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    Redis容量及使用规划

    在使用Redis过程中,我们发现了不少Redis不同于Memcached,也不同于MySQL的特征。
    (本文主要讨论Redis未启用VM支持情况)

    1. Schema

    MySQL: 需事先设计
    Memcached: 无需设计
    Redis: 小型系统可以不用,但是如果要合理的规划及使用Redis,需要事先进行类似如下一些规划

    • 数据项: value保存的内容是什么,如用户资料
    • Redis数据类型: 如String, List
    • 数据大小: 如100字节
    • 记录数: 如100万条(决定是否需要拆分)
    • ⋯⋯

    上面的规划就是一种schema,为什么Redis在大型项目需要事先设计schema?因为Redis服务器有容量限制,数据容量不能超出物理内存大小,同时考虑到业务数据的可扩充性,记录数会持续增多、单条记录的内容也都会增长,因此需要提前规划好容量,数据架构师就是通过schema来判断当前业务的Redis是否需要“分库分表”以满足可扩展需求。

    2. 容量及带宽规划

    容量规划
    MySQL: < 硬盘大小
    Memcached: < RAM
    Redis: < RAM

    带宽规划
    由于Redis比MySQL快10倍以上,因此带宽也是需要事先规划,避免带宽跑满而出现瓶颈。

    3. 性能规划(QPS)

    当系统读写出现瓶颈,通常如何解决?
    MySQL
    写: 拆分到多服务器
    读: (1) 拆分 (2) 写少也可以通过增加Slave来解决

    Memcached
    读写: 都通过hash拆分到更多节点。

    Redis:
    写:拆分
    读: (1) 拆分 (2) 写少也可以通过增加Slave来解决

    4. 可扩展性

    MySQL: 分库分表
    Memcached: hash分布
    Redis:也可以分库,也可以hash分布

    小结

    通过以上分析,Redis在很多方面同时具备MySQL及Memcached使用特征,在某些方面则更像MySQL。
    由于Redis数据不能超过内存大小,一方面需要进行事先容量规划,保证容量足够;另外一方面设计上需要防止数据规模无限制增加,进而导致Redis不可扩展。
    Redis需要象MySQL一样预先设计好拆分方案。

    小问题

    在MySQL中,通过预先建立多表或者库可以在业务增长时候将这些表或库一分为二部署到更多服务器上。
    在Redis中,“分库分表”应当如何实现?有什么好的设计模式?

    Redis几个认识误区

    前几天微博发生了一起大的系统故障,很多技术的朋友都比较关心,其中的原因不会超出James Hamilton在On Designing and Deploying Internet-Scale Service(1)概括的那几个范围,James第一条经验“Design for failure”是所有互联网架构成功的一个关键。互联网系统的工程理论其实非常简单,James paper中内容几乎称不上理论,而是多条实践经验分享,每个公司对这些经验的理解及执行力决定了架构成败。

    题外话说完,最近又研究了Redis。去年曾做过一个MemcacheDB, Tokyo Tyrant, Redis performance test,到目前为止,这个benchmark结果依然有效。这1年我们经历了很多眼花缭乱的key value存储产品的诱惑,从Cassandra的淡出(Twitter暂停在主业务使用)到HBase的兴起(Facebook新的邮箱业务选用HBase(2)),当再回头再去看Redis,发现这个只有1万多行源代码的程序充满了神奇及大量未经挖掘的特性。Redis性能惊人,国内前十大网站的子产品估计用1台Redis就可以满足存储及Cache的需求。除了性能印象之外,业界其实普遍对Redis的认识存在一定误区。本文提出一些观点供大家探讨。

    1. Redis是什么

    这个问题的结果影响了我们怎么用Redis。如果你认为Redis是一个key value store, 那可能会用它来代替MySQL;如果认为它是一个可以持久化的cache, 可能只是它保存一些频繁访问的临时数据。Redis是REmote DIctionary Server的缩写,在Redis在官方网站的的副标题是A persistent key-value database with built-in net interface written in ANSI-C for Posix systems,这个定义偏向key value store。还有一些看法则认为Redis是一个memory database,因为它的高性能都是基于内存操作的基础。另外一些人则认为Redis是一个data structure server,因为Redis支持复杂的数据特性,比如List, Set等。对Redis的作用的不同解读决定了你对Redis的使用方式。

