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高可用Redis服务架构分析与搭建

redis 海叔叔 10小时前 4次浏览 已收录 0个评论

基于内存的Redis应该是目前各种Web开发业务中最为常用的Key-Value数据库了,我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储),加速一些热数据的查询(相比较MySQL而言,速度有数量级的提升),做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP)、订阅发布(PUB/SUB)系统等等。规模比较大的互联网公司,一般都会有专门的团队,将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。

不过任何一个基础服务的提供方,都会被调用方问起的一个问题是:你的服务是否具有高可用性?最好不要因为你的服务经常出问题,导致我这边的业务跟着遭殃。最近我所在的项目中也自己搭了一套小型的“高可用”Redis服务,在此做一下自己的总结和思考。

首先我们要定义一下对于Redis服务来说怎样才算是高可用,即在各种出现异常的情况下,依然可以正常提供服务。或者宽松一些,出现异常的情况下,只经过很短暂的时间即可恢复正常服务。

所谓异常,应该至少包含了以下几种可能性:

【异常1】某个节点服务器的某个进程突然down掉(例如某开发手残,把一台服务器的redis-server进程kill了);

【异常2】某台节点服务器down掉,相当于这个节点上所有进程都停了(例如某运维手残,把一个服务器的电源拔了;例如一些老旧机器出现硬件故障);

【异常3】任意两个节点服务器之间的通信中断了(例如某临时工手残,把用于两个机房通信的光缆挖断了);

其实以上任意一种异常都是小概率事件,而做到高可用性的基本指导思想就是:多个小概率事件同时发生的概率可以忽略不计。只要我们设计的系统可以容忍短时间内的单点故障,即可实现高可用性。

对于搭建高可用Redis服务,网上已有了很多方案,例如Keepalived,Codis,Twemproxy,Redis Sentinel。其中Codis和Twemproxy主要是用于大规模的Redis集群中,也是在Redis官方发布Redis Sentinel之前twitter和豌豆荚提供的开源解决方案。我的业务中数据量并不大,所以搞集群服务反而是浪费机器了。最终在Keepalived和Redis Sentinel之间做了个选择,选择了官方的解决方案Redis Sentinel。


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