Redis 架构和运维必懂的10个知识

￡神魔★判官ぃ 2022-03-26 14:24 202阅读 0赞

Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据库，并提供多种语言的 API。

如今，互联网业务的数据正以更快的速度在增长，数据类型越来越丰富，这对数据处理的速度和能力提出了更高要求。Redis 是一种开源的内存非关系型数据库，给开发人员带来的体验是颠覆性的。在自始至终的设计过程中，都充分考虑高性能，这使得 Redis 成为当今速度最快的 NoSQL 数据库。

考虑高性能的同时，高可用也是很重要的考虑因素。互联网 7x24 无间断服务，在故障期间以最快的速度 Failover，能给企业带来最小的损失。

那么，在实际应用中，都有哪些高可用架构呢？架构之间有何优劣？我们应该怎么取舍？有哪些最佳实践？以下四个方面十个具有典型性和普遍性问题的解答，可以作为了解 Redis 高可用及 Redis 运维的参考。

**一、高可用相关**

**1：Redis 常用高可用架构有哪些？**

Redis 高可用架构如下：

*  Redis Sentinel 集群 + 内网 DNS + 自定义脚本
 *  Redis Sentinel 集群 + VIP + 自定义脚本
 *  封装客户端直连 Redis Sentinel 端口
    
     *  JedisSentinelPool，适合 Java
     *  PHP 基于 phpredis 自行封装
 *  Redis Sentinel 集群 + Keepalived/Haproxy
 *  Redis M/S + Keepalived
 *  Redis Cluster
 *  Twemproxy
 *  Codis

**2：Redis 高可用架构优劣对比？**

**—Redis Sentinel 集群 + 内网 DNS + 自定义脚本**

优点：

*  秒级切换
 *  脚本自定义，架构可控
 *  对应用透明

缺点：

*  维护成本略高
 *  依赖 DNS，存在解析延时
 *  Sentinel 模式存在短时间的服务不可用

**—Redis Sentinel 集群 + VIP + 自定义脚本**

优点：

*  秒级切换
 *  脚本自定义，架构可控
 *  对应用透明

缺点：

*  维护成本略高
 *  Sentinel 模式存在短时间的服务不可用

**—封装客户端直连 Redis Sentinel 端口**

优点：

*  服务探测故障及时
 *  DBA 维护成本低

缺点：

*  依赖客户端支持 Sentinel
 *  Sentinel 服务器需要开放访问权限
 *  对应用有侵入性

**—Redis Sentinel 集群 + Keepalived/Haproxy**

优点：

*  秒级切换
 *  对应用透明

缺点：

*  维护成本高
 *  存在脑裂
 *  Sentinel 模式存在短时间的服务不可用

**—Redis M/S +Keepalived**

优点：

*  秒级切换
 *  对应用透明
 *  部署简单，维护成本低

缺点：

*  需要脚本实现切换功能
 *  存在脑裂

（Redis Cluster、Twemproxy、Codis 优劣对比见下个问题）

**3：常见的 Redis 集群方案有哪些优缺点？**

**Twemproxy:**

**![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTIwNDUwNDU_size_16_color_FFFFFF_t_70][]**

*多个同构 Twemproxy（配置相同）同时工作，接受客户端的请求，根据 hash 算法，转发给对应的 Redis。*

优点：

*  开发简单，对应用几乎透明
 *  历史悠久，方案成熟

缺点：

*  代理影响性能
 *  LVS 和 Twemproxy 会有节点性能瓶颈
 *  Redis 扩容非常麻烦
 *  Twitter 内部已放弃使用该方案，新使用的架构未开源

**Codis:**

**![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTIwNDUwNDU_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]**

*  ZooKeeper
    
     *  存放路由表和代理节点元数据
     *  分发Codis-Config的命令
 *  Codis-Config 集成管理工具，有web界面
 *  Codis-Proxy
    
