摘要：本文章主要分成五個(gè)步驟內(nèi)容講解

Redis、RedisCluster和Codis;

我們更愛一致性;

Codis在生產(chǎn)環(huán)境中的使用的經(jīng)驗(yàn)和坑們;

對(duì)于分布式數(shù)據(jù)庫和分布式架構(gòu)的一些看法;

Q & A環(huán)節(jié)。

Codis是一個(gè)分布式Redis解決方案，與官方的純P2P的模式不同，Codis采用的是Proxy-based的方案。今天我們介紹一下Codis及下一個(gè)大版本RebornDB的設(shè)計(jì)，同時(shí)會(huì)介紹一些Codis在實(shí)際應(yīng)用場景中的tips。最后拋磚引玉，會(huì)介紹一下我對(duì)分布式存儲(chǔ)的一些觀點(diǎn)和看法，望各位首席們雅正。

一、 Redis，RedisCluster和Codis

Redis：想必大家的架構(gòu)中，Redis已經(jīng)是一個(gè)必不可少的部件，豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和超高的性能以及簡單的協(xié)議，讓Redis能夠很好的作為數(shù)據(jù)庫的上游緩存層。但是我們會(huì)比較擔(dān)心Redis的單點(diǎn)問題，單點(diǎn)Redis容量大小總受限于內(nèi)存，在業(yè)務(wù)對(duì)性能要求比較高的情況下，理想情況下我們希望所有的數(shù)據(jù)都能在內(nèi)存里面，不要打到數(shù)據(jù)庫上，所以很自然的就會(huì)尋求其他方案。 比如，SSD將內(nèi)存換成了磁盤，以換取更大的容量。更自然的想法是將Redis變成一個(gè)可以水平擴(kuò)展的分布式緩存服務(wù)，在Codis之前，業(yè)界只有Twemproxy，但是Twemproxy本身是一個(gè)靜態(tài)的分布式Redis方案，進(jìn)行擴(kuò)容/縮容時(shí)候?qū)\(yùn)維要求非常高，而且很難做到平滑的擴(kuò)縮容。Codis的目標(biāo)其實(shí)就是盡量兼容Twemproxy的基礎(chǔ)上，加上數(shù)據(jù)遷移的功能以實(shí)現(xiàn)擴(kuò)容和縮容，最終替換Twemproxy。從豌豆莢最后上線的結(jié)果來看，最后完全替換了Twem，大概2T左右的內(nèi)存集群。

Redis Cluster ：與Codis同期發(fā)布正式版的官方cluster，我認(rèn)為有優(yōu)點(diǎn)也有缺點(diǎn)，作為架構(gòu)師，我并不會(huì)在生產(chǎn)環(huán)境中使用，原因有兩個(gè):

cluster的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊和分布式的邏輯模塊是耦合在一起的，這個(gè)帶來的好處是部署異常簡單，all-in-the-box，沒有像Codis那么多概念，組件和依賴。但是帶來的缺點(diǎn)是，你很難對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行無痛的升級(jí)。比如哪天Redis cluster的分布式邏輯出現(xiàn)了比較嚴(yán)重的bug，你該如何升級(jí)?除了滾動(dòng)重啟整個(gè)集群，沒什么好辦法。這個(gè)比較傷運(yùn)維。

對(duì)協(xié)議進(jìn)行了較大的修改，對(duì)客戶端不太友好，目前很多客戶端已經(jīng)成為事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，而且很多程序已經(jīng)寫好了，讓業(yè)務(wù)方去更換Redisclient，是不太現(xiàn)實(shí)的，而且目前很難說有哪個(gè)Rediscluster客戶端經(jīng)過了大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境的驗(yàn)證，從HunanTV開源的Rediscluster proxy上可以看得出這個(gè)影響還是蠻大的，否則就會(huì)支持使用cluster的client了。