    互联网数据目前基本使用两种方式来存储,关系数据库或者key value。但是这些互联网业务本身并不属于这两种数据类型,比如用户在社会化平台中的关系,它是一个list,如果要用关系数据库存储就需要转换成一种多行记录的形式,这种形式存在很多冗余数据,每一行需要存储一些重复信息。如果用key value存储则修改和删除比较麻烦,需要将全部数据读出再写入。Redis在内存中设计了各种数据类型,让业务能够高速原子的访问这些数据结构,并且不需要关心持久存储的问题,从架构上解决了前面两种存储需要走一些弯路的问题。

    2. Redis不可能比Memcache快

    很多开发者都认为Redis不可能比Memcached快,Memcached完全基于内存,而Redis具有持久化保存特性,即使是异步的,Redis也不可能比Memcached快。但是测试结果基本是Redis占绝对优势。一直在思考这个原因,目前想到的原因有这几方面。

    • Libevent。和Memcached不同,Redis并没有选择libevent。Libevent为了迎合通用性造成代码庞大(目前Redis代码还不到libevent的1/3)及牺牲了在特定平台的不少性能。Redis用libevent中两个文件修改实现了自己的epoll event loop(4)。业界不少开发者也建议Redis使用另外一个libevent高性能替代libev,但是作者还是坚持Redis应该小巧并去依赖的思路。一个印象深刻的细节是编译Redis之前并不需要执行./configure。
    • CAS问题。CAS是Memcached中比较方便的一种防止竞争修改资源的方法。CAS实现需要为每个cache key设置一个隐藏的cas token,cas相当value版本号,每次set会token需要递增,因此带来CPU和内存的双重开销,虽然这些开销很小,但是到单机10G+ cache以及QPS上万之后这些开销就会给双方相对带来一些细微性能差别(5)。

    3. 单台Redis的存放数据必须比物理内存小

    Redis的数据全部放在内存带来了高速的性能,但是也带来一些不合理之处。比如一个中型网站有100万注册用户,如果这些资料要用Redis来存储,内存的容量必须能够容纳这100万用户。但是业务实际情况是100万用户只有5万活跃用户,1周来访问过1次的也只有15万用户,因此全部100万用户的数据都放在内存有不合理之处,RAM需要为冷数据买单。

    这跟操作系统非常相似,操作系统所有应用访问的数据都在内存,但是如果物理内存容纳不下新的数据,操作系统会智能将部分长期没有访问的数据交换到磁盘,为新的应用留出空间。现代操作系统给应用提供的并不是物理内存,而是虚拟内存(Virtual Memory)的概念。

    基于相同的考虑,Redis 2.0也增加了VM特性。让Redis数据容量突破了物理内存的限制。并实现了数据冷热分离。

    4. Redis的VM实现是重复造轮子

    Redis的VM依照之前的epoll实现思路依旧是自己实现。但是在前面操作系统的介绍提到OS也可以自动帮程序实现冷热数据分离,Redis只需要OS申请一块大内存,OS会自动将热数据放入物理内存,冷数据交换到硬盘,另外一个知名的“理解了现代操作系统(3)”的Varnish就是这样实现,也取得了非常成功的效果。

    作者antirez在解释为什么要自己实现VM中提到几个原因(6)。主要OS的VM换入换出是基于Page概念,比如OS VM1个Page是4K, 4K中只要还有一个元素即使只有1个字节被访问,这个页也不会被SWAP, 换入也同样道理,读到一个字节可能会换入4K无用的内存。而Redis自己实现则可以达到控制换入的粒度。另外访问操作系统SWAP内存区域时block进程,也是导致Redis要自己实现VM原因之一。

    5. 用get/set方式使用Redis

    作为一个key value存在,很多开发者自然的使用set/get方式来使用Redis,实际上这并不是最优化的使用方法。尤其在未启用VM情况下,Redis全部数据需要放入内存,节约内存尤其重要。

    假如一个key-value单元需要最小占用512字节,即使只存一个字节也占了512字节。这时候就有一个设计模式,可以把key复用,几个key-value放入一个key中,value再作为一个set存入,这样同样512字节就会存放10-100倍的容量。

