大规模 codis 集群的治理与实践

作者介绍：唐聪，后台开发，目前主要负责部门内公共组件建设、超级会员等产品基础系统开发等。

一、背景和概况

在2015年末，为了解决各类业务大量的排行榜的需求，我们基于redis实现了一个通用的排行榜服务，良好解决了各类业务的痛点,但是随着业务发展到2016年中，其中一个业务就申请了数百万排行榜，并随着增长趋势，破千万指日可待，同时各业务也希望能直接使用redis丰富数据结构来解决更多问题(如存储关关系链、地理位置等)。

当时面临的问题与挑战如下:

• 排行榜服务无法支撑千万级排行榜数(排行榜到redis实例映射关系存储在zookeeper,zookeeper容量瓶颈)
• 单机容量无法满足关系链等业务需求
• 排行榜和关系链大部分大于1M，同时存在超大key(>512M),需支持超大key迁移
• SNG的Grocery存储组件，支持redis协议，但又存在单key value大小1M的限制
• 高可用，需要支持redis主备自动切换
• SNG数据运维组未提供redis集群版接入服务,在零运维的支持下如何高效治理众多业务集群？

面对以上挑战，经过多维度的方案选型对比，最终选择了基于codis(3.x版本),结合内部需求和运营环境进行了定制化改造，截止到目前，初步实现了一个支持单机/分布式存储、平滑扩缩容、超大key迁移、高可用、业务自动化接入调度部署、多维度监控、配置管理、容量管理、运营统计的redis服务平台，在CMEM、Grocery不能满足业务需求的场景下，接入了SNG增值产品部等五大部门近30 业务集群(图一)，350 实例, 2T 容量。

下文将从方案选型、整体架构、自动化接入、数据迁移、高可用、运营实践等方面详细介绍我们在生产环境中的实践情况。

图一 部分接入业务列表

二、方案选型

Redis因其丰富的数据结构、易用性越来越受到广大开发者欢迎，根据DB-Engines的最新统计，已经是稳居数据库产品的top10（见图一)。云计算服务产商AWS、AZURE、阿里云、腾讯云都提供了Redis产品，各云计算产商主流方案都是基于开源Redis内核做定制化优化，解决Redis不足之处，在提升Redis稳定性、性能的同时最大程度兼容开源Redis。单机主备版各厂商差异不大，都是基于原生Redis内核,但是集群版，AWS使用的原生的Redis自带的Cluster Mode模式(加强版),，阿里云基于Proxy、原生Redis内核实现，路由等元存储数据保存在RDS,架构类似Codis, 腾讯云集群版是基于内部Grocery。了解完云计算产商解决方案，再看业界开源、公司内部，上文提到我们面临问题之一就是单机容量瓶颈，因此需要一款集群版产品，目前业界开源的主流的Redis集群解决方案有Codis,Redis Cluster,Twemproxy,公司内部的有SNG Grocery、IEG的TRedis,从以下几个维度进行对比，详细结果如表一所示(2016年10月时数据):

图二 数据库流行度排名

表一 Redis集群产品对比

云计算产商和业界开源、公司内部的解决方案从整体架构分类，分别是基于Proxy中心节点和无中心节点，在这点上我们更偏爱基于Proxy中心节点架构设计，运维成本更低、更加可控，从存储引擎分类，分别是基于原生Redis内核和第三方存储引擎（如Grocery的多阶HASH LinkTable、TRedis的Rocksdb),在这点上我们更偏爱基于原生Redis内核，因为我们要解决业务场景就是Grocery和CMem无法满足的地方，我们业务大部分使用的数据结构是ZSET且Key一般超过1M，几十万级元素的ZSET Key是常态，Grocery的Value 1M大小限制无法满足我们的需求，同时我们需要ZSET的ZRank的时间复杂度是O(LogN),基于RocksDb的存储引擎时间复杂度是O(N),因此这也是无法接受的。随着业务发展，容量势必会发生变化，因此扩缩容是常态，而TwemProxy并不支持平滑扩缩容，因此也无法满足要求。最后，我们需要结合内部运营环境和需求做定制化改造，在零运维的支持下，通过技术手段，最大程度自动化治理、运营众多多业务集群，而Codis代码结构清晰，开发语言又是现在比较流行的Go,无论是运行性能、还是开发效率都较高效，因此我们最终选择了Codis.