Codis：和Redis cluster不同的是，Codis采用一層無狀態(tài)的proxy層，將分布式邏輯寫在proxy上，底層的存儲(chǔ)引擎還是Redis本身(盡管基于Redis2.8.13上做了一些小patch)，數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)存儲(chǔ)于zookeeper(etcd)中，底層的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)變成了可插拔的部件。這個(gè)事情的好處其實(shí)不用多說，就是各個(gè)部件是可以動(dòng)態(tài)水平擴(kuò)展的，尤其無狀態(tài)的proxy對(duì)于動(dòng)態(tài)的負(fù)載均衡，還是意義很大的，而且還可以做一些有意思的事情，比如發(fā)現(xiàn)一些slot的數(shù)據(jù)比較冷，可以專門用一個(gè)支持持久化存儲(chǔ)的server group來負(fù)責(zé)這部分slot，以節(jié)省內(nèi)存，當(dāng)這部分?jǐn)?shù)據(jù)變熱起來時(shí)，可以再動(dòng)態(tài)的遷移到內(nèi)存的server group上，一切對(duì)業(yè)務(wù)透明。比較有意思的是，在Twitter內(nèi)部棄用Twmeproxy后，t家自己開發(fā)了一個(gè)新的分布式Redis解決方案，仍然走的是proxy-based路線。不過沒有開源出來。可插拔存儲(chǔ)引擎這個(gè)事情也是Codis的下一代產(chǎn)品RebornDB在做的一件事情。btw，RebornDB和它的持久化引擎都是完全開源的，見https://github.com/reborndb/reborn和https://github.com/reborndb/qdb。當(dāng)然這樣的設(shè)計(jì)的壞處是，經(jīng)過了proxy，多了一次網(wǎng)絡(luò)交互，看上去性能下降了一些，但是記住，我們的proxy是可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的，整個(gè)服務(wù)的QPS并不由單個(gè)proxy的性能決定(所以生產(chǎn)環(huán)境中我建議使用LVS/HA Proxy或者Jodis)，每個(gè)proxy其實(shí)都是一樣的。

二、我們更愛一致性

很多朋友問我，為什么不支持讀寫分離，其實(shí)這個(gè)事情的原因很簡單，因?yàn)槲覀儺?dāng)時(shí)的業(yè)務(wù)場景不能容忍數(shù)據(jù)不一致，由于Redis本身的replication模型是主從異步復(fù)制，在master上寫成功后，在slave上是否能讀到這個(gè)數(shù)據(jù)是沒有保證的，而讓業(yè)務(wù)方處理一致性的問題還是蠻麻煩的。而且Redis單點(diǎn)的性能還是蠻高的，不像mysql之類的真正的數(shù)據(jù)庫，沒有必要為了提升一點(diǎn)點(diǎn)讀QPS而讓業(yè)務(wù)方困惑。這和數(shù)據(jù)庫的角色不太一樣。所以，你可能看出來了，其實(shí)Codis的HA，并不能保證數(shù)據(jù)完全不丟失，因?yàn)槭钱惒綇?fù)制，所以master掛掉后，如果有沒有同步到slave上的數(shù)據(jù)，此時(shí)將slave提升成master后，剛剛寫入的還沒來得及同步的數(shù)據(jù)就會(huì)丟失。不過在RebornDB中我們會(huì)嘗試對(duì)持久化存儲(chǔ)引擎(qdb)可能會(huì)支持同步復(fù)制(syncreplication)，讓一些對(duì)數(shù)據(jù)一致性和安全性有更強(qiáng)要求的服務(wù)可以使用。

