前言
Redis 是一个快速和开源的非关系型数据库(NoSQL)。它支持键-值(key-value)存储,数据结构存储和多种高级数据结构。由于其高性能,简单易用和可靠性,Redis 在 Web 应用程序中被广泛使用。为了提高 Redis 的可扩展性和性能,Redis 提供了一种名为“Redis Cluster”的解决方案,它能够在多个 Redis 服务器之间实现数据分片。本文将对 Redis Cluster 的分片策略进行性能分析。
Redis Cluster
Redis Cluster 是由 Redis 服务器组成的分布式系统,它允许将数据自动分配到多个节点,从而提高单个节点的处理能力和系统的整体吞吐量。Redis Cluster 使用哈希槽(hash slot)将键(key)分配到不同的节点上。哈希槽是一个连续的整数范围,每个键在哈希槽范围中都有一个对应的槽号(slot number)。Redis Cluster 中的每个节点都包含一组哈希槽,每个槽可以分配给一个或多个键,但每个键只能分配给一个槽。
Redis Cluster 使用以下两种分片策略:
- 静态分片(Static Sharding):管理员手动将哈希槽分配给不同的节点。这种分片策略需要手动管理分片,如果节点出现故障或重新加入集群,管理员必须手动调整哈希槽的分配。
- 动态分片(Dynamic Sharding):Redis Cluster 自动将哈希槽分配到不同的节点。这种分片策略需要 Redis Cluster 自动管理分片,集群的扩展和缩小过程由 Redis Cluster 自动处理。
静态分片的实现方式
Redis Cluster 的静态分片可以通过设置 cluster-announce-ip 和 cluster-announce-port 参数来开启。这些参数告诉 Redis Cluster 节点的 IP 地址和端口号。管理员还需要手动将哈希槽分配给每个节点。管理员将哈希槽分配给不同的节点,每个节点只负责管理它自己分配到的槽。当客户端发送一个命令到 Redis Cluster 时,Redis Cluster 会计算这个命令中的键对应的哈希槽号,并将该命令转发给管理这个哈希槽的节点。如果一个集群节点出现故障,管理员必须手动重新分配故障节点的哈希槽。
下面是一个静态分片的示例代码:
-- -------------------- ---- ------- ----- ----- - ------------------- -- -- ----- ------- -- ----- ------- - --- --------------- - ----- ------------ ----- ---- -- - ----- ------------ ----- ---- -- - ----- ------------ ----- ---- -- --- -- --- ----- --- ----- ------------------ ------- -- --- ----- -- ----- ----- - ----- ------------------- ------------------- -- -- -----
动态分片的实现方式
Redis Cluster 的动态分片可以通过设置 cluster-enabled 参数为 yes 来开启。Redis Cluster 会自动将哈希槽分配到不同的节点上。当集群中新增节点或有节点故障时,Redis Cluster 会自动重新分配哈希槽,使得整个集群中的哈希槽数量均匀分配。这种分片策略不需要管理员手动管理分片,但在节点故障或者加入集群时,Redis Cluster 会进行哈希槽的重新分配,对整个集群的性能和吞吐量都有影响。
下面是一个动态分片的示例代码:
-- -------------------- ---- ------- ----- ----- - ------------------- -- -- ----- ------- -- ----- ------- - --- --------------- - ----- ------------ ----- ---- -- - ----- ------------ ----- ---- -- - ----- ------------ ----- ---- -- -- - --------------- ----- --- -- --- ----- --- ----- ------------------ ------- -- --- ----- -- ----- ----- - ----- ------------------- ------------------- -- -- -----
静态分片和动态分片的性能分析
静态分片和动态分片都有其优缺点。静态分片方案需要手动管理分片,对管理员的工作量会产生影响。但是对于节点故障,可以较为及时地进行调整,减少分布式系统的失效时间。动态分片方案虽然对系统管理人员的工作减轻了很多,但是因为需要在节点故障或 Redis Cluster 的重分片时进行哈希槽调整,会导致一部分请求无法及时地接收到响应,因此在维护一定的性能的情况下,需要进行节点配置的优化。
在静态分片方案中,我们需要手动管理分片。这将显着降低可维护性,并导致在故障转移时出现较大的停机时间。此外,它不利于加入新节点,因为这将涉及到重新分配哈希槽,要确保所有槽被正确分配,需要进行更多的维护工作。
在动态分片方案中,Redis Cluster 在节点加入或退出时自动重分配哈希槽。虽然这种方法允许直接扩展集群容量,但这在运行最终数据密集型工作负载时可能会导致性能问题。在适当的方式下,将适量的数目上传感的实例内存中降低请求延迟的同时,提供了集群扩展价值,解决了后端瓶颈问题。
优化原则:节点数量的动态优化
为了在已有节点之间均衡哈希槽,要增加或减少节点而必须进行哈希槽的重新定位。这显然会增加集群的负担和请求的响应时间。
可以使用一些原则来避免不必要的哈希槽重定位。
不要过早扩展集群
较小规模的节点可以运行数据较轻负载。在开始时,可能会想要使用哈希槽的子集的固定集合,并在远程请求时进行负载平衡。
在动态分片时增加节点
如果需要增加节点,则对动态分布式哈希表进行简单调整的好处是,通过运行一个假定的工作负载来维护哈希槽的负载平衡,从而最小化甚至避免显式的哈希槽重定位。
在动态分片时减少节点
离线节点的哈希槽应分配到其它节点。分配到的节点将遇到负担增加。这通常不应该是一个问题,因为离线节点不应承载任何负载。当离线节点在线时,当节点正在重启时,哈希槽分配回离线节点。
结论
静态分片和动态分片都有其优缺点。在选择分片策略时,需根据业务场景和可扩展性考虑。动态分片适合需要快速扩大集群规模和适应业务变化的情况,但在哈希槽重定位时会导致性能下降。静态分片适合不需要频繁扩容和没有特别灵活的业务场景。在实际应用中,Redis Cluster 是一个强大的工具,可以提高分布式应用系统的可扩展性和可靠性。
来源:JavaScript中文网 ,转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/671604a1ad1e889fe21a3c68