Redis-无底洞-含义/原因/解决方案

简介

本文介绍Redis的无底洞，包括：含义、原因、解决方案。

含义

2010年，Facebook的Memcache节点已经达到了3000个，承载着TB级别的缓存数据。但开发和运维人员发现了一个问题，为了满足业务要求添加了大量新Memcache节点，但是发现性能不但没有好转反而下降了，当时将这种现象称为缓存的“无底洞”现象。

无底洞的原因

通常来说添加节点使得Memcache集群性能应该更强了，但事实并非如此。键值数据库由于通常采用哈希函数将key映射到各个节点上，造成key的分布与业务无关，但是由于数据量和访问量的持续增长，造成需要添加大量节点做水平扩容，导致键值分布到更多的节点上，所以无论是Memcache还是Redis的分布式，批量操作通常需要从不同节点上获取，相比于单机批量操作只涉及一次网络操作，分布式批量操作会涉及多次网络时间。

用一句通俗的话总结就是，更多的节点不代表更高的性能，所谓“无底洞”就是说投入越多不一定产出越多。但是分布式又是不可以避免的，因为访问量和数据量越来越大，一个节点根本抗不住，所以如何高效地在分布式缓存中批量操作是一个难点。

图1展示了在分布式条件下，一次mget操作需要访问多个Redis节点，需要多次网络时间。而图2由于所有键值都集中在一个节点上，所以一次批量操作只需要一次网络时间。

无底洞问题分析：

1. 客户端一次批量操作会涉及多次网络操作，也就意味着批量操作会随着节点的增多，耗时会不断增大。
2. 网络连接数变多，对节点的性能也有一定影响。

优化思路

1. 命令本身的优化，例如优化Redis语句等。
2. 减少网络通信次数。
3. 降低接入成本，例如客户端使用长连/连接池、NIO等。

这里我们假设命令、客户端连接已经为最优，重点讨论减少网络操作次数。

以Redis批量获取n个字符串为例，有4种实现方法

1. 客户端n次get：n次网络 + n次get命令本身。
2. 客户端1次pipeline get：1次网络 + n次get命令本身。
3. 客户端1次mget：1次网络 + 1次mget命令本身。
4. 客户端1次get：1次网络时间 + n次命令时间

 如下图所示（第4种待完善）：

初始方案：串行命令

由于n个key是比较均匀地分布在Redis Cluster的各个节点上，因此无法使用mget命令一次性获取，所以通常来讲要获取n个key的值，最简单的方法就是逐次执行n个get命令，这种操作时间复杂度较高，它的操作时间 = n次网络时间 + n次命令时间，网络次数是n。很显然这种方案不是最优的，但是实现起来比较简单，如图4所示。

 代码实现（Jedis）

List<String> serialMGet(List<String> keys) 
{
    // 结果集
    List<String> values = new ArrayList<String>();

    // n次串行get
    for (String key : keys) {
        String value = jedisCluster.get(key);
        values.add(value);
    }
    return values;
}

解决方案

1.串行IO（对同一节点的key批量操作）

Redis Cluster使用CRC16算法计算出散列值，再取对16383的余数就可以算出slot值。Smart客户端会保存slot和节点的对应关系，有了这两个数据就可以将属于同一个节点的key进行归档， 得到每个节点的key子列表，之后对每个节点执行mget或者Pipeline操作，它的操作时间 = node次网络时间 + n次命令时间，网络次数是node的个数，整个过程如下图所示。（大多数开发语言的Redis客户端都采用Smart客户端支持集群协议）。

很明显这种方案比初始方案要好很多，但是如果节点数太多，还是有一定的性能问题。

代码实现（Jedis）

Map<String, String> serialIOMget(List<String> keys) {
    // 结果集
    Map<String, String> keyValueMap = new HashMap<String, String>();
    // 属于各个节点的key列表,JedisPool要提供基于ip和port的hashcode方法
    Map<JedisPool, List<String>> nodeKeyListMap = new HashMap<JedisPool, List<String>>()
    // 遍历所有的key
    for (String key : keys) {
        // 使用CRC16本地计算每个key的slot
        int slot = JedisClusterCRC16.getSlot(key);
        // 通过jedisCluster本地slot->node映射获取slot对应的node
        JedisPool jedisPool = jedisCluster.getConnectionHandler().getJedisPoolFrom
        Slot(slot);
        // 归档
        if (nodeKeyListMap.containsKey(jedisPool)) {
            nodeKeyListMap.get(jedisPool).add(key);
        } else {
            List<String> list = new ArrayList<String>();
            list.add(key);
            nodeKeyListMap.put(jedisPool, list);
        }
    }
    //从每个节点上批量获取，这里使用mget也可以使用pipeline
    for (Entry<JedisPool, List<String>> entry : nodeKeyListMap.entrySet()) {
        JedisPool jedisPool = entry.getKey();
        List<String> nodeKeyList = entry.getValue();
        // 列表变为数组
        String[] nodeKeyArray = nodeKeyList.toArray(new String[nodeKeyList.size()]);
        // 批量获取， 可以使用mget或者Pipeline
        List<String> nodeValueList = jedisPool.getResource().mget(nodeKeyArray);
        // 归档
        for (int i = 0; i < nodeKeyList.size(); i++) {
            keyValueMap.put(nodeKeyList.get(i), nodeValueList.get(i));
        }
    }
    return keyValueMap;
}

2.并行IO（CRC16+并行）

此方案是将方案1中的最后一步改为多线程执行，网络次数虽然还是节点个数，但由于使用多线程网络时间变为O（1） ，这种方案会增加编程的复杂度。它的操作时间为：max_slow(node网络时间) + n次命令时间

整个过程如图6所示:

代码实现（Jedis）

Map<String, String> parallelIOMget(List<String> keys) {
    // 结果集
    Map<String, String> keyValueMap = new HashMap<String, String>();
    
    // 属于各个节点的key列表
    Map<JedisPool, List<String>> nodeKeyListMap = new HashMap<JedisPool, List<String>>()
    // 和前面一样
    
    // 多线程mget， 最终汇总结果
    for (Entry<JedisPool, List<String>> entry : nodeKeyListMap.entrySet()) {
    // 多线程实现
    }
    return keyValueMap;
}

3.hash_tag

说明

Redis Cluster有hash_tag功能，它可以将多个key强制分配到一个节点上，它的操作时间 = 1次网络时间 + 1次命令时间。

如下图所示，读取时，因为所有key属于node2节点，所以只去node2读即可：

代码实现（Jedis示例）

List<String> hashTagMget(String[] hashTagKeys) {
    return jedisCluster.mget(hashTagKeys);
}

方案对比