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可以簡單公布一下Redis平臺實際情況
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2200+億 commands/day 5000億Read/day 500億Write/day
18TB+ Memory
500+ Servers in 6 IDC 2000+instances
應(yīng)該是國內(nèi)外比較大的Redis使用平臺，今天主要從應(yīng)用角度談?wù)凴edis服務(wù)平臺。
Redis使用場景
1.Counting（計數(shù)）
計數(shù)的應(yīng)用在另外一篇文章里較詳細(xì)的描述，計數(shù)場景的優(yōu)化 http://www.xdata.me/?p=262 這里就不坳述了。
可以預(yù)見的是，有很多同學(xué)認(rèn)為把計數(shù)全部存在內(nèi)存中成本非常高，我在這里用個圖表來表示下我的觀點：
很多情況大家都會設(shè)想純使用內(nèi)存的方案會很有很高成本，但實際情況往往會有一些不一樣：
1.COST，對于有一定吞吐需求的應(yīng)用來說，肯定會單獨申請DB、Cache資源，很多擔(dān)心DB寫入性能的同學(xué)還會主動將DB更新記入異步隊列，而這三塊的資源的利用率一般都不會太高。資源算下來，你驚異的發(fā)現(xiàn)：反而純內(nèi)存的方案會更精簡！
2.KISS原則，這對于開發(fā)是非常友好的，我只需要建立一套連接池，不用擔(dān)心數(shù)據(jù)一致性的維護(hù)，不用維護(hù)異步隊列。
3.Cache穿透風(fēng)險，如果后端使用DB，肯定不會提供很高的吞吐能力，cache宕機如果沒有妥善處理，那就悲劇了。
4.大多數(shù)的起始存儲需求，容量較小。
2.Reverse cache（反向cache）
面對微博常常出現(xiàn)的熱點，如最近出現(xiàn)了較為火爆的短鏈，短時間有數(shù)以萬記的人點擊、跳轉(zhuǎn)，而這里會常常涌現(xiàn)一些需求，比如我們向快速在跳轉(zhuǎn)時判定用戶等級，是否有一些賬號綁定，性別愛好什么的，已給其展示不同的內(nèi)容或者信息。
普通采用Memcache+Mysql的解決方案，當(dāng)調(diào)用id合法的情況下，可支撐較大的吞吐。但當(dāng)調(diào)用id不可控，有較多垃圾用戶調(diào)用時，由于memcache未有命中，會大量的穿透至Mysql服務(wù)器，瞬間造成連接數(shù)瘋長，整體吞吐量降低，響應(yīng)時間變慢。
這里我們可以用redis記錄全量的用戶判定信息，如string key:uid int:type，做一次反向的cache，當(dāng)用戶在redis快速獲取自己等級等信息后，再去Mc+Mysql層去獲取全量信息。如圖：
當(dāng)然這也不是最優(yōu)化的場景，如用Redis做bloomfilter，可能更加省用內(nèi)存。
3.Top 10 list
產(chǎn)品運營總會讓你展示最近、最熱、點擊率最高、活躍度最高等等條件的top list。很多更新較頻繁的列表如果使用MC+MySQL維護(hù)的話緩存失效的可能性會比較大，鑒于占用內(nèi)存較小的情況，使用Redis做存儲也是相當(dāng)不錯的。
4.Last Index
用戶最近訪問記錄也是redis list的很好應(yīng)用場景,lpush lpop自動過期老的登陸記錄，對于開發(fā)來說還是非常友好的。
5.Relation List/Message Queue
這里把兩個功能放在最后，因為這兩個功能在現(xiàn)實問題當(dāng)中遇到了一些困難，但在一定階段也確實解決了我們很多的問題，故在這里只做說明。
Pinterest使用Redis存儲社交graph信息：
http://blog.gopivotal.com/case-studies-2/using-redis-at-pinterest-for-billions-of-relationships
Message Queue就是通過list的lpop及l(fā)push接口進(jìn)行隊列的寫入和消費，由于本身性能較好也能解決大部分問題。
6.Fast transaction with Lua
Redis 的Lua的功能擴(kuò)展實際給Redis帶來了更多的應(yīng)用場景，你可以編寫若干command組合作為一個小型的非阻塞事務(wù)或者更新邏輯，如：在收到message推送時，同時1.給自己的增加一個未讀的對話 2.給自己的私信增加一個未讀消息 3.最后給發(fā)送人回執(zhí)一個完成推送消息，這一層邏輯完全可以在Redis Server端實現(xiàn)。
但是，需要注意的是Redis會將lua script的全部內(nèi)容記錄在aof和傳送給slave，這也將是對磁盤，網(wǎng)卡一個不小的開銷。
7.Instead of Memcache
很多測試和應(yīng)用均已證明，
1.在性能方面Redis并沒有落后Memcache多少，而單線程的模型給Redis反而帶來了很強的擴(kuò)展性。
2.在很多場景下，Redis對同一份數(shù)據(jù)的內(nèi)存開銷是小于Memcache的slab分配的。
3.Redis提供的數(shù)據(jù)同步功能，其實是對cache的一個強有力功能擴(kuò)展。
#p#
Redis使用的重要點
1.rdb/aof Backup!
