1 背景
Redis是知名的、应用广泛的NoSQL数据库,在转转也是作为主要的非关系型数据库使用。我们主要使用Codis来管理Redis分布式集群,但随着Codis官方停止更新和Redis Cluster的日益完善,转转也开始尝试使用Redis Cluster,并选择Lettuce作为客户端使用。但是在业务接入过程中发现,使用Lettuce访问Redis Cluster的mget、mset等Multi-Key命令时,性能表现不佳。
2 分析原因
2.1 现象
业务在从Codis迁移到Redis Cluster的过程中,在Redis Cluster和Codis双写了相同的数据。结果Codis在比Redis Cluster多一次连接proxy节点的耗时下,同样是mget获取相同的数据,使用Lettuce访问Redis Cluster还是比使用Jeds访问Codis耗时要高,于是我们开始定位性能差异的原因。
2.2 定位问题
2.2.1 Redis Cluster的架构设计
导致Redis Cluster的mget性能不佳的根本原因,是Redis Cluster在架构上的设计导致的。Redis Cluster基于smart client和无中心的设计,按照槽位将数据存储在不同的节点上
如上图所示,每个主节点管理不同部分的槽位,并且下面挂了多个从节点。槽位是Redis Cluster管理数据的基本单位,集群的伸缩就是槽和数据在节点之间的移动。
通过CRC16(key) % 16384
来计算key属于哪个槽位和哪个Redis节点。而且Redis Cluster的Multi-Key操作受槽位限制,例如我们执行mget,获取不同槽位的数据,是限制执行的:
2.2.2 Lettuce的mget实现方式
lettuce对Multi-Key进行了支持,当我们调用mget方法,涉及跨槽位时,Lettuce对mget进行了拆分执行和结果合并,代码如下:
public RedisFuture<List<KeyValue<K, V>>> mget(Iterable<K> keys) {
//将key按照槽位拆分
Map<Integer, List<K>> partitioned = SlotHash.partition(codec, keys);
if (partitioned.size() < 2) {
return super.mget(keys);
}
Map<K, Integer> slots = SlotHash.getSlots(partitioned);
Map<Integer, RedisFuture<List<KeyValue<K, V>>>> executions = new HashMap<>();
//对不同槽位的keys分别执行mget
for (Map.Entry<Integer, List<K>> entry : partitioned.entrySet()) {
RedisFuture<List<KeyValue<K, V>>> mget = super.mget(entry.getValue());
executions.put(entry.getKey(), mget);
}
// 获取、合并、排序结果
return new PipelinedRedisFuture<>(executions, objectPipelinedRedisFuture -> {
List<KeyValue<K, V>> result = new ArrayList<>();
for (K opKey : keys) {
int slot = slots.get(opKey);
int position = partitioned.get(slot).indexOf(opKey);
RedisFuture<List<KeyValue<K, V>>> listRedisFuture = executions.get(slot);
result.add(MultiNodeExecution.execute(() -> listRedisFuture.get().get(position)));
}
return result;
});
}
mget涉及多个key的时候,主要有三个步骤:
1、按照槽位 将key进行拆分;
2、分别对相同槽位的key去对应的槽位mget获取数据;
3、将所有执行的结果按照传参的key顺序排序返回。
所以Lettuce客户端,执行mget获取跨槽位的数据,是通过槽位分发执行mget,并合并结果实现的。而Lettuce基于Netty的NIO框架实现,发送命令不会阻塞IO,但是处理请求是单连接串行发送命令:
所以Lettuce的mget的key数量越多,涉及的槽位数量越多,性能就会越差。Codis也是拆分执行mget,不过是并发发送命令,并使用pipeline提高性能,进而减少了网络的开销。
3 解决问题
3.1使用hashtag
我们首先想到的是 客户端分别执行分到不同槽位的请求,导致耗时增加。我们可以将我们需要同时操作到的key,放到同一个槽位里去。我们是可以通过hashtag来实现
hashtag用于Redis Cluster中。hashtag 规定以key里{}里的内容来做hash,比如 user:{a}:zhangsan和user:{a}:lisi就会用
a
去hash,保证带{a}的key都落到同一个slot里
利用hashtag对key进行规划,使得我们mget的值都在同一个槽位里。
但是这种方式需要业务方感知到Redis Cluster的分片的存在,需要对Redis Cluster的各节点存储做规划,保证数据平均的分布在不同的Redis节点上。对业务方使用上太不友好,所以舍弃了这种方案。
3.2 客户端改造
另一种方案是在客户端做改造,这样做成本较低。不需要业务方感知和维护hashtag。
我们利用pipeline对Redis节点批量发送get命令,相对于Lettuce串行发送mget命令来说,减少了多次跨槽位mget发送命令的网络耗时。具体步骤如下:
1、把所有key按照所在的Redis节点拆分;
2、通过pipeline对每个Redis节点批量发送get命令;
3、获取所有命令执行结果,排序、合并结果,并返回。
这样改造,使用pipeline一次发送批量的命令,减少了串行批量发送命令的网络耗时。
3.2.1 改造JedisCluster
由于Lettuce没有原生支持pipeline批量提交命令,而JedisCluster原生支持pipeline,并且JedisCluster没有对Multi-Key进行支持,我们对JedisCluster的mget进行了改造,代码如下:
public List<String> mget(String... keys) {
List<Pipeline> pipelineList = new ArrayList<>();
List<Jedis> jedisList = new ArrayList<>();
try {
//按照key的hash计算key位于哪一个redis节点
Map<JedisPool, List<String>> pooling = new HashMap<>();
for (String key : keys) {
