Redis集群方案对比：Codis、Twemproxy、Redis Cluster

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之前我们提到，为了保证Redis的高可用，主要需要以下几个方面：

• 数据持久化

• 主从复制

• 自动故障恢复

• 集群化

我们简单理一下这几个方案的特点，以及它们之间的联系。

数据持久化本质上是为了做数据备份，有了数据持久化，当Redis宕机时，我们可以把数据从磁盘上恢复回来，但在数据恢复之前，服务是不可用的，而且数据恢复的时间取决于实例的大小，数据量越大，恢复起来越慢。Redis的持久化过程可以参考《Redis持久化是如何做的？》。

而主从复制则是部署多个副本节点，多个副本节点实时复制主节点的数据，当主节点宕机时，我们有完整的副本节点可以使用。另一方面，如果我们业务的读请求量很大，主节点无法承受所有的读请求，多个副本节点可以分担读请求，实现读写分离，这样可以提高Redis的访问性能。Redis主从复制的原理可以参考Redis的主从复制是如何做的？复制过程中也会产生各种问题？。

但有个问题是，当主节点宕机时，我们虽然有完整的副本节点，但需要手动操作把从节点提升为主节点继续提供服务，如果每次主节点故障，都需要人工操作，这个过程既耗时耗力，也无法保证及时性，高可用的程度将大打折扣。如何优化呢？

此时我们就需要有自动故障恢复机制，当主节点故障时，可以自动把从节点提上来，这个过程是完全自动化的，无需人工干预，这样才能最大程度保证服务的可用性，降低不可用时间。Redis的故障自动恢复是通过哨兵实现的，具体的故障恢复原理，可以参考Redis如何实现故障自动恢复？浅析哨兵的工作原理。

有了数据持久化、主从复制、故障自动恢复这些功能，我们在使用Redis时是不是就可以高枕无忧了？

答案是否定的，如果我们的业务大部分都是读请求，可以使用读写分离提升性能。但如果写请求量也很大呢？现在是大数据时代，像阿里、腾讯这些大体量的公司，每时每刻都拥有非常大的写入量，此时如果只有一个主节点是无法承受的，那如何处理呢？

这就需要集群化！简单来说实现方式就是，多个主从节点构成一个集群，每个节点存储一部分数据，这样写请求也可以分散到多个主节点上，解决写压力大的问题。同时，集群化可以在节点容量不足和性能不够时，动态增加新的节点，对进群进行扩容，提升性能。

从这篇文章开始，我们就开始介绍Redis的集群化方案。当然，集群化也意味着Redis部署架构更复杂，管理和维护起来成本也更高。而且在使用过程中，也会遇到很多问题，这也衍生出了不同的集群化解决方案，它们的侧重点各不相同。

这篇文章我们先来整体介绍一下Redis集群化比较流行的几个解决方案，先对它们有整体的认识，后面我会专门针对我比较熟悉的集群方案进行详细的分析。

集群化方案

要想实现集群化，就必须部署多个主节点，每个主节点还有可能有多个从节点，以这样的部署结构组成的集群，才能更好地承担更大的流量请求和存储更多的数据。

可以承担更大的流量是集群最基础的功能，一般集群化方案还包括了上面提到了数据持久化、数据复制、故障自动恢复功能，利用这些技术，来保证集群的高性能和高可用。

另外，优秀的集群化方案还实现了在线水平扩容功能，当节点数量不够时，可以动态增加新的节点来提升整个集群的性能，而且这个过程是在线完成的，业务无感知。

业界主流的Redis集群化方案主要包括以下几个：

• 客户端分片

• Codis

• Twemproxy

• Redis Cluster

它们还可以用是否中心化来划分，其中客户端分片、Redis Cluster属于无中心化的集群方案，Codis、Tweproxy属于中心化的集群方案。

是否中心化是指客户端访问多个Redis节点时，是直接访问还是通过一个中间层Proxy来进行操作，直接访问的就属于无中心化的方案，通过中间层Proxy访问的就属于中心化的方案，它们有各自的优劣，下面分别来介绍。