三、整体架构

基于Codis定制开发而成的Redis服务平台整体架构如图二所示，其包含以下组件:

• Proxy:实现了Redis协议，除少数命令不支持外，对外表现和原生Redis一样。解析请求时，计算key对应的哈希槽，将请求分发到对应的Redis，业务通过L5/CMLB进行寻址。
• Redis: Redis在内存中实现了string/list/hash/set/zset等数据结构，对外提供数据读写服务、持久化等，默认一主一备部署。
• Dashboard:提供管理集群的API和访问元数据存储的通用API（CURD操作，屏蔽后端元数据存储差异）。
• Zk/Etcd/Mysql:第三方元数据存储，保存集群的proxy、redis、各哈希槽对应的redis 地址等信息。
• HA：基于Redis Sentinel实现Redis主备高可用，部署在多个IDC，采用Quorum机制、状态机进行主备自动切换。
• Scheduler:调度服务，负责对业务接入申请单进行自动调度部署、集群自动化扩容、各集群运营数据统计等。
• 运维管理系统: Web可视化管理集群，提供业务接入、集群管理、容量管理、配置管理等功能。
• CDB：存储业务申请单、各节点容量等信息。
• Agent:负责定时监控和采集Redis、Proxy、Dashboard运行统计信息，上报到米格监控系统和CDB。
• HDFS：冷备集群，Redis冷备文件每天会定时上传到HDFS，提供给业务下载和在主备皆故障的情况下做数据恢复使用。

图三 整体架构

四、自动化接入

当面对成百上千乃至上万个Redis实例时，人工根据业务申请单去过滤无效节点、筛选符合业务要求的节点、再从候选节点中找出最优节点等执行一些列繁琐枯燥流程，这不仅会导致工作乏味、效率低，而且更会大大提升系统的不稳定性，引发运营事故。当繁琐、复杂的流程变成自动化后，工作就会变得充满乐趣，图三是业务接入调度流程，用户在运维管理系统提单接入后，调度器会定时从CDB中读取待调度的业务申请单，首先是筛选过滤流程，此流程包含一系列模块，在设计上是可以动态扩展，目前实现的筛选模块如下：

Health: 健康探测模块，过滤宕机、裁测下线的节点IP

Lable:标签模块，根据业务申请单匹配部署环境(测试、现网)、部署城市、业务模块、Redis存储类型(单机版、分布式存储版）

Instance: 检查当前节点上是否有空余的Redis实例(筛选Redis实例时)

Capacity: 检查当前节点CPU、Memory是否超过安全阀值

Role:检查当前节点角色是否满足要求(如Redis实例所属节点机器必须是Redis Node),角色分为三类Proxy Node,Redis Node,Dashboard Node

以上筛选模块，适用Proxy、Redis、Dashboard节点的筛选，在完成以上筛选模块后，返回的是符合要求的候选节点，对候选节点我们又需要对其评分，从中评出最优节点，目前实现的评分模块有最小内存调度、最大内存调度、最小CPU调度、随机调度等。

图四 业务接入调度流程

通过运行以上一系列筛选和评分模块后，就可以准确、快速的获取到新集群的Dashboard、Proxy、Redis的部署节点地址，但是离自动化交付给业务使用还差一个重要环节(部署)。目前主要是通过以下三个方面来解决自动化部署，其一，Codis本身是基于配置文件部署的，每新增一个业务集群必须在配置文件指定集群名字，新建一个PKG包，维护成本非常高，我们通过监听指定网卡 核心配置项迁移到ZooKeeper，实现配置管理API化，同时部署包标准统一化。其二，在各节点上都会部署Agent,Agent会定时采集上报各节点信息入库到容量表，无需人工干预，容量管理自动化，未使用的实例形成一个小型资源buffer池。其三，部署是个多阶段的流程，需要分解成各状态，并保证每个状态都是可重入、幂等性的，当所有状态完成后，则调度结束，某状态失败时，下次调度检查到申请单非完成状态，会自动重试失败的流程，直至完成，拆分后的部署状态流程图如图四所示。

