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Redis大集群扩容性能优化实践

vivo互联网技术
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一、背景

在现网环境,一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨,往往需要进行节点扩容操作。

之前有了解到运维同学对一些节点数比较大的Redis集群进行扩容操作后,业务侧反映集群性能下降,具体表现在访问时延增长明显。

某些业务对Redis集群访问时延比较敏感,例如现网环境对模型实时读取,或者一些业务依赖读取Redis集群的同步流程,会影响业务的实时流程时延。业务侧可能无法接受。

为了找到这个问题的根因,我们对某一次的Redis集群迁移操作后的集群性能下降问题进行排查。

1.1 问题描述

这一次具体的Redis集群问题的场景是:某一个Redis集群进行过扩容操作。业务侧使用Hiredis-vip进行Redis集群访问,进行MGET操作。

业务侧感知到访问Redis集群的时延变高。

1.2 现网环境说明

  • 目前现网环境部署的Redis版本多数是3.x或者4.x版本;
  • 业务访问Redis集群的客户端品类繁多,较多的使用Jedis。本次问题排查的业务使用客户端Hiredis-vip进行访问;
  • Redis集群的节点数比较大,规模是100+;
  • 集群之前存在扩容操作。

1.3 观察现象

因为时延变高,我们从几个方面进行排查:

  • 带宽是否打满;
  • CPU是否占用过高;
  • OPS是否很高;

通过简单的监控排查,带宽负载不高。但是发现CPU表现异常:

1.3.1 对比OPS和CPU负载

观察业务反馈使用的MGET和CPU负载,我们找到了对应的监控曲线。

从时间上分析,MGET和CPU负载高并没有直接关联。业务侧反馈的是MGET的时延普遍增高。此处看到MGET的OPS和CPU负载是错峰的。

此处可以暂时确定业务请求和CPU负载暂时没有直接关系,但是从曲线上可以看出:在同一个时间轴上,业务请求和cpu负载存在错峰的情况,两者间应该有间接关系。

1.3.2 对比Cluster指令OPS和CPU负载

由于之前有运维侧同事有反馈集群进行过扩容操作,必然存在slot的迁移。

考虑到业务的客户端一般都会使用缓存存放Redis集群的slot拓扑信息,因此怀疑Cluster指令会和CPU负载存在一定联系。

我们找到了当中确实有一些联系:

此处可以明显看到:某个实例在执行Cluster指令的时候,CPU的使用会明显上涨。

根据上述现象,大致可以进行一个简单的聚焦:

  • 业务侧执行MGET,因为一些原因执行了Cluster指令;
  • Cluster指令因为一些原因导致CPU占用较高影响其他操作;
  • 怀疑Cluster指令是性能瓶颈。

同时,引申几个需要关注的问题:

为什么会有较多的Cluster指令被执行?

为什么Cluster指令执行的时候CPU资源比较高?

为什么节点规模大的集群迁移slot操作容易“中招”?

二、问题排查

2.1 Redis热点排查

我们对一台现场出现了CPU负载高的Redis实例使用perf top进行简单的分析:

从上图可以看出来,函数(ClusterReplyMultiBulkSlots)占用的CPU资源高达 51.84%,存在异常。

2.1.1 ClusterReplyMultiBulkSlots实现原理

我们对clusterReplyMultiBulkSlots函数进行分析:

void clusterReplyMultiBulkSlots(client *c) {
    /* Format: 1) 1) start slot
     *            2) end slot
     *            3) 1) master IP
     *               2) master port
     *               3) node ID
     *            4) 1) replica IP
     *               2) replica port
     *               3) node ID
     *           ... continued until done
     */
 
    int num_masters = 0;
    void *slot_replylen = addDeferredMultiBulkLength(c);
 
    dictEntry *de;
    dictIterator *di = dictGetSafeIterator(server.cluster->nodes);
    while((de = dictNext(di)) != NULL) {
        /*注意:此处是对当前Redis节点记录的集群所有主节点都进行了遍历*/
        clusterNode *node = dictGetVal(de);
        int j = 0, start = -1;
 
