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【redis学习三】简单高可用redis架构实践

背景:支撑线上千万级别的天级查询请求,要求高可用。一、方案调研1.1redis版本选择redis当前主流版本是redis2.x和redis3.x,3.0对集群支持比较不错,官方解释

背景:支撑线上千万级别的天级查询请求,要求高可用。

一、方案调研

1.1 redis版本选择

redis当前主流版本是redis 2.x 和 redis 3.x,3.0对集群支持比较不错,官方解释如下:

Redis是一个开源、基于C语言、基于内存亦可持久化的高性能NoSQL数据库,同时,它还提供了多种语言的API。近日,Redis 3.0在经过6个RC版本后,其正式版终于发布了。Redis 3.0的最重要特征是对Redis集群的支持,此外,该版本相对于2.8版本在性能、稳定性等方面都有了重大提高。

综合考虑之后扩展性和稳定性之后,选择版本 redis 3.2.3-1版本进行部署

1.2 是否选择搭建集群

是否搭建集群关键要看单机是否能够满足业务需求,做了个简单的数据评估。

数据量评估

  • 测试:单机写入2000w业务数据,占用内存1.5g,本机126g内存

  • 评估:单机的稳定数据承载量:2000w (126/1.56) 0.6 = 96923w

  • 结论:9T 的数据承载量,远超当前千万级别的数据量

性能评估

  • 测试:简单压测了下

    • 写操作 1000w,80% 在20ms一下 ,98%在30ms,最大218ms,qps 5w/s,总耗时197s

    • 读操作 1000w,97% 在10ms一下 ,99.99%在24ms,qps 6w/s,总耗时160s

  • 评估:当前的调用量在千万每天,qps的话在百/s。

  • 结论:当前单机的redis完全满足需求

因此:在单机远能够满足当下业务需求的情况下,决定不采用的集群的方式来部署redis,减少技术债务风险。

1.3 初定方案和架构图

选定了版本和基本部署方案之后,主要考虑服务的容灾和稳定性,经过思考之后采用采用极简的主从从结构,001实时同步数据002和003;001读写,002,003只读,机构图如下

《【redis学习三】简单高可用redis架构实践》

二、实现过程

2.1 redis安装

此处略去,参考官方文档 https://redis.io/

2.2 配置读写master

  • 修改端口:port 【目的:简单的修改默认端口是最好的防攻击】

  • 添加密码:pwd

  • 关闭压缩:rdbcompression no 【硬盘最够,降低cpu的能耗更利于提升性能】

  • 开启守护进程:daemonize yes 【master开启守护,增加稳定性】

  • 关闭protect-mode :允许他机器访问

  • 添加白名单:bind xxx

  • 修改log地址,pid地址和数据存储地址:logfile pidfile 【便于维护和安全】

  • 添加慢查询:slowlog-log-slower-than 500 【根据业务需求,便于优化】

  • 最大内存限制:maxmemory 【考虑稳定性和性能,一般不超过最大内存的60%】

2.3 配置只读slave

  • 同master

  • 设置主库:slaveof ip:port

  • 主库密码:masterauth masterpwd

  • 只读:slave-read-only yes

2.4 启动测试

启动主库写入数据

《【redis学习三】简单高可用redis架构实践》

进入从库查看

最初没有数据,主库写入之后,从库去到数据

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查看log确认过程

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三、架构能力评估

3.1 容灾能力

  • 主动容灾

    • 备份:master 全量备份,slave全量备份。

    • 备份安全:本机保存,hadoop同步保存一份。

    • 监控和探活:监控机分钟级探活和预警

  • 被动容灾:

    • slave 宕机:重启之后直接从master恢复

    • master 宕机且硬盘数据为损坏:重启后数据自动恢复且和从库一致。

    • master 宕机且数据损坏:删除损坏数据,使用slave1的数据恢复,保证数据一致。

    • master 和slave 1 同时宕机:slave2 保证读正常,业务不影响,利用slave2 数据备份恢复master,启动slave 即可

    • 三台全宕机:服务挂掉,从hadoop获取数据恢复服务。

3.2 性能评估

压测数据,参见方案选择,完全hold住。

四、问题思考

4.1 内存清理策略

暂时采用:
noeviction -> 谁也不删,直接在写操作时返回错误。
之后采用:
volatile-lru -> 根据LRU算法删除带有过期时间的key。 最少使用算法删除。
如果达到内存限制,手工清理,通过监控脚本监控内存情况

4.2 伸缩性和单节点问题

扩展slave可以直接扩展,扩展master需要master之间数据同步,暂时是个瓶颈。对于主读业务的需求,暂时问题不大;写需求的话,暂时的想法是代码转写的方式。

4.3 采用redis sentinal 监听

默认不错的监听,尝试了下效果不错,还在调研中,配置conf即可,完成后可以查看监听的情况

127.0.0.1:port> INFO Sentinel
# Sentinel
sentinel_masters:1
sentinel_tilt:0
sentinel_running_scripts:0
sentinel_scripts_queue_length:0
sentinel_simulate_failure_flags:0
master0:name=redis115,status=ok,address=ip:port,slaves=2,sentinels=1
五:常用代码

# 强制杀死redis,模仿宕机
ps aux |grep redis |awk '{print $2}'|xargs kill -9
# 重启,指定conf
/home/work/xxx/bin/redis-server /home/work/xxx/etc/redis.conf
# 压测,具体参数可以参考benchmark
[cuihuan@cuihuan bin]$ ./redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 端口 -a 密码 -c 1000 -n 10000000 -d 1024 -r 100000 -t set,get,incr,del

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覃维欢
这个家伙很懒,什么也没留下!
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