Redis 是一個開源的使用 ANSI C 語言編寫、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value 數(shù)據(jù)庫，并提供多種語言的 API。

如今，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)正以更快的速度在增長，數(shù)據(jù)類型越來越豐富，這對數(shù)據(jù)處理的速度和能力提出了更高要求。Redis 是一種開源的內(nèi)存非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，給開發(fā)人員帶來的體驗是顛覆性的。在自始至終的設(shè)計過程中，都充分考慮高性能，這使得 Redis 成為當今速度最快的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫。

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考慮高性能的同時，高可用也是很重要的考慮因素。互聯(lián)網(wǎng) 7x24 無間斷服務(wù)，在故障期間以最快的速度 Failover，能給企業(yè)帶來最小的損失。

那么，在實際應(yīng)用中，都有哪些高可用架構(gòu)呢?架構(gòu)之間有何優(yōu)劣?我們應(yīng)該怎么取舍?有哪些***實踐?以下四個方面十個具有典型性和普遍性問題的解答，可以作為了解 Redis 高可用及 Redis 運維的參考。

一、高可用相關(guān)

1：Redis 常用高可用架構(gòu)有哪些?

Redis 高可用架構(gòu)如下：

• Redis Sentinel 集群 + 內(nèi)網(wǎng) DNS + 自定義腳本
• Redis Sentinel 集群 + VIP + 自定義腳本
• 封裝客戶端直連 Redis Sentinel 端口

JedisSentinelPool，適合 Java

PHP 基于 phpredis 自行封裝

• Redis Sentinel 集群 + Keepalived/Haproxy
• Redis M/S + Keepalived
• Redis Cluster
• Twemproxy
• Codis

2：Redis 高可用架構(gòu)優(yōu)劣對比?

—Redis Sentinel 集群 + 內(nèi)網(wǎng) DNS + 自定義腳本

優(yōu)點：

• 秒級切換
• 腳本自定義，架構(gòu)可控
• 對應(yīng)用透明

缺點：

• 維護成本略高
• 依賴 DNS，存在解析延時
• Sentinel 模式存在短時間的服務(wù)不可用

—Redis Sentinel 集群 + VIP + 自定義腳本

優(yōu)點：

• 秒級切換
• 腳本自定義，架構(gòu)可控
• 對應(yīng)用透明

缺點：

• 維護成本略高
• Sentinel 模式存在短時間的服務(wù)不可用

—封裝客戶端直連 Redis Sentinel 端口

優(yōu)點：

• 服務(wù)探測故障及時
• DBA 維護成本低

缺點：

• 依賴客戶端支持 Sentinel
• Sentinel 服務(wù)器需要開放訪問權(quán)限
• 對應(yīng)用有侵入性

—Redis Sentinel 集群 + Keepalived/Haproxy

優(yōu)點：

• 秒級切換
• 對應(yīng)用透明

缺點：

• 維護成本高
• 存在腦裂
• Sentinel 模式存在短時間的服務(wù)不可用

—Redis M/S +Keepalived

優(yōu)點：

• 秒級切換
• 對應(yīng)用透明
• 部署簡單，維護成本低

缺點：

• 需要腳本實現(xiàn)切換功能
• 存在腦裂
• (Redis Cluster、Twemproxy、Codis 優(yōu)劣對比見下個問題)

3：常見的 Redis 集群方案有哪些優(yōu)缺點?

Twemproxy:

 

多個同構(gòu) Twemproxy(配置相同)同時工作，接受客戶端的請求，根據(jù) hash 算法，轉(zhuǎn)發(fā)給對應(yīng)的 Redis。

優(yōu)點：

• 開發(fā)簡單，對應(yīng)用幾乎透明
• 歷史悠久，方案成熟

缺點：

• 代理影響性能
• LVS 和 Twemproxy 會有節(jié)點性能瓶頸
• Redis 擴容非常麻煩
• Twitter 內(nèi)部已放棄使用該方案，新使用的架構(gòu)未開源

Codis:

• ZooKeeper

存放路由表和代理節(jié)點元數(shù)據(jù)

分發(fā)Codis-Config的命令

• Codis-Config 集成管理工具，有web界面
• Codis-Proxy

無狀態(tài)代理，兼容Redis協(xié)議

對業(yè)務(wù)透明

• Codis-Redis

基于2.8版本，二次開發(fā)