JedisPool pool = connectionHandler.getConnectionPoolFromSlot(JedisClusterCRC16.getSlot(key));
pooling.computeIfAbsent(pool, k -> new ArrayList<>()).add(key);
}
//分别对每个redis 执行pipeline get操作
Map<String, Response<String>> resultMap = new HashMap<>();
for (Map.Entry<JedisPool, List<String>> entry : pooling.entrySet()) {
Jedis jedis = entry.getKey().getResource();
Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
for (String key : entry.getValue()) {
Response<String> response = pipelined.get(key);
resultMap.put(key, response);
}
pipelined.flush();
//保存所有连接和pipeline 最后进行close
pipelineList.add(pipelined);
jedisList.add(jedis);
}
//同步所有请求结果
for (Pipeline pipeline : pipelineList) {
pipeline.returnAll();
}
//合并、排序结果
List<String> list = new ArrayList<>();
for (String key : keys) {
Response<String> response = resultMap.get(key);
String o = response.get();
list.add(o);
}
return list;
}finally {
//关闭所有pipeline和jedis连接
pipelineList.forEach(Pipeline::close);
jedisList.forEach(Jedis::close);
}
}
3.2.2 处理异常case
上面的代码还不足以覆盖所有场景,我们还需要处理一些异常case
- Redis Cluster扩缩容导致的数据迁移
数据迁移会造成两种错误
1、MOVED错误
代表数据所在的槽位已经迁移到另一个redis节点上了,服务端会告诉客户端对应的槽的目标节点信息。此时我们需要做的是更新客户端缓存的槽位信息,并尝试重新获取数据。
2、ASKING错误
代表槽位正在迁移中,且数据不在源节点中,我们需要先向目标Redis节点执行ASKING命令,才能获取迁移的槽位的数据。
List<String> list = new ArrayList<>();
for (String key : keys) {
Response<String> response = resultMap.get(key);
String o;
try {
o = response.get();
list.add(o);
} catch (JedisRedirectionException jre) {
if (jre instanceof JedisMovedDataException) {
//此槽位已经迁移 更新客户端的槽位信息
this.connectionHandler.renewSlotCache(null);
}
boolean asking = false;
if (jre instanceof JedisAskDataException) {
//获取槽位目标redis节点的连接 设置asking标识,以便在重试前执行asking命令
asking = true;
askConnection.set(this.connectionHandler.getConnectionFromNode(jre.getTargetNode()));
} else {
throw new JedisClusterException(jre);
}
//重试获取这个key的结果
o = runWithRetries(this.maxAttempts, asking, true, key);
list.add(o);
}
}
数据迁移导致的两种异常,会进行重试。重试会导致耗时增加,并且如果达到最大重试次数,还没有获取到数据,则抛出异常。
- pipeline的某个命令执行失败
不捕获执行失败的异常,抛出异常让业务服务感知到异常发生。
4 效果展示
4.1 性能测试
在改造完客户端之后,我们对客户端的mget进行了性能测试,测试了下面三种类型的耗时
1、使用Jedis访问Codis
2、使用改造的JedisCluster访问Redis Cluster
3、使用Lettuce同步方式访问Redis Cluster
4.1.1 mget 100key
Codis | JedisCluster(改造) | Lettuce | |
---|---|---|---|
avg | 0.411ms | 0.224ms | 0.61ms |
tp99 | 0.528ms | 0.35ms | 1.53ms |
tp999 | 0.745ms | 1.58ms | 3.87ms |
4.1.2 mget 500key
Codis | JedisCluster(改造) | Lettuce | |
---|---|---|---|
avg | 0.96ms | 0.511ms | 2.14ms |
tp99 | 1.15ms | 0.723ms | 3.99ms |
tp999 | 1.81ms | 1.86ms | 6.88ms |
4.1.3 mget 1000key
Codis | JedisCluster(改造) | Lettuce | |
---|---|---|---|
avg | 1.56ms | 0.92ms | 5.04ms |
tp99 | 1.83ms | 1.22ms | 8.91ms |
tp999 | 3.15ms | 3.88ms | 32ms |
4.2 结论
- 使用改造的客户端访问Redis Cluster,比使用Lettuce访问Redis Cluster要快1倍以上;
- 改造的客户端比使用codis稍微快一点,tp999不如codis性能好。
但是改造的客户端相对于Lettuce也有缺点,JedisCluster是基于复杂的连接池实现,连接池的配置会影响客户端的性能。而Lettuce是基于Netty的NIO框架实现,对于大多数的Redis操作,只需要维持单一的连接即可高效支持并发请求,不需要业务考虑连接池的配置。
5 总结
Redis Cluster在架构设计上对Multi-Key进行的限制,导致无法跨槽位执行mget等命令。我们对客户端JedisCluster的Multi-Key命令进行改造,通过分别对Redis节点执行pipeline操作,提升了mget命令的性能。
关于作者
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