redis的底层原理及其优化策略

一、节点间的内部通信机制

1、基础通信原理

（1）redis cluster节点间采取gossip协议进行通信

跟集中式不同，不是将集群元数据（节点信息，故障，等等）集中存储在某个节点上，而是互相之间不断通信，保持整个集群所有节点的数据是完整的

维护集群的元数据用得，集中式，一种叫做gossip

集中式：好处在于，元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现了变更，立即就更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以感知到; 不好在于，所有的元数据的跟新压力全部集中在一个地方，可能会导致元数据的存储有压力

gossip：好处在于，元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到所有节点上去更新，有一定的延时，降低了压力; 缺点，元数据更新有延时，可能导致集群的一些操作会有一些滞后

（2）10000端口

每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口，每隔节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping之后返回pong

（3）交换的信息
故障信息，节点的增加和移除，hash slot信息，等等

2、gossip协议

gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail，等等

meet: 某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其他节点进行通信

redis-trib.rb add-node

其实内部就是发送了一个gossip meet消息，给新加入的节点，通知那个节点去加入我们的集群

ping: 每个节点都会频繁给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过ping交换元数据

每个节点每秒都会频繁发送ping给其他的集群，ping，频繁的互相之间交换数据，互相进行元数据的更新

pong: 返回ping和meet，包含自己的状态和其他信息，也可以用于信息广播和更新

fail: 某个节点判断另一个节点fail之后，就发送fail给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了

3、ping消息深入

ping很频繁，而且要携带一些元数据，所以可能会加重网络负担，每个节点每秒会执行10次ping，每次会选择5个最久没有通信的其他节点
当然如果发现某个节点通信延时达到了cluster_node_timeout / 2，那么立即发送ping，避免数据交换延时过长，落后的时间太长了

比如说，两个节点之间都10分钟没有交换数据了，那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况，就会有问题
，所以cluster_node_timeout可以调节，如果调节比较大，那么会降低发送的频率
每次ping，一个是带上自己节点的信息，还有就是带上1/10其他节点的信息，发送出去，进行数据交换，至少包含3个其他节点的信息，最多包含总节点-2个其他节点的信息

二、面向集群的jedis内部实现原理

1、基于重定向的客户端

redis-cli -c，自动重定向
（1）请求重定向
客户端可能会挑选任意一个redis实例去发送命令，每个redis实例接收到命令，都会计算key对应的hash slot
，如果在本地就在本地处理，否则返回moved给客户端，让客户端进行重定向
cluster keyslot mykey，可以查看一个key对应的hash slot是什么，用redis-cli的时候，可以加入-c参数，支持自动的请求重定向，redis-cli接收到moved之后，会自动重定向到对应的节点执行命令
（2）计算hash slot
计算hash slot的算法，就是根据key计算CRC16值，然后对16384取模，拿到对应的hash slot

用hash tag可以手动指定key对应的slot，同一个hash tag下的key，都会在一个hash slot中，比如set mykey1:{100}和set mykey2:{100}

（3）hash slot查找
节点间通过gossip协议进行数据交换，就知道每个hash slot在哪个节点上

2、smart jedis

（1）什么是smart jedis
基于重定向的客户端，很消耗网络IO，因为大部分情况下，可能都会出现一次请求重定向，才能找到正确的节点
所以大部分的客户端，比如java redis客户端，就是jedis，都是smart的，本地维护一份hashslot -> node的映射表，缓存，大部分情况下，直接走本地缓存就可以找到hashslot -> node，不需要通过节点进行moved重定向

（2）JedisCluster的工作原理
在JedisCluster初始化的时候，就会随机选择一个node，初始化hashslot -> node映射表，同时为每个节点创建一个JedisPool连接池，每次基于JedisCluster执行操作，首先JedisCluster都会在本地计算key的hashslot，然后在本地映射表找到对应的节点，如果那个node正好还是持有那个hashslot，那么就ok; 如果说进行了reshard这样的操作，可能hashslot已经不在那个node上了，就会返回moved，如果JedisCluter API发现对应的节点返回moved，那么利用该节点的元数据，更新本地的hashslot -> node映射表缓存，重复上面几个步骤，直到找到对应的节点，如果重试超过5次，那么就报错， JedisClusterMaxRedirectionException
jedis老版本，可能会出现在集群某个节点故障还没完成自动切换恢复时，频繁更新hash slot，频繁ping节点检查活跃，导致大量网络IO开销
jedis最新版本，对于这些过度的hash slot更新和ping，都进行了优化，避免了类似问题