說到一致性，這也是Codis支持的MGET/MSET無法保證原本單點(diǎn)時(shí)的原子語義的原因。 因?yàn)镸SET所參與的key可能分不在不同的機(jī)器上，如果需要保證原來的語義，也就是要么一起成功，要么一起失敗，這樣就是一個(gè)分布式事務(wù)的問題，對(duì)于Redis來說，并沒有WAL或者回滾這么一說，所以即使是一個(gè)最簡單的二階段提交的策略都很難實(shí)現(xiàn)，而且即使實(shí)現(xiàn)了，性能也沒有保證。所以在Codis中使用MSET/MGET其實(shí)和你本地開個(gè)多線程SET/GET效果一樣，只不過是由服務(wù)端打包返回罷了，我們加上這個(gè)命令的支持只是為了更好的支持以前用Twemproxy的業(yè)務(wù)。

在實(shí)際場景中，很多朋友使用了lua腳本以擴(kuò)展Redis的功能，其實(shí)Codis這邊是支持的，但記住，Codis在涉及這種場景的時(shí)候，僅僅是轉(zhuǎn)發(fā)而已，它并不保證你的腳本操作的數(shù)據(jù)是否在正確的節(jié)點(diǎn)上。比如，你的腳本里涉及操作多個(gè)key，Codis能做的就是將這個(gè)腳本分配到參數(shù)列表中的第一個(gè)key的機(jī)器上執(zhí)行。所以這種場景下，你需要自己保證你的腳本所用到的key分布在同一個(gè)機(jī)器上，這里可以采用hashtag的方式。

比如你有一個(gè)腳本是操作某個(gè)用戶的多個(gè)信息，如uid1age，uid1sex，uid1name形如此類的key，如果你不用hashtag的話，這些key可能會(huì)分散在不同的機(jī)器上，如果使用了hashtag(用花括號(hào)擴(kuò)住計(jì)算hash的區(qū)域)：{uid1}age，{uid1}sex，{uid1}name，這樣就保證這些key分布在同一個(gè)機(jī)器上。這個(gè)是twemproxy引入的一個(gè)語法，我們這邊也支持了。

在開源Codis后，我們收到了很多社區(qū)的反饋，大多數(shù)的意見是集中在Zookeeper的依賴，Redis的修改，還有為啥需要Proxy上面，我們也在思考，這幾個(gè)東西是不是必須的。當(dāng)然這幾個(gè)部件帶來的好處毋庸置疑，上面也闡述過了，但是有沒有辦法能做得更漂亮。于是，我們在下一階段會(huì)再往前走一步，實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)設(shè)計(jì)：

使用proxy內(nèi)置的Raft來代替外部的Zookeeper，zk對(duì)于我們來說，其實(shí)只是一個(gè)強(qiáng)一致性存儲(chǔ)而已，我們其實(shí)可以使用Raft來做到同樣的事情。將raft嵌入proxy，來同步路由信息。達(dá)到減少依賴的效果。

抽象存儲(chǔ)引擎層，由proxy或者第三方的agent來負(fù)責(zé)啟動(dòng)和管理存儲(chǔ)引擎的生命周期。具體來說，就是現(xiàn)在codis還需要手動(dòng)的去部署底層的Redis或者qdb，自己配置主從關(guān)系什么的，但是未來我們會(huì)把這個(gè)事情交給一個(gè)自動(dòng)化的agent或者甚至在proxy內(nèi)部集成存儲(chǔ)引擎。這樣的好處是我們可以最大程度上的減小Proxy轉(zhuǎn)發(fā)的損耗(比如proxy會(huì)在本地啟動(dòng)Redis instance)和人工誤操作，提升了整個(gè)系統(tǒng)的自動(dòng)化程度。

還有replication based migration。眾所周知，現(xiàn)在Codis的數(shù)據(jù)遷移方式是通過修改底層Redis，加入單key的原子遷移命令實(shí)現(xiàn)的。這樣的好處是實(shí)現(xiàn)簡單、遷移過程對(duì)業(yè)務(wù)無感知。但是壞處也是很明顯，首先就是速度比較慢，而且對(duì)Redis有侵入性，還有維護(hù)slot信息給Redis帶來額外的內(nèi)存開銷。大概對(duì)于小key-value為主業(yè)務(wù)和原生Redis是1:1.5的比例，所以還是比較費(fèi)內(nèi)存的。

