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Redis Cluster集群槽迁移期间访问变慢问题的底层机制剖析与调优

Redis Cluster 槽迁移期间访问变慢问题的底层机制剖析与调优

大家好，今天我们来聊聊 Redis Cluster 在槽迁移期间访问变慢的问题。这是一个比较常见，但又容易被忽略的问题。很多时候，我们只是简单地认为这是因为迁移导致的负载升高，但实际上，背后的机制比我们想象的要复杂。了解这些机制，才能更好地进行调优，确保集群的稳定运行。

一、Redis Cluster 槽迁移的基本原理

首先，我们需要回顾一下 Redis Cluster 槽迁移的基本原理。Redis Cluster 将整个键空间分成 16384 个槽（slot），每个节点负责一部分槽。当我们需要扩容或缩容集群时，就需要将一些槽从一个节点迁移到另一个节点。

这个过程并非一蹴而就，而是分步进行的：

  1. 管理员发起迁移指令： 使用 redis-cli --cluster reshard 命令发起迁移，指定源节点、目标节点以及要迁移的槽的数量。
  2. 源节点设置迁移槽状态： 源节点将要迁移的槽设置为 MIGRATING 状态，表示正在迁出。
  3. 目标节点设置迁移槽状态： 目标节点将要迁移的槽设置为 IMPORTING 状态，表示正在迁入。
  4. 客户端请求处理：
    • 源节点：
      • 如果 key 属于 MIGRATING 状态的槽，源节点会检查 key 是否存在于本地。
        • 如果存在，则正常处理请求。
        • 如果不存在，则返回 ASK 重定向错误给客户端。
    • 目标节点：
      • 目标节点收到请求后，如果 key 属于 IMPORTING 状态的槽，则会尝试从源节点迁移该 key。
      • 迁移成功后，处理请求。
      • 迁移失败或者 key 不存在，根据具体情况处理，可能返回错误。
  5. 数据迁移：
    • 目标节点向源节点发送 MIGRATE 命令，请求迁移数据。
    • 源节点将指定 key 的数据发送给目标节点。
    • 目标节点接收数据，并将 key 添加到自己的数据库中。
  6. 完成迁移：
    • 当所有 key 都迁移完成后，管理员执行命令，清除源节点的 MIGRATING 状态和目标节点的 IMPORTING 状态。

这个过程的关键在于 ASK 重定向和 MIGRATE 命令。ASK 重定向是一种软重定向，客户端收到 ASK 后，会临时将请求发送到目标节点，但不会更新本地的槽位映射表。MIGRATE 命令则负责实际的数据迁移。

二、槽迁移期间访问变慢的常见原因

了解了槽迁移的基本原理，我们就可以分析槽迁移期间访问变慢的常见原因：

  1. ASK 重定向带来的额外开销：

    • 客户端需要先向源节点发送请求，收到 ASK 后再向目标节点发送请求，增加了网络延迟。
    • 如果 ASK 重定向的比例很高，会显著降低整体性能。

  2. MIGRATE 命令的阻塞性：

    • MIGRATE 命令在源节点和目标节点都会阻塞一段时间，尤其是在迁移大 key 的时候。
    • 源节点需要读取 key 的数据并发送给目标节点，目标节点需要接收数据并写入数据库。
    • 这段时间内，源节点和目标节点都无法处理其他请求，导致性能下降。

  3. 网络带宽限制：

    • 大量数据迁移会占用大量的网络带宽，如果网络带宽不足，会导致迁移速度变慢，进而影响性能。

  4. CPU 资源竞争：

    • 迁移过程中，源节点和目标节点都需要消耗 CPU 资源进行数据序列化、压缩、解压缩等操作。
    • 如果 CPU 资源不足，会导致迁移速度变慢，同时也会影响其他请求的处理。

  5. 内存占用增加：

    • 目标节点在 IMPORTING 状态下，需要占用额外的内存来存储正在迁移的数据。
    • 如果内存不足，会导致频繁的 swap，进而影响性能。

  6. 客户端连接数过多：

    • 在迁移期间，如果客户端连接数过多，会导致 Redis 服务器的负载过高，进而影响性能。

  7. 迁移策略不合理：

    • 一次性迁移过多的槽，或者选择繁忙的节点进行迁移，都会导致性能下降。

  8. Key的过期策略：

    • 在迁移期间，如果大量的key被设置为过期，Redis需要花费额外的资源去进行过期key的删除工作，从而影响迁移速度和性能。

三、底层机制剖析

为了更深入地理解这些原因，我们需要从 Redis 的源码层面进行剖析。

  1. ASK 重定向的实现：

    当源节点收到一个请求，并且该请求的 key 属于 MIGRATING 状态的槽时，Redis 会调用 clusterRedirectClient 函数来发送 ASK 重定向：

