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[ASP.net教程]Redis高可用分布式内部交流(九)


这是上月在公司内部的一次分享,现把PPT及交流内容整理成博客。

阅读目录:

  1. 高可用
  2. 数据同步
  3. 分布式
  4. 分布式集群时代
  5. 总结

高可用

高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题。
解决单点问题主要有2种方式:

主备方式

这种通常是一台主机、一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务。
Redis HA中使用比较多的是keepalived,它使主机备机对外提供同一个虚拟IP,客户端通过虚拟IP进行数据操作,正常期间主机一直对外提供服务,宕机后VIP自动漂移到备机上。

优点是对客户端毫无影响,仍然通过VIP操作。
缺点也很明显,在绝大多数时间内备机是一直没使用,被浪费着的。

主从方式

这种采取一主多从的办法,主从之间进行数据同步。 当Master宕机后,通过选举算法(Paxos、Raft)从slave中选举出新Master继续对外提供服务,主机恢复后以slave的身份重新加入。
主从另一个目的是进行读写分离,这是当单机读写压力过高的一种通用型解决方案。 其主机的角色只提供写操作或少量的读,把多余读请求通过负载均衡算法分流到单个或多个slave服务器上。

缺点是主机宕机后,Slave虽然被选举成新Master了,但对外提供的IP服务地址却发生变化了,意味着会影响到客户端。 解决这种情况需要一些额外的工作,在当主机地址发生变化后及时通知到客户端,客户端收到新地址后,使用新地址继续发送新请求。

数据同步

无论是主备还是主从都牵扯到数据同步的问题,这也分2种情况:

  • 同步方式:当主机收到客户端写操作后,以同步方式把数据同步到从机上,当从机也成功写入后,主机才返回给客户端成功,也称数据强一致性。 很显然这种方式性能会降低不少,当从机很多时,可以不用每台都同步,主机同步某一台从机后,从机再把数据分发同步到其他从机上,这样提高主机性能分担同步压力。 在Redis中是支持这杨配置的,一台master,一台slave,同时这台salve又作为其他slave的master。

  • 异步方式:主机接收到写操作后,直接返回成功,然后在后台用异步方式把数据同步到从机上。 这种同步性能比较好,但无法保证数据的完整性,比如在异步同步过程中主机突然宕机了,也称这种方式为数据弱一致性。

Redis主从同步采用的是异步方式,因此会有少量丢数据的危险。还有种弱一致性的特例叫最终一致性,这块详细内容可参见CAP原理及一致性模型。

方案选择

keepalived方案配置简单、人力成本小,在数据量少、压力小的情况下推荐使用。如果数据量比较大,不希望过多浪费机器,还希望在宕机后,做一些自定义的措施,比如报警、记日志、数据迁移等操作,推荐使用主从方式,因为和主从搭配的一般还有个管理监控中心。

宕机通知这块,可以集成到客户端组件上,也可单独抽离出来。 Redis官方Sentinel支持故障自动转移、通知等,详情见低成本高可用方案设计(四)。 

逻辑图:

分布式

分布式(distributed), 是当业务量、数据量增加时,可以通过任意增加减少服务器数量来解决问题。

集群时代

至少部署两台Redis服务器构成一个小的集群,主要有2个目的:

  • 高可用性:在主机挂掉后,自动故障转移,使前端服务对用户无影响。
  • 读写分离:将主机读压力分流到从机上。

可在客户端组件上实现负载均衡,根据不同服务器的运行情况,分担不同比例的读请求压力。

逻辑图:

分布式集群时代

当缓存数据量不断增加时,单机内存不够使用,需要把数据切分不同部分,分布到多台服务器上。
可在客户端对数据进行分片,数据分片算法详见C#一致性Hash详解、C#之虚拟桶分片。

逻辑图:

大规模分布式集群时代

当数据量持续增加时,应用可根据不同场景下的业务申请对应的分布式集群。 这块最关键的是缓存治理这块,其中最重要的部分是加入了代理服务。 应用通过代理访问真实的Redis服务器进行读写,这样做的好处是:

  • 避免越来越多的客户端直接访问Redis服务器难以管理,而造成风险。
  • 在代理这一层可以做对应的安全措施,比如限流、授权、分片。
  • 避免客户端越来越多的逻辑代码,不但臃肿升级还比较麻烦。
  • 代理这层无状态的,可任意扩展节点,对于客户端来说,访问代理跟访问单机Redis一样。

目前楼主公司使用的是客户端组件和代理两种方案并存,因为通过代理会影响一定的性能。 代理这块对应的方案实现有Twitter的Twemproxy和豌豆荚的codis。

逻辑图:

总结

分布式缓存再向后是云服务缓存,对使用端完全屏蔽细节,各应用自行申请大小、流量方案即可,如淘宝OCS云服务缓存。
分布式缓存对应需要的实现组件有:

  • 一个缓存监控、迁移、管理中心。
  • 一个自定义的客户端组件,上图中的SmartClient。
  • 一个无状态的代理服务。
  • N台服务器。

谢谢大家