| 导读 | 目前在唯品会主要负责redis/hbase的运维和开发支持工作，也参与工具开发工作,本文是在Redis中国用户组给大家分享redis cluster的生产实践。 |
本次分享内容如下：
1、生产应用场景
2、存储架构演变
3、应用最佳实践
4、运维经验总结
第1、2部分：介绍redis cluster在唯品会的生产应用场景，以及存储架构的演变。
第3部分：redis cluster的稳定性，应用成熟度，踩到过那些坑，如何解决这些问题？这部分是大家比较关系的内容。
第4部分：简单介绍大规模运营的一些经验，包括部署、监控、管理以及redis工具开发。
redis cluster在唯品会主要应用于后端业务，用作内存存储服务。主要大数据实时推荐/ETL、风控、营销三大业使用。
cluster用于取代当前twemproxy三层架构，作为通用的存储架构。redis cluster可以大幅度简化我们的存储架构，也解决twemproxy架构无法在线扩容节点的问题。
目前我们在线有生产几十个cluster集群，约2千个instances，单个集群最大达到250+instances。
这是我们的生产应用场景，主要是后端业务的存储，目前没有作为cache使用的场景。
cluster 一般数据量大, 单个cluster集群在几十个GB到上TB级别内存存储量。
作为后端应用的存储，数据来源主要以下三种方式：
Kafka → Redis Cluster，Storm/Spark实时 Hive → Redis Cluster， MapReduce程序 MySQL → Redis Cluster，Java/C++程序。
数据由离线/实时job生成, 读写请求量大, 对读写性能也要求高。
业务高峰期请求量急剧上升，几倍的读写量增加，需要多个redis实例承担业务的读写压力。
业务需求变化快， schema变化频繁。如果使用MySQL作为存储，那么将会是频繁的DLL变更，而且需要做online schema change。
大促销活动时扩容频繁。
1） cluster适合我们后端生产应用场景
在线水平扩展能力，能够解决我们大量的扩容需求。 Failover能力和高可用性。 虽然cluster不保证主从数据强一致性，但是后端业务能够容忍failover后少量的数据丢失。
2） 架构简单
无中心架构，各个节点度等。slave节点提供数据冗余，master节点异常时提升为master。 取代twemproxy三层架构，系统复杂性降低。 可以节约大量的硬件资源，我们的Lvs + Twemproxy层 使用了近上千台物理机器。 少了lvs和twemproxy层，读写性能提升明显。响应时间从100-200us减少到50-100us。 系统瓶颈更少。lvs层网卡和pps吞吐量瓶颈;对于请求长度较大的业务，twemproxy单节点性能低。
总结下，我们选择redis cluster主要这两点原因：简单、扩展性。另外，我们用cluster取代twemproxy集群，三层架构实在是很令人头疼，复杂、瓶颈多、管理不方面。
在2014年7月，为了准备当时的814撒娇节大促销活动，我们把单个redis的服务迁移到twemproxy上。twemproxy在后端快速完成数据分片和扩容。为了避免再次扩容，我们静态分配足够多的资源。
之后，twemproxy暴露出来的系统瓶颈很多，资源使用很多，也存在一定的浪费。我们决定用redis cluster取代这种复杂的三层架构。
redis cluster GA之后，我们就开始上线使用。最初是3.0.2 版本，后面大量使用3.0.3 ，上个月开始使用3.0.7版本。
下面简单对比下两种架构，解析下他们的优缺点。
1）优点 sharding逻辑对开发透明，读写方式和单个redis一致。 可以作为cache和storage的proxy（by auto-eject）。 2）缺点 架构复杂，层次多。包括lvs、twemproxy、redis、sentinel和其控制层程序。 管理成本和硬件成本很高。 2 * 1Gbps 网卡的lvs机器，最大能支撑140万pps。 流量高的系统，proxy节点数和redis个数接近。 Redis层仍然扩容能力差，预分配足够的redis存储节点。
这是twemproxy的架构，客户端直接连接最上面的lvs（LB），第二层是同构的twemproxy节点，下面的redis master节点以及热备的slave节点，另外还有独立的sentinel集群和切换控制程序，twemproxy先介绍到这里。
1）优点
无中心架构。 数据按照slot存储分布在多个redis实例上。 增加slave做standby数据副本，用于failover，使集群快速恢复。 实现故障auto failover。节点之间通过gossip协议交换状态信息；投票机制完成slave到master角色的提升。 亦可manual failover，为升级和迁移提供可操作方案。 降低硬件成本和运维成本，提高系统的扩展性和可用性。
2）缺点
client实现复杂，驱动要求实现smart client，缓存slots mapping信息并及时更新。 目前仅JedisCluster相对成熟，异常处理部分还不完善，比如常见的“max redirect exception”。 客户端的不成熟，影响应用的稳定性，提高开发难度。 节点会因为某些原因发生阻塞(阻塞时间大于clutser-node-timeout），被判断下线。这种failover是没有必要，sentinel也存在这种切换场景。
架构演变讲完了,开始讲第三部分，也是大家最感兴趣的一部分.
