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3臺機器輕鬆搭建一個高可用Redis服務架構

最近在我的專案中自己搭了一套小型的“高可用”Redis 服務,在此做一下總結和思考。

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基於記憶體的 Redis 應該是目前各種 Web 開發業務中最為常用的 key-value 資料庫了。

我們經常在業務中用其儲存使用者登陸態(Session 儲存),加速一些熱資料的查詢(相比較 MySQL 而言,速度有數量級的提升),做簡單的訊息佇列(LPUSH 和 BRPOP)、訂閱釋出(PUB/SUB)系統等等。

規模比較大的網際網路公司,一般都會有專門的團隊,將 Redis 儲存以基礎服務的形式提供給各個業務呼叫。

不過任何一個基礎服務的提供方,都會被呼叫方問起的一個問題是:你的服務是否具有高可用性?最好不要因為你的服務經常出問題,導致我這邊的業務跟著遭殃。

最近在我的專案中自己搭了一套小型的“高可用Redis 服務,在此做一下自己的總結和思考。

首先我們要定義一下對於 Redis 服務來說怎樣才算是高可用,即在各種出現異常的情況下,依然可以正常提供服務;或者寬鬆一些,出現異常的情況下,只經過很短暫的時間即可恢復正常服務。

所謂異常,應該至少包含了以下三種可能性:

  • 某個節點伺服器的某個程序突然 down 掉,例如某開發手殘,把一臺伺服器的 redis-server 程序 kill 了。

  • 某臺節點伺服器 down 掉,相當於這個節點上所有程序都停了,例如某運維手殘,把一個伺服器的電源拔了;例如一些老舊機器出現硬體故障。

  • 任意兩個節點伺服器之間的通訊中斷了,例如某臨時工手殘,把用於兩個機房通訊的光纜挖斷了。

其實以上任意一種異常都是小概率事件,而做到高可用性的基本指導思想就是:多個小概率事件同時發生的概率可以忽略不計,只要我們設計的系統可以容忍短時間內的單點故障,即可實現高可用性。

對於搭建高可用 Redis 服務,網上已有了很多方案,例如 Keepalived、CodisTwemproxyRedis Sentinel。

其中 Codis 和 Twemproxy 主要是用於大規模的 Redis 叢集中,也是在 Redis 官方釋出 Redis Sentinel 之前 Twitter 和豌豆莢提供的開源解決方案。

我的業務中資料量並不大,所以搞叢集服務反而是浪費機器了。最終在 Keepalived 和 Redis Sentinel 之間做了個選擇,選擇了官方的解決方案 Redis Sentinel。

Redis Sentinel 可以理解為一個監控 Redis Server 服務是否正常的程序,並且一旦檢測到不正常,可以自動地將備份(slave)Redis Server 啟用,使得外部使用者對 Redis 服務內部出現的異常無感知。

下面我們按照由簡至繁的步驟,搭建一個最小型的高可用的 Redis 服務。

方案1:單機版 Redis Server,無 Sentinel

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一般情況下,我們搭的個人網站或者平時做開發時,會起一個單例項的 Redis Server。

呼叫方直接連線 Redis 服務即可,甚至 Client 和 Redis 本身就處於同一臺伺服器上。

這種搭配僅適合個人學習娛樂,畢竟這種配置總會有單點故障的問題無法解決。

一旦 Redis 服務程序掛了,或者伺服器 1 停機了,那麼服務就不可用了。並且如果沒有配置 Redis 資料持久化的話,Redis 內部已經儲存的資料也會丟失。

方案2:主從同步 Redis Server,單例項 Sentinel

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為了實現高可用,解決方案 1 中所述的單點故障問題,我們必須增加一個備份服務,即在兩臺伺服器上分別啟動一個 Redis Server 程序,一般情況下由 master 提供服務,slave 只負責同步和備份。