在RebornDB中我們會(huì)嘗試提供基于復(fù)制的遷移方式，也就是開始遷移時(shí)，記錄某slot的操作，然后在后臺(tái)開始同步到slave，當(dāng)slave同步完后，開始將記錄的操作回放，回放差不多后，將master的寫入停止，追平后修改路由表，將需要遷移的slot切換成新的master，主從(半)同步復(fù)制，這個(gè)之前提到過。

三、Codis在生產(chǎn)環(huán)境中的使用的經(jīng)驗(yàn)和坑們

來說一些 tips，作為開發(fā)工程師，一線的操作經(jīng)驗(yàn)肯定沒有運(yùn)維的同學(xué)多，大家一會(huì)可以一起再深度討論。

關(guān)于多產(chǎn)品線部署：很多朋友問我們?nèi)绻卸鄠€(gè)項(xiàng)目時(shí)，codis如何部署比較好，我們當(dāng)時(shí)在豌豆莢的時(shí)候，一個(gè)產(chǎn)品線會(huì)部署一整套codis，但是zk共用一個(gè)，不同的codis集群擁有不同的product name來區(qū)分，codis本身的設(shè)計(jì)沒有命名空間那么一說，一個(gè)codis只能對(duì)應(yīng)一個(gè)product name。不同product name的codis集群在同一個(gè)zk上不會(huì)相互干擾。

關(guān)于zk：由于Codis是一個(gè)強(qiáng)依賴的zk的項(xiàng)目，而且在proxy和zk的連接發(fā)生抖動(dòng)造成sessionexpired的時(shí)候，proxy是不能對(duì)外提供服務(wù)的，所以盡量保證proxy和zk部署在同一個(gè)機(jī)房。生產(chǎn)環(huán)境中zk一定要是>=3臺(tái)的奇數(shù)臺(tái)機(jī)器，建議5臺(tái)物理機(jī)。

關(guān)于HA：這里的HA分成兩部分，一個(gè)是proxy層的HA，還有底層Redis的HA。先說proxy層的HA。之前提到過proxy本身是無狀態(tài)的，所以proxy本身的HA是比較好做的，因?yàn)檫B接到任何一個(gè)活著的proxy上都是一樣的，在生產(chǎn)環(huán)境中，我們使用的是jodis，這個(gè)是我們開發(fā)的一個(gè)jedis連接池，很簡單，就是**zk上面的存活proxy列表，挨個(gè)返回jedis對(duì)象，達(dá)到負(fù)載均衡和HA的效果。也有朋友在生產(chǎn)環(huán)境中使用LVS和HA Proxy來做負(fù)載均衡，這也是可以的。 Redis本身的HA，這里的Redis指的是codis底層的各個(gè)server group的master，在一開始的時(shí)候codis本來就沒有將這部分的HA設(shè)計(jì)進(jìn)去，因?yàn)镽edis在掛掉后，如果直接將slave提升上來的話，可能會(huì)造成數(shù)據(jù)不一致的情況，因?yàn)橛行碌男薷目赡茉趍aster中還沒有同步到slave上，這種情況下需要管理員手動(dòng)的操作修復(fù)數(shù)據(jù)。后來我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)需求確實(shí)比較多的朋友反映，于是我們開發(fā)了一個(gè)簡單的ha工具：codis-ha，用于監(jiān)控各個(gè)server group的master的存活情況，如果某個(gè)master掛掉了，會(huì)直接提升該group的一個(gè)slave成為新的master。 項(xiàng)目的地址是：https://github.com/ngaut/codis-ha。

