遇到哪些陷阱?
DBAplus社群
9+阅读 · 2019年9月4日
携程用ClickHouse轻松玩转每天十亿级数据更新
DBAplus社群
11+阅读 · 2019年8月6日
工行基于MySQL构建分布式架构的转型之路
炼数成金订阅号
15+阅读 · 2019年5月16日
浅谈 Kubernetes 在生产环境中的架构
DevOps时代
11+阅读 · 2019年5月8日
亿级订单数据的访问与存储,怎么实现与优化?
码农翻身
16+阅读 · 2019年4月17日
基于 Storm 的实时数据处理方案
开源中国
4+阅读 · 2018年3月15日
解析京东大数据下高效图像特征提取方案
京东大数据
4+阅读 · 2017年9月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员