Redis集群方案及实现

之前做了一个Redis的集群方案，跑了小半年，线上运行的很稳定
差不多可以跟大家分享下经验，前面写了一篇文章 数据在线服务的一些探索经验，可以做为背景阅读

应用

我们的Redis集群主要承担了以下服务：
1. 实时推荐
2. 用户画像
3. 诚信分值服务

集群状况

集群峰值QPS 1W左右，RW响应时间999线在1ms左右
整个集群：
1. Redis节点： 8台物理机;每台128G内存;每台机器上8个instance
2. Sentienl：3台虚拟机

集群方案

Redis Node由一组Redis Instance组成，一组Redis Instatnce可以有一个Master Instance，多个Slave Instance

Redis官方的cluster还在beta版本，参看Redis cluster tutorial
在做调研的时候，曾经特别关注过KeepAlived+VIP 和 Twemproxy
不过最后还是决定基于Redis Sentinel实现一套，整个项目大概在1人/1个半月

整体设计

1. 数据Hash分布在不同的Redis Instatnce上
2. M/S的切换采用Sentinel
3. 写：只会写master Instance，从sentinel获取当前的master Instane
4. 读：从Redis Node中基于权重选取一个Redis Instance读取，失败/超时则轮询其他Instance
5. 通过RPC服务访问，RPC server端封装了Redis客户端，客户端基于jedis开发
6. 批量写/删除：不保证事务

RedisKey

public class RedisKey implements Serializable{
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    //每个业务不同的family
    private String family;

    private String key;

    ......
    //物理保存在Redis上的key为经过MurmurHash之后的值
    private String makeRedisHashKey(){
        return String.valueOf(MurmurHash.hash64(makeRedisKeyString()));
    }

    //ReidsKey由family.key组成
    private String makeRedisKeyString(){
        return family +":"+ key;
    }

    //返回用户的经过Hash之后RedisKey
    public String getRedisKey(){
        return makeRedisHashKey();
    }
    .....
}

Family的存在时为了避免多个业务key冲突，给每个业务定义自己独立的Faimily
出于性能考虑，参考Redis存储设计，实际保存在Redis上的key为经过hash之后的值

接口

目前支持的接口包括：

public interface RedisUseInterface{
    /**
     * 通过RedisKey获取value
     *
     * @param redisKey
     *           redis中的key
     * @return
     *           成功返回value,查询不到返回NULL
     */
    public String get(final RedisKey redisKey) throws Exception;

    /**
     * 插入<k,v>数据到Redis
     *
     * @param redisKey
     *           the redis key
     * @param value
     *           the redis value
     * @return
     *           成功返回"OK",插入失败返回NULL
     */
    public String set(final RedisKey redisKey, final String value) throws Exception;

    /**
     * 批量写入数据到Redis
     *
     * @param redisKeys
     *           the redis key list
     * @param values
     *           the redis value list
     * @return
     *           成功返回"OK",插入失败返回NULL
     */
    public String mset(final ArrayList<RedisKey> redisKeys, final ArrayList<String> values) throws Exception;


    /**
     * 从Redis中删除一条数据
     *
     * @param redisKey
     *           the redis key
     * @return
     *           an integer greater than 0 if one or more keys were removed 0 if none of the specified key existed
     */
    public Long del(RedisKey redisKey) throws Exception;

    /**
     * 从Redis中批量删除数据
     *
     * @param redisKey
     *           the redis key
     * @return
     *           返回成功删除的数据条数
     */
    public Long del(ArrayList<RedisKey> redisKeys) throws Exception;

    /**
     * 插入<k,v>数据到Redis
     *
     * @param redisKey
     *           the redis key
     * @param value
     *           the redis value
     * @return
     *           成功返回"OK",插入失败返回NULL
     */
    public String setByte(final RedisKey redisKey, final byte[] value) throws Exception;

    /**
     * 插入<k,v>数据到Redis
     *
     * @param redisKey
     *           the redis key
     * @param value
     *           the redis value
     * @return
     *           成功返回"OK",插入失败返回NULL
     */
    public String setByte(final String redisKey, final byte[] value) throws Exception;

    /**
     * 通过RedisKey获取value
     *
     * @param redisKey
     *           redis中的key
     * @return
     *           成功返回value,查询不到返回NULL
     */
    public byte[] getByte(final RedisKey redisKey) throws Exception;

    /**
     * 在指定key上设置超时时间
     *
     * @param redisKey
     *           the redis key
     * @param seconds
     *           the expire seconds
     * @return
     *           1:success, 0:failed
     */
    public Long expire(RedisKey redisKey, int seconds) throws Exception;
}

写Redis流程

1. 计算Redis Key Hash值
2. 根据Hash值获取Redis Node编号
3. 从sentinel获取Redis Node的Master
4.  写数据到Redis

//获取写哪个Redis Node
int slot = getSlot(keyHash);
RedisDataNode redisNode =  rdList.get(slot);

//写Master
JedisSentinelPool jp = redisNode.getSentinelPool();
Jedis je = null;
boolean success = true;
try {
    je = jp.getResource();
    return je.set(key, value);
} catch (Exception e) {
    log.error("Maybe master is down", e);
    e.printStackTrace();
    success = false;
    if (je != null)
        jp.returnBrokenResource(je);
    throw e;
} finally {
    if (success && je != null) {
        jp.returnResource(je);
    }
}

读流程

1. 计算Redis Key Hash值
2. 根据Hash值获取Redis Node编号
3. 根据权重选取一个Redis Instatnce
4.  轮询读

//获取读哪个Redis Node
int slot = getSlot(keyHash);
RedisDataNode redisNode =  rdList.get(slot);

//根据权重选取一个工作Instatnce
int rn = redisNode.getWorkInstance();

//轮询
int cursor = rn;
do {
    try {
        JedisPool jp = redisNode.getInstance(cursor).getJp();
        return getImpl(jp, key);
    } catch (Exception e) {
        log.error("Maybe a redis instance is down, slot : [" + slot + "]" + e);
        e.printStackTrace();
        cursor = (cursor + 1) % redisNode.getInstanceCount();
        if(cursor == rn){
            throw e;
        }
    }
} while (cursor != rn);

权重计算

初始化的时候，会给每个Redis Instatnce赋一个权重值weight
根据权重获取Redis Instance的代码：

public int getWorkInstance() {
    //没有定义weight，则完全随机选取一个redis instance
    if(maxWeight == 0){
        return (int) (Math.random() * RANDOM_SIZE % redisInstanceList.size());
    }

    //获取随机数
    int rand = (int) (Math.random() * RANDOM_SIZE % maxWeight);
    int sum = 0;

    //选取Redis Instance
    for (int i = 0; i < redisInstanceList.size(); i++) {
        sum += redisInstanceList.get(i).getWeight();
        if (rand < sum) {
            return i;
        }
    }

    return 0;
}