带你从0到1搭建一个稳定高性能的Redis集群想一想，Redis是如何稳定高性能的提供服务的呢？你也可以尝试回答以下问题：我使用Redis的场景很简单。只用单机版的Redis有什么问题吗？我的Redis出现故障，数据丢失了怎么办？如何确保我的业务应用程序不受影响？为什么需要主从集群？它的优点是什么？什么是分片集群？我真的需要一个分片集群吗？...如果你已经对Redis有所了解，那么你一定听说过数据持久化、主从复制、哨兵等概念。它们之间有什么区别和联系？如果你有这样的疑惑，本文将从0到1，再从1到N，带你一步步搭建一个稳定、高性能的Redis集群。在这个过程中，你可以了解到Redis采用了哪些优化方案来实现稳定性和高性能，为什么？掌握这些原则，让你在使用Redis时游刃有余。本文干货较多，希望大家耐心阅读。从最简单的开始：StandaloneRedis首先，我们从最简单的场景开始。假设你有一个业务应用，需要引入Redis来提高应用的性能。这时候你可以选择部署一个单机版的Redis来使用，像这样：这个架构很简单，你的业务应用可以使用Redis作为缓存。使用，从MySQL中查询数据，然后写入Redis，然后业务应用从Redis中读取数据。由于Redis的数据是存放在内存中的，所以速度非常快。如果你的业务量不大，那么这样的架构模型基本可以满足你的需求。是不是很简单？随着时间的推移，你的业务量逐渐发展起来，存储在Redis中的数据也越来越多。这个时候，你的业务应用越来越依赖Redis。然而，突然有一天，你的Redis由于某种原因宕机了。这时候你所有的业务流量都会打到后端的MySQL上，这会导致你的MySQL压力急剧增加，严重的时候甚至会压垮MySQL。.这个时候你该怎么办？我猜你的解决办法肯定是快速重启Redis，让它继续提供服务。但是，由于Redis中的数据之前是在内存中的，即使现在重启Redis，之前的数据也会丢失。虽然重启后的Redis可以正常工作，但是由于Redis中没有数据，业务流量还是会打到后端MySQL上，MySQL的压力还是很大的。这是怎么办？你陷入了沉思。有什么好的方法可以解决这个问题吗？由于Redis只将数据存储在内存中，它是否也可以将这些数据的副本写入磁盘？如果采用这种方式，当Redis重启的时候，我们很快将磁盘中的数据恢复到内存中，使其能够继续正常提供服务。是的，这是一个很好的解决方案。将内存数据写入磁盘的过程就是“数据持久化”。数据持久化：准备现在，你想象中的Redis数据持久化是这样的：但是，数据持久化应该怎么做呢？我猜你能想到的最多的解决方案就是Redis每次进行写操作，除了写入内存之外，还会向磁盘写入一份，就像这样：是的，这是最简单最直接的解决方案。但是仔细想想，这个方案有个问题：客户端每次写操作都需要写内存和磁盘，而写磁盘的耗时肯定比写内存慢很多！这势必会影响Redis的性能。如何规避这个问题？我们可以这样优化：Redis通过主线程写入内存，内存写入完成后返回结果给客户端，然后Redis使用另外一个线程写入磁盘，这样主线程写入的性能影响可以避免到磁盘。这确实是个好计划。另外，我们是不是可以换个角度，想一想其他的方式来持久化数据呢？这时候就得考虑Redis的使用场景了。回想一下，我们在使用Redis的时候，一般是在什么场景下使用呢？是的，缓存。使用Redis作为缓存意味着虽然没有将全量数据存储在Redis中，但是对于不在缓存中的数据，我们的业务应用仍然可以通过查询后端数据库得到结果，但是查询后端的速度-end数据会比较慢，但对业务结果没有影响。基于这个特性，我们的Redis数据持久化也可以通过“数据快照”的方式来完成。那么什么是数据快照呢？简单的说，你可以这样理解：你把Redis想象成一个水杯，向Redis写入数据就相当于往杯子里倒水。这时候，你拿着相机拍下水杯。瞬间，照片中记录的杯子的水容量就是杯子的数据快照。也就是说，Redis的数据快照就是将某个时刻的数据记录在Redis中，然后只需要将这个数据快照写入磁盘即可。好的。它的优点是只在需要持久化的时候才将数据“一次”写入磁盘，其他时候不需要对磁盘进行操作。