        /* Skip slaves (that are iterated when producing the output of their
         * master) and  masters not serving any slot. */
        /*跳过备节点。备节点的信息会从主节点侧获取。*/
        if (!nodeIsMaster(node) || node->numslots == 0) continue;
        for (j = 0; j < CLUSTER_SLOTS; j++) {
            /*注意:此处是对当前节点中记录的所有slot进行了遍历*/
            int bit, i;
            /*确认当前节点是不是占有循环终端的slot*/
            if ((bit = clusterNodeGetSlotBit(node,j)) != 0) {
                if (start == -1) start = j;
            }
            /*简单分析,此处的逻辑大概就是找出连续的区间,是的话放到返回中;不是的话继续往下递归slot。
              如果是开始的话,开始一个连续区间,直到和当前的不连续。*/
            if (start != -1 && (!bit || j == CLUSTER_SLOTS-1)) {
                int nested_elements = 3; /* slots (2) + master addr (1). */
                void *nested_replylen = addDeferredMultiBulkLength(c);
 
                if (bit && j == CLUSTER_SLOTS-1) j++;
 
                /* If slot exists in output map, add to it's list.
                 * else, create a new output map for this slot */
                if (start == j-1) {
                    addReplyLongLong(c, start); /* only one slot; low==high */
                    addReplyLongLong(c, start);
                } else {
                    addReplyLongLong(c, start); /* low */
                    addReplyLongLong(c, j-1);   /* high */
                }
                start = -1;
 
                /* First node reply position is always the master */
                addReplyMultiBulkLen(c, 3);
                addReplyBulkCString(c, node->ip);
                addReplyLongLong(c, node->port);
                addReplyBulkCBuffer(c, node->name, CLUSTER_NAMELEN);
 
                /* Remaining nodes in reply are replicas for slot range */
                for (i = 0; i < node->numslaves; i++) {
                    /*注意:此处遍历了节点下面的备节点信息,用于返回*/
                    /* This loop is copy/pasted from clusterGenNodeDescription()
                     * with modifications for per-slot node aggregation */
                    if (nodeFailed(node->slaves[i])) continue;
                    addReplyMultiBulkLen(c, 3);
                    addReplyBulkCString(c, node->slaves[i]->ip);
                    addReplyLongLong(c, node->slaves[i]->port);
                    addReplyBulkCBuffer(c, node->slaves[i]->name, CLUSTER_NAMELEN);
                    nested_elements++;
                }
                setDeferredMultiBulkLength(c, nested_replylen, nested_elements);
                num_masters++;
            }
        }
    }
    dictReleaseIterator(di);
    setDeferredMultiBulkLength(c, slot_replylen, num_masters);
}
 
/* Return the slot bit from the cluster node structure. */
/*该函数用于判断指定的slot是否属于当前clusterNodes节点*/
int clusterNodeGetSlotBit(clusterNode *n, int slot) {
    return bitmapTestBit(n->slots,slot);
}
 
/* Test bit 'pos' in a generic bitmap. Return 1 if the bit is set,
 * otherwise 0. */
/*此处流程用于判断指定的的位置在bitmap上是否为1*/
int bitmapTestBit(unsigned char *bitmap, int pos) {
    off_t byte = pos/8;
    int bit = pos&7;
    return (bitmap[byte] & (1<<bit)) != 0;
}
typedef struct clusterNode {
    ...
    /*使用一个长度为CLUSTER_SLOTS/8的char数组对当前分配的slot进行记录*/
    unsigned char slots[CLUSTER_SLOTS/8]; /* slots handled by this node */
    ...
} clusterNode;

每一个节点(ClusterNode)使用位图(char slots[CLUSTER_SLOTS/8])存放slot的分配信息。

简要说一下BitmapTestBit的逻辑:clusterNode->slots是一个长度为CLUSTER\_SLOTS/8的数组。CLUSTER\_SLOTS是固定值16384。数组上的每一个位分别代表一个slot。此处的bitmap数组下标则是0到2047,slot的范围是0到16383。

因为要判断pos这个位置的bit上是否是1,因此:

  • off_t byte = pos/8:拿到在bitmap上对应的哪一个字节(Byte)上存放这个pos位置的信息。因为一个Byte有8个bit。使用pos/8可以指导需要找的Byte在哪一个。此处把bitmap当成数组处理,这里对应的便是对应下标的Byte。
  • int bit = pos&7:拿到是在这个字节上对应哪一个bit表示这个pos位置的信息。&7其实就是%8。可以想象对pos每8个一组进行分组,最后一组(不满足8)的个数对应的便是在bitmap对应的Byte上对应的bit数组下标位置。
  • (bitmap[byte] & (1<<bit)):判断对应的那个bit在bitmap[byte]上是否存在。

