开源｜如何开发一个高性能的redis cluster proxy？

文｜曹佳俊

网易智慧企业资深服务端开发工程师

背    景

redis cluster简介

Redis cluster是redis官方提供集群方案，设计上采用非中心化的架构，节点之间经过gossip协议交换互相的状态，redis cluster使用数据分片的方式来构建集群，集群内置了16384个哈希槽，每一个key都属于这16384这个哈希槽中的一个，经过crc16算法计算哈希值，再取余可得每一个key归属的哈希槽；redis cluster支持动态加入新节点，动态迁移slot，自动的故障转移等。

Redis cluster的架构要求客户端须要直接与redis集群中的每一个节点创建链接，而且当出现新增节点加入、节点宕机failover、slot迁移等事件时，客户端须要可以经过redis cluster协议去更新本地的slot映射表，而且能处理ASK/MOVE语义，所以，咱们通常称实现了redis cluster协议的客户端为smart redis client。

Redis cluster最多能够构建超过100个主节点的集群（超过以后gossip协议开销过大，且可能引发集群不稳定），按照单节点10G容量（单实例内存过大可能致使性能降低），单集群最多能够支撑1T左右的容量。

问    题

Redis cluster有不少优势（好比能够构建大容量集群，性能好，扩缩容灵活），可是当一些项目工程指望从redis迁移到redis cluster时，客户端却面临着大量的改造工做，与此同时带来的是须要大量的测试工做以及引入的新风险，这对于一些稳定运行的线上工程代价无疑是巨大的。

需    求

为了更方便的将业务迁移到redis cluster，最指望的是客户端SDK的API彻底兼容redis/redis-cluster，spring提供的RedisTemplate是一个很好实现，可是对于没有使用SpringRedisTemplate的项目，不少客户端实现的redis和redis-cluster访问API是不一致的（好比Java中流行的Jedis），这无形中提升了迁移工做的工做量和复杂性，此时redis cluster proxy是不错的选择，有了proxy，就能够像操做单实例redis同样操做redis cluster，客户端程序就不须要作任何的修改。 

固然，增长一层proxy，必然会致使性能有必定程度的降低，可是proxy做为无状态的服务，理论上能够水平扩展，而且因为proxy层的存在减小了后端redis server的链接数，在某些极限场景下甚至能提升redis集群总体的吞吐量。此外，基于proxy，咱们还能够作不少额外的事情：

• 好比能够在proxy层作分片逻辑，这样当单集群的redis cluster不知足需求（内存/QPS）时，就能够经过proxy层实现透明的同时访问多个redis cluster集群。
• 再好比能够在proxy层作双写逻辑，这样在迁移或者拆分缓存类型的redis时，就不须要使用redis-migrate-tool之类的工具进行全量迁移，而只须要按需双写，便可完成迁移。
• 此外由于proxy实现了redis协议，所以能够在proxy层利用其它存储介质实现redis相关命令，从而能够模拟成redis对外服务。一个典型的场景就是冷热分离存储。

  功    能

介于上述各类缘由和需求，咱们基于netty开发了camellia-redis-proxy这样一个中间件，支持以下特性：

• 支持设置密码
• 支持代理到普通redis，也支持代理到redis cluster
• 支持配置自定义的分片逻辑（能够代理到多个redis/redis-cluster集群）
• 支持配置自定义的双写逻辑（服务器会识别命令的读写属性，配置双写以后写命令会同时发往多个后端）
• 支持外部插件，从而能够复用协议解析模块（当前包括camellia-redis-proxy-hbase插件，实现了zset命令的冷热分离存储）
• 支持在线变动配置（需引入camellia-dashboard）
• 支持多个业务逻辑共享一套proxy集群，如：A业务配置转发规则1，B业务配置转发规则2（须要在创建redis链接时经过client命令设置业务类型）
• 对外提供了一个spring-boot-starter，3行代码便可快速搭建一个proxy集群

如何提高性能？

客户端向camellia-redis-proxy发起一条请求，到收到请求回包的过程当中，依次经历了以下过程：

• 上行协议解析（IO读写）
• 协议转发规则匹配（内存计算）
• 请求转发（IO读写）
• 后端redis回包解包（IO读写）
• 后端redis回包下发到客户端（IO读写）

能够看到做为一个proxy，大量的工做是在进行网络IO的操做，为了提高proxy的性能，作了如下工做：

多线程

咱们知道redis自己是单线程的，可是做为一个proxy，彻底可使用多线程来充分利用多核CPU的性能，可是过多的线程引发没必要要的上下文切换又会引发性能的降低。camellia-redis-proxy使用了netty的多线程reactor模型来确保服务器的处理性能，默认会开启cpu核心数的work线程。 此外，若是服务器支持网卡多队列，开启它，能避免CPU不一样核心之间的load不均衡；若是不支持，那么将业务进程绑核到非CPU0的其余核心，从而让CPU0专心处理网卡中断而不被业务进程过多的影响。