加入slot支持和遷移命令

優(yōu)點：

• 開發(fā)簡單，對應(yīng)用幾乎透明
• 性能比 Twemproxy 好
• 有圖形化界面，擴容容易，運維方便

缺點：

• 代理依舊影響性能
• 組件過多，需要很多機器資源
• 修改了 Redis 代碼，導致和官方無法同步，新特性跟進緩慢
• 開發(fā)團隊準備主推基于 Redis 改造的 reborndb

Redis Cluster:

P2P模式，無中心化。把 key 分成 16384 個 slot，每個實例負責一部分 slot?？蛻舳苏埱笕舨辉谶B接的實例，該實例會轉(zhuǎn)發(fā)給對應(yīng)的實例。通過Gossip協(xié)議同步節(jié)點信息。

優(yōu)點：

• 組件 all-in-box，部署簡單，節(jié)約機器資源
• 性能比 proxy 模式好
• 自動故障轉(zhuǎn)移、Slot 遷移中數(shù)據(jù)可用
• 官方原生集群方案，更新與支持有保障

缺點：

• 架構(gòu)比較新，***實踐較少
• 多鍵操作支持有限(驅(qū)動可以曲線救國)
• 為了性能提升，客戶端需要緩存路由表信息
• 節(jié)點發(fā)現(xiàn)、reshard 操作不夠自動化

二、Redis 通用

1：Redis 相對 MySQL、PostgreSQL 這些關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，有什么優(yōu)缺點?

觀點一：

Redis 主要是用來做緩存，它有持久化，但也只是為了緩存的可靠而已。優(yōu)點是數(shù)據(jù)全放內(nèi)存，速度快。缺點就是，數(shù)據(jù)大小不能超過內(nèi)存大小。兩個用在不同業(yè)務(wù)場景，Redis 無法取代傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

觀點二：

Redis 首先它是一種內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，***的優(yōu)勢在于效率高。尤其在某些特定場合下，例如熱點數(shù)據(jù)量非常大，而數(shù)據(jù)從內(nèi)存和磁盤之間的換入換出代價比較高的情況下，Redis 就會體現(xiàn)它的價值。

傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在于它對數(shù)據(jù)的一致性保障，它的數(shù)據(jù)模型范式是遵循嚴格事務(wù)規(guī)則的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，由于其數(shù)據(jù)的高度抽象化，它調(diào)度到內(nèi)存的數(shù)據(jù)一般場合下不會占用很大的內(nèi)存空間。

總的來說，兩種數(shù)據(jù)庫各有各的優(yōu)點和缺點。不同的業(yè)務(wù)場合有特定的追求目標，redis 首要的是效率，適用的是一些單純二維結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法表達的數(shù)據(jù)模型，而關(guān)系型數(shù)據(jù)庫處理的是可以用范式模型表達的二維數(shù)據(jù)，追求的是數(shù)據(jù)的高度一致性。隨著 IT 的發(fā)展，每一類型的數(shù)據(jù)庫都會在其特定的場合內(nèi)發(fā)揮出無可比擬的優(yōu)勢，最終的趨勢是大家趨于平衡，沒有***，只有最適合。

觀點三：

記住一句話：任何數(shù)據(jù)庫都有自己的應(yīng)用場景，應(yīng)該關(guān)注數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)屬性。

個人的經(jīng)驗來說，Redis 不可能取代 MySQL 或者 PG。

2：Redis 有哪些應(yīng)用場景，是否可以舉例說明下哪個公司用了?

Redis 是一個高性能的緩存，一般應(yīng)用在 Session 緩存、隊列、排行榜、計數(shù)器、最近最熱文章、最近最熱評論、發(fā)布訂閱等。

更多應(yīng)用場景，可以參考此處。

可以這樣講，Redis 適用于 數(shù)據(jù)實時性要求高、數(shù)據(jù)存儲有過期和淘汰特征的、不需要持久化或者只需要保證弱一致性、邏輯簡單的場景。

國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)公司，據(jù)我了解，基本是都在用，其中新浪對 Redis 在國內(nèi)普及起了重要的作用。

另外，Redis 官網(wǎng)有「Who's using Redis?」的鏈接。

3：新接手一個復(fù)雜的 Redis 集群(Sentinel 模式)，如何了解它

剛剛接手一套 Redis 集群，想要了解這套集群的相關(guān)配置。應(yīng)該如何入手。難道只能通過 info 命令去查看各個配置嗎?