以slot为10001进行举例:

因此10001这个slot对应的是下标1250的Byte,要校验的是下标1的bit。

对应在ClusterNode->slots上的对应位置:

图示绿色的方块表示bitmap[1250],也就是对应存放slot 10001的Byte;红框标识(bit[1])对应的就是1<<bit 的位置。bitmap[byte] & (1<<bit),也就是确认红框对应的位置是否是1。是的话表示bitmap上10001已经打标。

总结ClusterNodeGetSlotBit的概要逻辑是:判断当前的这个slot是否分配在当前node上。因此ClusterReplyMultiBulkSlots大概逻辑表示如下:

大概步骤如下:

  • 对每一个节点进行遍历;
  • 对于每一个节点,遍历所有的slots,使用ClusterNodeGetSlotBit判断遍历中的slot是否分配于当前节点;

从获取CLUSTER SLOTS指令的结果来看,可以看到,复杂度是<集群主节点个数> *<slot总个数>。其中slot的总个数是16384,固定值。

2.1.2 Redis热点排查总结

就目前来看,CLUSTER SLOTS指令时延随着Redis集群的主节点个数,线性增长。而这次我们排查的集群主节点数比较大,可以解释这次排查的现网现象中CLUSTER SLOTS指令时延为何较大。

2.2 客户端排查

了解到运维同学们存在扩容操作,扩容完成后必然涉及到一些key在访问的时候存在MOVED的错误。

当前使用的Hiredis-vip客户端代码进行简单的浏览,简要分析以下当前业务使用的Hiredis-vip客户端在遇到MOVED的时候会怎样处理。由于其他的大部分业务常用的Jedis客户端,此处也对Jedis客户端对应流程进行简单分析。

2.2.1 Hiredis-vip对MOVED处理实现原理

Hiredis-vip针对MOVED的操作:

查看Cluster\_update\_route的调用过程:

此处的cluster\_update\_route\_by\_addr进行了CLUSTER SLOT操作。可以看到,当获取到MOVED报错的时候,Hiredis-vip会重新更新Redis集群拓扑结构,有下面的特性:

  • 因为节点通过ip:port作为key,哈希方式一样,如果集群拓扑类似,多个客户端很容易同时到同一个节点进行访问;
  • 如果某个节点访问失败,会通过迭代器找下一个节点,由于上述的原因,多个客户端很容易同时到下一个节点进行访问。

2.2.2 Jedis对MOVED处理实现原理

对Jedis客户端代码进行简单浏览,发现如果存在MOVED错误,会调用renewSlotCache。

继续看renewSlotCache的调用,此处可以确认:Jedis在集群模式下在遇到MOVED的报错时候,会发送Redis命令CLUSTER SLOTS,重新拉取Redis集群的slot拓扑结构。

2.2.3 客户端实现原理小结

由于Jedis是Java的Redis客户端,Hiredis-vip是c++的Redis客户端,可以简单认为这种异常处理机制是共性操作。

对客户端集群模式下对MOVED的流程梳理大概如下:

总的来说:

1)使用客户端缓存的slot拓扑进行对key的访问;

2)Redis节点返回正常:

  • 访问正常,继续后续操作

3)Redis节点返回MOVED:

  • 对Redis节点进行CLUSTER SLOTS指令执行,更新拓扑;
  • 使用新的拓扑对key重新访问。

2.2.3 客户端排查小结

Redis集群正在扩容,也就是必然存在一些Redis客户端在访问Redis集群遇到MOVED,执行Redis指令CLUSTER SLOTS进行拓扑结构更新。

如果迁移的key命中率高,CLUSTER SLOTS指令会更加频繁的执行。这样导致的结果是迁移过程中Redis集群会持续被客户端执行CLUSTER SLOTS指令。

2.3 排查小结

此处,结合Redis侧的CLUSTER SLOTS机制以及客户端对MOVED的处理逻辑,可以解答之前的几个个问题:

为什么会有较多的Cluster指令被执行?