存在哪些坑? develop guideline & best practice
不扩容时集群非常稳定。
扩容resharding时候，早期版本的Jedis端有时会出现“max-redirect”异常。
分析Jedis源码，请求重试次数达到了上限，仍然没有请求成功。两方面分析：redis连接不上？还是集群节点信息不一致？
redis 存活检测机制可能因为master 节点上慢查询、阻塞式、或者其它的性能问题导致长时间没有响应，这个节点会认为处于failed状态，并进行切换。这种切换是没必要的。
a) 默认的cluster-node-timeout为15s，可以适当增大; b) 避免使用会引起长时间阻塞的，比如save/flushdb等阻塞操作，或者keys pattern 这种慢查询。
总体来说，redis cluster已经非常稳定了，但是要注意一些应用中的小问题,下面是5个坑，大家注意了.
github上讨论的结果是程序retry。 max redirt issues： //github.com/xetorthio/jedis/issues/1238 retry时间应该大于failover 时间。 Jedis参数优化调整：增大jedis中的‘DEFAULT_MAX_REDIRECTIONS’参数，默认值是5. 避免使用multi-keys操作，比如mset/mget. multi-key操作有些客户端没有支持实现。
阻塞的命令。比如save/flushall/flushdb 慢查询。keys *、大key的操作、O(N)操作 rename危险操作： rename-command FLUSHDB REDIS_FLUSHDB rename-command FLUSHALL REDIS_FLUSHALL rename-command KEYS REDIS_KEYS
具体现象：redis启动正常，节点的协议端口只有ipv6 socket创建正常。异常节点也无法加入到集群中，也无法获取epoch。
解决方法：启动时指定网卡ipv4地址，也可以是0.0.0.0，配置文件中添加：bind 0.0.0.0
这个是在setup集群的时候发生过的一个问题，bind 0.0.0.0虽然存在一些安全性问题，但是是比较简单通用的解决方法。
主要使用的redis-trib.rb reshard来完成数据迁移。 redis-3.0.6版本以前migrate操作是单个key逐一操作。从redis-3.0.6开始，支持单次迁移多个key。 redis集群内部最多只允许一个slot处于迁移状态，不能并发的迁移slots。 redis-trib.rb reshard如果执行中断，用redis-trib.rb fix修复集群状态。
我们已经开始使用3.0.7版本，很多3.2.0修复的bug已经backport到这个版本。 另外我们也开始测试3.2.0版本，内存空间优化很大。 Tips redis-trib.rb支持resharding/rebalance，分配权重。 redis-trib.rb支持从单个redis迁移数据到cluster集群中。 后面2点不算坑把，算是不足，tips也很实用。开始分享下最佳实践。
3.1 应用做好容错机制 连接或者请求异常，进行连接retry和reconnect。 重试时间应该大于cluster-node-time时间 还是强调容错，这个不是针对cluster，所有的应用设计都适用。 3.2 制定开发规范 慢查询，进程cpu 100%、客户端请求变慢，甚至超时。 避免产生hot-key，导致节点成为系统的短板。 避免产生big-key，导致网卡打爆、慢查询。 TTL, 设置合理的ttl，释放内存。避免大量key在同一时间段过期，虽然redis已经做了很多优化，仍然会导致请求变慢。 key命名规则。 避免使用阻塞操作，不建议使用事务。 开发规范，使你们的开发按照最优的方式使用nosql。 3.3 优化连接池使用 主要避免server端维持大量的连接。 合理的连接池大小。 合理的心跳检测时间。 快速释放使用完的连接。 Jedis一个连接创建异常问题（fixed）： //github.com/xetorthio/jedis/issues/1252 连接问题是redis开发使用中最常见的问题，connection timeout/read timeout，还有borrow connection的问题。 3.4 区分redis/twemproxy和cluster的使用 redis建议使用pipeline和multi-keys操作，减少RTT次数，提高请求效率。 twemproxy也支持pipeline, 支持部分的multi-key可以操作。 