     *  无状态代理，兼容Redis协议
     *  对业务透明
 *  Codis-Redis
    
     *  基于2.8版本，二次开发
     *  加入slot支持和迁移命令

优点：

*  开发简单，对应用几乎透明
 *  性能比 Twemproxy 好
 *  有图形化界面，扩容容易，运维方便

缺点：

*  代理依旧影响性能
 *  组件过多，需要很多机器资源
 *  修改了 Redis 代码，导致和官方无法同步，新特性跟进缓慢
 *  开发团队准备主推基于 Redis 改造的 reborndb

**Redis Cluster:**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTIwNDUwNDU_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

*P2P模式，无中心化。把 key 分成 16384 个 slot，每个实例负责一部分 slot。客户端请求若不在连接的实例，该实例会转发给对应的实例。通过Gossip协议同步节点信息。*

优点：

*  组件 all-in-box，部署简单，节约机器资源
 *  性能比 proxy 模式好
 *  自动故障转移、Slot 迁移中数据可用
 *  官方原生集群方案，更新与支持有保障

缺点：

*  架构比较新，最佳实践较少
 *  多键操作支持有限（驱动可以曲线救国）
 *  为了性能提升，客户端需要缓存路由表信息
 *  节点发现、reshard 操作不够自动化

**二、Redis 通用**

**1：Redis 相对 MySQL、PostgreSQL 这些关系型数据库，有什么优缺点？**

观点一：

Redis 主要是用来做缓存，它有持久化，但也只是为了缓存的可靠而已。优点是数据全放内存，速度快。缺点就是，数据大小不能超过内存大小。两个用在不同业务场景，Redis 无法取代传统关系型数据库。

观点二：

Redis 首先它是一种内存数据库，最大的优势在于效率高。尤其在某些特定场合下，例如热点数据量非常大，而数据从内存和磁盘之间的换入换出代价比较高的情况下，Redis 就会体现它的价值。

传统关系型数据库在于它对数据的一致性保障，它的数据模型范式是遵循严格事务规则的结构化数据，由于其数据的高度抽象化，它调度到内存的数据一般场合下不会占用很大的内存空间。

总的来说，两种数据库各有各的优点和缺点。不同的业务场合有特定的追求目标，redis 首要的是效率，适用的是一些单纯二维结构化数据无法表达的数据模型，而关系型数据库处理的是可以用范式模型表达的二维数据，追求的是数据的高度一致性。随着 IT 的发展，每一类型的数据库都会在其特定的场合内发挥出无可比拟的优势，最终的趋势是大家趋于平衡，没有最好，只有最适合。

观点三：

记住一句话：**任何数据库都有自己的应用场景，应该关注数据流、数据属性。**

个人的经验来说，Redis 不可能取代 MySQL 或者 PG。

**2：Redis 有哪些应用场景，是否可以举例说明下哪个公司用了？**

Redis 是一个高性能的缓存，一般应用在 Session 缓存、队列、排行榜、计数器、最近最热文章、最近最热评论、发布订阅等。

更多应用场景，可以参考此处。

可以这样讲，**Redis 适用于 数据实时性要求高、数据存储有过期和淘汰特征的、不需要持久化或者只需要保证弱一致性、逻辑简单的场景。**

国内的互联网公司，据我了解，基本是都在用，其中新浪对 Redis 在国内普及起了重要的作用。

另外，Redis 官网有「Who's using Redis?」的链接。

**3：新接手一个复杂的 Redis 集群（Sentinel 模式），如何了解它**

*刚刚接手一套 Redis 集群，想要了解这套集群的相关配置。应该如何入手。难道只能通过 info 命令去查看各个配置吗？*

这是笔者的建议：

*  通读 Sentinel 官方文档：https://redis.io/topics/sentinel
 *  Google 搜索 Redis Sentinel，找几篇中英文的文章看看
 *  进入 Sentinel 集群后，使用 info 查看集群信息
 *  查看 Sentinel 配置文件，配合文档搞清楚每个参数的含义
 *  使用几台虚拟机模拟线上环境，然后做测试，在实践中深入理解
 *  思考当前 Sentinel 集群是否有不合理的地方，如有，提出并改进