异步非阻塞

异步非阻塞的IO模型通常状况下都是优于同步阻塞的IO模型，上述5个过程当中，除了协议转发规则匹配这样的内存计算，整个转发流程都是异步非阻塞的，确保不会由于个别流程的阻塞影响整个服务。

流水线

咱们知道redis协议支持流水线（pipeline），pipeline的使用，能够有效减小网络开销。camellia-redis-proxy也充分利用了这样的特性，主要包括两方面：

• 上行协议解析时尽量的一次性解析多个命令，从而进行规则转发时能够批量进行
• 日后端redis节点进行转发时尽量的批量提交，这里除了对来自同一个客户端链接的命令进行聚合，还能够对来自不一样客户端链接，但转发目标redis相同时，也能够进行命令聚合

固然，全部这些批量和聚合的操做都须要保证请求和响应的一一对应。

TCP分包和大包处理

不论是上行协议解析，仍是来自后端redis的回包，特别是大包的场景，在碰到TCP分包时，利用合适的checkpoint的机制能够有效减小重复解包的次数，提高性能。

异常处理和异常日志合并

若是没有有效的处理各类异常，在异常发生时也会致使服务器性能迅速降低。想象一个场景，咱们配置了90%的流量转发给A集群，10%的流量转发到B集群，若是B集群发生了宕机，咱们指望的是来自客户端的90%的请求正常执行，10%的请求失败，可是实际上却可能远远超过10%的请求都失败了，缘由是多方面的：

• 后端操做系统层面的忽然宕机proxy层可能没法当即感知（没有收到TCP fin包），致使大量请求在等待回包，虽然proxy层没有阻塞，可是客户端表现为请求超时
• proxy在尝试转发请求到B集群时，针对B集群的从新链接请求可能拖慢整个流程
• 宕机致使的大量异常日志可能会引发服务器性能降低（这是一个容易忽视的地方）
• pipeline提交上来的请求，99个请求指向A集群，1个请求指向B集群，可是因为B集群的不可用，致使指向B集群的请求迟迟不回包或者异常响应过慢，客户端的最终表现是100个请求所有失败了

camellia-redis-proxy在处理上述问题时，采起了以下策略：

• 设置对异常后端节点的快速失败降级策略，避免拖慢整个服务
• 异常日志统一管理，合并输出，在不丢失异常信息的状况下，减小异常日志对服务器性能的影响
• 增长对后端redis的定时探活探测，避免宕机没法当即感知致使业务长时间异常

  部署架构

proxy做为无状态的服务，能够作到水平扩展，为了服务的高可用，也至少要部署两个以上的proxy节点，对于客户端来讲，想要像使用单节点redis同样访问proxy，能够在proxy层以前设置一个LVS代理服务，此时，部署架构图以下：

固然，还有另一个方案，能够将proxy节点注册到zk/Eureka/Consul等注册中心，客户端经过拉取和监听proxy的列表，而后再向访问单节点redis同样访问每一个proxy便可。以Jedis为例，仅需将JedisPool替换为封装了注册发现逻辑的RedisProxyJedisPool，便可像访问普通redis同样使用proxy了，此时，部署架构图以下：

应用场景

• 须要从redis迁移到redis-cluster，可是客户端代码不方便修改
• 客户端直连redis-cluster，致使cluster服务器链接过多，致使服务器性能降低
• 单个redis/redis-cluster集群容量/QPS不知足业务需求，使用camellia-redis-proxy的分片功能
• 缓存类redis/redis-cluster集群拆分迁移，使用camellia-redis-proxy的双写功能
• 使用双写功能进行redis/redis-cluster的灾备
• 混合使用分片和双写功能的一些业务场景
• 基于camellia-redis-proxy的插件功能，开发自定义插件

结    语

Redis cluster做为官方推荐的集群方案，愈来愈多的项目已经或正在迁移到redis cluster，camellia-redis-proxy正是在这样的背景下诞生的；特别的，若是你是一个Java开发者，camellia还提供了CamelliaRedisTemplate这样的方案，CamelliaRedisTemplate拥有和普通Jedis一致的API，提供了mget/mset/pipeline等原生JedisCluster不支持的特性，且提供了和camellia-redis-proxy功能一致的分片/双写等特性。

为了回馈社区，camellia已经正式开源了，想详细了解camellia项目的请点击【阅读原文】访问github，同时附上地址：

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关于做者

曹佳俊。网易智慧企业资深服务端开发工程师。中科院研究生毕业后加入网易，一直在网易云信负责IM服务器相关的开发工做。