客户端分片

客户端分片主要是说，我们只需要部署多个Redis节点，具体如何使用这些节点，主要工作在客户端。

客户端通过固定的Hash算法，针对不同的key计算对应的Hash值，然后对不同的Redis节点进行读写。

客户端分片集群模式

客户端分片需要业务开发人员事先评估业务的请求量和数据量，然后让DBA部署足够的节点交给开发人员使用即可。

这个方案的优点是部署非常方便，业务需要多少个节点DBA直接部署交付即可，剩下的事情就需要业务开发人员根据节点数量来编写key的请求路由逻辑，制定一个规则，一般采用固定的Hash算法，把不同的key写入到不同的节点上，然后再根据这个规则进行数据读取。

可见，它的缺点是业务开发人员使用Redis的成本较高，需要编写路由规则的代码来使用多个节点，而且如果事先对业务的数据量评估不准确，后期的扩容和迁移成本非常高，因为节点数量发生变更后，Hash算法对应的节点也就不再是之前的节点了。

所以后来又衍生出了一致性哈希算法，就是为了解决当节点数量变更时，尽量减少数据的迁移和性能问题。

这种客户端分片的方案一般用于业务数据量比较稳定，后期不会有大幅度增长的业务场景下使用，只需要前期评估好业务数据量即可。

Codis

随着业务和技术的发展，人们越发觉得，当我需要使用Redis时，我们不想关心集群后面有多少个节点，我们希望我们使用的Redis是一个大集群，当我们的业务量增加时，这个大集群可以增加新的节点来解决容量不够用和性能问题。

这种方式就是服务端分片方案，客户端不需要关心集群后面有多少个Redis节点，只需要像使用一个Redis的方式去操作这个集群，这种方案将大大降低开发人员的使用成本，开发人员可以只需要关注业务逻辑即可，不需要关心Redis的资源问题。

多个节点组成的集群，如何让开发人员像操作一个Redis时那样来使用呢？这就涉及到多个节点是如何组织起来提供服务的，一般我们会在客户端和服务端中间增加一个代理层，客户端只需要操作这个代理层，代理层实现了具体的请求转发规则，然后转发请求到后面的多个节点上，因此这种方式也叫做中心化方式的集群方案，Codis就是以这种方式实现的集群化方案。

Proxy集群模式

Codis架构图

Codis是由国人前豌豆荚大神开发的，采用中心化方式的集群方案。因为需要代理层Proxy来进行所有请求的转发，所以对Proxy的性能要求很高，Codis采用Go语言开发，兼容了开发效率和性能。

Codis包含了多个组件：

• codis-proxy：主要负责对请求的读写进行转发

• codis-dashbaord：统一的控制中心，整合了数据转发规则、故障自动恢复、数据在线迁移、节点扩容缩容、自动化运维API等功能

• codis-group：基于Redis 3.2.8版本二次开发的Redis Server，增加了异步数据迁移功能

• codis-fe：管理多个集群的UI界面

可见Codis的组件还是挺多的，它的功能非常全，除了请求转发功能之外，还实现了在线数据迁移、节点扩容缩容、故障自动恢复等功能。

Codis的Proxy就是负责请求转发的组件，它内部维护了请求转发的具体规则，Codis把整个集群划分为1024个槽位，在处理读写请求时，采用crc32Hash算法计算key的Hash值，然后再根据Hash值对1024个槽位取模，最终找到具体的Redis节点。

Codis最大的特点就是可以在线扩容，在扩容期间不影响客户端的访问，也就是不需要停机。这对业务使用方是极大的便利，当集群性能不够时，就可以动态增加节点来提升集群的性能。

为了实现在线扩容，保证数据在迁移过程中还有可靠的性能，Codis针对Redis进行了修改，增加了针对异步迁移数据相关命令，它基于Redis 3.2.8进行开发，上层配合Dashboard和Proxy组件，完成对业务无损的数据迁移和扩容功能。

因此，要想使用Codis，必须使用它内置的Redis，这也就意味着Codis中的Redis是否能跟上官方最新版的功能特性，可能无法得到保障，这取决于Codis的维护方，目前Codis已经不再维护，所以使用Codis时只能使用3.2.8版的Redis，这是一个痛点。

另外，由于集群化都需要部署多个节点，因此操作集群并不能完全像操作单个Redis一样实现所有功能，主要是对于操作多个节点可能产生问题的命令进行了禁用或限制，具体可参考Codis不支持的命令列表。

