3臺機器如何搭建一個高可用Redis服務架構

這篇文章給大家分享的是有關3臺機器如何搭建一個高可用Redis服務架構的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

基于內存的 Redis 應該是目前各種 Web 開發業務中最為常用的 key-value 數據庫了。

我們經常在業務中用其存儲用戶登陸態（Session 存儲），加速一些熱數據的查詢（相比較 MySQL 而言，速度有數量級的提升），做簡單的消息隊列（LPUSH 和 BRPOP）、訂閱發布（PUB/SUB）系統等等。

規模比較大的互聯網公司，一般都會有專門的團隊，將 Redis 存儲以基礎服務的形式提供給各個業務調用。

不過任何一個基礎服務的提供方，都會被調用方問起的一個問題是：你的服務是否具有高可用性？***不要因為你的服務經常出問題，導致我這邊的業務跟著遭殃。

最近在我的項目中自己搭了一套小型的“高可用”Redis 服務，在此做一下自己的總結和思考。

首先我們要定義一下對于 Redis 服務來說怎樣才算是高可用，即在各種出現異常的情況下，依然可以正常提供服務；或者寬松一些，出現異常的情況下，只經過很短暫的時間即可恢復正常服務。

所謂異常，應該至少包含了以下三種可能性：

某個節點服務器的某個進程突然 down 掉，例如某開發手殘，把一臺服務器的 redis-server 進程 kill 了。

某臺節點服務器 down 掉，相當于這個節點上所有進程都停了，例如某運維手殘，把一個服務器的電源拔了；例如一些老舊機器出現硬件故障。

任意兩個節點服務器之間的通信中斷了，例如某臨時工手殘，把用于兩個機房通信的光纜挖斷了。

其實以上任意一種異常都是小概率事件，而做到高可用性的基本指導思想就是：多個小概率事件同時發生的概率可以忽略不計，只要我們設計的系統可以容忍短時間內的單點故障，即可實現高可用性。

對于搭建高可用 Redis 服務，網上已有了很多方案，例如 Keepalived、Codis、Twemproxy、Redis Sentinel。

其中 Codis 和 Twemproxy 主要是用于大規模的 Redis 集群中，也是在 Redis 官方發布 Redis Sentinel 之前 Twitter 和豌豆莢提供的開源解決方案。

我的業務中數據量并不大，所以搞集群服務反而是浪費機器了。最終在 Keepalived 和 Redis Sentinel 之間做了個選擇，選擇了官方的解決方案 Redis Sentinel。

Redis Sentinel 可以理解為一個監控 Redis Server 服務是否正常的進程，并且一旦檢測到不正常，可以自動地將備份（slave）Redis Server 啟用，使得外部用戶對 Redis 服務內部出現的異常無感知。

下面我們按照由簡至繁的步驟，搭建一個最小型的高可用的 Redis 服務。

方案1：單機版 Redis Server，無 Sentinel

一般情況下，我們搭的個人網站或者平時做開發時，會起一個單實例的 Redis Server。

調用方直接連接 Redis 服務即可，甚至 Client 和 Redis 本身就處于同一臺服務器上。

這種搭配僅適合個人學習娛樂，畢竟這種配置總會有單點故障的問題無法解決。

一旦 Redis 服務進程掛了，或者服務器 1 停機了，那么服務就不可用了。并且如果沒有配置 Redis 數據持久化的話，Redis 內部已經存儲的數據也會丟失。

方案2：主從同步 Redis Server，單實例 Sentinel

為了實現高可用，解決方案 1 中所述的單點故障問題，我們必須增加一個備份服務，即在兩臺服務器上分別啟動一個 Redis Server 進程，一般情況下由 master 提供服務，slave 只負責同步和備份。

與此同時，在額外啟動一個 Sentinel 進程，監控兩個 Redis Server 實例的可用性，以便在 master 掛掉的時候，及時把 slave 提升到 master 的角色繼續提供服務，這樣就實現了 Redis Server 的高可用。

這基于一個高可用服務設計的依據，即單點故障本身就是個小概率事件，而多個單點同時故障（即 master 和 slave 同時掛掉），可以認為是（基本）不可能發生的事件。

對于 Redis 服務的調用方來說，現在要連接的是 Redis Sentinel 服務，而不是 Redis Server 了。

常見的調用過程是，client 先連接 Redis Sentinel 并詢問目前 Redis Server 中哪個服務是 master，哪些是 slave，然后再去連接相應的 Redis Server 進行操作。

當然目前的第三方庫一般都已經實現了這一調用過程，不再需要我們手動去實現（例如 Nodejs 的 ioredis，PHP 的 predis，Golang 的 go-redis/redis，Java 的 jedis 等）。

然而，我們實現了 Redis Server 服務的主從切換之后，又引入了一個新的問題，即 Redis Sentinel 本身也是個單點服務，一旦 Sentinel 進程掛了，那么客戶端就沒辦法鏈接 Sentinel 了。所以說，方案 2 的配置無法實現高可用性。

方案3：主從同步 Redis Server，雙實例 Sentinel

為了解決方案 2 的問題，我們把 Redis Sentinel 進程也額外啟動一份，兩個 Sentinel 進程同時為客戶端提供服務發現的功能。

對于客戶端來說，它可以連接任何一個 Redis Sentinel 服務，來獲取當前 Redis Server 實例的基本信息。

通常情況下，我們會在 Client 端配置多個 Redis Sentinel 的鏈接地址，Client 一旦發現某個地址連接不上，會去試圖連接其他的 Sentinel 實例。