這是筆者的建議：

• 通讀 Sentinel 官方文檔：https://redis.io/topics/sentinel
• Google 搜索 Redis Sentinel，找?guī)灼杏⑽牡奈恼驴纯?/li>
• 進入 Sentinel 集群后，使用 info 查看集群信息
• 查看 Sentinel 配置文件，配合文檔搞清楚每個參數(shù)的含義
• 使用幾臺虛擬機模擬線上環(huán)境，然后做測試，在實踐中深入理解
• 思考當前 Sentinel 集群是否有不合理的地方，如有，提出并改進

三、Redis 故障排查

1：Redis 實例中，存在大量的 FIN_WAIT2 連接

客戶端 TCP 狀態(tài)遷移：

CLOSED->SYN_SENT->ESTABLISHED->FIN_WAIT_1->FIN_WAIT_2->TIME_WAIT->CLOSED

服務(wù)器 TCP 狀態(tài)遷移：

CLOSED->LISTEN->SYN 收到 ->ESTABLISHED->CLOSE_WAIT->LAST_ACK->CLOSED

這個狀態(tài)存在于主動發(fā)起斷開請求的一端，如果服務(wù)器存在大量的這個狀態(tài)，那么這個服務(wù)器就充當客戶端的角色，如網(wǎng)絡(luò)爬蟲，出現(xiàn)的原因是由于客戶端發(fā)起 FIN 請求結(jié)束連接之后，收到了服務(wù)端的應(yīng)答之后進入 FIN_WAIT2，之后就沒收到服務(wù)端發(fā)送的 FIN 信號導致。

PS：線上 Web 客戶端用的什么語言?

此問題的評論值得一看：http://www.aixchina.net/Question/231035-1406575

2：如何知道，當前 Redis 實例是處于阻塞狀態(tài)?

請問大神們， 通過什么方式，能夠知道，當前某個 Redis 實例是處于阻塞狀態(tài)啊? 能不能通過某個命令查詢出來 ? 求解， 謝謝!

解答一：

隨便 get 一個 key，然后卡著不動就行，簡單粗暴。優(yōu)雅一點是看 latency 的延遲，blocked_clients 的數(shù)量，rejected_connections 的數(shù)量等。

解答二：

方法一：登錄 Redis，執(zhí)行 info，查看 blocked_clients

方法二：執(zhí)行 redis-cli --latency -h -p 查看延時情況

3：Redis 運維的故障有哪些?

回答一：

常見的運維故障

• 使用 keys * 把庫堵死，——建議使用別名把這個命令改名
• 超過內(nèi)存使用后，部分數(shù)據(jù)被刪除——這個有刪除策略的，選擇適合自己的即可
• 沒開持久化，卻重啟了實例，數(shù)據(jù)全掉——記得非緩存的信息需要打開持久化
• RDB 的持久化需要 vm.overcommit_memory=1，否則會持久化失敗
• 沒有持久化情況下，主從，主重啟太快，從還沒認為主掛的情況下，從會清空自己的數(shù)據(jù)——人為重啟主節(jié)點前，先關(guān)閉從節(jié)點的同步

回答二：

• 我簡單說下 Redis 故障的排查方法吧。
• 了解清楚業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流是怎么樣的
• 結(jié)合 Redis 監(jiān)控查看 QPS、緩存***率、內(nèi)存使用率等信息
• 確認機器層面的資源是否有異常
• 故障時及時上機，使用 redis-cli monitor 打印出操作日志，然后分析(事后分析此條失效)
• 和研發(fā)溝通，確認是否有大 Key 在堵塞(大 Key 也可以在日常的巡檢中獲得)
• 和組內(nèi)同事溝通，確實是否有誤操作
• 和運維同事、研發(fā)一起排查流量是否正常，是否存在被刷的情況

更多的排查需要對線上系統(tǒng)的分析。

四、Redis 性能優(yōu)化

1：提高 Redis 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的性能，有哪些措施?

這個問題有點偏題了，還是回答下吧。整理下工作中積累的經(jīng)驗：

• 根據(jù)不同業(yè)務(wù)選擇數(shù)據(jù)類型，有必要時對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行審核，減少數(shù)據(jù)冗余
• 精簡鍵名和鍵值，控制鍵值的大小
• 使用前綴管理好 key
• 使用 scan 代替 keys，將遍歷 Redis DB 中所有 key 的操作放到客戶端來做
• 避免使用 O(N) 復(fù)雜度的命令
• 配置使用 ziplist 來優(yōu)化 list
• 合理配置 maxmemory
• 數(shù)據(jù)量大的情況，做好 key 和 value 的壓縮
• 利用管道，批量處理命令
• 根據(jù)不同業(yè)務(wù)選擇短鏈接或者長鏈接
• 定期使用 redis-cli --big-keys 檢測大 Key