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引言

今天是2019年2月12号,也就是大年初八,我接到了高中同学刘有码面试失利的消息。

他面试的时候,身份是某知名公司的小码农一枚,却因为不懂自己生产上Redis是如何部署的,导致面试失败!

人间惨剧,莫过于此。

接到他面试失利的消息,我差点发出猪一样的笑声,显然是平时太少关注孤独烟这个公众号!

我提笔6次,放笔6次,差点因为过于兴奋而没法编下去。最后还是硬着头皮写下了本文!

因此,今天我们来谈谈Redis集群这个话题,需要说明的是本文

  • 适合人群:不知道自己生产redis集群架构,以及对Redis集群不了解的人
  • 不适合群: 对自己生产Redis集群架构非常了解的人

本文预计分两个部分

  • 第一部分:讲讲Redis集群架构的发展
  • 第二部分:烟哥彩蛋环节,讲讲面试注意事项!

ps:烟哥彩蛋环节的内容,小白必背!必背!必背!

正文

老规矩,我还是以循序渐进的方式来讲,我一共经历过三套集群架构的演进!

Replication+Sentinel

这套架构使用的是社区版本推出的原生高可用解决方案,其架构图如下!

这里Sentinel的作用有三个:

  • 监控:Sentinel 会不断的检查主服务器和从服务器是否正常运行。
  • 通知:当被监控的某个redis服务器出现问题,Sentinel通过API脚本向管理员或者其他的应用程序发送通知。
  • 自动故障转移:当主节点不能正常工作时,Sentinel会开始一次自动的故障转移操作,它会将与失效主节点是主从关系 的其中一个从节点升级为新的主节点,并且将其他的从节点指向新的主节点。

工作原理就是,当Master宕机的时候,Sentinel会选举出新的Master,并根据Sentinel中client-reconfig-script脚本配置的内容,去动态修改VIP(虚拟IP),将VIP(虚拟IP)指向新的Master。我们的客户端就连向指定的VIP即可!
故障发生后的转移情况,可以理解为下图

缺陷:
(1)主从切换的过程中会丢数据
(2)Redis只能单点写,不能水平扩容

Proxy+Replication+Sentinel

这里的Proxy目前有两种选择:Codis和Twemproxy。我经历这套架构的时间为2015年,当时我好像咨询过我的主管为啥不用Codis和Redis官网的Redis Cluster。原因有二:

  • 据说是因为Codis开源的比较晚,考虑到更换组件的成本问题。毕竟本来运行好好的东西,你再去换组件,风险是很大的。
  • Redis Cluster在2015年还是试用版,不保证会遇到什么问题,因此不敢尝试。

所以我没接触过Codis,之前一直用的是Twemproxy作为Proxy。
这里以Twemproxy为例说明,如下图所示

工作原理如下

  • 前端使用Twemproxy+KeepAlived做代理,将其后端的多台Redis实例分片进行统一管理与分配
  • 每一个分片节点的Slave都是Master的副本且只读
  • Sentinel持续不断的监控每个分片节点的Master,当Master出现故障且不可用状态时,Sentinel会通知/启动自动故障转移等动作
  • Sentinel 可以在发生故障转移动作后触发相应脚本(通过 client-reconfig-script 参数配置 ),脚本获取到最新的Master来修改Twemproxy配置

缺陷:
(1)部署结构超级复杂
(2)可扩展性差,进行扩缩容需要手动干预
(3)运维不方便

Redis Cluster

我经历这套架构的时间为2017年,在这个时间Redis Cluster已经很成熟了!你们在网上能查到的大部分缺点,在我接触到的时候基本已经解决!
比如没有完善的运维工具?可以参照一下搜狐出的CacheCloud
比如没有公司在生产用过?我接触到的时候,百度贴吧,美团等大厂都用过了。
比如没有Release版?我接触到的时候距离Redis Cluster发布Release版已经很久。
而且毕竟是官网出的,肯定会一直维护、更新下去,未来必定会更加成熟、稳定。换句话说,Redis不倒,Redis Cluster就不会放弃维护。所以,我推荐还是这套架构!
如下图所示

