前言

本文主要针对Redis常见的几种使用方式及其优缺点展开分析。

1. 常见使用方式

Redis的几种常见使用方式包括：

  • Redis单副本。
  • Redis多副本（主从）。
  • Redis Sentinel（哨兵）。
  • Redis Cluster。

  • Redis 自研。

    2. 各种使用方式的优缺点

    1. Redis单副本

    Redis单副本，采用单个Redis节点部署架构，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。
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  • 优点

    • 架构简单，部署方便。
    • 高性价比：缓存使用时无需备用节点(单实例可用性可以用 supervisor 或 crontab 保证)，当然为了满足业务的高可用性，也可以牺牲一个备用节点，但同时刻只有一个实例对外提供服务。
    • 高性能。

  • 缺点

    • 不保证数据的可靠性。
    • 在缓存使用，进程重启后，数据丢失，即使有备用的节点解决高可用性，但是仍然不能解决缓存预热问题，因此不适用于数据可靠性要求高的业务。
    • 高性能受限于单核 CPU 的处理能力(Redis 是单线程机制)，CPU 为主要瓶颈，所以适合操作命令简单，排序、计算较少的场景。也可以考虑用 Memcached 替代。

      2. Redis多副本（主从）

      Redis多副本，采用主从（replication）部署结构，相较于单副本而言最大的特点就是主从实例间数据实时同步，并且提供数据持久化和备份策略。主从实例部署在不同的物理服务器上，根据公司的基础环境配置，可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。
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  • 优点

    • 高可靠性：一方面，采用双机主备架构，能够在主库出现故障时自动进行主备切换，从库提升为主库提供服务，保证服务平稳运行;另一方面，开启数据持久化功能和配置合理的备份策略，能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题。
    • 读写分离策略：从节点可以扩展主库节点的读能力，有效应对大并发量的读操作。
  • 缺点
    • 故障恢复复杂，如果没有 RedisHA 系统(需要开发)，当主库节点出现故障时，需要手动将一个从节点晋升为主节点，同时需要通知业务方变更配置，并且需要让其它从库节点去复制新主库节点，整个过程需要人为干预，比较繁琐。
    • 主库的写能力受到单机的限制，可以考虑分片。
    • 主库的存储能力受到单机的限制，可以考虑Pika。

原生复制的弊端在早期的版本中也会比较突出，如：Redis复制中断后，Slave会发起 psync，此时如果同步不成功，则会进行全量同步，主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿；又由于COW机制，导致极端情况下的主库内存溢出，程序异常退出或宕机；主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU（压缩）资源消耗；发送数GB大小的备份文件导致服务器出口带宽暴增，阻塞请求，建议升级到最新版本。

3. Redis Sentinel（哨兵）

Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用解决方案，其部署架构主要包括两部分：Redis Sentinel集群和 Redis数据集群。
其中Redis Sentinel集群是由若干Sentinel节点组成的分布式集群，可以实现故障发现、故障自动转移、配置中心和客户端通知。Redis Sentinel的节点数量要满足“2n+1(n>=1)”的奇数个。
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Redis常用方式 - 图4

  • 优点
    • Redis Sentinel集群部署简单。
    • 能够解决Redis主从模式下的高可用切换问题。
    • 很方便实现Redis数据节点的线形扩展，轻松突破Redis自身单线程瓶颈，可极大满足Redis大容量或高性能的业务需求。
    • 可以实现一套 entinel监控一组Redis数据节点或多组数据节点。
  • 缺点
    • 部署相对 Redis 主从模式要复杂一些，原理理解更繁琐。
    • 资源浪费，Redis 数据节点中 slave 节点作为备份节点不提供服务。
    • Redis Sentinel 主要是针对 Redis 数据节点中的主节点的高可用切换，对 Redis 的数据节点做失败判定分为主观下线和客观下线两种，对于 Redis 的从节点有对节点做主观下线操作，并不执行故障转移。
    • 不能解决读写分离问题，实现起来相对复杂。
  • 建议