關(guān)于dashboard：dashboard在codis中是一個(gè)很重要的角色，所有的集群信息變更操作都是通過dashboard發(fā)起的(這個(gè)設(shè)計(jì)有點(diǎn)像docker)，dashboard對(duì)外暴露了一系列RESTfulAPI接口，不管是web管理工具，還是命令行工具都是通過訪問這些httpapi來進(jìn)行操作的，所以請保證dashboard和其他各個(gè)組件的網(wǎng)絡(luò)連通性。比如，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)有用戶的dashboard中集群的ops為0，就是因?yàn)閐ashboard無法連接到proxy的機(jī)器的緣故。

關(guān)于go環(huán)境：在生產(chǎn)環(huán)境中盡量使用go1.3.x的版本，go的1.4的性能很差，更像是一個(gè)中間版本，還沒有達(dá)到production ready的狀態(tài)就發(fā)布了。很多朋友對(duì)go的gc頗有微詞，這里我們不討論哲學(xué)問題，選擇go是多方面因素權(quán)衡后的結(jié)果，而且codis是一個(gè)中間件類型的產(chǎn)品，并不會(huì)有太多小對(duì)象常駐內(nèi)存，所以對(duì)于gc來說基本毫無壓力，所以不用考慮gc的問題。

關(guān)于隊(duì)列的設(shè)計(jì)：其實(shí)簡單來說，就是「不要把雞蛋放在一個(gè)籃子」的道理，盡量不要把數(shù)據(jù)都往一個(gè)key里放，因?yàn)閏odis是一個(gè)分布式的集群，如果你永遠(yuǎn)只操作一個(gè)key，就相當(dāng)于退化成單個(gè)Redis實(shí)例了。很多朋友將Redis用來做隊(duì)列，但是Codis并沒有提供BLPOP/BLPUSH的接口，這沒問題，可以將列表在邏輯上拆成多個(gè)LIST的key，在業(yè)務(wù)端通過定時(shí)輪詢來實(shí)現(xiàn)(除非你的隊(duì)列需要嚴(yán)格的時(shí)序要求)，這樣就可以讓不同的Redis來分擔(dān)這個(gè)同一個(gè)列表的訪問壓力。而且單key過大可能會(huì)造成遷移時(shí)的阻塞，由于Redis是一個(gè)單線程的程序，所以遷移的時(shí)候會(huì)阻塞正常的訪問。

關(guān)于主從和bgsave：codis本身并不負(fù)責(zé)維護(hù)Redis的主從關(guān)系，在codis里面的master和slave只是概念上的：proxy會(huì)將請求打到「master」上，master掛了codis-ha會(huì)將某一個(gè)「slave」提升成master。而真正的主從復(fù)制，需要在啟動(dòng)底層的Redis時(shí)手動(dòng)的配置。在生產(chǎn)環(huán)境中，我建議master的機(jī)器不要開bgsave，也不要輕易的執(zhí)行save命令，數(shù)據(jù)的備份盡量放在slave上操作。

關(guān)于跨機(jī)房/多活：想都別想。。。codis沒有多副本的概念，而且codis多用于緩存的業(yè)務(wù)場景，業(yè)務(wù)的壓力是直接打到緩存上的，在這層做跨機(jī)房架構(gòu)的話，性能和一致性是很難得到保證的

關(guān)于proxy的部署：其實(shí)可以將proxy部署在client很近的地方，比如同一個(gè)物理機(jī)上，這樣有利于減少延遲，但是需要注意的是，目前jodis并不會(huì)根據(jù)proxy的位置來選擇位置最佳的實(shí)例，需要修改。

四、對(duì)于分布式數(shù)據(jù)庫和分布式架構(gòu)的一些看法(one more Thing)

Codis相關(guān)的內(nèi)容告一段落。接下來我想聊聊我對(duì)于分布式數(shù)據(jù)庫和分布式架構(gòu)的一些看法。 架構(gòu)師們是如此貪心，有單點(diǎn)就一定要變成分布式，同時(shí)還希望盡可能的透明:P。就MySQL來看，從最早的單點(diǎn)到主從讀寫分離，再到后來阿里的類似Cobar和TDDL，分布式和可擴(kuò)展性是達(dá)到了，但是犧牲了事務(wù)支持，于是有了后來的OceanBase。Redis從單點(diǎn)到Twemproxy，再到Codis，再到Reborn。到最后的存儲(chǔ)早已和最初的面目全非，但協(xié)議和接口永存，比如SQL和Redis Protocol。