與此同時,在額外啟動一個 Sentinel 程序,監控兩個 Redis Server 例項的可用性,以便在 master 掛掉的時候,及時把 slave 提升到 master 的角色繼續提供服務,這樣就實現了 Redis Server 的高可用。

這基於一個高可用服務設計的依據,即單點故障本身就是個小概率事件,而多個單點同時故障(即 master 和 slave 同時掛掉),可以認為是(基本)不可能發生的事件。

對於 Redis 服務的呼叫方來說,現在要連線的是 Redis Sentinel 服務,而不是 Redis Server 了。

常見的呼叫過程是,client 先連線 Redis Sentinel 並詢問目前 Redis Server 中哪個服務是 master,哪些是 slave,然後再去連線相應的 Redis Server 進行操作。

當然目前的第三方庫一般都已經實現了這一呼叫過程,不再需要我們手動去實現(例如 Nodejs 的 ioredis,PHP 的 predis,Golang 的 go-redis/redis,Java 的 jedis 等)。

然而,我們實現了 Redis Server 服務的主從切換之後,又引入了一個新的問題,即 Redis Sentinel 本身也是個單點服務,一旦 Sentinel 程序掛了,那麼客戶端就沒辦法連結 Sentinel 了。所以說,方案 2 的配置無法實現高可用性。

方案3:主從同步 Redis Server,雙例項 Sentinel

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為了解決方案 2 的問題,我們把 Redis Sentinel 程序也額外啟動一份,兩個 Sentinel 程序同時為客戶端提供服務發現的功能。

對於客戶端來說,它可以連線任何一個 Redis Sentinel 服務,來獲取當前 Redis Server 例項的基本資訊。

通常情況下,我們會在 Client 端配置多個 Redis Sentinel 的連結地址,Client 一旦發現某個地址連線不上,會去試圖連線其他的 Sentinel 例項。

這當然也不需要我們手動實現,各個開發語言中比較熱門的 Redis 連線庫都幫我們實現了這個功能。

我們預期是:即使其中一個 Redis Sentinel 掛掉了,還有另外一個 Sentinel 可以提供服務。

然而,願景是美好的,現實卻是很殘酷的。如此架構下,依然無法實現 Redis 服務的高可用。

方案 3 示意圖中,紅線部分是兩臺伺服器之間的通訊,而我們所設想的異常場景(異常2)是:某臺伺服器整體宕機,不妨假設伺服器 1 停機,此時,只剩下伺服器 2 上面的 Redis Sentinel 和 slave Redis Server 程序。

這時,Sentinel 其實是不會將僅剩的 slave 切換成 master 繼續服務的,也就導致 Redis 服務不可用,因為 Redis 的設定是隻有當超過 50% 的 Sentinel 程序可以連通並投票選取新的 master 時,才會真正發生主從切換。

本例中兩個 Sentinel 只有一個可以連通,等於 50% 並不在可以主從切換的場景中。

你可能會問,為什麼 Redis 要有這個 50% 的設定?假設我們允許小於等於 50% 的 Sentinel 連通的場景下也可以進行主從切換呢?

試想一下異常 3,即伺服器 1 和伺服器 2 之間的網路中斷,但是伺服器本身是可以執行的,如下圖所示:

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實際上對於伺服器 2 來說,伺服器 1 直接宕機和伺服器 1 網路連不通是一樣的效果,都是突然就無法進行任何通訊了。

假設網路中斷時我們允許伺服器 2 的 Sentinel 把 slave 切換為 master,結果就是你現在擁有了兩個可以對外提供服務的 Redis Server。

Client 做任何的增刪改操作,有可能落在伺服器 1 的 Redis 上,也有可能落在伺服器 2 的 Redis 上(取決於 Client 到底連通的是哪個 Sentinel),造成資料混亂。

