Redis高可用技术解决方案有哪些

小编给大家分享一下Redis高可用技术解决方案有哪些，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

本文主要针对Redis常见的几种使用方式及其优缺点展开分析。

一、常见使用方式

Redis的几种常见使用方式包括：

Redis单副本；

Redis多副本（主从）；

Redis Sentinel（哨兵）；

Redis Cluster；

Redis自研。

二、各种使用方式的优缺点

1、Redis单副本

Redis单副本，采用单个Redis节点部署架构，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。

优点：

架构简单，部署方便；

高性价比：缓存使用时无需备用节点（单实例可用性可以用supervisor或crontab保证），当然为了满足业务的高可用性，也可以牺牲一个备用节点，但同时刻只有一个实例对外提供服务；

高性能。

缺点：

不保证数据的可靠性；

在缓存使用，进程重启后，数据丢失，即使有备用的节点解决高可用性，但是仍然不能解决缓存预热问题，因此不适用于数据可靠性要求高的业务；

高性能受限于单核CPU的处理能力（Redis是单线程机制），CPU为主要瓶颈，所以适合操作命令简单，排序、计算较少的场景。也可以考虑用Memcached替代。

2、Redis多副本（主从）

Redis多副本，采用主从（replication）部署结构，相较于单副本而言最大的特点就是主从实例间数据实时同步，并且提供数据持久化和备份策略。主从实例部署在不同的物理服务器上，根据公司的基础环境配置，可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。

优点：

高可靠性：一方面，采用双机主备架构，能够在主库出现故障时自动进行主备切换，从库提升为主库提供服务，保证服务平稳运行；另一方面，开启数据持久化功能和配置合理的备份策略，能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题；

读写分离策略：从节点可以扩展主库节点的读能力，有效应对大并发量的读操作。

缺点：

故障恢复复杂，如果没有RedisHA系统（需要开发），当主库节点出现故障时，需要手动将一个从节点晋升为主节点，同时需要通知业务方变更配置，并且需要让其它从库节点去复制新主库节点，整个过程需要人为干预，比较繁琐；

主库的写能力受到单机的限制，可以考虑分片；

主库的存储能力受到单机的限制，可以考虑Pika；

原生复制的弊端在早期的版本中也会比较突出，如：Redis复制中断后，Slave会发起psync，此时如果同步不成功，则会进行全量同步，主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿；又由于COW机制，导致极端情况下的主库内存溢出，程序异常退出或宕机；主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU（压缩）资源消耗；发送数GB大小的备份文件导致服务器出口带宽暴增，阻塞请求，建议升级到最新版本。

3、Redis Sentinel（哨兵）

Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用解决方案，其部署架构主要包括两部分：Redis Sentinel集群和Redis数据集群。

其中Redis Sentinel集群是由若干Sentinel节点组成的分布式集群，可以实现故障发现、故障自动转移、配置中心和客户端通知。Redis Sentinel的节点数量要满足2n+1（n>=1）的奇数个。

优点：

Redis Sentinel集群部署简单；

能够解决Redis主从模式下的高可用切换问题；

很方便实现Redis数据节点的线形扩展，轻松突破Redis自身单线程瓶颈，可极大满足Redis大容量或高性能的业务需求；

可以实现一套Sentinel监控一组Redis数据节点或多组数据节点。

缺点：

部署相对Redis主从模式要复杂一些，原理理解更繁琐；

资源浪费，Redis数据节点中slave节点作为备份节点不提供服务；

Redis Sentinel主要是针对Redis数据节点中的主节点的高可用切换，对Redis的数据节点做失败判定分为主观下线和客观下线两种，对于Redis的从节点有对节点做主观下线操作，并不执行故障转移。

不能解决读写分离问题，实现起来相对复杂。

建议：

如果监控同一业务，可以选择一套Sentinel集群监控多组Redis数据节点的方案，反之选择一套Sentinel监控一组Redis数据节点的方案。

sentinel monitor 配置中的建议设置成Sentinel节点的一半加1，当Sentinel部署在多个IDC的时候，单个IDC部署的Sentinel数量不建议超过（Sentinel数量 – quorum）。

合理设置参数，防止误切，控制切换灵敏度控制：

a. quorum

b. down-after-milliseconds 30000

c. failover-timeout 180000

d. maxclient

e. timeout

部署的各个节点服务器时间尽量要同步，否则日志的时序性会混乱。

Redis建议使用pipeline和multi-keys操作，减少RTT次数，提高请求效率。

自行搞定配置中心（zookeeper），方便客户端对实例的链接访问。

4、Redis Cluster

Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群解决方案，主要解决Redis分布式方面的需求，比如，当遇到单机内存，并发和流量等瓶颈的时候，Redis Cluster能起到很好的负载均衡的目的。

Redis Cluster集群节点最小配置6个节点以上（3主3从），其中主节点提供读写操作，从节点作为备用节点，不提供请求，只作为故障转移使用。

Redis Cluster采用虚拟槽分区，所有的键根据哈希函数映射到0～16383个整数槽内，每个节点负责维护一部分槽以及槽所印映射的键值数据。

优点：

无中心架构；

数据按照slot存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布；

可扩展性：可线性扩展到1000多个节点，节点可动态添加或删除；

高可用性：部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加Slave做standby数据副本，能够实现故障自动failover，节点之间通过gossip协议交换状态信息，用投票机制完成Slave到Master的角色提升；

降低运维成本，提高系统的扩展性和可用性。

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，提高了开发难度，客户端的不成熟影响业务的稳定性。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”。

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是没有必要的。

数据通过异步复制，不保证数据的强一致性。

多个业务使用同一套集群时，无法根据统计区分冷热数据，资源隔离性较差，容易出现相互影响的情况。

Slave在集群中充当“冷备”，不能缓解读压力，当然可以通过SDK的合理设计来提高Slave资源的利用率。

Key批量操作限制，如使用mset、mget目前只支持具有相同slot值的Key执行批量操作。对于映射为不同slot值的Key由于Keys不支持跨slot查询，所以执行mset、mget、sunion等操作支持不友好。

Key事务操作支持有限，只支持多key在同一节点上的事务操作，当多个Key分布于不同的节点上时无法使用事务功能。

Key作为数据分区的最小粒度，不能将一个很大的键值对象如hash、list等映射到不同的节点。

不支持多数据库空间，单机下的redis可以支持到16个数据库，集群模式下只能使用1个数据库空间，即db 0。

复制结构只支持一层，从节点只能复制主节点，不支持嵌套树状复制结构。

避免产生hot-key，导致主库节点成为系统的短板。

避免产生big-key，导致网卡撑爆、慢查询等。

重试时间应该大于cluster-node-time时间。

Redis Cluster不建议使用pipeline和multi-keys操作，减少max redirect产生的场景。

5、Redis自研

Redis自研的高可用解决方案，主要体现在配置中心、故障探测和failover的处理机制上，通常需要根据企业业务的实际线上环境来定制化。

优点：

高可靠性、高可用性；

自主可控性高；

贴切业务实际需求，可缩性好，兼容性好。

缺点：

实现复杂，开发成本高；

需要建立配套的周边设施，如监控，域名服务，存储元数据信息的数据库等；

维护成本高。

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