腾讯的 Tendis 能否干掉 Redis

来源：jingjunli，腾讯 IEG 后台开发工程师

Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。

经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。

由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部的原理。

导语

本文首先介绍腾讯 IEG 运营 Redis 遇到的一些痛点问题, 然后介绍由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 的三种不同的产品形态。最后重点介绍冷热混合存储版的架构, 并且重点介绍各个组件的功能特性。

背景介绍

Redis 有哪些痛点 ?

在使用的过程中, 主要遇到以下一些痛点问题:

• 内存成本高
• 
  
1. 业务不同阶段对 QPS 要求不同 比如游戏业务, 刚上线的新游戏特别火爆, 为了支持上千万同时在线, 需要不断的进行扩容增加机器。运营一段时间后, 游戏玩家可能变少, 访问频率(QPS)没那么高, 依然占用大量机器, 维护成本很高。
2. 需要为 Fork 预留内存 Redis 保存全量数据时, 需要 Fork 一个进程。Linux 的 fork 系统调用基于 Copy On Write 机制, 如果在此期间 Redis 有大量的写操作, 父子进程就需要各自维护一份内存。因此部署 Redis 的机器往往需要预留一半的内存。
• 缓存一致性的问题 对于 Redis + MySQL 的架构需要业务方花费大量的精力来维护缓存和数据库的一致性。
• 数据可靠性 Redis 本质上是一个内存数据库, 用户虽然可以使用 AOF 的 Always 来落盘保证数据可靠性, 但是会带来性能的大幅下降, 因此生产环境很少有使用。另外 不支持 回档, Master 故障后, 异步复制会造成数据的丢失。
• 异步复制 Redis 主备使用异步复制, 这个是异步复制固有的问题。主备使用异步复制, 响应延迟低, 性能高, 但是 Master 故障后, 会造成数据丢失。

Tendis 是什么 ?

Tendis 冷热混合存储版 整体架构

• 缓存层 Redis Cluster
   和 存储层 Tendis Cluster
   分别进行扩缩容, 集群自治管理等。
• 冷数据自动降冷, 降低内存成本; 热数据自动缓存, 降低访问延迟

缓存层 Redis Cluster

• 版本控制
• 冷热数据交互
• Cuckoo Filter 避免缓存穿透
• 智能淘汰算法
• 基于 RDB+AOF 扩缩容

版本控制

typedef struct redisObject {
  unsigned type:4;
  unsigned encoding:4;
  unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (relative to global lru_clock) or
                            * LFU data (least significant 8 bits frequency
                            * and most significant 16 bits access time). */
  int refcount;

  /* for hybrid storage */
  unsigned flag:4; /* OBJ_FLAG_... */
  unsigned reserved:4;
  unsigned counter:8; /* for cold-data-cache-policy */
  unsigned long long revision:REVISION_BITS; /* for value version */

  void *ptr;
} robj;

1. 增量 RDB

社区版 Redis 主备在断线重连后, 如果 slave 发送的 psync_offset 对应的数据不在当前的 Master 的 repl_backlog 中, 则主备需要重新进行全量同步。再引入 Version 之后, slave 断线重连, 给 Master 发送 带 Version 的 PSYNC replid psync_offset version
命令。如果出现上述情况, Master 将大于等于 Version 的数据生成增量 RDB, 发给 Slave, 进而解决需要增量, 同步比较慢的问题。

1. Aof 的幂等

如果同步层 Redis-sync 出现网络瞬断(短暂的和缓存层或者存储层断开), 作为一个无状态的同步组件, Redis-sync 会重新拉取未同步到 Tendis 的增量数据, 重新发送给 Tendis。每条 Aof 都具有一个 Version, Tendis 在执行的时候仅会执行比当前 Version 大的 Aof, 避免 aof 执行多次导致的数据不一致。

冷热数据交互

用户访问一个 Key 的具体流程如下:

1. 首先判断 Key 是否在缓存层, 如果缓存层存在, 则执行命令; 如果缓存层不存在, 查询 Cuckoo Filter, 判断 Key 是否有可能在存储层;
2. 如果 Key 可能在存储层, 则向存储层发送 dumpx dbid key withttl
    命令尝试从存储层获取数据, 并且阻塞当前请求的客户端;
3. 存储层收到 dumpx , 如果 Key 在存储层, 则向缓存层返回 RESTOREEX dbid key ttl value
   ; 如果 Key 不在存储层(Cuckoo Filter 的误判), 则向缓存层返回 DUMPXERROR key
   ;
4. 存储层收到 RESTOREEX 或者 DUMPXERROR 后, 将冷数据恢复。然后就可以唤醒阻塞的客户端, 执行客户端的请求。

Key 降冷 与 Cuckoo Filter

1. Key 降冷的背景介绍 2020 年 6 月份上线的 1:1 版的冷热混合存储, 缓存层 Redis 存储全量的 Keys 和热 Values(All Keys + Hot values ), 存储层 Tendis 存储全量的 Keys 和 Values(All Keys + All values )。在上线运行了一段时间后, 发现全量 Keys 的内存开销特别大, 冷热混合的收益并不明显。为了进一步释放内存空间, 提高缓存的效率, 我们放弃了 Redis 缓存全量 Keys 的方案, 驱逐的时候将 key 和 Value 都从缓存层淘汰。
2. Cuckoo Filter 解决缓存击穿和缓存穿透 如果缓存层不存储全量的 Keys, 就会出现缓存击穿和缓存穿透的问题。为了解决这一问题, 缓存层引入 Cuckoo Filter 表示全量的 keys 。我们需要一个支持删除、可动态伸缩并且空间利用率高的 Membership Query 结构, 经过我们的调研和对比分析, 最终选择 Dynamic Cuckoo Filter
   。
3. Dynamic Cuckoo Filter 实现 项目初期参考了 RedisBloom 中 Cuckoo Filter 的实现, 在开发的过程中也遇到了一些坑, RedisBloom 实现的 Cuckoo Filter 在删除的时候会出现误删, 最终给 RedisBloom 提 PR(Fix Cuckoo filter compact cause deleted by mistake #260 ) 修复了问题。
4. Key 降冷的收益 最终采用将 Key 和 Value 同时从缓存层淘汰, 降低内存的收益很大。比如现网的一个业务, 总共有 6620 W 个 Keys , 在缓存全量 Keys 的时候 占用 18408 MB 的内存, 在 Key 降冷后 仅仅占用 593MB 。

