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高可用之殇
正开心地刷着手机，突然APP无法使用，正焦急地不知所措时，收到公告：“因施工意外挖断光缆，某某云数据中心故障，导致APP服务不可用”。
你是否经历过这种遭遇，或听说别人吐槽过？
在今天的全球化和分布式计算的大环境中，无论是企业级应用、云计算服务还是大规模网络平台，跨数据中心部署变得越来越重要。
那仅仅是将服务部署到多个数据中心就解决问题了吗？服务可以是无状态部署，那么数据呢？跨数据中心访问数据带来的延迟显然会影响用户体验。当今越来越多的服务都用redis来存储数据或缓存数据，那么如何将redis部署到不同的数据中心，不同数据中心的redis又如何进行数据同步，是很多企业必然要面临的问题。
数据是有状态的
我们的服务都进行跨数据中心的部署，避免由于数据中心故障而影响用户的事情发生。我们同样面临跨数据中心数据同步的难题，在经过我们基础架构团队的努力后，自研了一个高可用的跨数据中心实时同步redis数据的工具。让有状态的redis数据可以在不同的数据中心之间进行同步，服务可以访问最近节点的数据，极大提高了用户体验。
我们的愿景是将工具建设成一个redis数据治理的分布式系统，以解决redis数据的“水患”问题，所以我们将其取名为“鲧禹”，为了简单起见，我们一般称为“大禹”。
大禹有哪些功能
从产品需求上，对redis-GunYu和几个主流工具进行比较
功能点 | redis-shake/v2 | DTS | xpipe | redis-GunYu |
|---|---|---|---|---|
断点续传 | Y(无本地缓存) | Y | Y | Y |
支持分片不对称 | N | Y | N | Y |
拓扑变化 | N | N | N | Y |
高可用 | N | N | Y | Y |
过滤 | Y | Y | Y | Y |
数据一致性 | 最终 | 弱 | 弱 | 最终(分片对称) 弱(不对称) |
大禹还有哪些优势呢？
- 对稳定性影响更小
- 复制优先级：可指定优先从从库进行复制或主库复制
- 本地缓存 断点续传：最大程度减少对源端redis的影响
- 可以对RDB中的大key进行拆分同步
- 更低的复制延迟：在保证一致性的前提下，并发地进行数据回放
- 数据安全性与高可用
- 本地缓存支持数据校验
- 工具高可用：支持主从模式，以最新记录进行自主选举，自动和手动failover；工具本身P2P架构，将宕机影响降低到最小
- 对redis限制更少
- 支持源和目标端不同的redis部署方式，如cluster或单实例
- 兼容源和目的redis不同版本，支持从redis4.0到redis7.2
- 数据一致性策略更加灵活，自动切换
- 当源端和目标端分片信息一致时，采用伪事务方式批量写入，实时更新快照信息，最大可能地保证一致性
- 当源端和目标端分片不一致时，采用定期更新快照信息
- 运维更加友好
- API：可以通过http API进行运维操作，如强制全量复制、同步状态、暂停同步等
- 监控：监控指标更丰富，如时间与空间维度的复制延迟指标
- 数据过滤：可以对key、db、命令等进行过滤
- 拓扑变化监控：实时监听源和目标端redis拓扑变更（如加减节点，主从切换等等），以更改一致性策略和调整其他功能策略
大禹是怎么做数据同步的呢
内部实现可以简单的看成是上图的三个模块。针对每一个源端redis的节点，大禹都会有一条对应的pipeline，每条pipeline结构如下：
- 输入端：伪装成redis slave，从源端redis实例同步数据
- 通道端：本地缓存
- 输出端：将数据写入到目标端
大禹也支持高可用部署
大禹节点之间是P2P架构，互为主备，每个pipeline都会独立地选举缓存数据最新的节点为领导者，由领导者伪装成redis 从库，从源端redis节点同步数据再写到目标端，同时将数据发送到此pipeline的跟随者。这种P2P结构，可以将工具本身故障的影响降到最低。
行动起来吧
欢迎大家使用大禹，完善大禹，一起将大禹建设成一个完善的数据治理解决方案吧。
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