基于此方案，我们可以周期性的为Redis做数据快照，并将数据持久化到磁盘。其实上面说的持久化方案就是Redis的“RDB”和“AOF”：RDB：只把某个时刻的数据快照持久化到磁盘（创建一个子进程来做）AOF：每次写操作都持久化到磁盘（主线程写入内存，主线程或子线程可根据策略配置持久化数据）它们的区别除了上述还有以下特点：RDB采用二进制+数据压缩方式写入磁盘，所以文件体积小，数据恢复速度也快。AOF记录每一次写命令，数据最完整，但文件体积大，数据恢复速度慢。如果让你选择持久化方案，你可以这样选择：如果你的业务对数据丢失不敏感，使用RDB方案持久化数据如果你的业务对数据完整性要求比较高，使用AOF方案持久化数据假设你的业务对Redis的数据完整性要求比较高，而你选择了AOF方案，那么这个时候你又会遇到这些问题：AOF记录每一次写操作，随着时间的增长，AOF文件的大小会越来越大和更大。这么大的AOF文件在数据恢复的时候会变得很慢。我应该怎么办？数据完整性要求变高，数据恢复难度变大？有什么办法可以减小文件大小吗？提高恢复速度怎么样？下面继续分析AOF的特点。既然每次写操作都会记录在AOF文件中，但是同一个key可能会被修改多次，我们只保留最后一次修改的值，是不是也可以呢？没错，这就是我们经常听到的“AOFrewrite”，你也可以理解为AOF“瘦身”。我们可以定期重写AOF文件，避免文件大小的不断扩大，从而在恢复时缩短恢复时间。再想一想，有没有办法继续缩小AOF文件呢？再回顾一下前面提到的RDB和AOF的特点：RDB采用二进制+数据压缩方式存储，文件体积小。AOF记录了每一个写命令，拥有最完整的数据。能否发挥各自的优势？当然，这就是Redis的“混合持久化”。具体来说，在AOFrewrite时，Redis首先以RDB格式在AOF文件中写入一个数据快照，然后将这期间产生的每条写命令追加到AOF文件中。因为RDB是用二进制压缩写的，所以AOF文件的体积变小了。此时，当你使用AOF文件恢复数据时，恢复时间会更短！Redis4.0及以上版本只支持混合持久化。有了这样的优化，你的Redis再也不用担心实例宕机了。当发生宕机时，可以使用持久化文件快速恢复Redis中的数据。但这可以吗？仔细想想。虽然我们已经将持久化文件优化到最少，但是恢复数据还是需要时间的。在此期间，您的业务应用程序仍会受到影响。我应该怎么办？下面分析一下有没有更好的解决方案。如果实例宕机，只能通过恢复数据来解决。我们是不是可以部署多个Redis实例，然后让这些实例的数据实时同步，这样当一个实例宕机的时候，我们可以选择剩下的一个实例继续提供服务就可以了。没错，这个方案就是接下来要讲的“主从复制：多副本”。主从复制：多副本此时可以部署多个Redis实例，架构模型变成这样：这里我们称实时读写的节点为master，另一个实时同步数据的节点称为奴隶。采用多副本方案的好处是：缩短不可用时间：当master宕机时，我们可以手动将slave提升为master继续提供服务，提高读性能：让slave分担部分读请求并提高应用程序的整体性能。不仅可以节省数据恢复的时间，还可以提高性能，那么它有什么问题呢？你可以考虑一下。其实它的问题在于，当master宕机时，我们需要“手动”将slave提升为master，这个过程也是需要时间的。虽然比恢复数据快得多，但它仍然需要人工干预。一旦需要人工干预，就必须计算人的反应时间和操作时间，所以在此期间您的业务应用仍然会受到影响。如何解决这个问题呢？我们可以自动化这个切换过程吗？针对这种情况，我们需要一种“故障转移”机制，也就是我们经常听到的“哨兵”的能力。Sentinel：自动故障转移现在，我们可以引入一个“观察者”来实时监控master的健康状态。这个观察者就是“哨兵”。怎么做？哨兵每隔一段时间就询问主人是否正常。master正常回复，说明状态正常，回复超时说明异常哨兵发现异常，发起主从切换。有了这个解决方案，就不需要人工干预，一切都变得自动化了，是不是很酷？但是这里还有一个问题。