一、生产应用场景-低调大师

一、生产应用场景

2018-02-26 706

1、业务范围
redis cluster在唯品会主要应用于后端业务，用作内存存储服务。主要大数据实时推荐/ETL、风控、营销三大业使用。cluster用于取代当前twemproxy三层架构，作为通用的存储架构。redis cluster可以大幅度简化我们的存储架构，也解决twemproxy架构无法在线扩容节点的问题。目前我们在线有生产几十个cluster集群，约2千个instances，单个集群最大达到250+instances。
这是我们的生产应用场景，主要是后端业务的存储，目前没有作为cache使用的场景。

2、大数据、风控、营销系统的特征

cluster作为数据量大, 单个cluster集群在几十个GB到上TB级别内存存储量。
作为后端应用的存储，数据来源主要以下三种方式：
- Kafka --> Redis Cluster，Storm/Spark实时
- Hive --> Redis Cluster， MapReduce程序
- MySQL --> Redis Cluster，Java/C++程序。
数据由离线/实时job生成, 读写请求量大, 对读写性能也要求高。
业务高峰期请求量急剧上升，几倍的读写量增加，需要多个redis实例承担业务的读写压力。
业务需求变化快， schema变化频繁。如果使用MySQL作为存储，那么将会是频繁的DLL变更，而且需要做online schema change。
大促销活动时扩容频繁。

3、为什么选择redis cluster 3.1 cluster适合我们后端生产应用场景

在线水平扩展能力，能够解决我们大量的扩容需求。
Failover能力和高可用性。
虽然cluster不保证主从数据强一致性，但是后端业务能够容忍failover后少量的数据丢失。

3.2 架构简单

无中心架构，各个节点度等。slave节点提供数据冗余，master节点异常时提升为master。
取代twemproxy三层架构，系统复杂性降低。
可以节约大量的硬件资源，我们的Lvs + Twemproxy层使用了近上千台物理机器。
少了lvs和twemproxy层，读写性能提升明显。响应时间从100-200us减少到50-100us。
系统瓶颈更少。lvs层网卡和pps吞吐量瓶颈;对于请求长度较大的业务，twemproxy单节点性能低。
总结下，我们选择redis cluster主要这两点原因：简单、扩展性。另外，我们用cluster取代twemproxy集群，三层架构实在是很令人头疼，复杂、瓶颈多、管理不方面。

本文作者：geelou

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Redis中国用户组|唯品会Redis cluster大规模生产实践经验

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2018-02-27

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1、架构演变在2014年7月，为了准备当时的814撒娇节大促销活动，我们把单个redis的服务迁移到twemproxy上。twemproxy在后端快速完成数据分片和扩容。为了避免再次扩容，我们静态分配足够多的资源。之后，twemproxy暴露出来的系统瓶颈很多，资源使用很多，也存在一定的浪费。我们决定用redis cluster取代这种复杂的三层架构。 redis cluster GA之后，我们就开始上线使用。最初是3.0.2 版本，后面大量使用3.0.3 ，上个月开始使用3.0.7版本。下面简单对比下两种架构，解析下他们的优缺点。 2、Twemproxy架构优点 sharding逻辑对开发透明，读写方式和单个redis一致。可以作为cache和storage的proxy（by auto-eject）。缺点架构复杂，层次多。包括lvs、twemproxy、redis、sentinel和其控制层程序。管理成本和硬件成本很高。 2 * 1Gbps 网卡的lvs机器，最大能支撑140万pps。流量高的系统，proxy节点数和redis个数接近。 Redis层仍然扩容能力差...

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