    这就是为了节约内存,建议使用hashset而不是set/get的方式来使用Redis,详细方法见参考文献(7)。

    6. 使用aof代替snapshot

    Redis有两种存储方式,默认是snapshot方式,实现方法是定时将内存的快照(snapshot)持久化到硬盘,这种方法缺点是持久化之后如果出现crash则会丢失一段数据。因此在完美主义者的推动下作者增加了aof方式。aof即append only mode,在写入内存数据的同时将操作命令保存到日志文件,在一个并发更改上万的系统中,命令日志是一个非常庞大的数据,管理维护成本非常高,恢复重建时间会非常长,这样导致失去aof高可用性本意。另外更重要的是Redis是一个内存数据结构模型,所有的优势都是建立在对内存复杂数据结构高效的原子操作上,这样就看出aof是一个非常不协调的部分。

    其实aof目的主要是数据可靠性及高可用性,在Redis中有另外一种方法来达到目的:Replication。由于Redis的高性能,复制基本没有延迟。这样达到了防止单点故障及实现了高可用。

    小结

    要想成功使用一种产品,我们需要深入了解它的特性。Redis性能突出,如果能够熟练的驾驭,对国内很多大型应用具有很大帮助。希望更多同行加入到Redis使用及代码研究行列。

    参考文献

    1. On Designing and Deploying Internet-Scale Service(PDF)
    2. Facebook’s New Real-Time Messaging System: HBase To Store 135+ Billion Messages A Month
    3. What’s wrong with 1975 programming
    4. Linux epoll is now supported(Google Groups)
    5. CAS and why I don’t want to add it to Redis(Google Groups)
    6. Plans for Virtual Memory(Google Groups)
    7. Full of keys(Salvatore antirez Sanfilippo)

    -EOF-
    上一篇博文多IDC数据时序问题及方法论在新浪微博上面有更多讨论及留言,有兴趣可以去围观。http://t.sina.com.cn/10503/zF0tex7z7b(需登录)

    Twitter停用Cassandra原因分析

    Twitter在其7.9一篇官方技术博客Cassandra at Twitter Today提到暂停使用Cassandra来代替MySQL存储feed的计划,这是Twitter一个重要的架构策略调整,因为之前Twitter一直是业界Cassandra方向的领头羊。

    For now, we’re not working on using Cassandra as a store for Tweets. This is a change in strategy. Instead we’re going to continue to maintain our existing Mysql-based storage. We believe that this isn’t the time to make large scale migration to a new technology. We will focus our Cassandra work on new projects that we wouldn’t be able to ship without a large-scale data store.

    Twitter为什么要停用Cassandra

    我们来分析一下Twitter停止使用Cassandra的原因
    1. Cassandra仍然缺少大并发海量数据访问的案例及经验,Cassandra来源自Facebook,但是在Facebook内部Cassandra目前只用在inbox search产品上,容量大约有100-200T。且Inbox Search在Facebook的基础架构中也并非核心应用。并且还传出不少rumors说facebook已经放弃Cassandra。

    2. 新产品需要一定稳定期,Cassandra代码或许还存在不少问题,但是Twitter如果投入大量的精力来改进Cassandra和比较优化MySQL的投入来看有点得不偿失。在QCon Beijing上@nk也提到Cassandra在Twitter的内部测试中曾经暴露出不少严重的问题。

    Twitter为什么之前选用Cassandra

    此问题曾经在QCon Beijing 2010做过介绍,在去年的第一期广州技术沙龙也有过交流,类似Twitter这样的网站使用Cassandra的主要原因有
    1. 数据增长规模需要不断增加新服务器,传统的切分方案在面临增删硬件时候需要手工维护,当数据规模速度增快,业务又不运行停机维护,手工维护的成本增加造成系统运维不堪重负。
    2. 不能简单增加服务器解决请求量增长的问题,需要数据架构师精细的规划。
    3. 每一个新的特性都需要重复评估数据拆分及访问优化的问题,架构师需要投入大量精力review几乎相同的业务场景。

    Twitter的调整对于MySQL业界来说或许是一大利好,MySQL虽然受近期Oracle收购阴影的影响,但是对于目前大多数拥有海量数据访问的网站依然是他们第一选择。MySQL简单,可靠,安全,配套工具完善,运维成熟。业界碰到的大部分可扩展性方面的问题在MySQL中其实都有清晰明确的解决方法。虽然重复sharding的问题很烦,增删机器相关的运维工作也很繁琐,但是这些工作量还是在可以接受的范围内。

    究竟Twitter这次策略改变是NoSQL运动的一次挫折还是前进中的一段小插曲?我们拭目以待。目前另外一大Web 2.0巨头Digg仍然在使用Cassandra。