通过以上两个核心流程，自动化调度分配实例 自动化部署，我们可以将部署时间从最开始的15min ,优化到秒级，在大大提升工作效率的同时，提升了系统稳定性、避免了人为操作错误引起的运营事故。

图五 自动化部署流程

五、数据迁移

扩缩容是存储系统的常归化操作，理想中的数据迁移应该是尽量不影响线上业务正常读写访问、支持任意大小的Key、优异的迁移性能、保证迁移前后的数据一致性，但是Codis在2016年末的时候数据迁移功能差强人意。首先是迁移速度慢，其次是只支持同步迁移，较大的Key迁移会阻塞Redis主线程，影响线上业务正常读写，最后是不支持超大Key迁移(>512M)。虽然各种最佳实践不断强调需要避免大Key,的确大Key可能会是系统潜在的一个风险点(如大key删除、迁移、热点访问等)，但是在不少业务场景下，业务层是无法高效、简单的完成分Key的，Redis本身也在不断的优化，降低大Key风险，比如4.0版本提供了异步删除Key功能,倘若存储层能快速完成大Key迁移，这不仅会大大简化业务端的复杂度，更会提升Redis稳定性、可用性，但是内存型存储系统在大Key迁移的上复杂度比非内存型存储系统多一个数量级，这也是为什么Redis到现在还未实现大Key迁移和异步迁移的功能。

大Key若能拆分成小Key分批次异步迁移、并在迁移过程中该Key可读、不可写，只要迁移速度够快，这对业务而言是可以接受的，在2016年末的时候我跟Codis核心作者spinlock交流了大key迁移的想法，令人惊喜膜拜的是，他在农历春节期间就快马加鞭实现了异步迁移原型，在这过程中我们协助其测试、反馈BUG和瓶颈、不断改进、优化迁移性能，最终异步迁移不仅支持任意大小Key迁移，而且迁移性能相比同步迁移要快5-6倍，我们也是第一个在线上大规模应用实践Redis异步迁移的，更令人可喜的是此异步迁移方案击败了Redis作者antirez之前计划的多线程方案，将正式合入Redis 4.2版本。

在介绍异步迁移方案实现前，先介绍下Codis是如何保证过程中数据一致性和为什么同步迁移慢。如何保证迁移过程中各Proxy读取到的数据一致性？Codis主要迁移流程如图五所示,其采用了多阶段状态机实现，类似分布式事务中的多阶段提交协议，其核心流程如下。

1. 在运维管理系统上，提交迁移指令，Dashboard更新ZooKeeper上哈希槽状态为待迁移，即返回(时序图1,2,3步骤)。
2. Dashboard异步定时检查ZooKeeper上是否有待迁移状态的哈希槽，若有则首先进入准备中状态，Dashboard将此状态同时分发到所有Proxy，若有异常Proxy应答失败，则无法进入迁移，状态回退(时序图4,5,6,7步骤)。
3. 若所有Proxy应答成功，则进入准备就绪状态，Dashboard将此状态同时分发到所有Proxy,Proxy收到此状态后,访问此哈希槽中的Key的业务请求将被阻塞等待，若有Proxy应答失败，则会立刻回退到上个状态(时序图8,9,10步骤)。
4. 若所有Proxy应答成功，则进入迁移状态，Dashboard将此状态同时分发到所有Proxy,Proxy收到此状态后,不再阻塞对迁移哈希槽中的Key访问，若业务请求Key属于待迁移哈希，首先会从迁移源Redis中读取数据，写到目的端Redis中去，然后再获取/修改数据返回，这是其中一种迁移方式，被动迁移，Dashboard也会发起主动迁移，直至数据迁移结束(时序图11,12,13,14,15步骤)。

