得物 Redis 设计与实践

一、前言

自建 Redis 系统是得物 DBA 团队自研高性能分布式 KV 缓存系统，目前管理的 ECS 内存总容量超过数十TB，数百多个 Redis 缓存集群实例，数万多个 Redis 数据节点，其中内存规格超过 1T 的大容量集群多个。

自建 Redis 系统采用 Proxy 架构，包含 ConfigServer、Proxy 等核心组件，还包括一个具备实例自动化部署、资源管理、诊断与分析等重要功能在内的完善的自动化运维平台。

本文将从系统架构及核心组件、自建 Redis 支持的重要特性、自动化运维平台的重要功能等多方面为大家介绍自建 Redis 系统。

二、自建 Redis 架构及核心组件

自建 Redis 分布式 KV 缓存系统由 ConfigServer、Redis-Proxy、Redis-Server 等核心组件构成，整体架构图如下所示：

下面为大家逐一介绍自建 Redis 各核心组件支持的重要功能和特性。

ConfigServer

ConfigServer 是自建 Redis 系统中关键组件之一，跨多可用区多节点部署，采用 Raft 协议实现 ConfigServer 组件高可用；ConfigServer 主要负责三方面职责：

负责 Proxy 添加与删除、Group 创建与删除、Redis-Server 实例添加与删除、Redis-Server 实例手动主从切换、水平扩容与数据迁移等功能操作。
集群拓扑发生变化时，主动向 Redi-Proxy 更新集群拓扑。
负责 Redis-Server 实例故障检测与自动故障转移（主节点故障后自动主从切换）。

ConfigServer 系统结构图如下所示：

每个自建 Redis 集群会对应部署一组独立的 ConfigServer 组件，并且每组 ConfigServer 采用至少三节点部署，分布在三个不同的可用区，保证自建 Redis 系统高可用：

ConfigServer 多节点多可用区部署，保证了 ConfigServer 组件自身的高可用。
同时，也保证 Redis-Server 的高可用，任意一个可用区故障，剩余 ConfigServer 依然能高效完成 Redis-Server 的宕机判定、选主与故障 Failover。
相对于开源 Redis 原生 Cluster 模式，也不会因多数 Redis-Server 主节点故障而无法完成故障判定与 Failover。

故障检测与转移

ConfigServer 负责 Redis-Server 节点故障检测与自动故障转移，ConfigServer 会对每一个 Group 的 Master 节点进行定期探活，如果发现某一个 Group 的 Master 节点不可用，就会执行 Failover 流程，选择该 Group 内一个可用的 Slave 节点提升为新的 Master 节点，保证该 Group 可继续对外提供服务。

实现思路参考开源 Redis Sentinel，不过由于 ConfigServer 是 Golang 实现，而开源 Redis Sentinel 是使用 C 语言实现，所以在部分细节上略有不同。

多协程：在 Redis Sentinel 中，是在一个单线程中定时检测所有 Redis-Server 节点，而由于 Golang 支持协程，在 ConfigServer 中是为实例的每个 Group 开启一个协程，在协程中定时检测该 Group 对应的 Redis-Server 状态。

自定义通讯协议：在 Redis Sentinel 中，Sentinel 之间通过 Redis-Server 节点交换元数据信息，来发现负责同一个 Redis-Server 的 Sentinel 节点，以及交换观察的节点状态；而在 ConfigServer 中，ConfigServer 之间是采用自定义 TCP 协议直接通讯，交换信息更高效，也能缩短故障切换时间。

故障检测

每个 ConfigServer 定期给该实例的所有 Redis-Server 节点发送 Ping 和 Info 命令，用于检测节点的可用性和发现新的从节点。
当 ConfigServer 向 Redis-Server 节点发送命令超时时，将节点标记为主观下线，并传播节点的主观下线状态。
ConfigServer Leader 节点发现某节点处于主观下线时，会主动查询其他 ConfigServer 对该节点的状态判定，如果多数 ConfigServer 节点都将该 Redis-Server 节点标记为主观下线，则 Leader 节点将该 Redis 节点标记为客观下线，并发起故障转移流程。