**三、Redis 故障排查**

**1：Redis 实例中，存在大量的 FIN\_WAIT2 连接**

客户端 TCP 状态迁移：

CLOSED->SYN\_SENT->ESTABLISHED->FIN\_WAIT\_1->FIN\_WAIT\_2->TIME\_WAIT->CLOSED

服务器 TCP 状态迁移：

CLOSED->LISTEN->SYN 收到 ->ESTABLISHED->CLOSE\_WAIT->LAST\_ACK->CLOSED

这个状态存在于主动发起断开请求的一端，如果服务器存在大量的这个状态，那么这个服务器就充当客户端的角色，如网络爬虫，出现的原因是由于客户端发起 FIN 请求结束连接之后，收到了服务端的应答之后进入 FIN\_WAIT2，之后就没收到服务端发送的 FIN 信号导致。

PS：线上 Web 客户端用的什么语言？

此问题的评论值得一看：http://www.aixchina.net/Question/231035-1406575

**2：如何知道，当前 Redis 实例是处于阻塞状态？**

*请问大神们， 通过什么方式，能够知道，当前某个 Redis 实例是处于阻塞状态啊？ 能不能通过某个命令查询出来 ？ 求解， 谢谢！*

解答一：

随便 get 一个 key，然后卡着不动就行，简单粗暴。优雅一点是看 latency 的延迟，blocked\_clients 的数量，rejected\_connections 的数量等。

解答二：

*  方法一：登录 Redis，执行 info，查看 blocked\_clients
 *  方法二：执行 redis-cli --latency -h -p 查看延时情况

**3：Redis 运维的故障有哪些？**

回答一：

常见的运维故障

*  使用 keys \* 把库堵死，——建议使用别名把这个命令改名
 *  超过内存使用后，部分数据被删除——这个有删除策略的，选择适合自己的即可
 *  没开持久化，却重启了实例，数据全掉——记得非缓存的信息需要打开持久化
 *  RDB 的持久化需要 vm.overcommit\_memory=1，否则会持久化失败
 *  没有持久化情况下，主从，主重启太快，从还没认为主挂的情况下，从会清空自己的数据——人为重启主节点前，先关闭从节点的同步

回答二：

我简单说下 Redis 故障的排查方法吧。

*  了解清楚业务数据流是怎么样的
 *  结合 Redis 监控查看 QPS、缓存命中率、内存使用率等信息
 *  确认机器层面的资源是否有异常
 *  故障时及时上机，使用 redis-cli monitor 打印出操作日志，然后分析（事后分析此条失效）
 *  和研发沟通，确认是否有大 Key 在堵塞（大 Key 也可以在日常的巡检中获得）
 *  和组内同事沟通，确实是否有误操作
 *  和运维同事、研发一起排查流量是否正常，是否存在被刷的情况

更多的排查需要对线上系统的分析。

**四、Redis 性能优化**

**1：提高 Redis 内存数据库的性能，有哪些措施？**

这个问题有点偏题了，还是回答下吧。整理下工作中积累的经验：

*  根据不同业务选择数据类型，有必要时对数据结构进行审核，减少数据冗余
 *  精简键名和键值，控制键值的大小
 *  使用前缀管理好 key
 *  使用 scan 代替 keys，将遍历 Redis DB 中所有 key 的操作放到客户端来做
 *  避免使用 O(N) 复杂度的命令
 *  配置使用 ziplist 来优化 list
 *  合理配置 maxmemory
 *  数据量大的情况，做好 key 和 value 的压缩
 *  利用管道，批量处理命令
 *  根据不同业务选择短链接或者长链接
 *  定期使用 redis-cli --big-keys 检测大 Key

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