NoSQL來了一茬又一茬，從HBase到Cassandra到MongoDB，解決的是數(shù)據(jù)的擴(kuò)展性問題，通過裁剪業(yè)務(wù)的存儲(chǔ)和查詢的模型來在CAP上平衡。但是幾乎還是都丟掉了跨行事務(wù)(插一句，小米上在HBase上加入了跨行事務(wù)，不錯(cuò)的工作)。

我認(rèn)為，拋開底層存儲(chǔ)的細(xì)節(jié)，對(duì)于業(yè)務(wù)來說，KV，SQL查詢(關(guān)系型數(shù)據(jù)庫支持)和事務(wù)，可以說是構(gòu)成業(yè)務(wù)系統(tǒng)的存儲(chǔ)原語。為什么memcached/Redis+mysql的組合如此的受歡迎，正是因?yàn)檫@個(gè)組合，幾個(gè)原語都能用上，對(duì)于業(yè)務(wù)來說，可以很方便的實(shí)現(xiàn)各種業(yè)務(wù)的存儲(chǔ)需求，能輕易的寫出「正確」的程序。但是，現(xiàn)在的問題是數(shù)據(jù)大到一定程度上時(shí)，從單機(jī)向分布式進(jìn)化的過程中，最難搞定的就是事務(wù)，SQL支持什么的還可以通過各種mysqlproxy搞定，KV就不用說了，天生對(duì)分布式友好。

于是這樣，我們就默認(rèn)進(jìn)入了一個(gè)沒有(跨行)事務(wù)支持的世界里，很多業(yè)務(wù)場景我們只能犧牲業(yè)務(wù)的正確性來在實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度上平衡。比如一個(gè)很簡單的需求：微博關(guān)注數(shù)的變化，最直白，最正常的寫法應(yīng)該是，將被關(guān)注者的被關(guān)注數(shù)的修改和關(guān)注者的關(guān)注數(shù)修改放到同一個(gè)事務(wù)里，一起提交，要么一起成功，要么一起失敗。但是現(xiàn)在為了考慮性能，為了考慮實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，一般來說的做法可能是隊(duì)列輔助異步的修改，或者通過cache先暫存等等方式繞開事務(wù)。

但是在一些需要強(qiáng)事務(wù)支持的場景就沒有那么好繞過去了(目前我們只討論開源的架構(gòu)方案)，比如支付/積分變更業(yè)務(wù)，常見的搞法是關(guān)鍵路徑根據(jù)用戶特征sharding到單點(diǎn)MySQL，或者M(jìn)ySQLXA，但是性能下降得太厲害。

后來Google在他們的廣告業(yè)務(wù)中遇到這個(gè)問題，既需要高性能，又需要分布式事務(wù)，還必須保證一致性:)，Google在此之前是通過一個(gè)大規(guī)模的MySQL集群通過sharding苦苦支撐，這個(gè)架構(gòu)的可運(yùn)維/擴(kuò)展性實(shí)在太差。這要是在一般公司，估計(jì)也就忍了，但是Google可不是一般公司，用原子鐘搞定Spanner，然后再Spanner上構(gòu)建了SQL查詢層F1。我在第一次看到這個(gè)系統(tǒng)的時(shí)候，感覺簡直驚艷，應(yīng)該是第一個(gè)可以真正稱為NewSQL的公開設(shè)計(jì)的系統(tǒng)。所以，BigTable(KV)+F1(SQL)+Spanner(高性能分布式事務(wù)支持)，同時(shí)Spanner還有一個(gè)非常重要的特性是跨數(shù)據(jù)中心的復(fù)制和一致性保證(通過Paxos實(shí)現(xiàn))，多數(shù)據(jù)中心，剛好補(bǔ)全了整個(gè)Google的基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)庫棧，使得Google對(duì)于幾乎任何類型的業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)都非常方便。我想，這就是未來的方向吧，一個(gè)可擴(kuò)展的KV數(shù)據(jù)庫(作為緩存和簡單對(duì)象存儲(chǔ))，一個(gè)高性能支持分布式事務(wù)和SQL查詢接口的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，提供表支持。