（3）hashslot迁移和ask重定向
如果hash slot正在迁移，那么会返回ask重定向给jedis
jedis接收到ask重定向之后，会重新定位到目标节点去执行，但是因为ask发生在hash slot迁移过程中，所以JedisCluster API收到ask是不会更新hashslot本地缓存
已经可以确定说，hashslot已经迁移完了，moved是会更新本地hashslot->node映射表缓存的

三、高可用性与主备切换原理

redis cluster的高可用的原理，几乎跟哨兵是类似的

1、判断节点宕机

如果一个节点认为另外一个节点宕机，那么就是pfail，主观宕机

如果多个节点都认为另外一个节点宕机了，那么就是fail，客观宕机，跟哨兵的原理几乎一样，sdown，odown

在cluster-node-timeout内，某个节点一直没有返回pong，那么就被认为pfail

如果一个节点认为某个节点pfail了，那么会在gossip ping消息中，ping给其他节点，如果超过半数的节点都认为pfail了，那么就会变成fail

2、从节点过滤

对宕机的master node，从其所有的slave node中，选择一个切换成master node

检查每个slave node与master node断开连接的时间，如果超过了cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor，那么就没有资格切换成master

这个也是跟哨兵是一样的，从节点超时过滤的步骤

3、从节点选举

哨兵：对所有从节点进行排序，slave priority，offset，run id

每个从节点，都根据自己对master复制数据的offset，来设置一个选举时间，offset越大（复制数据越多）的从节点，选举时间越靠前，优先进行选举

所有的master node开始slave选举投票，给要进行选举的slave进行投票，如果大部分master node（N/2 + 1）都投票给了某个从节点，那么选举通过，那个从节点可以切换成master

从节点执行主备切换，从节点切换为主节点

4、与哨兵比较

整个流程跟哨兵相比，非常类似，所以说，redis cluster功能强大，直接集成了replication和sentinal的功能

三、redis部署优化

1、fork耗时导致高并发请求延时

RDB和AOF的时候，其实会有生成RDB快照，AOF rewrite，耗费磁盘IO的过程，主进程fork子进程，fork的时候，子进程是需要拷贝父进程的空间内存页表的，也是会耗费一定的时间的，一般来说，如果父进程内存有1个G的数据，那么fork可能会耗费在20ms左右，如果10G~30G，那么就会耗费20 * 10，甚至20 * 30，也就是几百毫秒的时间

info stats中的latest_fork_usec，可以看到最近一次form的时长

redis单机QPS一般在几万，fork可能一下子就会拖慢几万条操作的请求时长，从几毫秒变成1秒

优化思路

fork耗时跟redis主进程的内存有关系，一般控制redis的内存在10GB以内，slave -> master，全量复制

2、AOF的阻塞问题

redis将数据写入AOF缓冲区，单独开一个现场做fsync操作，每秒一次，但是redis主线程会检查两次fsync的时间，如果距离上次fsync时间超过了2秒，那么写请求就会阻塞

everysec，最多丢失2秒的数据，一旦fsync超过2秒的延时，整个redis就被拖慢

优化思路

优化硬盘写入速度，建议采用SSD，不要用普通的机械硬盘，SSD，大幅度提升磁盘读写的速度

3、主从复制延迟问题

主从复制可能会超时严重，这个时候需要良好的监控和报警机制

在info replication中，可以看到master和slave复制的offset，做一个差值就可以看到对应的延迟量，如果延迟过多，那么就进行报警

4、主从复制风暴问题

如果一下子让多个slave从master去执行全量复制，一份大的rdb同时发送到多个slave，会导致网络带宽被严重占用
，如果一个master真的要挂载多个slave，那尽量用树状结构，不要用星型结构

5、vm.overcommit_memory

0: 检查有没有足够内存，没有的话申请内存失败
1: 允许使用内存直到用完为止
2: 内存地址空间不能超过swap + 50%

如果是0的话，可能导致类似fork等操作执行失败，申请不到足够的内存空间

cat /proc/sys/vm/overcommit_memory
echo “vm.overcommit_memory=1” >> /etc/sysctl.conf
sysctl vm.overcommit_memory=1

6、swapiness

cat /proc/version，查看linux内核版本

如果linux内核版本<3.5，那么swapiness设置为0，这样系统宁愿swap也不会oom killer（杀掉进程）
如果linux内核版本>=3.5，那么swapiness设置为1，这样系统宁愿swap也不会oom killer

保证redis不会被杀掉

echo 0 > /proc/sys/vm/swappiness
echo vm.swapiness=0 >> /etc/sysctl.conf

7、最大打开文件句柄

ulimit -n 10032 10032

自己去上网搜一下，不同的操作系统，版本，设置的方式都不太一样

8、tcp backlog

cat /proc/sys/net/core/somaxconn
echo 511 > /proc/sys/net/core/somaxconn