通过多阶段的状态提交和细粒度、ms级别的锁，Codis优雅的解决了迁移过程中的数据一致性。

图六 Codis迁移状态流程图

图七 Redis同步迁移流程

再看为什么同步迁移慢,图七是迁移一个1000万元素的ZSET耗时分析，当Client发起迁移指令后，源端将整个ZSET序列化成payload花费了10.27s,通过网络传输给目的端Redis花费1.65s,目的端Redis收到数据后，将其反序列化成内存中的数据结构，花费了36.65s,最后源端Redis删除迁移完成的Key又花费了6.11s,而整个迁移过程中，源端Redis是完全阻塞的，不能提供任何读写访问。因此，异步迁移方案若要提升迁移性能，必须在以上四个流程上面做优化。

异步迁移的流程如图八所示，面对同步迁移的四个核心点，异步迁移的解决方案如下：

• 拆分rdbSave(encoding)过程，解决同步序列化开销。对于大key,不再使用rdbSave对数据进行encoding,而是通过指令拆解， redis中的数据结构(list,set,hash,zset)都可以等价的拆分成若干个添加指令，比如含有1000万元素的zset,可以拆分成10万个zadd指令，每个zadd指令添加100个数据
• 拆分Restore(network)过程,解决同步IO开销。异步IO实现，发送数据不再阻塞。
• 拆分rdbLoad(decoding)过程，解决反序列号开销。因源端发送过来的数据不再是rdb二进制数据，目的端redis无需再使用rdbLoad，只需将收到的添加指令数据直接更新到对应的内存数据结构即可，同时使用了一些trick,比如内存预分配，避免频繁申请内存，double转换成long long,提高迁移性能等。
• 异步删除Key，解决同步删除Key耗时问题。通过额外的工作线程异步删除key,不再阻塞redis主线程。

图八 Redis异步迁移流程

1000万的ZSET,同步迁移需要54.87s,而异步迁移只需要8.3s,在不阻塞在线业务的前提下，性能提升6倍多，以我们生产环境某全球9000w排行榜为例，之前单机主备版加载到内存都需要20分钟，而用异步跨机器迁移只需要180s左右, 更详细的迁移介绍可参看附录spinlock的Codis新版本特性介绍。

六、高可用

各组件中跟用户请求相关性很强的组件分别是Proxy、Redis、元数据存储(ZooKeeper),相关性较弱的是Dashboard。

Proxy:多机多IDC部署，调度服务会根据IDC ID，自动打散相同proxy,尽量保证同一集群proxy部署在不同IDC，通过L5和CMLB进行容灾。

Redis:基于Redis Sentinel进行主备自动化切换。

ZooKeeper:高可用分布式协调服务，一半以上节点存活即可提供服务，同时只有在Proxy启动时和运行过程中发生数据迁移才会依赖ZooKeeper,绝大部分正常请求不受ZooKeeper 集群状态影响。

Dashboard: 负责协调集群状态变更及一致性，目前在设计上是个单点，但是只有在就集群运行过程中发生数据迁移才会依赖它，因此是弱相关性, 后续还可以优化成多节点部署，通过ZooKeeper的分布式锁来保证只有一个节点能提供服务，当提供服务的节点故障时，通过一系列流程(如需通知Proxy，Dashboard变更等)实现Dashboard自动化故障切换。

重点介绍redis的主备自动切换流程，常见的Master-Slave存储系统自动切换方案一般有如下三种:

• 基于ZooKeeper来做主备自动切换,如公司内部的TDSQL,在Mysql主备节点上部署Agent,在ZooKeeper集群上注册临时节点，当主机宕机时，Scheduler在检测到临时节点消失超过阀值后发起容灾流程。
• 基于相互独立的探测Agent实现,如MIG的DCache,IEG的TRedis。IEG TRedis将主备自动切换流程拆分成故障决策模块（探测Redis存活）、故障同步模块、故障监控模块（double check）、故障切换表同步模块(将待切换的实例放入队列)、故障核心模块( 切换路由)。
• 基于Quorum的分布式探测Agent,如Redis的Sentinel,Sentinel在新浪微博等公司已经进行了较大规模应用，Codis也是基于此实现主备自动切换，我们在此基础上增加了告警和当网络出现分区时，增加了一个降级操作，避免脑裂，其详细流程图八所示。