    /* clusterRedirectClient() is used in cluster mode to reply with
* -ASK <ip>:<port> when the client should be redirected to another node
* because the hash slot is being migrated. */
void clusterRedirectClient(client *c, redisNode *n) {
   sds addr = redisCreatePrecalculatedRedisNodeAddr(n);
   addReplyErrorFormat(c, "ASK %s", addr);
   sdsfree(addr);
}

    可以看到，clusterRedirectClient 函数会构建一个 ASK 错误信息，包含目标节点的 IP 地址和端口号，然后发送给客户端。

  2. MIGRATE 命令的实现：

    MIGRATE 命令的实现比较复杂，涉及到多个函数。核心的函数是 migrateCommand：

    void migrateCommand(client *c) {
   // ... 参数解析和校验 ...

   // 检查是否可以迁移
   if (!canMigrate(src,key,dbid)){
       addReplyError(c, "ERR can not migrate");
       goto cleanup;
   }

   // 将 key 的数据序列化
   robj *o = dbFetch(src->db,key);
   if (o == NULL) {
       addReplyError(c, "ERR no such key");
       goto cleanup;
   }

   // ... 进行序列化和压缩 ...

   // 发送数据到目标节点
   if (send(fd,payload,payload_len,0) == -1) {
       addReplyError(c, "ERR send error");
       goto cleanup;
   }

   // ... 等待目标节点的回复 ...

   // 删除源节点的数据
   if (flags & MIGRATE_FLAG_COPY) {
       // 不删除
   } else {
       dbDelete(src->db,key);
   }

   // ... 清理工作 ...
}

    可以看到，migrateCommand 函数会先检查是否可以迁移，然后将 key 的数据序列化，并通过 send 函数发送到目标节点。在发送数据期间，migrateCommand 函数会阻塞一段时间。

    目标节点收到数据后，会调用 replicationFeedSlaveLink 函数将数据写入数据库。

  3. 过期Key的影响

    Redis在进行key的过期删除时，会消耗一定的CPU资源。如果大量的key在迁移过程中过期，会导致Redis服务器需要花费额外的资源去删除这些key，从而影响迁移的速度和性能。

    Redis主要通过以下两种方式删除过期key：

    • 被动删除： 当客户端访问一个key时，Redis会先检查该key是否过期，如果过期则删除该key。
    • 主动删除： Redis会定期（默认每秒10次）随机抽取一些key进行过期检查，并删除过期的key。

    在槽迁移期间，如果大量的key被设置为过期，Redis的主动删除机制会更加频繁地被触发，从而导致CPU资源消耗增加，进而影响迁移速度和性能。

四、调优策略

针对以上原因，我们可以采取以下调优策略：

  1. 减少 ASK 重定向：

    • 预热客户端缓存： 在迁移之前，可以预先将一部分槽位信息加载到客户端缓存中，减少 ASK 重定向的比例。可以使用 CLUSTER SLOTS 命令获取集群的槽位信息，并将其存储在客户端缓存中。
    • 调整迁移速度： 控制迁移速度，避免短时间内产生大量的 ASK 重定向。可以通过调整 redis-cli --cluster reshard 命令的 --pipeline 参数来控制迁移速度。
    • 优化客户端： 确保客户端能够正确处理 ASK 重定向，并尽快更新本地的槽位映射表。

  2. 优化 MIGRATE 命令：

    • 避免迁移大 key： 尽量避免迁移大 key，可以将大 key 分割成多个小 key 进行迁移。
    • 增加 MIGRATE 命令的超时时间： 可以通过 redis.conf 文件中的 migrate-timeout 参数来增加 MIGRATE 命令的超时时间，避免因为网络延迟导致迁移失败。
    • 限制 MIGRATE 命令的并发数： 可以通过调整 redis-cli --cluster reshard 命令的 --threads 参数来限制 MIGRATE 命令的并发数，避免过多的并发导致性能下降。

  3. 优化网络带宽：

    • 增加网络带宽： 如果网络带宽不足，可以考虑增加网络带宽。
    • 使用压缩： 在迁移数据时，可以使用压缩算法来减少数据传输量。Redis 默认使用 LZF 算法进行压缩。

  4. 优化 CPU 资源：

    • 增加 CPU 核心数： 如果 CPU 资源不足，可以考虑增加 CPU 核心数。
    • 避免在高峰期进行迁移： 尽量避免在高峰期进行迁移，避免与其他任务竞争 CPU 资源。

  5. 优化内存占用：

    • 增加内存： 如果内存不足，可以考虑增加内存。
    • 避免在内存使用率高的时候进行迁移： 尽量避免在内存使用率高的时候进行迁移，避免触发 swap。

  6. 优化客户端连接数：

    • 限制客户端连接数： 可以通过 redis.conf 文件中的 maxclients 参数来限制客户端连接数。
    • 使用连接池： 使用连接池可以减少客户端连接的创建和销毁，提高性能。