這當然也不需要我們手動實現，各個開發語言中比較熱門的 Redis 連接庫都幫我們實現了這個功能。

我們預期是：即使其中一個 Redis Sentinel 掛掉了，還有另外一個 Sentinel 可以提供服務。

然而，愿景是美好的，現實卻是很殘酷的。如此架構下，依然無法實現 Redis 服務的高可用。

方案 3 示意圖中，紅線部分是兩臺服務器之間的通信，而我們所設想的異常場景（異常2）是：某臺服務器整體宕機，不妨假設服務器 1 停機，此時，只剩下服務器 2 上面的 Redis Sentinel 和 slave Redis Server 進程。

這時，Sentinel 其實是不會將僅剩的 slave 切換成 master 繼續服務的，也就導致 Redis 服務不可用，因為 Redis 的設定是只有當超過 50% 的 Sentinel 進程可以連通并投票選取新的 master 時，才會真正發生主從切換。

本例中兩個 Sentinel 只有一個可以連通，等于 50% 并不在可以主從切換的場景中。

你可能會問，為什么 Redis 要有這個 50% 的設定？假設我們允許小于等于 50% 的 Sentinel 連通的場景下也可以進行主從切換呢？

試想一下異常 3，即服務器 1 和服務器 2 之間的網絡中斷，但是服務器本身是可以運行的，如下圖所示：

實際上對于服務器 2 來說，服務器 1 直接宕機和服務器 1 網絡連不通是一樣的效果，都是突然就無法進行任何通信了。

假設網絡中斷時我們允許服務器 2 的 Sentinel 把 slave 切換為 master，結果就是你現在擁有了兩個可以對外提供服務的 Redis Server。

Client 做任何的增刪改操作，有可能落在服務器 1 的 Redis 上，也有可能落在服務器 2 的 Redis 上（取決于 Client 到底連通的是哪個 Sentinel），造成數據混亂。

即使后面服務器1和服務器2之間的網絡又恢復了，我們也無法把數據統一了（兩份不一樣的數據，到底該信任誰呢？），數據一致性完全被破壞。

方案4：主從同步 Redis Server，三實例 Sentinel

鑒于方案 3 并沒有辦法做到高可用，我們最終的版本就是上圖所示的方案 4 了，實際上這就是我們最終搭建的架構。

我們引入了服務器 3，并且在 3 上面又搭建起一個 Redis Sentinel 進程，現在由三個 Sentinel 進程來管理兩個 Redis Server 實例。

這種場景下，不管是單一進程故障、還是單個機器故障、還是某兩個機器網絡通信故障，都可以繼續對外提供 Redis 服務。

實際上，如果你的機器比較空閑，當然也可以把服務器 3 上面也開啟一個 Redis Server，形成 1 master + 2 slave 的架構。

每個數據都有兩個備份，可用性會提升一些。當然也并不是 slave 越多越好，畢竟主從同步也是需要時間成本的。

在方案 4 中，一旦服務器 1 和其他服務器的通信完全中斷，那么服務器 2 和 3 會將 slave 切換為 master。

對于客戶端來說，在這么一瞬間會有 2 個 master 提供服務，并且一旦網絡恢復了，那么所有在中斷期間落在服務器 1 上的新數據都會丟失。

如果想要部分解決這個問題，可以配置 Redis Server 進程，讓其在檢測到自己網絡有問題的時候，立即停止服務，避免在網絡故障期間還有新數據進來（可以參考 Redis 的 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 這兩個配置項）。

至此，我們就用 3 臺機器搭建了一個高可用的 Redis 服務。其實網上還有更加節省機器的辦法，就是把一個 Sentinel 進程放在 Client 機器上，而不是服務提供方的機器上。

只不過在公司里面，一般服務的提供方和調用方并不來自同一個團隊。兩個團隊共同操作同一個機器，很容易因為溝通問題導致一些誤操作，所以出于這種人為因素的考慮，我們還是采用了方案 4 的架構。

并且由于服務器 3 上面只跑了一個 Sentinel 進程，對服務器資源消耗并不多，還可以用服務器 3 來跑一些其他的服務。

易用性：像使用單機版 Redis 一樣使用 Redis Sentinel

作為服務的提供方，我們總是會講到用戶體驗問題。在上述方案當中始終有一個讓 Client 端用的不是那么舒服的地方。

對于單機版 Redis，Client 端直接連接 Redis Server，我們只需要給一個 ip 和 port，Client 就可以使用我們的服務了。

而改造成 Sentinel 模式之后，Client 不得不采用一些支持 Sentinel 模式的外部依賴包，并且還要修改自己的 Redis 連接配置，這對于“矯情”的用戶來講顯然是不能接收的。

有沒有辦法還是像在使用單機版的 Redis 那樣，只給 Client 一個固定的 ip 和 port 就可以提供服務呢？

答案當然是肯定的。這可能就要引入虛擬 IP（Virtual IP，VIP），如上圖所示。

我們可以把虛擬 IP 指向 Redis Server master 所在的服務器，在發生 Redis 主從切換的時候，會觸發一個回調腳本，回調腳本中將 VIP 切換至 slave 所在的服務器。

這樣對于 Client 端來說，他仿佛在使用的依然是一個單機版的高可用 Redis 服務。

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