如果监控同一业务，可以选择一套Sentinel集群监控多组Redis数据节点的方案，反之选择一套Sentinel监控一组Redis数据节点的方案。
Sentinel Monitor配置中的建议设置成Sentinel节点的一半加1，当Sentinel部署在多个IDC的时候，单个IDC部署的Sentinel数量不建议超过（Sentinel 数量 – quorum）。合理设置参数，防止误切，控制切换灵敏度控制：
a. quorum
b. down-after-milliseconds 30000
c. failover-timeout 180000
d. maxclient
e. timeout
部署的各个节点服务器时间尽量要同步，否则日志的时序性会混乱。Redis建议使用pipeline和multi-keys操作，减少RTT次数，提高请求效率。自行搞定配置中心（zookeeper），方便客户端对实例的链接访问。

4. Redis Cluster

Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群解决方案，主要解决Redis分布式方面的需求，比如，当遇到单机内存，并发和流量等瓶颈的时候，Redis Cluster能起到很好的负载均衡的目的。
Redis Cluster集群节点最小配置6个节点以上（3主3从），其中主节点提供读写操作，从节点作为备用节点，不提供请求，只作为故障转移使用。
Redis Cluster采用虚拟槽分区，所有的键根据哈希函数映射到0～16383个整数槽内，每个节点负责维护一部分槽以及槽所印映射的键值数据。
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  • 优点
    • 无中心架构。
    • 数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布。
    • 可扩展性：可线性扩展到 1000 多个节点，节点可动态添加或删除。
    • 高可用性：部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做 standby 数据副本，能够实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave 到 Master 的角色提升。
    • 降低运维成本，提高系统的扩展性和可用性。

  • 缺点

    • Client实现复杂，驱动要求实现Smart Client，缓存slots mapping信息并及时更新，提高了开发难度，客户端的不成熟影响业务的稳定性。目前仅JedisCluster相对成熟，异常处理部分还不完善，比如常见的“max redirect exception”。
    • 节点会因为某些原因发生阻塞（阻塞时间大于clutser-node-timeout），被判断下线，这种failover是没有必要的。
    • 数据通过异步复制，不保证数据的强一致性。
    • 多个业务使用同一套集群时，无法根据统计区分冷热数据，资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。
    • Slave在集群中充当“冷备”，不能缓解读压力，当然可以通过SDK的合理设计来提高Slave资源的利用率。
    • Key批量操作限制，如使用mset、mget目前只支持具有相同slot值的Key执行批量操作。对于映射为不同slot值的 Key 由于Keys不支持跨slot查询，所以执行mset、mget、sunion等操作支持不友好。
    • Key事务操作支持有限，只支持多key在同一节点上的事务操作，当多个Key分布于不同的节点上时无法使用事务功能。
    • Key作为数据分区的最小粒度，不能将一个很大的键值对象如hash、list等映射到不同的节点。
    • 不支持多数据库空间，单机下的redis可以支持到16个数据库，集群模式下只能使用1个数据库空间，即 db 0。
    • 复制结构只支持一层，从节点只能复制主节点，不支持嵌套树状复制结构。
    • 避免产生hot-key，导致主库节点成为系统的短板。
    • 避免产生big-key，导致网卡撑爆、慢查询等。
    • 重试时间应该大于cluster-node-time 时间。
    • Redis Cluster不建议使用pipeline和multi-keys操作，减少max redirect产生的场景。

      5. Redis自研

      Redis自研的高可用解决方案，主要体现在配置中心、故障探测和failover的处理机制上，通常需要根据企业业务的实际线上环境来定制化。
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  • 优点

    • 高可靠性、高可用性。
    • 自主可控性高;。
    • 贴切业务实际需求，可缩性好，兼容性好。
  • 缺点
    • 实现复杂，开发成本高。
    • 需要建立配套的周边设施，如监控，域名服务，存储元数据信息的数据库等。
    • 维护成本高。