基于浪潮K1 Power的Redis集群容器云平台测试报告
【作者】杨梦伦，现任某国有银行信息科技部工程师，负责系统运维，擅长开源软件、大数据、容器平台相关技术。喜欢开源，曾经做过开发，接触过安全，擅长研究。
1.背景和需求
近年来，我行互联网金融业务发展迅速，网上银行、手机银行业务量成倍增加，井喷式增长的客户在线访问量和大数据高并发的访问需求，给电子银行相关系统带来了很大的挑战。比如在互联网金融业务场景中，常见的营销模式：秒杀，经常会出现的问题包括：并发太高导致程序阻塞；库存无法有效控制，出现超卖的情况。我们采用异步、缓存这两种手段来解决系统压力问题。前者，例如说内存队列（例如说 JDK Queue、Disruptor 等）、分布式队列（例如说 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka），更多适合写操作。后者，例如说内存缓存（例如说 JDK Map、EhCache 等）、分布式缓存（例如说 Redis、Memcached 等），更适合读操作。本文重点谈论后者中的Redis，目前我行已经有很多系统采用了Redis集群作为数据缓存层和消息队列，采用三主三从6节点的架构。多个Redis集群的运维管理，主要有以下三个方面的问题：
版本管理难：Redis之前是直接部署在物理机上，各个版本的Redis非常分散而且不容易维护。
新集群部署慢：需要手动修改很多配置文件再逐个部署节点，初始化工作需要较长时间。
资源隔离差：当前的Redis集群部署在物理机集群上，多业务线的Redis集群有混布的情况。由于没有做CPU的资源隔离，经常出现某Redis节点CPU使用率过高导致其他Redis集群的节点争抢不到CPU资源引起时延抖动。因为不同的集群混布，这类问题很难快速定位，影响运维效率。
为了简化大规模Redis集群的运维管理工作，我行对新的技术手段展开调研。容器镜像天然支持标准化，与硬件无关，可以解决版本的问题，K8通过StatefulSet部署Redis集群，使用configmap管理配置文件，新集群部署时间只需要几分钟，大大提高了运维效率。Redis容器化的好处非常多，但是结合到我行具体应用场景还有一些问题需要验证，我们希望在测试Redis数据库容器云应用（大数据平台领域）时了解以下方面：
1. Redis容器化以后与原来相比，性能读写，响应时间，网络流量有多大差距？
2. 访问Redis采用ip和端口，并且主从不能在一台宿主机上，如何解决以上问题？
3. Redis的配置文件和数据持久化如何在容器环境中保存？
4. 主节点宕机时，Redis会自动将从节点转换为主节点，此时若k8s将原来主节点拉起会导致数据冲突。
2.测试方案设计
测试环境的设计，我们真实模拟生产环境，采用了典型的三主三从6节点的架构，用6台虚拟机，每台机器作为OpenShift Container Platform（OCP）集群的一个worker节点，每个worker只启动一个pod实例，最大利用主机资源，同时Redis集群的架构与生产环境完全一致。生产环境的Redis集群是在应用层面对集群的各个节点做负载均衡和路由，集群运维难度大、成本高，所以在测试环境设计上，我们做了优化，采用中间件haproxy自动负载均衡，这样Redis集群对于前端应用来说透明，维护会比较简单。
在测试容器化Redis时选用浪潮K1 Power与红帽OpenShift推出的容器云平台联合解决方案，该方案面向企业级客户在容器平台部署方面的需求，是可伸缩的，简化的以及快速的一个部署环境，经过浪潮和红帽严格的环境测试和官方认证，在使用这样一个软硬件环境的情况下，可以明显减少本次测试工作部署方面投入的时间和成本。
3.容器云集群架构
OCP集群信息：
NODE |
CPU |
MEM |
IP |
|
物理压力机(K1 Power Linux FP5280G2) |
128C |
128G |
10.152.15.42 |
|
Openshift Container Platform（OCP） |
Console |
16C |
16G |
10.152.20.31 |
Master01 |
16C |
64G |
10.152.20.33 |
|
Master02 |
16C |
64G |
10.152.20.34 |
|
Master03 |
16C |
64G |
10.152.20.35 |
|
Worker01 |
16C |
64G |
10.152.20.41 |
|
Worker02 |
16C |
64G |
10.152.20.42 |
|
Worker03 |
16C |
64G |
10.152.20.43 |
|
Worker04 |
16C |
64G |
10.152.20.44 |
|
Worker05 |
16C |
64G |
10.152.20.45 |
|
Worker06 |
16C |
64G |
10.152.20.46 |
|
软件版本：
软件 |
版本号 |
Redis |
6.05 |
Haproxy |
1.5.18 |
Openshift Container Platform（OCP） |
4.3 |
集群说明：
OCP 集群部署在K1 Power Linux 服务器FP5290G2 创建的虚机上。
Redis集群采用三主三从模式，六个Redis容器实例pod分别部署在OCP集群的六个worker节点上。
Redis作为有状态服务，通过statefulset统一部署集群6个pod。
Redis集群持久化采用PVC实现远程文件存储（nfs）到Console节点。
基于Redis cluster集群内部数据请求重定向后会新建tcp连接，所有pod的ip外部需要访问到，这里实现pod的网络模式为hostnetwork,共用宿主机worker的网络接口和ip。
集群前端搭建haproxy实现负载均衡。
架构拓扑图如下：
4.高可用Redis集群部署
1)ssh登录OCP 集群console节点。
2)创建project
oc new-project Redis-cluster-test
3)创建PV
进到工作目录（自行创建）
oc create -f pv.yaml
pv.yaml参考文件：https://github.com/powerlsr/redis-on-ocp/blob/main/pv.yaml
共创建6个PV，Redis集群6个节点会各分配一个，其中：
server: 10.152.20.31
path: /home/share/Redis-cluster-test/n{0-5}
server表示nfs server ip，这里设置为console节点ip
path需要手动创建
4)Console节点主机设置启动nfs服务
yum install –y nfs-utils
cat >> /etc/exports << EOF
/home/share/Redis-cluster-test/n0 *(insecure,rw,async,no_root_squash)
/home/share/Redis-cluster-test/n1 *(insecure,rw,async,no_root_squash)