智能淘汰/加载策略

1. 首先介绍混合存储的淘汰策略, 主要有以下两个淘汰策略:

• maxmemory-policy 当缓存层 Redis 内存使用到达 maxmemory, 系统将按照 maxmemory-policy 的内存策略将 Key/Value 从缓存层驱逐, 释放内存空间。(驱逐是指将 Key/Value 从缓存层中淘汰掉, 存储层 和 缓存层的 Cuckoo Filter 依然存在该 Key; )
• value-eviction-policy 如果配置 value-eviction-policy, 后台会定期将用户 N 天未访问的 Key/Value 被驱逐出内存;

1. 缓存加载策略 为了避免缓存污染的问题(比如类似 Scan 的访问, 遍历存储层的数据, 将缓存层真正的热数据淘汰, 从而造成了缓存效率低下) 。我们实现缓存加载策略: 仅仅将规定时间内访问频率超过某个阈值的数据加载到缓存中, 这里的时间和阈值都是可配置的。

基于 RDB+AOF 扩缩容

1. importing 和 migrating 的设置不是原子的

先设置目标节点 slot 为 importing 状态, 再设置源节点的 slot 为 migrating 状态。如果反过来, 由于两次操作非原子: 源节点设置为 migrating , 目标节点还未设置 migrating 状态, 请求在这两个节点间反复 Move 。

1. 搬迁以 Key 为粒度, 效率较低

Migrate 命令每次搬迁一个或者多个 Keys, 将整个 Slot 搬迁到目标节点需要多次网络交互。

1. 大 Key 问题

由于 Migrate 命令是同步命令, 在搬迁过程中是不能处理其他用户请求的, 因此可能会影响业务。(延迟时间波动较大)

1. 管控添加新节点, 规划待搬迁 slots;
2. 管控端向目标节点下发 slot 同步命令: cluster slotsync beginSlot endSlot [[beginSlot endSlot]...]
   
3. 目标节点向源节点发送 sync [slot ...]
   , 命令请求同步 slot 数据
4. 源节点生成指定 slot 数据的一致性快照全量数据(RDB), 并将其发送给目标节点
5. 源节点开始持续发送增量数据(Aof)
6. 管控端定位获取源节点和目标节点的落后值 (diff_bytes), 如果落后值在指定的阈值内, 管控端向目标节点发送 cluster slotfailover
    (流程类似 Redis 的 cluster failover, 首先阻塞源节点写入, 然后等待目标节点和源节点的落后值为 0, 最后将 搬迁的 slots 归属目标节点)

同步层 Redis-sync

• 并发地导入到存储层 Tendis, 如何保证时序正确 ?
• 特殊命令的处理, 比如 FLUSHALL/FLUSHDB/SWAPDB/SELECT/MULTI 等 ?
• 作为一个无状态的同步组件, 如何保证故障后, 数据断点续传 ?
• 缓存层和存储层 分别进行扩缩容, 如何将请求路由到正确的 Tendis 节点 ?

• Slot 内串行, Slot 间并行 针对问题 1, Redis-sync 中采用与 Redis 相同的计算 Slot 的算法, 解析到具体的命令后, 根据 Key 所属的 slot, 将其放到对应的 队列中( slot%QueueSize )。因此同一个 Slot 的数据是串行写入, 不同 slot 的数据可以并行写入, 不会出现时序错乱的行为。
• 串并转换 针对问题 2, Redis-sync 会在并行和串行模式之间进行转换。比如收到 FLUSHDB 命令, 这是需要将 FLUSHDB 命令 前的命令都执行完, 再执行 FLUSHDB 命令。
• 定期上报 针对问题 3, Redis-sync 会定期将已发送给存储层的 aof 的 Version 持久化到 存储层。如何 Redis-sync 故障, 首先从 存储层获取上次已发送的位置, 然后向对应的 Redis 节点发送 psync, 请求同步。
• 数据自动路由 针对问题 4, Redis-sync 会定期从存储层获取 Slot
   到 Tendis 节点
  的映射关系, 并且维护这些 Tendis 节点的连接池。请求从 缓存层到达, 然后计算请求所属的 slot, 然后发送到正确的 Tendis 节点。

存储层 Tendis Cluster

• 兼容 Redis 协议 完全兼容 redis 协议，支持 redis 主要数据结构和接口，兼容大部分原生 Redis 命令。
• 持久化存储 使用 rocksdb 作为存储引擎，所有数据以特定格式存储在 rocksdb 中，最大支持 PB 级存储。
• 去中心化架构 类似于 redis cluster 的分布式实现，所有节点通过 gossip 协议通讯，可指定 hashtag 来控制数据分布和访问，使用和运维成本极低。
• 水平扩展 集群支持增删节点，并且数据可以按照 slot 在任意两节点之间迁移，扩容和缩容过程中对应用运维人员透明，支持扩展至 1000 个节点。
• 故障自动切换 自动检测故障节点，当故障发生后，slave 会自动提升为 master 继续对外提供服务。

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