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No.172# Redis集群模式通信成本影响因素

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瓜农老梁
发布2022-12-03 09:25:24
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发布2022-12-03 09:25:24
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文章被收录于专栏:瓜农老梁

引言

Redis集群模式节点之间通过Gossip协议彼此之间传递节点状态、槽等信息,没有依赖元数据组件来维护。简化了架构的同时,通信成本也限制了集群规模。

本文除了走查了通信开销影响因素,还梳理了节点扩缩容和请求路由的原理。主要内容有:

一、通信开销影响因素

二、扩缩容与槽位迁移

三、请求路由与重定向

一、通信开销影响因素

节点数量

每秒从本地实例列表选择5个节点,在这5个节点中选择最久没有通信的实例,向该实例发送PING消息。

即:定时发送PING消息的节点数量=5。

避免一些实例节点一直选不到,会有一个定时任务扫描兜底措施。

集群内部每秒10次的固定频率扫描本地缓存节点列表,也就是每100ms一次。

如果节点:PONG更新时间node.pong_received>(cluster-node-timeout/2)立即向该节点发送PING消息,假设该数量为N。

即:兜底发送的节点数量=10 * N。

通过调大cluster_node_timeout可以减少通信的节点数量,例如:从15秒调整到30秒。

但是,cluster_node_timeout过大会影响故障发现的时间和新节点发现的时间。

消息大小

一次通信包含消息头和消息体。

消息头:PING消息头相对固定,主要占用的发送节点负责的槽位(myslots[CLUSTER_SLOTS/8])占用2KB。

消息体:会携带一定数量的其他节点信息,默认包含集群总节点数的1/10,最少包含集群的3个节点,最多包含集群总节点数-2。

消息体clusterMsgDataGossip各个字段字节大小,共计104个字节。

属性

大小

char nodename[CLUSTER_NAMELEN]

40字节

uint32_t ping_sent

4字节

uint32_t pong_received

4字节

char ip[NET_IP_STR_LEN]

46字节

uint16_t port

2字节

uint16_t cport

2字节

uint16_t flags

2字节

uint16_t pport

保留字段

uint16_t notused1

4字节

合计

104字节

200个节点的redis集群,一次通信成本:2KB的消息头+2KB的消息体(20*104)= 4KB,一来一回8KB。

携带消息体的大小与集群规模相关,规模越大消息体越大,通信成本越高。

达到一定程度后整体集群性能会下降,Redis Cluster官方建议最大规模1000个实例,实际中通常不会超过500个实例。

二、扩缩容与槽位迁移

节点扩缩容本质上是槽在节点之间的迁移。

节点扩容后,需要将原有节点上的槽迁移到新节点。

如下图所示,当集群中加入节点4时,将节点1的Slo01,节点2的Slot04,节点3的Slot07迁移给节点4以实现数据均衡。

节点缩容前,需要将待下线节点上的槽先迁移走。

如下图所示,当集群中节点4下线,需要先将其拥有的槽位Slot01、Slot04、Slot07迁移走。

槽位迁移命令有:ADDSLOTS、DELSLOTS、FLUSHSLOTS、SETSLOT。

三、请求路由与重定向

数据存储在槽里,槽分布在实例上,处理客户端请求也是找对应槽的过程。

请求重定向

请求路由过程如下:

  • @1 客户端发送请求命令到集群任意节点
  • @2 计算key对应的槽,计算公式:slot=CRC16(key)&16383
  • @3 槽在本节点,执行命令,每个实例维护自身负责的槽也维护其他实例负责的槽位
  • @4 槽不在本节点,回复MOVE到其他节信息点
  • @5 向目标节点发起请求

为了减少MOVE重定向的开销,例如Jedis在客户端实现时缓存了槽与节点的关系,减少通信的开销。

然而也增加了客户端的复杂性,客户端会为集群中每个节点独立的连接池,集群规模大时占用更多的本地缓存。

ASK重定向

如果访问的槽正在做迁移,一部分数据在源节点,而另一部分已经迁移到目标节点,这个流程是如何的?

ASK重定向流程:

  • @1 发送请求命令
  • @2 计算key对应的槽
  • @3 槽在本节点,数据也在,执行命令
  • @4 访问的数据正在迁移,回复ASK信息含请求数据的目标节点
  • @5 向目标节点发起ASKING请求、执行命令获取数据

ASK的重定向是临时性的,客户端(Jedis)收到回复不更新客户端槽与节点映射,而MOVE的重定向会更新本地槽映射关系。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2022-09-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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