工作原理如下

  • 客户端与Redis节点直连,不需要中间Proxy层,直接连接任意一个Master节点
  • 根据公式HASH_SLOT=CRC16(key) mod 16384,计算出映射到哪个分片上,然后Redis会去相应的节点进行操作

具有如下优点:
(1)无需Sentinel哨兵监控,如果Master挂了,Redis Cluster内部自动将Slave切换Master
(2)可以进行水平扩容
(3)支持自动化迁移,当出现某个Slave宕机了,那么就只有Master了,这时候的高可用性就无法很好的保证了,万一master也宕机了,咋办呢? 针对这种情况,如果说其他Master有多余的Slave ,集群自动把多余的Slave迁移到没有Slave的Master 中。

缺点:
(1)批量操作是个坑
(2)资源隔离性较差,容易出现相互影响的情况。

烟哥彩蛋

在面试中如果碰到下列问题,如何应用上本篇的知识呢?先明确一点,我推荐的是Redis Cluster。
OK,开始举例说明

问题1:懂Redis事务么?
正常版:Redis事务是一些列redis命令的集合,blabla...
高调版: 我们在生产上采用的是Redis Cluster集群架构,不同的key是有可能分配在不同的Redis节点上的,在这种情况下Redis的事务机制是不生效的。其次,Redis事务不支持回滚操作,简直是鸡肋!所以基本不用!

问题2:Redis的多数据库机制,了解多少?
正常版:Redis支持多个数据库,并且每个数据库的数据是隔离的不能共享,单机下的redis可以支持16个数据库(db0 ~ db15)
高调版: 在Redis Cluster集群架构下只有一个数据库空间,即db0。因此,我们没有使用Redis的多数据库功能!

问题3:Redis集群机制中,你觉得有什么不足的地方吗?
正常版: 不知道
高调版: 假设我有一个key,对应的value是Hash类型的。如果Hash对象非常大,是不支持映射到不同节点的!只能映射到集群中的一个节点上!还有就是做批量操作比较麻烦!

问题4:懂Redis的批量操作么?
正常版: 懂一点。比如mset、mget操作等,blabla
高调版: 我们在生产上采用的是Redis Cluster集群架构,不同的key会划分到不同的slot中,因此直接使用mset或者mget等操作是行不通的。

问题5:那在Redis集群模式下,如何进行批量操作?
正常版:不知道
高调版:这个问题其实可以写一篇文章了,改天写。这里说一种有一个很简单的答法,足够面试用。即:
如果执行的key数量比较少,就不用mget了,就用串行get操作。如果真的需要执行的key很多,就使用Hashtag保证这些key映射到同一台redis节点上。简单来说语法如下

对于key为{foo}.student1、{foo}.student2,{foo}student3,这类key一定是在同一个redis节点上。因为key中“{}”之间的字符串就是当前key的hash tags, 只有key中{ }中的部分才被用来做hash,因此计算出来的redis节点一定是同一个!

ps:如果你用的是Proxy分片集群架构,例如Codis这种,会将mget/mset的多个key拆分成多个命令发往不同得redis实例,这里不多说。我推荐答的还是redis cluster。

问题6:你们有对Redis做读写分离么?
正常版:没有做,至于原因额。。。额。。。额。。没办法了,硬着头皮扯~
高调版:不做读写分离。我们用的是Redis Cluster的架构,是属于分片集群的架构。而redis本身在内存上操作,不会涉及IO吞吐,即使读写分离也不会提升太多性能,Redis在生产上的主要问题是考虑容量,单机最多10-20G,key太多降低redis性能.因此采用分片集群结构,已经能保证了我们的性能。其次,用上了读写分离后,还要考虑主从一致性,主从延迟等问题,徒增业务复杂度。

总结

本文讲了redis集群架构的演进,以及面试注意事项,希望大家有所收获!