redis cluster不建议使用pipeline和multi-keys操作，减少max redirect产生的场景。 区分redis 和 cluster的使用，一方面是数据分片引起的；另一方面，与client的实现支持相关。 3.5 几个需要调整的参数 1）设置系统参数vm.overcommit_memory=1，可以避免bgsave/aofrewrite失败。 2）设置timeout值大于0，可以使redis主动释放空闲连接。 3）设置repl-backlog-size 64mb。默认值是1M，当写入量很大时，backlog溢出会导致增量复制不成功。 4）client buffer参数调整 client-output-buffer-limit normal 256mb 128mb 60 client-output-buffer-limit slave 512mb 256mb 180
4.1 自动化管理
CMDB管理所有的资源信息。 Agent方式上报硬软件信息。 标准化基础设置。机型、OS内核参数、软件版本。 Puppet管理和下发标准化的配置文件、公用的任务计划、软件包、运维工具。 资源申请自助服务。
4.2 自动化监控
zabbix作为主要的监控数据收集工具。 开发实时性能dashboard，对开发提供查询。 单机部署多个redis，借助于zabbix discovery。 开发DB响应时间监控工具Titan。 基本思想来源于pt-query-degest，通过分析tcp应答报文产生日志。flume agent + kafka收集，spark实时计算，hbase作为存储。最终得到hotquery/slowquery，request source等性能数据。
4.3 自动化运维
资源申请自助服务化。 如果申请合理，一键即可完成cluster集群部署。 能不动手的，就坚决不动手，另外，监控数据对开发开发很重要，让他们了解自己服务性能，有时候开发会更早发现集群的一些异常行为，比如数据不过期这种问题，运维就讲这么多了，后面是干货中的干货，由deep同学开发的几个实用工具。
1） redis实时数据迁移工具
1）在线实时迁移 2）redis/twemproxy/cluster 异构集群之间相互迁移。 3）github： //github.com/vipshop/redis-migrate-tool
2） redis cluster管理工具
1）批量更改集群参数 2）clusterrebalance 3）很多功能，具体看github ： //github.com/deep011/redis-cluster-tool
3） 多线程版本Twemproxy
1）大幅度提升单个proxy的吞吐量，线程数可配置。 2）压测情况下，20线程达到50w+qps，最优6线程达到29w。 3）完全兼容twemproxy。 4）github： //github.com/vipshop/twemproxies
4） 在开发的中的多线redis
1）Github： //github.com/vipshop/vire 2）欢迎一起参与协作开发，这是我们在开发中的项目，希望大家能够提出好的意见。
问题1：版本更新，对数据有没有影响？ 答：我们重启升级从2.8.17到3.0.3/3.0.7没有任何的异常。3.0到3.2我们目前还没有实际升级操作过。 问题2：请问下sentinel模式下有什么好的读写分离的方法吗 答：我们没有读写分离的使用，读写都在maste；集群太多，管理复杂；此外，我们也做了分片，没有做读写分离的必要；且我们几乎是一主一从节点配置 问题3：redis的fork主要是为了rdb吧，去掉是为了什么呢 答：fork不友好 问题4：如果不用fork，是怎么保证rdb快照是精确的，有其他cow机制么 答：可以通过其他方法，这个还在探究阶段，但目标是不用fork 问题5：就是redis cluster模式下批量操作会有很多问题，可是不批量操作又会降低业务系统的性能 答：确实存在这方面的问题，这方面支持需要客户端的支持，但是jedis的作者也不大愿意支持pipeline或者一些multi key操作。如果是大批量的操作，可以用多线程提高客户端的吞吐量。
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本文地址：//q13zd.cn/redis-application-confucianism.html编辑：xiangping wu，审核员：逄增宝
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