如果master状态正常，但是sentinel在询问master的时候他们之间的网络有问题，那么sentinel可能会误判。如何解决这个问题呢？答案是我们可以部署多个哨兵，分布在不同的机器上，一起监控master的状态，流程就变成了这样：多个哨兵定时询问master是否正常，master回复正常，表示状态正常，回复超时表示异常。一旦某个sentinel判断master出现异常（不管是不是网络问题），就会去询问其他的sentinel。如果多个哨兵（设置一个阈值）都认为master异常，则判定master确实失效了。多个sentinel协商确定master故障后，发起master-slave切换。因此，我们使用多个哨兵相互协商来确定主人的地位。这样一来，就可以大大降低误判的概率。哨兵协商确定master异常后，还有一个问题：由哪个哨兵发起主从切换？答案是选择一个哨兵“领导者”，他会在主从之间切换。问题又来了，这个leader怎么选？想象一下现实生活中的选举是如何进行的？是的，投票。在选举哨兵领袖的时候，我们可以制定这样一个选举规则：每个哨兵要求其他哨兵互相请对方为自己投票。每个哨兵只投票给第一个请求投票的哨兵，并且只能投票一次。获得半数以上选票的哨兵被选为领导者并发起主从切换。其实这个选举过程就是我们经常听到的：分布式系统领域的“共识算法”。什么是共识算法？我们把哨兵部署在多台机器上，他们需要协同工作来完成一个任务，所以他们形成了一个“分布式系统”。在分布式系统领域，多个节点如何就一个问题达成共识的算法称为共识算法。在这种情况下，多个哨兵一起协商选出一个他们都认可的领导者，这是使用共识算法完成的。该算法还规定节点数必须为奇数，这样可以保证即使系统中某个节点出现故障，其余“一半”以上的节点处于正常状态，仍能提供正确的结果。也就是说，这个算法也兼容有节点失效的情况。分布式系统领域的共识算法有很多，比如Paxos、Raft，以及哨兵选举领导者的场景。使用Raft共识算法是因为它足够简单，易于实现。现在，我们使用多个哨兵来共同监控Redis的状态。这样就可以避免误判的问题，架构模型就变成了这样：好了，这里先总结一下。你的Redis从最简单的单机版通过数据持久化、主从多副本、sentinel集群进行了优化。你的Redis性能和稳定性越来越高了。不用担心。如果你的Redis部署在这样的架构模式下，基本上可以长期稳定运行。...随着时间的发展，您的业务量开始迎来爆发式增长。这个时候你的架构模型还能承受这么大的流量吗？一起来分析一下：稳定性：Redis故障宕机，我们有Sentinel+replica，可以自动完成主从切换写请求量增加，但是我们只有一个master实例，如果这个实例达到了怎么办瓶颈？你有没有看到，当你的写请求越来越大的时候，一个Master实例可能无法处理这么大的写流量。要完美解决这个问题，这时候就需要考虑使用“shardedclusters”。FragmentedCluster：横向扩展什么是“shardedcluster”？简单的说，一个实例无法承受写的压力，那么我们是否可以部署多个实例，然后将这些实例按照一定的规则组织起来，作为一个整体，对外提供服务，这样我们就可以解决一个实例集中写入的问题是瓶颈问题？所以，现在的架构模型就变成了这样：现在问题又来了，那么多的实例怎么组织？我们制定如下规则：每个节点存储一部分数据，所有节点数据的总和为全量数据。制定路由规则。对于不同的key，路由到一个固定的实例进行读写。分片集群基于路由规则。根据位置的不同，可以分为两类：客户端分片服务器分片客户端分片是指关键的路由规则放在客户端，具体如下：这种方案的缺点是，客户端需要维护这个路由规则，也就是你需要把路由规则写到你的业务代码中。如何避免在业务代码中耦合路由规则？你可以这样优化，把这个路由规则封装成一个模块，需要用的时候集成这个模块。这是RedisCluster采用的方案。RedisCluster内置哨兵逻辑，无需部署哨兵。当您使用RedisCluster时，您的业务应用程序需要使用配套的RedisSDK。路由规则都集成在这个SDK里面，不用自己写。让我们再看看服务器端分片。