/home/share/Redis-cluster-test/n2 *(insecure,rw,async,no_root_squash)
/home/share/Redis-cluster-test/n3 *(insecure,rw,async,no_root_squash)
/home/share/Redis-cluster-test/n4 *(insecure,rw,async,no_root_squash)
/home/share/Redis-cluster-test/n5 *(insecure,rw,async,no_root_squash)
EOF
service nfs restart
service rpcbind restart
5)在project Redis-cluster-test中创建ConfigMap
Console节点主机执行命令：
oc create -f configmap.yaml -n Redis-cluster-test
configmap.yaml参考：https://github.com/powerlsr/redis-on-ocp/blob/main/configmap.yaml
如果对Redis配置有要求，可以修改这个文件中的Redis.conf项
6)在project Redis-cluster-test中配置安全策略
Console节点主机执行命令：
oc adm policy add-scc-to-user anyuid -z default -n Redis-cluster-test
oc adm policy add-scc-to-user privileged -z default -n Redis-cluster-test
oc adm policy add-cluster-role-to-user cluster-reader -z default -n Redis-cluster-test
7)在project Redis-cluster-test中创建statefulset
oc create -f sts.yaml
sts.yaml文件参考：https://github.com/powerlsr/redis-on-ocp/blob/main/sts.yaml
8)查看已创建的Redis 集群对象
oc get pods -n Redis-cluster-test
oc get pv -n Redis-cluster-test
oc get pvc -n Redis-cluster-test
9)登录web界面确认创建对象
登录后查找statefulset:
点击Redis-cluster后选择Pods标签：
可以看到有6个pod已经running，分别分布到6个worker节点，点击其中任意一个，查看POD_IP：
可以看到pod ip使用的是宿主机worker节点的ip， 说明集群外部网络是可以直接通过IP访问pod的。
10)启动Redis 集群
登录Console主机：
Redis-cli --cluster create 10.152.20.41:6379 10.152.20.42:6379 10.152.20.43:6379 10.152.20.44:6379 10.152.20.45:6379 10.152.20.46:6379 --cluster-replicas 1
11)验证集群功能
登录Console主机：
Redis-cli -h 10.152.20.41 –c
12)在压力主机上搭建haproxy
主机ip: 10.152.15.42
yum install –y haproxy
/etc/haproxy/haproxy.cfg参考：
Harpoxy监听端口4306.
启动haproxy:
haproxy -f /etc/haproxy/haproxy.cfg
验证：
Redis-cli -h 10.152.15.42 -p 4306 -c
5.测试过程设计
1)Redis容器VS非容器性能对比
使用Redis-benchmark工具进行压力测试，Console节点安装Redis:6.0.5版本，Console节点部署Docker容器Redis:6.0.5版本：非容器Redis端口6379，Redis-Docker映射本机端口6380.
客户端主机ip:10.152.15.42
非容器化Redis集群压力测试结果：
模拟100并发，100000个请求
登录10.152.15.42：
Redis-benchmark -h 10.152.20.31 -c 100 -n 100000：
容器化Redis集群压力测试结果：
测试结果显示，Redis集群在K1 Power容器化和非容器化场景下性能差异不大。
2)集群节点独立部署
根据测试目标，参照第四章节把Redis集群的三主三从节点部署到容器云平台不同的worker节点上面，实现了Redis集群主从节点的独立部署。
3)数据持久化
Redis集群的持久化使用容器云平台nfs远程存储，共创建6个PV，Redis集群6个节点会各分配一个，path需要手动创建。
4)failover测试
查看当前Redis cluster集群master slave 分布情况：
登录console节点，执行命令：
Redis-cli -h 10.152.15.42 -p 4306 -c
查看pods分布情况：
模拟删掉master节点10.152.20.45:6379所在pod Redis-cluster-1，目前Redis集群检查心跳时间为2秒（cluster-node-timeout 2000，小于pod自动拉起时间），检查slave节点10.152.20.41:6379是否自动升级为master节点，原有master节点下降为slave节点：
主动切换正常。
从测试结果可以看到，删除Redis集群中一个master对应的pod，相当于该master节点不能提供服务，这个master对应的slave自动升级成master节点，OCP把挂掉的pod拉起来，自动成为slave。
6.测试总结
本次测试，模拟生产环境Redis集群架构，实现了高可用集群实例在容器云平台worker节点上的独立部署，外部应用节点可以通过IP和端口访问Redis高可用集群；并使用容器云平台nfs存储为Redis集群提供了配置信息等关键信息的持久化；并验证通过主从节点的failover自动快速切换。浪潮K1 Power与红帽OpenShift容器云平台联合方案，为本次测试提供了性能卓越、稳定的运行平台，其中Redis集群容器化部署表现出与非容器部署接近的性能，达到了预期的效果。OpenPOWER生态系统为我们的测试提供了各种开放的软硬件选择，简单顺畅的完成整体方案部署。K1 Power Linux FP5290G2服务器采用POWER9处理器，相比于x86平台提供更快的内核和更多的线程，处理器有22个核心，支持SMT4；具有更宽更快的内存接口，支持8个内存通道，内存容量支持2TB。在测试中表现出更高的吞吐和更低的延迟，运行的容器实例密度更高，性能更好，整体方案性价比高。
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