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故障转移

从故障 Redis 主节点的所有从节点中选择一个最优的从节点，选择策略包含：
- 过滤掉不健康的从节点，比如处于主观下线或者客观下线状态。
- 选择 Slave-Priority 最高的从节点。
- 选择复制偏移量最大的从节点。
- 选择 Runid 最小的从节点。
将选取出来的从节点提升为新的主节点，即向该节点执行 slaveof no one 命令。
将其他从节点设置为新主节点的从节点。
并保持对旧主节点的状态关注，如果旧主节点恢复，将旧主节点也更新为新主节点的从节点。

Redis-Proxy

Redis-Proxy 组件是自建 Redis 系统中的代理服务，负责接受客户端连接，然后转发客户端命令到后端相应的 Redis-Server 节点，使得后端 Redis-Server 集群部署架构对业务透明，Proxy 支持 Redis RESP 协议，业务访问 Proxy 就像访问一个单点 Redis 服务一样，业务可以把一个自建 Redis 集群当作一个容量无限大的单点 Redis 实例即可。

自建 Redis 为每个实例部署一组独立的 Proxy 节点，Proxy 是一个无状态服务，可以很方便的进行水平扩容，提高业务访问自建 Redis 系统的 QPS。

在自建 Redis 中，每个集群可能包含多个 Group，每个 Group 对应一组主从 Redis-Server 节点，每个 Group 负责一部分 Key，同时，整个集群划分为 1024 个槽（slot），每个 Group 负责其中一部分槽（slot），用户写入的 Key 通过以下算法来计算对应的 slot，然后存储到对应节点。

slot 计算公式： slot(key) = crc32(key) % 1024

Proxy 接收到用户命令后，提取访问的 Key，通过上面同样算法计算相应的 slot，获取负责该 slot 的对应 Redis-Server 实例的连接，再将用户命令转发到对应的 Redis-Server 实例上执行，读取 Redis-Server 返回的结果发送给用户。

DBA 团队针对 Proxy 组件做了大量性能优化，相比市面上开源的支持 Redis RESP 协议的 Proxy 版本，临时对象内存分配减少了约 20 倍，极大的减轻 GC 压力以及 GC 消耗的 CPU；大量短链接场景下，QPS 提升约10%。

同时，自建 Redis-Proxy 还支持同城双活、异步双写等特色功能。

同城双活

自建 Redis 为了保证数据的高可用和高可靠，每个 Redis 实例中每个分组采用至少一主一从的部署方案，且主从节点分别部署在不同可用区，在默认的访问模式下，业务读写都访问主节点，从节点仅仅作为热备节点。

为了提升业务在多可用区部署场景下访问缓存性能与降低延迟，以及最大化利用从节点的价值，自建 Redis-Proxy 支持同城双活功能。自建 Redis 同城双活采用单写就近读的方案实现，实现原理图如下所示：

注：需要通过以下方式之一来实现动态配置

通过容器的 ServiceName 实现同 AZ Proxy 节点优先访问 (优先)。
通过云厂商的 PrivateZone 实现智能 DNS 解析(容器和非容器应用都行)。

Redis-Server

采用至少一主一从的部署方案，并且主从节点跨可用区部署，分别部署在与业务对应的可用区。

Redis-Proxy

Redis-Proxy 同样采用多可用区部署，与业务可用区相同。
各可用区 Proxy 将写请求自动路由到主节点，依然写主节点。
读请求优先就近访问本可用区从节点，本可用区无可用从节点时，支持自动访问主节点或优先访问其他可用区从节点。

异步双写

针对业务从云 Redis 迁移到自建 Redis、以及大集群拆分场景，对于数据可靠性要求高的业务，Proxy 支持双写功能。

以从云 Redis 迁移到自建 Redis 为例，迁移期间 Proxy 同时写云 Redis 和自建 Redis，保证两边数据实时一致，从而可以随时回滚，做到平滑迁移。

Proxy 双写功能具备以下特性：

Proxy 双写功能采用异步双写操作实现，性能优异，双写操作对业务几乎无影响。
Proxy 支持转发、只读、双写等多种模式，业务接入自建 Redis 后，自建 Redis 通过在线动态更改配置，平滑的完成整个切换过程，无需业务频繁更改配置或者重启等。
Proxy 双写支持云 Redis 优先或者自建 Redis 优先（以云 Redis 迁移为例），且可在线动态调整。
同时，提供数据比对工具，用于双写期间数据对比，随时观察两边数据一致性情况；数据对比支持多种策略，包括对比类型、对比长度或元素数量。