这种方案意味着路由规则不是在客户端完成的，而是在客户端和服务器之间增加了一个“中间代理层”。这个proxy就是我们经常听到的proxy。数据路由规则在代理层维护。这样就不需要关心服务器端有多少个Redis节点，只需要和这个Proxy进行交互即可。Proxy会根据路由规则将你的请求转发到对应的Redis节点。而且，当集群实例不足以支撑更大的流量请求时，还可以横向扩展，增加新的Redis实例来提升性能。这一切对于你的客户来说，都是透明的，难以察觉的。业界开源的Redis分片集群方案，如Twemproxy、Codis等均采用该方案。分片集群的数据扩容涉及到很多细节。该内容不是本文的重点，所以暂时不做详细介绍。至此，当你使用分片集群时，可以从容面对未来更大的流量压力！总结一下，总结一下我们是如何一步步搭建稳定高性能的Redis集群的。首先，我们在使用最简单的单机版Redis时，发现当Redis崩溃时，数据无法恢复，于是想到了“数据持久化”，将内存中的数据持久化到磁盘中，以便Redis在重启后可以快速从磁盘恢复数据。在进行数据持久化的时候，我们面临着如何更高效的将数据持久化到磁盘的问题。后来发现Redis提供了RDB和AOF两种方案，分别对应数据快照和实时命令记录。当我们对数据完整性要求不高时，可以选择RDB持久化方案。如果对数据完整性要求高，可以选择AOF持久化方案。但是我们也发现随着时间的推移，AOF文件的大小会越来越大。这时候我们想到的优化方案是使用AOFrewrite来减小文件体积，减小文件体积。后来发现可以结合RDB和AOF各自的优点，在AOFrewrite时使用结合两者的“混合持久化”的方式进一步减小AOF文件的大小。后来我们发现，虽然可以通过数据恢复来恢复数据，但是恢复数据是需要时间的，也就是说业务应用还是会受到影响。我们进一步优化并采用了“多副本”的方案，让多个实例实时同步。当一个实例出现故障时，可以手动提升其他实例继续提供服务。但是，这也存在问题。手动升级实例需要人工干预，人工干预也需要时间。我们开始想办法自动化这个过程，所以我们引入了一个“哨兵”集群。哨兵集群相互协商。发现故障节点并自动完成切换，大大降低了对业务应用的影响。最后，我们关注的是如何支持更大的写流量，所以我们引入了“分片集群”来解决这个问题，让多个Redis实例分担写压力。未来，面对更大的流量，我们还可以增加新的实例，横向扩展，进一步提升集群的性能。至此，我们的Redis集群已经能够长期稳定、高性能的为我们的业务提供服务。这里我画了一张思维导图，方便大家更好的理解它们之间的关系以及进化的过程。后记看到这里，我想你应该对如何搭建稳定高性能的Redis集群有了自己的看法。其实本文所讨论的优化思路都是围绕着“架构设计”的核心思想：高性能：读写分离，碎片化集群的高可用：数据持久化，多副本，自动故障转移和易扩展：拆分Shard集群，横向扩展当我们说到sentinel集群和shard集群的时候，这也涉及到“分布式系统”相关的知识：分布式共识：sentinelleader选举负载均衡：shard集群数据分片，数据路由当然，除了Redis，你可以用这个想法来思考和优化构建任何数据集群，看看他们是怎么做到的。比如你在使用MySQL的时候，你可以想想MySQL和Redis的区别是什么？MySQL是如何做到的，才能做到高性能和高可用呢？其实思路都是一样的。我们现在随处可见分布式系统和数据集群。希望通过这篇文章，大家能够了解这些软件是如何一步步进化的，在进化过程中遇到了哪些问题。为了解决这些问题，软件的设计者设计了什么样的方案，做了哪些权衡？只有理解了原理，掌握了分析和解决问题的能力，才能在以后的开发过程中，或者在学习其他优秀的软件时，快速找到“重点”，并在最短的时间内掌握。并能在实际应用中发挥其优势。其实这个思考过程也是做“架构设计”的思路。在做软件架构设计的时候，你面临的场景就是发现问题、分析问题、解决问题，一步一步演化升级你的架构，最终在性能和可靠性上取得平衡。尽管各种软件层出不穷，但架构设计的思路是不会变的。我希望你真正吸收的是这些想法，这样你才能以不变应万变。