  7. 优化迁移策略：

    • 选择合适的迁移时间： 尽量选择业务低峰期进行迁移。
    • 选择合适的迁移节点： 尽量选择负载较低的节点进行迁移。
    • 逐步迁移： 不要一次性迁移过多的槽，可以分批进行迁移。

  8. 优化过期Key策略：

    • 合理设置key的过期时间： 避免大量的key在同一时间过期，可以将过期时间分散开来。
    • 调整过期key的删除策略： 可以通过调整Redis的配置参数，例如hz参数，来控制过期key的删除频率。

五、代码示例

以下是一些调优策略的代码示例：

  1. 预热客户端缓存：

    import redis

def get_cluster_slots(host, port):
   r = redis.Redis(host=host, port=port)
   slots = r.execute_command("CLUSTER", "SLOTS")
   return slots

# 获取集群的槽位信息
slots = get_cluster_slots("127.0.0.1", 7000)

# 将槽位信息存储在客户端缓存中
client_cache = {}
for slot_range, master_node, *slave_nodes in slots:
   start_slot, end_slot = slot_range
   master_host, master_port = master_node
   for slot in range(start_slot, end_slot + 1):
       client_cache[slot] = (master_host, master_port)

def get_node_for_key(key, client_cache):
   slot = hash_slot(key)
   return client_cache.get(slot)

def hash_slot(key):
   # Redis Cluster 的槽位计算方法
   s = key
   e = key.find(b"{")
   if e > 0:
       s = key[e+1:]
       e = s.find(b"}")
       if e == -1:
           s = key
       else:
           s = s[:e]
   return crc16(s) % 16384

def crc16(s):
   crc = 0
   for c in s:
       crc = ((crc << 8) ^ crc16tab[(crc >> 8) ^ c]) & 0xFFFF
   return crc

crc16tab = [
   0x0000,0x1021,0x2042,0x3063,0x4084,0x50A5,0x60C6,0x70E7,
   0x8108,0x9129,0xA14A,0xB16B,0xC18C,0xD1AD,0xE1CE,0xF1EF,
   0x1231,0x0210,0x3273,0x2252,0x52B5,0x4294,0x72F7,0x62D6,
   0x9339,0x8318,0xB37B,0xA35A,0xD3BD,0xC39C,0xF3FF,0xE3DE,
   0x2462,0x3443,0x0420,0x1401,0x64E6,0x74C7,0x44A4,0x5485,
   0xA56A,0xB54B,0x8528,0x9509,0xE5EE,0xF5CF,0xC5AC,0xD58D,
   0x3653,0x2672,0x1611,0x0630,0x76D7,0x66F6,0x5695,0x46B4,
   0xB75B,0xA77A,0x9719,0x8738,0xF7DF,0xE7FE,0xD79D,0xC7BC,
   0x48C4,0x58E5,0x6886,0x78A7,0x0840,0x1861,0x2802,0x3823,
   0xC9CC,0xD9ED,0xE98E,0xF9AF,0x8948,0x9969,0xA90A,0xB92B,
   0x5AF5,0x4AD4,0x7AB7,0x6A96,0x1A71,0x0A50,0x3A33,0x2A12,
   0xDBFD,0xCBDC,0xFBBE,0xEBBF,0x9B58,0x8B79,0xBB1A,0xAB3B,
   0x6CA6,0x7C87,0x4CE4,0x5CC5,0x2C22,0x3C03,0x0C60,0x1C41,
   0xEDAE,0xFD8F,0xCDEC,0xDDCD,0xAD2A,0xBD0B,0x8D68,0x9D49,
   0x7E77,0x6E56,0x5E35,0x4E14,0x3E,0x2E30,0x1E51,0x0E,
   0xFF9F,0xEFBE,0xDFDD,0xCFFC,0xBF1B,0xAF3A,0x9F59,0x8F78,
   0x9188,0x81A9,0xB1CA,0xA1EB,0xD10C,0xC12D,0xF14E,0xE16F,
   0x1080,0x00A1,0x30C2,0x20E3,0x5004,0x4025,0x7046,0x6067,
   0x83B9,0x9398,0xA3FB,0xB3DA,0xC33D,0xD31C,0xE37F,0xF35E,
   0x02B1,0x1290,0x22F3,0x32D2,0x4235,0x5214,0x6277,0x7256,
   0xB5EA,0xA5CB,0x95A8,0x8589,0xF56E,0xE54F,0xD52C,0xC50D,
   0x34E2,0x24C3,0x14A0,0x0481,0x7466,0x6447,0x5424,0x4405,
   0xA7DB,0xB7FA,0x8799,0x97B8,0xE75F,0xF77E,0xC71D,0xD73C,
   0x26D3,0x36F2,0x0691,0x16B0,0x6657,0x7676,0x4615,0x5634,
   0xD94C,0xC96D,0xF90E,0xE92F,0x99C8,0x89E9,0xB98A,0xA9AB,
   0x5844,0x4865,0x7806,0x6827,0x18C0,0x08E1,0x3882,0x28A3,
   0xCB7D,0xDB5C,0xEB3F,0xFB1E,0x8BF9,0x9BD8,0xABBB,0xBB9A,
   0x4A75,0x5A54,0x6A37,0x7A16,0x0AF1,0x1AD0,0x2AB3,0x3A92,
   0xFD2E,0xED0F,0xDD6C,0xCD4D,0xBDAA,0xAD8B,0x9DE8,0x8DC9,
   0x7C26,0x6C07,0x5C64,0x4C45,0x3CA2,0x2C83,0x1CE0,0x0CC1,
   0xEF1F,0xFF3E,0xCF5D,0xDF7C,0xAF9B,0xBFBA,0x8FD9,0x9FF8,
   0x6E17,0x7E36,0x4E55,0x5E74,0x2E93,0x3EB2,0x0ED1,0x1EF0
]

