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    深入了解Redis中的Codis

    青灯夜游青灯夜游2022-01-06 09:54:12转载89
    本篇文章带大家了解一下Redis中的Codis,介绍一下Codis原理,希望对大家有所帮助!

    场景

    在大数据高并发场景下,使用单个redis实例,即使redis的性能再高,也会变的非常吃力,

    首先,数据量越大,redis占用内存就越大,进一步导致rdb文件过大,这种情况会使的主从全量同步时间过长,同时实例重启时,加载过大的rdb也会让启动时间变长。【相关推荐:Redis视频教程

    其次在CPU的使用上,单个实例的Redis只能使用一个CPU核心,一个核心应多过多的数据,也会显得力不从心,

    因此需要一个集群方案,将巨大的数据量由一台实例分散到多台实例上,从Redis流行到官方支持自己的Cluster方案之间,第三方也在自己开发支持集群的组件,Codis就是其中之一,

    Codis使用Go语言开发,在Redis与客户端中间充当代理的角色,使用Redis协议,所以客户端直接连接Codis,向其发送指令即可,Codis负责转发指令给Redis,最后接收返回结果再返回给客户端,

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    Codis代理的Redis实例构成一个Redis集群,当集群空间也不足以使用时,可以动态扩容,继续增加Redis实例,与此同时,客户端使用的sdk不需要做任何改动,只需由原来的连接redis改成连接codis即可,

    Codis自身也可以采取一个集群,来保证自身的高可用,由于其本身就是无状态的,只负责转发内容,增加多个Codis没有副作用还可以保证QPS的提高,当其中一个Codis挂掉时,还可以使用别的。

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    原理

    Codis将特定的Key转发到特定的Redis实例,集群中每个实例都保存一部分Key,降低其他实例的压力,同时所有实例的数据加起来,就是一份完整的信息。

    Codis默认划分了1024个槽位(slot),集群中的每个Redis实例对应一部分槽位,Codis会在内存中维护槽位与Redis实例的对应关系,

    槽位的数量默认是1024,可以更改,如果集群节点比较多,可以将数字调大。

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    当接收到客户端发送过来的key时,Codis对该key进行 crc32 运算得出一个 hash 值,

    再将 hash 后的整数值对 1024(槽位数量) 进行取模得到一个余数,该余数就是Key将被保存到的槽位,有了槽位就可以找到这个key该发到哪个redis实例上了。

    伪代码:

    hash = crc32(command.key) # 计算hash值
    slot = hash % 1024 # 取模得到槽位
    redisInstance = slots[slot].redis # 得到redis实例
    redis.do(command) # 执行命令复制代码

    集群槽位同步

    Redis与槽位的映射关系存在Codis的内存当中,因此Codis集群需要考虑保证每个节点中的槽位映射关系同步,所以Codis采用 Zookeeper、Etcd 分布式配置存储中间件来持久化槽位映射关系,保证Codis集群之间的数据同步,

    如下图,Codis将槽位关系存在Zookeeper中,并提供了一个Dashboard 观察与修改槽位关系,当发生改变时,Codis Proxy 监听到变化并重新同步槽位关系。

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    拓容

    当现有集群也不满足业务需求时,就需要新增实例加入到的集群中,此时槽位映射关系需要进行重新分配,需要分配一部分的槽位给新节点。

    Codis新增了一个 SLOTSSCAN 指令,可以遍历指定slot下的所有key,通过该指令扫描出待迁移槽位的所有key,然后挨个遍历每个key迁移到新节点中,

    迁移过程中,Codis继续对外提供服务,此时来了一个请求打在了正在迁移的槽位上,由于该槽位现在对应新老两个节点,此时 Codis 无法判断该 key 有没有从旧节点中迁移到新节点上,

    因此这种情况 Codis 会立即强制对当前的 key 进行单个迁移,迁移完成后,将请求转发给新的Redis实例上。

    伪代码:

    slot_index = crc32(command.key) % 1024
    if slot_index in migrating_slots:
        doMigratingKey(command.key)
        redis = slots[slot_index].new_redis
    else:
        redis = slots[slot_index].redis复制代码

    SLOTSSCAN 与 Redis自身的Scan指令一样,无法避免扫描出来的数据重复,但这不会影响到迁移的正确性,因为单个key迁移之后,就立刻从旧实例中删除了,无法再被扫描出来。

    自动均衡槽位

    每次新增实例,如果都需要人工维护slot的映射关系太麻烦,Codis提供自动均衡,该功能会在系统比较空闲的时候观察每个Redis实例对应的slot数量,如果不平衡,就进行自动均衡,迁移数据的操作。

    缺点

    Codis给Redis带来扩容好处,但也造成了一些副作用。

    不支持事务

    一个事务可能对多个key做了操作,但事务只能在单个实例中完成,但是由于key分散在不同的实例中,因此Codis无法支持事务操作。

    不支持rename

    rename将一个key命名成另一个key,但是这两个key可能hash出来的槽位并不是同一个,而是在不同实例的槽位上,因此rename也不被支持。

    官方提供的不支持的指令列表:https://github.com/CodisLabs/codis/blob/master/doc/unsupported_cmds.md

    扩容卡顿

    Codis在扩容过程中,对数据的迁移是将整个key直接迁移过去的,例如一个hash结构,Codis会直接 hgetall 拉取所有的内容,使用 hmset 放到 新节点中,

    如果该hash的内容过大,将会引起卡顿,官方建议单个集合结构的总大小不超过1MB,在业务上可以通过分桶存储等,将大型数据拆成多个小的,做一个折中。

    网络开销

    由于 Codis 在 客户端与Redis实例之间充当网络Proxy,多了一层,网络开销自然多一些,比直接连接Redis的性能要稍低一些。

    中间件运维开销

    Codis集群配置需要使用Zk或Etcd,这意味着引入Codis集群又要引入其他中间件,增加运维机器资源成本。

    优点

    Codis将分布式一致性的问题交给了第三方(ZK或Etcd)负责,省去了这方面的维护工作,降低实现代码的复杂性,

    Redis官方的Cluster为了实现去中心化,引入了Raft与Gossip协议,以及大量需要调优的配置参数,复杂度骤增。

    批量获取

    对于批量操作,例如使用 mget 获取多个key的值,这些key可能分散在多个实例中,Codis将key按照所在的实例进行分组,然后对每个实例挨个调用 mget,最后汇总返回给客户端。

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    其他功能

    Codis 提供 Dashboard 界面化,以及 Codis-fe 对集群进行管理,还可以进行增加分组、节点、执行自动均衡等操作,查看 slot 状态以及 slot 对应的 redis 实例,这些功能使的运维更加方便轻松。

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    走向历史

    Codis是为了弥补Redis官方没有提供集群这一概念时出现的,现在Redis官方提供Cluster功能,官方的支持自然比第三方的更有优势,

    同时第三方软件还需要实时关注官方发布的新特性各种,而Cluster肯定是实时兼容新特性,因此更推荐使用官方的Cluster,Codis作为曾经的一个知识点了解,某些思想与Cluster是有重合的。

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    以上就是深入了解Redis中的Codis的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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