Redis-Server

Redis-Server 组件为开源 Redis 版本基础上，增加槽 slot 同步迁移与异步迁移等相关功能；支持原生开源 Redis 的所有特性，比如支持 String、Hash、List、Set、ZSet 等常用数据结构，AOF 持久化、主从复制、Lua脚本等等。

Share-Nothing 架构：自建 Redis 系统中，Redis-Server 服务采用集群化部署，整个集群由多个 Group 共同组成，每个 Group 中包含一主 N 从多个 Redis-Server 实例，Group 之间的 Redis-Server 节点相互没有通信，为 Share-Nothing 架构。同时，整个集群划分为 1024 个槽（slot），每个 Group 负责其中一部分槽（slot），用户写入的 Key 通过上面提到的算法来计算对应的 slot，然后存储到负责该 slot 的 Group 中的 Redis-Server 节点上。查询 Key 时，通过同样的算法去对应的节点上查询。

Async-Fork 特性

在 Redis 中，在 AOF 文件重写、生成 RDB 备份文件以及主从全量同步过程中，都需要使用系统调用 Fork 创建一个子进程来获取内存数据快照，在 Fork() 函数创建子进程的时候，内核会把父进程的「页表」复制一份给子进程，如果页表很大，在现有常见操作系统中，复制页表的过程耗时会非常长，那么在此期间，业务访问 Redis 读写延迟会大幅增加。

自建 Redis 系统中，Redis-Server 通过优化并适配最新的支持 Async-Fork 特性的操作系统，极大的提升 Fork 操作性能：

Fork 命令耗时大幅减小，并且不随数据量增长而增长，基本稳定在 200 微秒左右；
TP100 抖动得到明显改善，TP100 值也不随数据量增长而变大，基本在 1-2 毫秒左右；
相比原生 Redis Fork 耗时减少 98%。日常运维中，添加从节点、主从切换、RDB 离线分析等常见运维操作均对业务无感知，不会造成业务性能抖动。

注：该图表使用了双纵坐标

详细内容可阅读《VLDB 顶会论文 Async-fork 解读与 Redis 实践》。

数据迁移

为什么需要做数据迁移？主要是为了水平扩容，自建 Redis 将每个集群实例划分为固定数量的槽 slot，每个 Group 负责一部分槽，当进行水平扩容时，需要重新分配 slot 的分布，并且将一部分 slot 从原有节点迁移到新节点，同时将由 slot 负责的数据一起迁移到新节点。

数据迁移过程包括在源节点将 Key 对应的 Value 使用 Dump 命令进行序列化，然后将数据发送到目标节点，目标节点使用 Restore 命令将 Key 和 Value 存储到本地 Redis 中，最后源节点将该 Key 删除。

自建 Redis 支持同步迁移与异步迁移两种方式。

同步迁移：即在上述整个迁移过程中，源端的 Migrate 命令处于阻塞状态，直到目标端成功加载数据，并且返回成功，源节点删除该 Key 后，Migrate 命令才响应客户端成功。由于 Redis 数据操作是一个单线程模型，所有命令的处理的都在主线程中处理，因此 Migrate 命令会极大地影响其他正常业务的访问。

异步迁移：Migrate 命令仅阻塞 Dump 序列化数据、并且异步发送到目标节点，然后即返回客户端成功；目标节点接收到数据后，使用 Restore 命令进行保存，保存成功后，主动给源节点发送一个 ACK 命令，通知源节点将迁移的 Key 删除。异步迁移减少源端 Migrate 命令的阻塞时间，减少了 slot 迁移过程中对业务的影响。

三、自动化运维平台

自建 Redis 系统拥有功能完善的自动化运维平台。其主要功能包括：缓存实例自动化部署、快速水平扩容与垂直扩容、多维度资源管理、诊断与分析等。

运维平台架构

自建 Redis 自动化运维平台包括Redis 管控平台、Kv-Admin、Kv-Agent、Prometheus 等组件，部署架构如下图所示：

Redis 管控平台

Redis 管控平台是自建 Redis 综合运维管理平台，自建 Redis 的可视化操作均在 Redis 管控平台上完成，包括实例部署、扩容、数据迁移等在内的所有日常运维操作均可在管理平台上完成。