# 使用客户端缓存获取节点信息
key = b"mykey"
node = get_node_for_key(key, client_cache)
if node:
   host, port = node
   print(f"Key {key} belongs to node {host}:{port}")
else:
   print("Node not found in cache")

    这个示例展示了如何使用 CLUSTER SLOTS 命令获取集群的槽位信息，并将其存储在客户端缓存中。客户端在发送请求之前，可以先从缓存中查找 key 对应的节点，避免 ASK 重定向。

  2. 调整迁移速度：

    可以使用 redis-cli --cluster reshard 命令的 --pipeline 参数来控制迁移速度。例如，以下命令将一次性迁移 10 个 key：

    redis-cli --cluster reshard 127.0.0.1:7000 --from <source_node_id> --to <target_node_id> --slots 10 --pipeline 10

    调整 --pipeline 参数可以控制每次迁移的 key 的数量，从而控制迁移速度。

  3. 限制 MIGRATE 命令的并发数：

    可以使用 redis-cli --cluster reshard 命令的 --threads 参数来限制 MIGRATE 命令的并发数。例如，以下命令将使用 2 个线程进行迁移：

    redis-cli --cluster reshard 127.0.0.1:7000 --from <source_node_id> --to <target_node_id> --slots 100 --threads 2

    调整 --threads 参数可以控制并发迁移的线程数，从而控制迁移速度。

六、监控与告警

在槽迁移期间，我们需要对集群进行监控，及时发现问题并进行处理。以下是一些需要监控的指标：

指标 描述
CPU 使用率 监控源节点和目标节点的 CPU 使用率，如果 CPU 使用率过高，说明迁移过程消耗了大量的 CPU 资源，需要进行优化。
内存使用率 监控源节点和目标节点的内存使用率，如果内存使用率过高，说明迁移过程占用了大量的内存，需要进行优化。
网络带宽使用率 监控源节点和目标节点的网络带宽使用率，如果网络带宽使用率过高，说明迁移过程占用了大量的网络带宽，需要进行优化。
ASK 重定向次数 监控 ASK 重定向的次数，如果 ASK 重定向次数过多，说明客户端缓存没有预热，需要进行优化。
MIGRATE 失败次数 监控 MIGRATE 失败的次数，如果 MIGRATE 失败次数过多，说明迁移过程出现了问题，需要进行排查。
集群状态 监控集群的状态，确保集群处于正常状态。
响应时间 监控客户端请求的响应时间，如果响应时间变长，说明迁移过程影响了性能，需要进行优化。

可以使用 Redis 的 INFO 命令获取这些指标，并使用监控工具（例如 Prometheus、Grafana）进行可视化和告警。

总结

Redis Cluster 槽迁移期间访问变慢是一个复杂的问题，涉及到多个方面。我们需要深入理解槽迁移的底层机制，才能更好地进行调优，确保集群的稳定运行。 通过预热客户端缓存、优化迁移速度、优化网络带宽、优化 CPU 资源、优化内存占用、优化客户端连接数、优化迁移策略和优化过期Key策略等手段，可以有效地降低迁移过程对性能的影响。同时，我们需要对集群进行监控，及时发现问题并进行处理。

关键配置调整

通过调整--pipeline和--threads参数，可以更精细地控制迁移速度，避免短时间内产生大量的ASK重定向，并限制MIGRATE命令的并发数，从而减轻对系统性能的影响。

重要监控指标

监控CPU、内存、网络带宽使用率，以及ASK重定向和MIGRATE失败次数等关键指标，能够及时发现并解决迁移过程中出现的问题，保障集群的稳定运行。

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