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为什么不搞集群服务也能实现Redis高可用?

DBAplus社群 2019-02-07
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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。


一、可能出现的异常


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。


二、探索参考方案


方案1:单机版Redis Server,无Sentinel


为什么不搞集群服务也能实现Redis高可用?


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


为什么不搞集群服务也能实现Redis高可用?


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,再额外启动一个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


为什么不搞集群服务也能实现Redis高可用?


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。



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:


为什么不搞集群服务也能实现Redis高可用?


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


为什么不搞集群服务也能实现Redis高可用?


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RedisSentinel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。


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1master+2slave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),如下图所示:


为什么不搞集群服务也能实现Redis高可用?


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。


三、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。


来源:https://www.cnblogs.com/xuning/p/8464625.html

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