即使後面伺服器1和伺服器2之間的網路又恢復了,我們也無法把資料統一了(兩份不一樣的資料,到底該信任誰呢?),資料一致性完全被破壞。

方案4:主從同步 Redis Server,三例項 Sentinel

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鑑於方案 3 並沒有辦法做到高可用,我們最終的版本就是上圖所示的方案 4 了,實際上這就是我們最終搭建的架構。

我們引入了伺服器 3,並且在 3 上面又搭建起一個 Redis Sentinel 程序,現在由三個 Sentinel 程序來管理兩個 Redis Server 例項。

這種場景下,不管是單一程序故障、還是單個機器故障、還是某兩個機器網路通訊故障,都可以繼續對外提供 Redis 服務。

實際上,如果你的機器比較空閒,當然也可以把伺服器 3 上面也開啟一個 Redis Server,形成 1 master + 2 slave 的架構。

每個資料都有兩個備份,可用性會提升一些。當然也並不是 slave 越多越好,畢竟主從同步也是需要時間成本的。

在方案 4 中,一旦伺服器 1 和其他伺服器的通訊完全中斷,那麼伺服器 2 和 3 會將 slave 切換為 master。

對於客戶端來說,在這麼一瞬間會有 2 個 master 提供服務,並且一旦網路恢復了,那麼所有在中斷期間落在伺服器 1 上的新資料都會丟失。

如果想要部分解決這個問題,可以配置 Redis Server 程序,讓其在檢測到自己網路有問題的時候,立即停止服務,避免在網路故障期間還有新資料進來(可以參考 Redis 的 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 這兩個配置項)。

至此,我們就用 3 臺機器搭建了一個高可用的 Redis 服務。其實網上還有更加節省機器的辦法,就是把一個 Sentinel 程序放在 Client 機器上,而不是服務提供方的機器上。

只不過在公司裡面,一般服務的提供方和呼叫方並不來自同一個團隊。兩個團隊共同操作同一個機器,很容易因為溝通問題導致一些誤操作,所以出於這種人為因素的考慮,我們還是採用了方案 4 的架構。

並且由於伺服器 3 上面只跑了一個 Sentinel 程序,對伺服器資源消耗並不多,還可以用伺服器 3 來跑一些其他的服務。

易用性:像使用單機版 Redis 一樣使用 Redis Sentinel

作為服務的提供方,我們總是會講到使用者體驗問題。在上述方案當中始終有一個讓 Client 端用的不是那麼舒服的地方。

對於單機版 Redis,Client 端直接連線 Redis Server,我們只需要給一個 ip 和 port,Client 就可以使用我們的服務了。

而改造成 Sentinel 模式之後,Client 不得不採用一些支援 Sentinel 模式的外部依賴包,並且還要修改自己的 Redis 連線配置,這對於“矯情”的使用者來講顯然是不能接收的。

有沒有辦法還是像在使用單機版的 Redis 那樣,只給 Client 一個固定的 ip 和 port 就可以提供服務呢?

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答案當然是肯定的。這可能就要引入虛擬 IP(Virtual IP,VIP),如上圖所示。

我們可以把虛擬 IP 指向 Redis Server master 所在的伺服器,在發生 Redis 主從切換的時候,會觸發一個回撥指令碼,回撥指令碼中將 VIP 切換至 slave 所在的伺服器。

這樣對於 Client 端來說,他彷彿在使用的依然是一個單機版的高可用 Redis 服務。

結語

搭建任何一個服務,做到“能用”其實是非常簡單的,就像我們執行一個單機版的 Redis。

不過一旦要做到“高可用”,事情就會變得複雜起來。業務中使用了額外的兩臺伺服器,3 個 Sentinel 程序+1 個 Slave 程序,只是為了保證在那小概率的事故中依然做到服務可用。

在實際業務中我們還啟用了 supervisor 做程序監控,一旦程序意外退出,會自動嘗試重新啟動。

作者:HorstXu

編輯:陶家龍、孫淑娟

來源:轉載自http://www.cnblogs.com/xuning/p/8464625.html

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