我們線上的Redis 95%以上是承擔(dān)后端存儲功能的，我們不僅用作cache，而更為一種k-v存儲，他完全替代了后端的存儲服務(wù)（MySQL），故其數(shù)據(jù)是非常重要的，如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)污染和丟失，誤操作等情況，將是難以恢復(fù)的。所以備份是非常必要的！為此，我們有共享的hdfs資源作為我們的備份池，希望能隨時可以還原業(yè)務(wù)所需數(shù)據(jù)。
2.Small item & Small instance!
由于Redis單線程（嚴(yán)格意義上不是單線程，但認(rèn)為對request的處理是單線程的）的模型，大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)list,sorted set,hash set的批量處理就意為著其他請求的等待，故使用Redis的復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一定要控制其單key-struct的大小。
另外，Redis單實例的內(nèi)存容量也應(yīng)該有嚴(yán)格的限制。單實例內(nèi)存容量較大后，直接帶來的問題就是故障恢復(fù)或者Rebuild從庫的時候時間較長，而更糟糕的是，Redis rewrite aof和save rdb時，將會帶來非常大且長的系統(tǒng)壓力，并占用額外內(nèi)存，很可能導(dǎo)致系統(tǒng)內(nèi)存不足等嚴(yán)重影響性能的線上故障。我們線上96G/128G內(nèi)存服務(wù)器不建議單實例容量大于20/30G。
3.Been Available!
業(yè)界資料和使用比較多的是Redis sentinel(哨兵)
http://www.huangz.me/en/latest/storage/redis_code_analysis/sentinel.html
http://qiita.com/wellflat/items/8935016fdee25d4866d9
2000行C實現(xiàn)了服務(wù)器狀態(tài)檢測，自動故障轉(zhuǎn)移等功能。
但由于自身實際架構(gòu)往往會復(fù)雜，或者考慮的角度比較多，為此@許琦eryk 和我一同做了hypnos項目。
hypnos是神話中的睡神，字面意思也是希望我們工程師無需在休息時間處理任何故障。:-)
其工作原理示意如下：
Talk is cheap, show me your code! 稍后將單獨寫篇博客細(xì)致講下Hypnos的實現(xiàn)。
4.In Memory or not?
發(fā)現(xiàn)一種情況，開發(fā)在溝通后端資源設(shè)計的時候，常常因為習(xí)慣使用和錯誤了解產(chǎn)品定位等原因，而忽視了對真實使用用戶的評估。也許這是一份歷史數(shù)據(jù)，只有最近一天的數(shù)據(jù)才有人進(jìn)行訪問，而把歷史數(shù)據(jù)的容量和最近一天請求量都拋給內(nèi)存類的存儲現(xiàn)實是非常不合理的。
所以當(dāng)你在究竟使用什么樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲的時候，請務(wù)必先進(jìn)行成本衡量，有多少數(shù)據(jù)是需要存儲在內(nèi)存中的？有多少數(shù)據(jù)是對用戶真正有意義的。因為這其實對后端資源的設(shè)計是至關(guān)重要的，1G的數(shù)據(jù)容量和1T的數(shù)據(jù)容量對于設(shè)計思路是完全不一樣的
Plans in future?
1.slave sync改造
全部改造線上master-slave數(shù)據(jù)同步機制，這一點我們借鑒了MySQL Replication的思路，使用rdb+aof+pos作為數(shù)據(jù)同步的依據(jù)，這里簡要說明為什么官方提供的psync沒有很好的滿足我們的需求：
假設(shè)A有兩個從庫B及C,及 A `— B&C，這時我們發(fā)現(xiàn)master A服務(wù)器有宕機隱患需要重啟或者A節(jié)點直接宕機，需要切換B為新的主庫，如果A、B、C不共享rdb及aof信息，C在作為B的從庫時，仍會清除自身數(shù)據(jù)，因為C節(jié)點只記錄了和A節(jié)點的同步狀況。
故我們需要有一種將A`–B&C 結(jié)構(gòu)切換切換為A`–B`–C結(jié)構(gòu)的同步機制，psync雖然支持?jǐn)帱c續(xù)傳，但仍無法支持master故障的平滑切換。
實際上 我們已經(jīng)在我們定制的Redis計數(shù)服務(wù)上使用了如上功能的同步，效果非常好，解決了運維負(fù)擔(dān)，但仍需向所有Redis服務(wù)推廣，如果可能我們也會向官方Redis提出相關(guān)sync slave的改進(jìn)。
2.更適合redis的name-system Or proxy
細(xì)心的同學(xué)發(fā)現(xiàn)我們除了使用DNS作為命名系統(tǒng)，也在zookeeper中有一份記錄，為什么不讓用戶直接訪問一個系統(tǒng)，zk或者DNS選擇其一呢？
其實還是很簡單，命名系統(tǒng)是個非常重要的組件，而dns是一套比較完善的命名系統(tǒng)，我們?yōu)榇俗隽撕芏喔倪M(jìn)和試錯，zk的實現(xiàn)還是相對復(fù)雜，我們還沒有較強的把控粒度。我們也在思考用什么做命名系統(tǒng)更符合我們需求。
3.后端數(shù)據(jù)存儲
大內(nèi)存的使用肯定是一個重要的成本優(yōu)化方向，flash盤及分布式的存儲也在我們未來計劃之中。
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