图九 Redis主备自动切换流程

图九流程简要分析如下：

1. 图中三个Sentinel部署在不同的可用区，实际现网我们是部署了五个，覆盖各大运营商IDC等，各Sentinel会定时向master/slave发送ping等请求探测master/slave存活,并通过gossip协议相互交流信息，同时各Proxy实时监听Sentinel的状态消息。（图八1,2流程）
2. 当master出现异常，Sentinel在一定时间(可配置,如2min，避免网络抖动，误切)内都持续无法访问Master时，Sentinel就会认为此节点为主观故障（S_DOWN），Sentinel会彼此通过gossip协议相互交换信息，当一半以上(可配置)的sentinel认为此master都故障后，此节点会被判断为客观故障(O_DOWN),各Sentinel会选举出一个Leader来执行主备切换，Leader首先从各备机中选择一个最佳节点，算法是首选过滤掉与master断线时间超过阀值的slave,其次优先选择slave_priority较小的，若priority一样，则选择replication offset最大的，若offset也一致，则按字典顺序排序选择最小的runid.选择出最佳候选master后，Leader会将其提升为master,同时向订阅者发出 switch-master 事件,通过tnm2/uwork发出L0告警通知开发运维，然后更改其他备机主从关系，从新主机同步数据（图八3,4,5流程）。
3. 各个Proxy收到Sentinel的 switch-master event后，会遍历所有sentinel查询故障组最新master,当一半以上的sentinel返回了故障组新的master，Proxy则会切换路由，路由到组的请求，将发到新的master,主备自动切换完成。（图八6流程）
4. 但是在极端情况下若网络出现分区，业务服务、个别Proxy跟Redis Master在同一个可用区，则会出现脑裂，为了避免此种情况，部署在Redis机器上的Agent会定时持续检测与ZooKeeper连接是否通畅，若连接不上则会向Redis发送降级指令，不可读写（图八7流程）。

七、运营实践

1. 多维度监控 Proxy/Dashboard/Redis机器上的Agent定时采集proxy、redis的qps、connection、memory_used等10几个指标，上报到米格监控系统，针对核心监控指标配置阀值和波动告警。监控系统在线上数次捕捉到集群异常(如连接数超过阀值、某redis实例无备机等)，及时发出有效告警，提前发现问题、解决问题。同时，也不连V**的情况下也可以便捷地通过手机快速查看监控曲线、定位问题等，大大提高工作效率。

图十 Redis Ops曲线

图十一 master/slave offset差异曲线

2 . 低负载优化

• 集群缩容和相同业务复用同集群
• 存储机多实例部署，现在默认8个实例
• 通过Agent顺序触发个实例aof rewrite和rdb save,避免多个实例同时fork,从而提高存储机内存使用率至最高80%
• Proxy机器多实例部署(进行中)

3 .多租户

• 小业务通过在key前缀增加业务标识，复用相同集群
• 大业务使用独立集群，独立机器

4.数据安全及备份

• 访问所有Redis实例都需要鉴权
• Proxy层可统计汇总所有写请求指令
• 默认开启AOF日志
• 定时上报Redis AOF、RDB文件到HDFS集群

八、总结

基于Codis为核心的Redis服务平台高效解决了SNG大量业务的痛点(不限制Key大小，原生的Redis内核，高性能)，提高了开发效率，助力产品更快发展，但是因人力有限(半个开发投入，在业务项目人力紧张的时候，零投入),还有若干待完善的地方，如不支持冷热分离等。 在千呼万唤中，目前公司内的存储组自研的CKV （基于共享内存实现Redis各类数据结构）的单机主从版也终于上线，集群版也在紧锣密鼓的开发中，CKV 较好的解决了Redis内存使用率、跨IDC部署、数据备份及同步机制的一些不足之处，后续业务也将有更多的选择！最后感谢antirez,spinlock的无私贡献!

九、参考资料

1. Redis Documentation
2. Github Codis
3. Github Redis
4. Codis新版本特性介绍(spinlock)

文章来源于小时光茶社微信公众号