五、Q & A

Q1：我沒看過Codis，您說Codis沒有多副本概念，請問是什么意思?

A1：Codis是一個(gè)分布式Redis解決方案，是通過presharding把數(shù)據(jù)在概念上分成1024個(gè)slot，然后通過proxy將不同的key的請求轉(zhuǎn)發(fā)到不同的機(jī)器上，數(shù)據(jù)的副本還是通過Redis本身保證

Q2：Codis的信息在一個(gè)zk里面存儲(chǔ)著，zk在Codis中還有別的作用嗎?主從切換為何不用sentinel

A2：Codis的特點(diǎn)是動(dòng)態(tài)的擴(kuò)容縮容，對(duì)業(yè)務(wù)透明;zk除了存儲(chǔ)路由信息，同時(shí)還作為一個(gè)事件同步的媒介服務(wù)，比如變更master或者數(shù)據(jù)遷移這樣的事情，需要所有的proxy通過**特定zk事件來實(shí)現(xiàn) 可以說zk被我們當(dāng)做了一個(gè)可靠的rpc的信道來使用。因?yàn)橹挥屑鹤兏腶dmin時(shí)候會(huì)往zk上發(fā)事件，proxy**到以后，回復(fù)在zk上，admin收到各個(gè)proxy的回復(fù)后才繼續(xù)。本身集群變更的事情不會(huì)經(jīng)常發(fā)生，所以數(shù)據(jù)量不大。Redis的主從切換是通過codis-ha在zk上遍歷各個(gè)server group的master判斷存活情況，來決定是否發(fā)起提升新master的命令。

Q3：數(shù)據(jù)分片，是用的一致性hash嗎?請具體介紹下，謝謝。

A3：不是，是通過presharding，hash算法是crc32(key)%1024

Q4：怎么進(jìn)行權(quán)限管理?

A4：Codis中沒有鑒權(quán)相關(guān)的命令，在reborndb中加入了auth指令。

Q5：怎么禁止普通用戶鏈接Redis破壞數(shù)據(jù)?

A5：同上，目前Codis沒有auth，接下來的版本會(huì)加入。

Q6：Redis跨機(jī)房有什么方案?

A6：目前沒有好的辦法，我們的Codis定位是同一個(gè)機(jī)房內(nèi)部的緩存服務(wù)，跨機(jī)房復(fù)制對(duì)于Redis這樣的服務(wù)來說，一是延遲較大，二是一致性難以保證，對(duì)于性能要求比較高的緩存服務(wù)，我覺得跨機(jī)房不是好的選擇。

Q7：集群的主從怎么做(比如集群S是集群M的從，S和M的節(jié)點(diǎn)數(shù)可能不一樣，S和M可能不在一個(gè)機(jī)房)?

A7：Codis只是一個(gè)proxy-based的中間件，并不負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)副本相關(guān)的工作。也就是數(shù)據(jù)只有一份，在Redis內(nèi)部。

Q8：根據(jù)你介紹了這么多，我可以下一個(gè)結(jié)論，你們沒有多租戶的概念，也沒有做到高可用。可以這么說吧?你們更多的是把Redis當(dāng)做一個(gè)cache來設(shè)計(jì)。