Kv-Admin

Kv-Admin 是自动化运维平台的核心组件，负责处理所有前端发送过来的请求，核心功能包括：

负责完成实例部署时任务调度、机器推荐、端口分配、SLB 推荐与绑定。
实例列表展示、实例基本信息查询。
数据离线分析与保存。
资源池管理及生成资源报表。

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Kv-Agent

每个 ECS 上会部署一个 Kv-Agent 组件，Kv-Agent 负责完成实例部署、实例启停等操作；基于心跳元数据的 Exporter 自动注册与解除；

同时，Kv-Agent 包含 Exporter 模块，负责 Redis-Server 节点的监控信息采集，然后将数据规范化后通过端点暴露给 Prometheus。

APM / Prometheus

APM 监控平台或者 Prometheus 负责从 Exporter 暴露的端点拉取监控数据；自建 Redis 监控与告警均接入公司 APM 平台。

实例自动化部署

一个缓存实例的部署非常复杂，涉及机器选择、配置文件准备、节点安装与启动、槽位分配、主从关系设置、SLB 分配与绑定、以及相关组件的部署等一系列动作。

自动化运维平台支持安装包版本管理，在部署页面选择合适的包版本、配置对应实例可用区、规格等基本信息后，一键操作即可完成 ConfigServer、Redis-Proxy、Redis-Server 等组件的部署，自动完成组件部署过程中涉及的上述机器推荐、配置文件准备、节点安装与启动等所有过程。

为了保证实例中所有组件的高可用，自动化部署过程中包含一些必要的部署规则：

ConfigServer 组件会部署在三个不同的可用区。
避免同一个集群实例的多个 Redis-Server、Redis-Proxy 节点部署在相同的 ECS 上，每个 ECS 上可部署的同一个集群实例的 Server 或 Proxy 组件数量可配置。
每个 ECS 最多分配总内存容量的 90%，预留一定的数据增长空间。
根据 ECS 可用内存，优先推荐剩余可用内存多的 ECS。
根据 Group 数量，自动均衡分配每个 Group 负责的 slot 数量。
根据 SLB 近三天的流量峰值，自动绑定最优的 SLB。

实例扩容

当业务数据增长导致实例内存使用率超过一定阈值后，根据单节点分配的最大内存、实例的 Group 数量等情况综合考虑，运维可选择为实例进行垂直扩容或者水平扩容。

垂直扩容，即动态修改单节点的 Maxmemory 参数，提高单节点的容量。

水平扩容，即增加实例的 Group 数量，对应增加主从节点数量，然后重新进行 slot 分配和对应的数据迁移动作。

一般来说，当单节点规格小于 4G 时，会优先考虑垂直扩容，简单快速，对业务无任何影响。

自动化运维平台支持方便的垂直扩容和水平扩容操作。

对于垂直扩容，运维平台支持批量调整实例 Redis-Server 节点的容量。

对于水平扩容，同实例初始部署一样，运维平台支持新增 Redis-Server 节点的自动化部署、主从关系设置等，同时支持按照实例总节点数重新自动均衡分配每个 Group 负责的 slot 数量，并自动完成数据迁移，数据迁移进度可视化。

资源管理

自建 Redis 运维平台目前管理的 ECS 超过数千台，运维平台支持 ECS 资源批量添加、资源分配、资源锁定、资源推荐等资源管理功能，以及提供资源利用率报表。

运维平台支持 ECS 可用内存的管理与分配，运维平台记录每台 ECS 的剩余可分配内存容量，Redis-Server 实例部署时，优先推荐剩余可分配内存多的 ECS，分配出去的 ECS 更新对应的可用内存容量。

Redis-Proxy 和 ConfigServer 部署时，优先推荐部署的实例数量较少的 ECS。

诊断与分析

计算实例综合得分：运维平台通过分析所有实例关键监控指标前一天的峰值，再根据各项指标的权重，每天自动计算所有实例的得分，根据各实例的得分即可快速了解各实例的使用健康度。

参与计算得分的关键指标包括：Proxy CPU、Redis CPU、Redis 内存使用率、Proxy 占用内存、Proxy GC 次数、最大 RT、Redis 流入流量、Redis 流出流量等。

