高并发redis - 读写分离支撑qps10w+

之前讲到单机redis的为了保证数据安全,必须做好数据备份等基础工作。但是如果流量越来越大,
redis的读写请求压力越来越大,到了一个极限值,性能依旧不够用我们应该如何处理?

这边文章就分为以下几步来一次介绍redis读写分离:

  • 1、两个问题分析redis瓶颈
  • 2、解释什么是读写分离以及读写分离流程与原理
  • 3、读写分离对于数据的安全意义
  • 4、docker搭建一主两从读写分离的实战(附带配置和操作流程)
  • 5、总结

1、两个问题分析redis瓶颈

所以先看看一下两个问题:

  • 1.redis不能支撑高并发的瓶颈在哪里?
    • 第一,一台redis的性能首先和机器性能,业务复杂度,以及redis操作的复杂度这三点是密切相关的。
    • 如果是单纯的String ,key,value操作,性能一般能到1-5w qps。
    • 第二,当一台性能不够用,可以横向扩展机器,就能达到扩容的效果。
单机redis瓶颈.png
  • 2.如何redis要支撑超过10w+的并发,那应该怎么做?
    • 单机redis几乎不可能超过10w+,除非机器性能非常好,物理机,维护好,操作简单
    • 所以必须能横向扩展,采取读写分离主从架构(master - slave)
      • 一个主节点,只写数据
      • 多个从节点,主节点把数据同步给多个从节点
      • 然后读就从从节点读,分摊读压力,从节点还可以横向扩展
redis主从架构示意.png

注意:读写分离是分摊读请求的压力,如果是写请求的操作瓶颈,需要通过cluster让多节点写,
或者通过异步队列,异步完成写操作的方式解决

2、解释什么是读写分离以及读写分离流程与原理

读写分离就是基于redis replication搭建多个redis节点,然后分为master主节点,slave从节点。
master节点主要作用是接收所有写请求,写数据,然后同步到slave。然后多个slave节点,每个都有
全量的数据,分摊读请求。简单是说,就是master只负责写和同步数据到slave,slave只负责读。
这种架构适用于读多写少的系统,slave可以横向扩展,接收更多的读请求。

redis replication基本原理.png

master和slave数据同步的完整流程

首先介绍一下复制过程中的一些核心机制

  • offset

    • master和slave都会维护一个offset
    • 主要作用是在全量复制过程中记录上方的数据差异
    • slave每秒都会上报自己的offset给master,同时master也会保存每个slave的offset
    • 这个倒不是说特定就用在全量复制的,主要是master和slave都要知道各自的数据的offset,才能知道互相之间的数据不一致的情况
  • backlog

    • master node有一个backlog,默认是1MB大小
    • master node给slave node复制数据时,也会将数据在backlog中同步写一份
    • backlog主要是用来做全量复制中断后的增量复制的
  • master run id

    • info server,可以看到master run id
    • 如果根据host+ip定位master node,是不靠谱的,如果master node重启或者数据出现了变化,那么slave node应该根据不同的run id区分,run id不同就做全量复制
    • 如果需要不更改run id重启redis,可以使用redis-cli debug reload命令
  • psync

    • 从节点使用psync从master node进行复制,psync runid offset
    • master node会根据自身的情况返回响应信息,可能是FULLRESYNC runid offset触发全量复制,可能是CONTINUE触发增量复
  • heartbeat

    • 主从节点互相都会发送heartbeat信息
    • master默认每隔10秒发送一次heartbeat,salve node每隔1秒发送一个heartbeat
  • 主从复制的断点续传

    • 如果主从复制过程中,网络连接断开了,那么可以接着上次复制的地方,连续复制下去,而不是从头开始复制一份
    • master node会在内存中存一个backlog,master和skave都会保存一个replica offset 还有一个master id ,offset就是保存在backlog中的,如果master和slave网络连接断掉了,slave会让master从上次的replica offset 开始继续复制。但是如果没有找到对应的offset,那么就会执行一次 resynchronhronization

数据复制流程:

  • 复制的完整流程

    • msater就是根据slave发送的psync中的offset来从backlog中获取数据的
    • slave node内部有个定时任务,每秒检查是否有新的master node要连接和复制,如果发现,就跟master node建立socket网络连接。
    • slave node发送ping命令给master node
    • master node第一次执行全量复制,将所有数据发给slave node
    • master node后续持续将写命令,异步增量复制给slave node
    主从复制的完整的基本流程.png
  • 全量复制