A8：對(duì)，其實(shí)我們內(nèi)部多租戶是通過多Codis集群解決的，Codis更多的是為了替換twemproxy的一個(gè)項(xiàng)目。高可用是通過第三方工具實(shí)現(xiàn)。Redis是cache，Codis主要解決的是Redis單點(diǎn)、水平擴(kuò)展的問題。把codis的介紹貼一下： Auto rebalance Extremely simple to use Support both Redis or rocksdb transparently. GUI dashboard & admin tools Supports most of Redis commands. Fully compatible with twemproxy(https://github.com/twitter/twemproxy). Native Redis clients are supported Safe and transparent data migration, Easily add or remove nodes on-demand.解決的問題是這些。業(yè)務(wù)不停的情況下，怎么動(dòng)態(tài)的擴(kuò)展緩存層，這個(gè)是codis關(guān)注的。

Q9：對(duì)于Redis冷備的數(shù)據(jù)庫的遷移，您有啥經(jīng)驗(yàn)沒有?對(duì)于Redis熱數(shù)據(jù)，可以通過migrate命令實(shí)現(xiàn)兩個(gè)Redis進(jìn)程間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移，當(dāng)然如果對(duì)端有密碼，migrate就玩完了(這個(gè)我已經(jīng)給Redis官方提交了patch)。

A9：冷數(shù)據(jù)我們現(xiàn)在是實(shí)現(xiàn)了完整的Redissync協(xié)議，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于rocksdb的磁盤存儲(chǔ)引擎，備機(jī)的冷數(shù)據(jù)，全部是存在磁盤上的，直接作為一個(gè)從掛在master上的。實(shí)際使用時(shí)，3個(gè)group，keys數(shù)量一致，但其中一個(gè)的ops是另外兩個(gè)的兩倍，有可能是什么原因造成的?key的數(shù)量一致并不代表實(shí)際請求是均勻分布的，不如你可能某幾個(gè)key特別熱，它一定是會(huì)落在實(shí)際存儲(chǔ)這個(gè)key的機(jī)器上的。剛才說的rocksdb的存儲(chǔ)引擎：https://github.com/reborndb/qdb，其實(shí)啟動(dòng)后就是個(gè)Redis-server，支持了PSYNC協(xié)議，所以可以直接當(dāng)成Redis從來用。是一個(gè)節(jié)省從庫內(nèi)存的好方法。

Q10：Redis實(shí)例內(nèi)存占比超過50%，此時(shí)執(zhí)行bgsave，開了虛擬內(nèi)存支持的會(huì)阻塞，不開虛擬內(nèi)存支持的會(huì)直接返回err，對(duì)嗎?

A10：不一定，這個(gè)要看寫數(shù)據(jù)(開啟bgsave后修改的數(shù)據(jù))的頻繁程度，在Redis內(nèi)部執(zhí)行bgsave，其實(shí)是通過操作系統(tǒng)COW機(jī)制來實(shí)現(xiàn)復(fù)制，如果你這段時(shí)間的把幾乎所有的數(shù)據(jù)都修改了，這樣操作系統(tǒng)只能全部完整的復(fù)制出來，這樣就爆了。

Q11：剛讀完，贊一個(gè)。可否介紹下codis的autorebalance實(shí)現(xiàn)。

A11：算法比較簡單，https://github.com/wandoulabs/codis/blob/master/cmd/cconfig/rebalancer.go#L104。代碼比較清楚，code talks:)。其實(shí)就是根據(jù)各個(gè)實(shí)例的內(nèi)存比例，分配slot好的。

Q12：主要想了解對(duì)降低數(shù)據(jù)遷移對(duì)線上服務(wù)的影響，有沒有什么經(jīng)驗(yàn)介紹?

A12：其實(shí)現(xiàn)在codis數(shù)據(jù)遷移的方式已經(jīng)很溫和了，是一個(gè)個(gè)key的原子遷移，如果怕抖動(dòng)甚至可以加上每個(gè)key的延遲時(shí)間。這個(gè)好處就是對(duì)業(yè)務(wù)基本沒感知，但是缺點(diǎn)就是慢。