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Redis高可用分布式

2019-05-10  本文已影响19人  Java_老男孩

高可用

高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题。
解决单点问题主要有2种方式:

主备方式

这种通常是一台主机、一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务。
Redis HA中使用比较多的是keepalived,它使主机备机对外提供同一个虚拟IP,客户端通过虚拟IP进行数据操作,正常期间主机一直对外提供服务,宕机后VIP自动漂移到备机上。

优点是对客户端毫无影响,仍然通过VIP操作。
缺点也很明显,在绝大多数时间内备机是一直没使用,被浪费着的。

主从方式

这种采取一主多从的办法,主从之间进行数据同步。 当Master宕机后,通过选举算法(Paxos、Raft)从slave中选举出新Master继续对外提供服务,主机恢复后以slave的身份重新加入。
主从另一个目的是进行读写分离,这是当单机读写压力过高的一种通用型解决方案。 其主机的角色只提供写操作或少量的读,把多余读请求通过负载均衡算法分流到单个或多个slave服务器上。

缺点是主机宕机后,Slave虽然被选举成新Master了,但对外提供的IP服务地址却发生变化了,意味着会影响到客户端。 解决这种情况需要一些额外的工作,在当主机地址发生变化后及时通知到客户端,客户端收到新地址后,使用新地址继续发送新请求。

数据同步

无论是主备还是主从都牵扯到数据同步的问题,这也分2种情况:

Redis主从同步采用的是异步方式,因此会有少量丢数据的危险。还有种弱一致性的特例叫最终一致性,这块详细内容可参见CAP原理及一致性模型。

方案选择

keepalived方案配置简单、人力成本小,在数据量少、压力小的情况下推荐使用。 如果数据量比较大,不希望过多浪费机器,还希望在宕机后,做一些自定义的措施,比如报警、记日志、数据迁移等操作,推荐使用主从方式,因为和主从搭配的一般还有个管理监控中心。

宕机通知这块,可以集成到客户端组件上,也可单独抽离出来。 Redis官方Sentinel支持故障自动转移、通知等,详情见低成本高可用方案设计(四)

逻辑图:

分布式

分布式(distributed), 是当业务量、数据量增加时,可以通过任意增加减少服务器数量来解决问题。

集群时代

至少部署两台Redis服务器构成一个小的集群,主要有2个目的:

可在客户端组件上实现负载均衡,根据不同服务器的运行情况,分担不同比例的读请求压力。

逻辑图:

分布式集群时代

当缓存数据量不断增加时,单机内存不够使用,需要把数据切分不同部分,分布到多台服务器上。
可在客户端对数据进行分片。

逻辑图:

大规模分布式集群时代

当数据量持续增加时,应用可根据不同场景下的业务申请对应的分布式集群。 这块最关键的是缓存治理这块,其中最重要的部分是加入了代理服务。 应用通过代理访问真实的Redis服务器进行读写,这样做的好处是:

目前楼主公司使用的是客户端组件和代理两种方案并存,因为通过代理会影响一定的性能。 代理这块对应的方案实现有Twitter的Twemproxy和豌豆荚的codis。

逻辑图:

总结

分布式缓存再向后是云服务缓存,对使用端完全屏蔽细节,各应用自行申请大小、流量方案即可,如淘宝OCS云服务缓存。
分布式缓存对应需要的实现组件有:


本文的重点是你有没有收获与成长,其余的都不重要,希望读者们能谨记这一点。同时我经过多年的收藏目前也算收集到了一套完整的学习资料,包括但不限于:分布式架构、高可扩展、高性能、高并发、Jvm性能调优、Spring,MyBatis,Nginx源码分析,Redis,ActiveMQ、、Mycat、Netty、Kafka、Mysql、Zookeeper、Tomcat、Docker、Dubbo、Nginx等多个知识点高级进阶干货,希望对想成为架构师的朋友有一定的参考和帮助

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