    • 当slave刚连上来,或者master重启,run id不一致,就执行全量复制
    • master执行bgsave,在本地生成一份rdb快照文件
    • master node将rdb快照文件发送给salve node,如果rdb复制时间超过60秒(repl-timeout),那么slave node就会认为复制失败,可以适当调节大这个参数
    • master node在生成rdb时,会将所有新的写命令缓存在内存中,在salve node保存了rdb之后,再将新的写命令复制给salve node
    • slave node接收到rdb之后,清空自己的旧数据,然后重新加载rdb到自己的内存中,同时基于旧的数据版本对外提供服务
    • 如果slave node开启了AOF,那么会立即执行BGREWRITEAOF,重写AOF
    • 注意:
      • master node将rdb快照文件发送给salve node,如果rdb复制时间超过60秒(repl-timeout),那么slave node就会认为复制失败,可以适当调节大这个参数
      • 对于千兆网卡的机器,一般每秒传输100MB,6G文件,很可能超过60s
      • client-output-buffer-limit slave 256MB 64MB 60,如果在复制期间,内存缓冲区持续消耗超过64MB,或者一次性超过256MB,那么停止复制,复制失败
      • rdb生成、rdb通过网络拷贝、slave旧数据的清理、slave aof rewrite,很耗费时间
      • 如果复制的数据量在4G~6G之间,那么很可能全量复制时间消耗到1分半到2分钟
  • 增量复制

    • 如果全量复制过程中,master-slave网络连接断掉,那么salve重新连接master时,会触发增量复制
    • master直接从自己的backlog中获取部分丢失的数据,发送给slave node,默认backlog就是1MB
    • msater就是根据slave发送的psync中的offset来从backlog中获取数据的
  • 异步复制

    • master每次接收到写命令之后,先在内部写入数据,然后异步发送给slave node
redis主从复制的原理.png

3、读写分离对于数据的安全意义

  • 首先,master是必须做数据持久化的,因为这里是数据来源,slave做不做无所谓了。
  • 然后,没个slave都有全量数据,也就可以成为master的一个热备份,当master挂了,能顶上去
  • slave顶替master在后面哨兵继续讲。

4、docker搭建一主两从读写分离的实战(附带配置和操作流程)

都是放在/data/redis/redis.conf下,dir都是容器内的/data目录。
redis的master节点配置:

port 6379
requirepass "123456"
dbfilename "dump.rdb"
dir "/data"
logfile "/data/redis.log"
save 10 5
appendonly yes
appendfsync everysec

redis的slave配置(slave的ip和端口,填写自己的master,我这里是192.168.5.48 6379)

port 6379
requirepass "123456"
slaveof 192.168.5.10 6379
masterauth "123456"
slave-read-only yes

docker启动脚本

docker run -d --name redis -p 6379:6379 -v /data/redis/:/data/ redis redis-server /data/redis.conf

启动容器后,查看replication的命令

docker exec -it redis /bin/bash
redis-cli -h 127.0.0.1 -a 123456 -p 6379
info replication 

操作步骤

  • 准备三台centos虚拟机(可参照我之前的文章:virtualBox+vagrant搭建多节点虚机)
  • 复制master的redis配置到/data/redis/redis.conf
  • 使用docker启动命令启动master的redis
  • 另外两台虚拟机重复上面的操作,唯一不同的就是修改redis.conf内容为上面从节点的配置,注意修改slave of的ip和端口
  • 三个redis都启动完毕,就在每台机器上执行上面查看replication命令,查看集群是否搭建完毕。下图是搭建成功的示例。


    master设置成功replication信息.png
slave设置成功replication信息.png

验证数据同步:

  • 首先进入master的redis-cli ,执行 set name along
  • 然后去从节点去执行命令:get name ,如果发现,能获取到,就说明master把数据同步给了slave

5、总结

  • 当面对读多写少的业务场景,可以选择redis主从复制,读写分离的架构
  • 单机是redis提高qps的瓶颈,好的架构能横向扩展
  • 主从复制,读写分离的一些缺点
    • 如何保证高可用?(这个后面在哨兵中讲解)
    • 每个redis都是全量数据,比较浪费内存(后面cluster有解决方案)
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 202,905评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,140评论 2 379
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 149,791评论 0 335
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,483评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,476评论 5 364
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,516评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,905评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,560评论 0 256
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,778评论 1 296
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,557评论 2 319
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,635评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,338评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,925评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,898评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,142评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,818评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,347评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容