为何那么多大公司喜欢用Codis来管理redis分布式集群?

Redis 集群,顾名思义就是使用多个 Redis 节点构成的集群,从而知足在数据量和并发数大的业务需求。面试

在单个 Redis 的节点实例下,存储的数据量大和高并发的状况下,内存很容易就暴涨。同时,一个 Redis 的节点,内存也是受限的,两个缘由,一个是内存过大,在进行数据同步的时候,全量同步的时候会致使时间过长,会增长同步失败的风险;另外一个缘由就是通常的 Redis 都是部署在云服务器上的,这个也会受到CPU的使用率的影响。redis

因此,在面对着大数据量的时候,就会 Redis 集群的方案来管理,同时也是把这么多 Redis 实例的CPU计算能力聚集到一块儿,从而完成关于大数据和高并发量的的读写操做。算法


01

Redis 集群方案有哪些

Redis 的集群解决方案有社区的,也有官方的,社区的解决方案有 Codis 和Twemproxy,Codis是由我国的豌豆荚团队开源的,Twemproxy是Twitter团队的开源的;官方的集群解决方案就是 Redis Cluster,这是由 Redis 官方团队来实现的。下面的列表能够很明显地表达出三者的不一样点。服务器

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很明显codis优点比较大。网络


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Codis 集群

Codis 是一个代理中间件,用的是 GO 语言开发的,以下图,Codis 在系统的位置是这样的。并发

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Codis分为四个部分,分别是Codis Proxy (codis-proxy)、Codis Dashboard (codis-config)、Codis Redis (codis-server)和ZooKeeper/Etcd.app

Codis就是起着一个中间代理的做用,可以把全部的Redis实例当成一个来使用,在客户端操做着SDK的时候和操做Redis的时候是同样的,没有差异。分布式

由于Codis是一个无状态的,因此能够增长多个Codis来提高QPS,同时也能够起着容灾的做用。ide


03

Codis 分片原理

在Codis中,Codis会把全部的key分红1024个槽,这1024个槽对应着的就是Redis的集群,这个在Codis中是会在内存中维护着这1024个槽与Redis实例的映射关系。这个槽是能够配置,能够设置成 2048 或者是4096个。看你的Redis的节点数量有多少,偏多的话,能够设置槽多一些。高并发

Codis中key的分配算法,先是把key进行CRC32 后,获得一个32位的数字,而后再hash%1024后获得一个余数,这个值就是这个key对应着的槽,这槽后面对应着的就是redis的实例。(能够思考一下,为何Codis不少命令行不支持,例如KEYS操做)

CRC32:CRC自己是“冗余校验码”的意思,CRC32则表示会产生一个32bit(8位十六进制数)的校验值。因为CRC32产生校验值时源数据块的每个bit(位)都参与了计算,因此数据块中即便只有一位发生了变化,也会获得不一样的CRC32值。

Codis中Key的算法以下

//Codis中Key的算法
hash = crc32(command.key)
slot_index = hash % 1024
redis = slots[slot_index].redis
redis.do(command)
复制代码

Codis之间的槽位同步

思考一个问题:若是这个Codis节点只在本身的内存里面维护着槽位与实例的关系,那么它的槽位信息怎么在多个实例间同步呢?

Codis把这个工做交给了ZooKeeper来管理,当Codis的Codis Dashbord 改变槽位的信息的时候,其余的Codis节点会监听到ZooKeeper的槽位变化,会及时同步过来。如图:

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Codis中的扩容

思考一个问题:在Codis中增长了Redis节点后,槽位的信息怎么变化,原来的key怎么迁移和分配?若是在扩容的时候,这个时候有新的key进来,Codis的处理策略是怎么样的?

由于Codis是一个代理中间件,因此这个当须要扩容Redis实例的时候,能够直接增长redis节点。在槽位分配的时候,能够手动指定Codis Dashbord来为新增的节点来分配特定的槽位。

在Codis中实现了自定义的扫描指令SLOTSSCAN,能够扫描指定的slot下的全部的key,将这些key迁移到新的Redis的节点中(话外语:这个是Codis定制化的其中一个好处)。

首先,在迁移的时候,会在原来的Redis节点和新的Redis里都保存着迁移的槽位信息,在迁移的过程当中,若是有key打进将要迁移或者正在迁移的旧槽位的时候,这个时候Codis的处理机制是,先是将这个key强制迁移到新的Redis节点中,而后再告诉Codis,下次若是有新的key的打在这个槽位中的话,那么转发到新的节点。代码策略以下:

slot_index = crc32(command.key) % 1024
if slot_index in migrating_slots:
	do_migrate_key(command.key) # 强制执行迁移
	redis = slots[slot_index].new_redis
else:
	redis = slots[slot_index].redis
redis.do(command)
复制代码

05

Codis的牺牲

由于Codis在Redis的基础上的改造,因此在Codis上是不支持事务的,同时也会有一些命令行不支持,在官方的文档上有(Codis不支持的命令)

官方的建议是单个集合的总容量不要超过1M,不然在迁移的时候会有卡顿感。在Codis中,增长了proxy来当中转层,因此在网络开销上,是会比单个的Redis节点的性能有所降低的,因此这部分会有些的性能消耗。能够增长proxy的数量来避免掉这块的性能损耗。


06

MGET的过程

思考一个问题:若是熟悉Redis中的MGET、MSET和MSETNX命令的话,就会知道这三个命令都是原子性的命令。可是,为何Codis支持MGET和MSET,却不支持MSETNX命令呢?

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缘由以下: 在Codis中的MGET命令的原理是这样的,先是在Redis中的各个实例里获取到符合的key,而后再汇总到Codis中,若是是MSETNX的话,由于key可能存在在多个Redis的实例中,若是某个实例的设值成功,而另外一个实例的设值不成功,从本质上讲这是不成功的,可是分布在多个实例中的Redis是没有回滚机制的,因此会产生脏数据,因此MSETNX就是不能支持了。

SETNX key value
将key的值设为value,而且仅当key不存在。
若给定的key已经存在,则SETNX不作任何操做。
SETNX 是SET if Not eXists的简写。
返回整数,具体为

  • 1,当 key 的值被设置

  • 0,当 key 的值没被设置


总结

Codis是一个代理中间件,经过内存保存着槽位和实例节点之间的映射关系,槽位间的信息同步交给ZooKeeper来管理。其中不支持事务和官方的某些命令,缘由就是分布多个的Redis实例没有回滚机制和WAL,因此是不支持的。

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