本文介绍基于MySQL及Redis搭建统一的kv存储服务：常用部署方式及其特点，Cluster manager，MySQL和Redis集群方案，以及Sync数据同步服务。

一、MySQL+Redis 常用部署方式

1.1  拓扑

1.2  特点

业务层通过双写同时写MySQL及Redis。读通常在Redis，若读取不到，则从MySQL读取，然后将数据同步到Redis，Redis通常设置expire或者默认LRU进行数据淘汰。

这种使用方式会有如下问题：

1）MySQL及Redis存在数据不一致风险，尤其是长时间运行的系统

2）业务层需要处理MySQL sql schema与Redis kv数据结构上的逻辑差异

3）无统一运维

4）无法方便扩容/缩容

二、KV化的存储使用理念

2.1  MySQL Is great NoSQL

参考文档：

http://www.aviransplace.com/2015/08/12/Mysql-is-a-great-nosql/

为什么要用MySQL:

“在可扩展系统构建时，一个很重要的考量是使用的技术是否成熟，选择成熟的技术意味着出错时能够迅速恢复。当然，开发者也可以在项目中使用最新最牛的NoSQL数据库，而这个数据库在理论上也可以良好地运行，然而在生产环境中出现了问题恢复需要多久？技术上已有的知识和经验积累对于问题缓解至关重要，当然这个积累也包括了Google可以搜索到的内容。

相比之下，关系型数据库已经存在了超过四十年，业界对于关系型数据库的维护也积累了大量的经验。基于这些考虑，在新项目做技术选型时通常会选择Mysql，而不是NoSQL数据库，除非NoSQL真的有非常非常明显的优势。”

2.2  KV理念

对于亿级规模的数据存储，尤其是涉及到水平拆分跨机分库分表的情况下，线上对数据库的访问只能做的越简单越好，group by/order by/分页/通用join/事务等等的支持 在这个量级下的MySQL系统都是不合适的。

基本上目前所有的类proxy的MySQL方案真正上规模线上应用只能使用按拆分键进行读写操作，实际上也是一个用拆分键做的一个kv系统。

若想使用复杂的sql处理，最合理的部署方案是将Mysqlbinlog流水同步服务抽象出来，通过实时同步到OLAP类的系统进行处理。

所以面向海量存储服务，MySQL从一开始就设计为一个KV系统是可行的。value使用mediumblob存储xml/json/protobuf/thrift格式化数据序列化之后的数据。

2.3  MySQL KV化的使用方式

1、用MySQL原来的主键或者索引键当做key

2、其他所有的非主键非索引键，全部包装到value里面，value使用mediumblob存储xml/json/protobuf/thrift格式化数据序列化之后的数据。

3、数据读写操作，均基于key一整行数据做读写，由业务层对里面value的结构做解析及对内部结构做增删改差，而不用变更 MySQL 本身的schema.