慢日志：运维平台支持 Redis-Server 记录的慢日志和 Redis-proxy 记录的慢日志查询。

RDB 离线分析：运维平台支持生成 RDB 文件，并自动进行数据离线分析。分析结果包含 Top100 Value 最大的 Key 和元素个数最多的 Key；每种类型 Key，不同 Key 前缀包含的 Key 数量等。

四、监控与告警

自建 Redis 系统接入 APM 监控平台，提供了各种维度的监控指标和告警功能，及时对异常情况进行预警，当出现问题时，也能帮助快速定位问题。

监控

ECS：CPU、系统 Load、内存、网络流量、网络丢包、磁盘 IO 等。

Proxy：QPS、TP999/TP9999/TP100、连接数、CPU、内存、GC、Goroutine 数量等。

Server：CPU、内存、网络、连接数、QPS、Key 数量、命中率、访问 RT等。

告警

自建 Redis 包含大量的告警指标：

ECS CPU 使用率、内存使用率、系统 Load（5 分钟平均值）、流量。
SLB 流量。
Server、Proxy、ConfigServer 节点宕机。
主节点缺失从节点、主节点可用区不一致、主从角色切换

五、稳定性治理

资源隔离

自建 Redis 目前所有组件都是部署在 ECS 上，为了提高资源利用率节约成本，大部分业务域的 Redis 集群都是混布的。自建 Redis 运维平台目前管理 ECS 超过数千台，接入的业务也涵盖营销、风控、算法、投放、社区、大数据等等，每个业务的实例等级、QPS、流量等指标各有差异，少数业务 Redis 可能存在突发写入流量高、Proxy CPU毛刺等现象，可能会引起相同 ECS 上其他实例性能抖动。

按标签分类：为了方便资源隔离与资源分配时管理，所有 ECS 资源按标签进行分类管理，针对特殊需求业务、大流量实例、通用资源池等划分不同的资源标签，实例部署时选择合适的标签、或者频繁出现告警时调整到对应资源池进行隔离，避免相互影响。

Proxy CPU 限制：为了防止单个 Redis-Proxy 进程抢占过多 CPU 资源，Redis-Proxy 支持配置 Golang GOMAXPROCS 参数来设置单个进程允许使用的最大 CPU 核数。

巡检

为了提前发现潜在的风险，除了日常告警外，我们支持自动巡检工具和巡检信息页面，建立了定期巡检机制。

实例综合得分排名：运维平台通过分析所有实例关键监控指标前一天的峰值，再根据各项指标的权重，每天自动计算所有实例的得分，在巡检信息页面进行展示，通过得分排序即可快速发现风险实例。

ECS 资源大盘：实时展示所有 Redis-Proxy 和 Redis-Server 使用 ECS 的重要指标，通过排序即可快速浏览各 ECS 各项重要指标，如 CPU 使用率、内存使用率、IOPS 使用率、磁盘读取/写入、上传/下载带宽等。

自动巡检工具：定期检查所有实例的配置、节点数量等基本信息，对于如从节点缺失、可用区不一致、节点配置不一致等异常情况进行提示。

故障演练

为了提高自建 Redis 系统在异常场景下的可用性、检验自建 Redis 系统在各异常场景的恢复时间，我们不定期进行多次故障演练。

故障演练涵盖所有组件在ECS、网络、磁盘等出现故障的场景，以及多个组件组合同时出现这些故障的场景。

经过故障演练检验，自建 Redis 系统 Redis-Server 主节点故障恢复时间 12s，Redis-Proxy 故障业务恢复时间 5s 内。

六、总结

本文详细介绍了自建 Redis 架构和现有一些重要特性，我们还在持续不断地迭代优化和丰富支持的特性，为我们的业务提供一个功能更强大、性能更优异的分布式缓存系统。未来我们还会迭代的方向可能包括且不限于：

目前 Redis-Server 为了兼容云上版本和分布式架构做了很多定制化，所以未使用最新社区版本，未来会升级到最新的社区版本如 7.0。
热 Key 访问一直是 Redis 使用中对业务影响较大的一个问题，未来我们考虑支持热 Key 统计与读热 Key 本地缓存。
Golang 版本 Proxy 在高 QPS 请求时，GC 是性能提升的一个瓶颈，未来考虑使用 Rust 重构 Proxy。

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*文 / Miro

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