但这不影响它是一个优秀的集群化方案，由于我司使用Redis集群方案较早，那时Redis Cluster还不够成熟，所以我司使用的Redis集群方案就是Codis。目前我的工作主要是围绕Codis展开的，我们公司对Codis进行了定制开发，还对Redis进行了一些改造，让Codis支持了跨多个数据中心的数据同步，因此我对Codis的代码比较熟悉，后面会专门写一些文章来剖析Codis的实现原理，学习它的原理，这对我们理解分布式存储有很大的帮助！

Twemproxy

Twemproxy是由Twitter开源的集群化方案，它既可以做Redis Proxy，还可以做Memcached Proxy。

它的功能比较单一，只实现了请求路由转发，没有像Codis那么全面有在线扩容的功能，它解决的重点就是把客户端分片的逻辑统一放到了Proxy层而已，其他功能没有做任何处理。

Twemproxy架构图

Tweproxy推出的时间最久，在早期没有好的服务端分片集群方案时，应用范围很广，而且性能也极其稳定。

但它的痛点就是无法在线扩容、缩容，这就导致运维非常不方便，而且也没有友好的运维UI可以使用。Codis就是因为在这种背景下才衍生出来的。

Redis Cluster

采用中间加一层Proxy的中心化模式时，这就对Proxy的要求很高，因为它一旦出现故障，那么操作这个Proxy的所有客户端都无法处理，要想实现Proxy的高可用，还需要另外的机制来实现，例如Keepalive。

而且增加一层Proxy进行转发，必然会有一定的性能损耗，那么除了客户端分片和上面提到的中心化的方案之外，还有比较好的解决方案么？

Redis官方推出的Redis Cluster另辟蹊径，它没有采用中心化模式的Proxy方案，而是把请求转发逻辑一部分放在客户端，一部分放在了服务端，它们之间互相配合完成请求的处理。

Redis Cluster是在Redis 3.0推出的，早起的Redis Cluster由于没有经过严格的测试和生产验证，所以并没有广泛推广开来。也正是在这样的背景下，业界衍生了出了上面所说的中心化集群方案：Codis和Tweproxy。

但随着Redis的版本迭代，Redis官方的Cluster也越来越稳定，更多人开始采用官方的集群化方案。也正是因为它是官方推出的，所以它的持续维护性可以得到保障，这就比那些第三方的开源方案更有优势。

Redis Cluster没有了中间的Proxy代理层，那么是如何进行请求的转发呢？

Redis把请求转发的逻辑放在了Smart Client中，要想使用Redis Cluster，必须升级Client SDK，这个SDK中内置了请求转发的逻辑，所以业务开发人员同样不需要自己编写转发规则，Redis Cluster采用16384个槽位进行路由规则的转发。

Redis Cluster

没有了Proxy层进行转发，客户端可以直接操作对应的Redis节点，这样就少了Proxy层转发的性能损耗。

Redis Cluster也提供了在线数据迁移、节点扩容缩容等功能，内部还内置了哨兵完成故障自动恢复功能，可见它是一个集成所有功能于一体的Cluster。因此它在部署时非常简单，不需要部署过多的组件，对于运维极其友好。

Redis Cluster在节点数据迁移、扩容缩容时，对于客户端的请求处理也做了相应的处理。当客户端访问的数据正好在迁移过程中时，服务端与客户端制定了一些协议，来告知客户端去正确的节点上访问，帮助客户端订正自己的路由规则。

虽然Redis Cluster提供了在线数据迁移的功能，但它的迁移性能并不高，迁移过程中遇到大key时还有可能长时间阻塞迁移的两个节点，这个功能相较于Codis来说，Codis数据迁移性能更好。关注公众号Java技术栈可以阅读一些集群搭建实战的文章。

现在越来越多的公司开始采用Redis Cluster，有能力的公司还在它的基础上进行了二次开发和定制，来解决Redis Cluster存在的一些问题，我们期待Redis Cluster未来有更好的发展。

总结

比较完了这些集群化方案，下面我们来总结一下。

业界主流的集群化方案就是以上这些，并对它们的特点和区别做了简单的介绍，我们在开发过程中选择自己合适的集群方案即可，但最好是理解它们的实现原理，在使用过程中遇到问题才可以更从容地去解决。

作者：Kaito
链接：http://kaito-kidd.com/2020/07/07/redis-cluster-codis-twemproxy/

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