2.4  不适用场景

1、数据量和访问量不大并且业务逻辑依赖 MySQL 数据库进行处理的业务场景

2、涉及到多表join等的处理

对于此限制，也可以通过将关联表加工成基于关联条件的一张宽表进行KV化。

3、涉及到事务等的处理。

三、将MySQL+Redis设计为统一的KV存储服务

3.1  目标

1）业务层通过统一方式访问MySQL及Redis，不再使用MySQL客户端及Redis客户端访问

2）MySQL集群化/Redis集群化部署

3）将业务双写改为MySQL到Redis底层binlog数据同步方式完成同步

4）异构数据存储支持最终一致性数据读写服务

5）支持存储层面扩容缩容、failover且业务无感知

6）单机群日百亿次QPS/TPS支持（大类业务适度拆分到不同集群中）

3.2  最终实现

基于MySQL+Redis的统一存储服务（UniStore） =

MySQL跨机分库分表集群

+ Redis集群

+ MySQL->Redis实时数据同步服务

+ 统一的对外数据访问接口

+ 内在的完整运维支持系统（支持在线扩容/缩容、failover等）

3.3  架构图

3.4  架构说明-将存储设计为一种服务

1、将MySQL+Redis做成统一KV存储服务

2、通过acc proxy提供统一的数据访问接口，通过统一协议支持跨语言数据访问

访问协议（自定义协议，protobuf协议，thrift协议等）

3、MySQL cluster支持跨机的分库分表，schemaless设计，所有业务表KV化设计

4、Redis cluster支持跨机的实例拆分

5、Sync数据同步服务提供统一的Mysql到Redis 跨IDC/不跨IDC数据同步服务，小于100ms延时

6、整个系统不涉及到分布式事务处理

3.5  三种部署方式

1、纯MySQL集群部署

此种部署方式等同于其他MySQL proxy跨机分库分表方案，读写均在MySQL

2、纯Redis集群部署

此种部署方式等同于其他Redis proxy跨机分库分表方案，读写均在Redis

3、MySQL+Redis异构部署

写在MySQL，读可以从MySQL读或者Redis读，取决于业务对最新数据的读取要求。

3.6  接口说明

1、int get(int appid, string key,string& value)

Redis读操作专用

2、int get_with_version(int appid,string key, string& value, int64& version)

MySQL 读操作专用，自带版本号，防止写覆盖

3、int set(int appid, string key,string value, int64 version)

通过appid区分 MySQL 还是Redis，均支持写操作

4、int delete(int appid, string key)

通过appid区分 MySQL 还是Redis, 不支持批量删除

5、int multiget(int appid,vector keys, map& key_value_pairs)

支持批量读操作，内部的数据路由及数据合并不用关心

6、intmultiset(int appid, map& key_value_pairs)

不建议支持，涉及到跨机事务问题，无法保证ACID

7、int Redis_op(string cmd, ……)

Redis其他原生接口封装(incr/expire/list/setnx等)

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四、Cluster Manager服务

4.1  Cluster Manager是一个service

cluster manager主要由如下几种功能

1）MySQL/Redis分片路由信息的管理

1、 MySQL 分库分表路由信息

2、Redis Slot路由信息

3、路由信息变更管理

2）Redis实例的探活及Redis扩容及缩容数据的迁移

比如连续3次，每次间隔30sRedis ping失败，认为实例挂掉，发出报警或者自动切换

3）Cluster manager不建议参与Mysql group主备层面的管理

MySQL 主备层面的集群管理方案：

1、MHA+VIP （互联网公司最常用）

2、微信phxsql系统：https://github.com/tencent-wechat/phxsql   金融级可靠性

五、MySQL集群方案

5.1  架构图

5.2  设计原则

1）统一的schemaless表结构

2）跨机的数据分布

支持将单逻辑表水平拆分到多个Mysql服务器中

3）其他说明

1、数据存储可靠性高，所有业务数据通过序列化存储到value列

2、每行数据自带版本号，业务通过cas方式防止业务层多实例同时写造成写覆盖

全局唯一版本号实现：本机微秒时间戳+server_id+proccess_id

3、固定百库百表/百库十表的数据拆分方式，多机跨Mysql实例部署

5.3  路由策略

1) 一致性hash

2) 路由计算算法

crc32/md5/基于字符串的各类hash算法

3) 路由信息格式

CREATETABLE `Mysql_shard_info` (

`appid` int(32) NOT NULL,

`begin` int(32) NOT NULL,

`end` int(32) NOT NULL,

`ip` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',

`port` int(11) NOT NULL DEFAULT '0',

`user` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '',

`pwd` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '',

PRIMARY KEY (`appid`,`begin`)

)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

5.4  数据迁移/自动扩展

数据迁移:

STEP1：利用 MySQL 主备复制机制进行数据复制

STEP2：数据差异小于某一临界值，停止老分片写操作（read-only）

STEP3：等待新分片数据更新完毕

STEP4：更路由规则路由规则，Cluster Manager向所有access proxy更新路由信息

STEP5：删除老分片

自动扩展:

过程类似于数据迁移

六、Redis集群方案

6.1  部署方式

1、异构读写分离-MySQL写，Redis读

1) 数据写操作在 MySQL ，读操作在Redis

2) 数据通过Sync系统对binlog进行解析从Mysql同步到Redis

3) 数据有同步延迟（小于100ms），实现最终一致性

适用场景：要求数据高可靠，且读量比较大，允许读数据短时间不一致，若期望一直读到最新数据，请使用get_with_version()接口从 MySQL 读取

2、独立的Redis集群服务

1）读写均在Redis，提供独立的KV存储服务

2) 用户不用关注扩容/缩容/故障恢复等问题

3) 集群内多业务混存，提高内存的使用率

适用场景：独立的Redis集群服务，类似twenproxy/codis

6.2  设计要点

1、一致性hash

支持数据跨Redis实例拆分，固定Slot数进行拆分

2、单机多实例部署

1）每个物理机支持多Redis实例

2）每个Redis实例只服务单个业务

3）Redis实例内存大小取决于业务需求，同时考虑业务访问量和数据量

以RedisIP+port标示唯一实例，对于128G内存机器，

可配置3 Redis实例*每实例30G

或10 Redis实例*每实例10G

或20 Redis实例*每实例5G

拆分原则：单实例最大内存使用 < 本机剩余内存

3、以Slot为单位的平滑扩容/缩容

4、以Redis实例为单位的failover处理

6.3  平滑扩容/缩容

主要步骤如下：

STEP1:确认扩容/缩容

Cluster manager通过对系统负载和数据量进行告警，进而确认进行扩容或者缩容

STEP2:修改路由表

1)修改路由表，将对应shard的状态修改为migrate状态，并将新路由推送到所有接入层

2)acc proxy会将写操作转到新的Redis实例中，读操作默认先读新Redis实例，key不存在会继续从老的Redis实例中读取

STEP3:数据迁移

1）Cluster manager通过自动数据迁移工具开始数据迁移，计划依赖Redis的scan命令将相关的key扫出来，通过MIGRATE进行数据迁移

2）多次扫描执行该过程，确认Slot中所有数据迁移完成

STEP4:修改路由表，迁移完成

Cluster manager将读写均切到新Redis实例，不再从老Redis中进行操作

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七、Sync数据同步服务

7.1  架构

7.2  应用场景

该服务完全可以抽象成独立的数据同步分发服务，对于因为KV化而丢失的sql处理完全可以通过该服务同步到偏OLAP类的系统中进行处理。除了同步到Redis还可以同步到ElasticSearch或者hbase或者写hdfs文件基于hadoop生态去实现复杂计算和分析。

7.3  设计要点

1、集群对集群的实时数据同步

MySQL 统一要求binlog日志为row格式

2、不涉及DDL处理

由于 MySQL schemaless的设计，不用考虑DDL处理，简化同步服务（跨/不跨IDC）

3、基于时间戳的同步延迟监控

MySQL binlog row格式日志自带时间戳，基于此时间戳进行同步延迟监控

4、基于binlog文件名+offset的同步位置管理

定时定量持久化保存当前同步的binlog文件名及offset,用于各种场景下的同步恢复

5、基于行的并行同步

多线程同步模式，主线程通过对tableid或者key做hash,将binlogevent时间分发到对应worker线程的队列中，worker线程依次从队列中获取binlog event执行

7.4  实现原理

原理相对比较简单：

1）Sync同步工具模拟Mysql slave的交互协议，伪装自己为 MySQL slave，向Mysqlmaster发送dump协议

2）Mysqlmaster收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是同步工具)

3）Sync同步工具解析binary log对象(原始为byte流)，并转换成Redis或其他存储（hdfs/hbase/ES等数据库）相应数据操作接口或者作为消息存储到MQ中（rocketmq或者kafka）

7.5  ROW格式events

MySQL 5.5 Binlog的事件类型有多种，这里只介绍与ROW模式相关的事件

1) QUERY_EVENT：与STATEMENT模式处理相同，存储的是SQL，主要是一些与数据无关的操作，eg: begin、drop table

2) TABLE_MAP_EVENT：记录了下一条事件所对应的表信息，在其中存储了数据库名和表名

3) WRITE_ROWS_EVENT：操作类型为insert

4) UPDATE_ROWS_EVENT：操作类型为update

5) DELETE_ROWS_EVENT：操作类型为delete

6) XID_EVENT， 用于标识事务提交(commit)

典型的insert语句有如下4个events组成：

7.6  其他开源同步方案

1. tungsten-replicator(JAVA)

http://code.google.com/p/tungsten-replicator/

2. linkedin  databus(JAVA)

https://github.com/linkedin/databus

3. Alibaba  canal(JAVA)

https://github.com/alibaba/canal /