  • 因为发生过迁移操作,业务访问一些迁移过的key会拿到MOVED返回,客户端会对该返回重新拉取slot拓扑信息,执行CLUSTER SLOTS。

为什么Cluster指令执行的时候CPU资源比较高?

  • 分析Redis源码,发现CLUSTER SLOT指令的时间复杂度和主节点个数成正比。业务当前的Redis集群主节点个数比较多,自然耗时高,占用CPU资源高。

为什么节点规模大的集群迁移slot操作容易“中招”?

  • 迁移操作必然带来一些客户端访问key的时候返回MOVED;
  • 客户端对于MOVED的返回会执行CLUSTER SLOTS指令;
  • CLUSTER SLOTS指令随着集群主节点个数的增加,时延会上升;
  • 业务的访问在slot的迁移期间会因为CLUSTER SLOTS的时延上升,在外部的感知是执行指令的时延升高。

三、优化

3.1 现状分析

根据目前的情况来看,客户端遇到MOVED进行CLUSTER SLOTS执行是正常的流程,因为需要更新集群的slot拓扑结构提高后续的集群访问效率。

此处流程除了Jedis,Hiredis-vip,其他的客户端应该也会进行类似的slot信息缓存优化。此处流程优化空间不大,是Redis的集群访问机制决定。

因此对Redis的集群信息记录进行分析。

3.1.1 Redis集群元数据分析

集群中每一个Redis节点都会有一些集群的元数据记录,记录于server.cluster,内容如下:

typedef struct clusterState {
    ...
    dict *nodes;          /* Hash table of name -> clusterNode structures */
    /*nodes记录的是所有的节点,使用dict记录*/
    ...
    clusterNode *slots[CLUSTER_SLOTS];/*slots记录的是slot数组,内容是node的指针*/
    ...
} clusterState;

2.1所述,原有逻辑通过遍历每个节点的slot信息获得拓扑结构。

3.1.2 Redis集群元数据分析

观察CLUSTER SLOTS的返回结果:

/* Format: 1) 1) start slot
 *            2) end slot
 *            3) 1) master IP
 *               2) master port
 *               3) node ID
 *            4) 1) replica IP
 *               2) replica port
 *               3) node ID
 *           ... continued until done
 */

结合server.cluster中存放的集群信息,笔者认为此处可以使用server.cluster->slots进行遍历。因为server.cluster->slots已经在每一次集群的拓扑变化得到了更新,保存的是节点指针。

3.2 优化方案

简单的优化思路如下:

  • 对slot进行遍历,找出slot中节点是连续的块;
  • 当前遍历的slot的节点如果和之前遍历的节点一致,说明目前访问的slot和前面的是在同一个节点下,也就是是在某个节点下的“连续”的slot区域内;
  • 当前遍历的slot的节点如果和之前遍历的节点不一致,说明目前访问的slot和前面的不同,前面的“连续”slot区域可以进行输出;而当前slot作为下一个新的“连续”slot区域的开始。

因此只要对server.cluster->slots进行遍历,可以满足需求。简单表示大概如下:

这样的时间复杂度降低到<slot总个数>。

3.3 实现

优化逻辑如下:

void clusterReplyMultiBulkSlots(client * c) {
    /* Format: 1) 1) start slot
     *            2) end slot
     *            3) 1) master IP
     *               2) master port
     *               3) node ID
     *            4) 1) replica IP
     *               2) replica port
     *               3) node ID
     *           ... continued until done
     */
    clusterNode *n = NULL;
    int num_masters = 0, start = -1;
    void *slot_replylen = addReplyDeferredLen(c);
 
    for (int i = 0; i <= CLUSTER_SLOTS; i++) {
        /*对所有slot进行遍历*/
        /* Find start node and slot id. */
        if (n == NULL) {
            if (i == CLUSTER_SLOTS) break;
            n = server.cluster->slots[i];
            start = i;
            continue;
        }
 
        /* Add cluster slots info when occur different node with start
         * or end of slot. */
        if (i == CLUSTER_SLOTS || n != server.cluster->slots[i]) {
            /*遍历主节点下面的备节点,添加返回客户端的信息*/
            addNodeReplyForClusterSlot(c, n, start, i-1);
            num_masters++;
            if (i == CLUSTER_SLOTS) break;
            n = server.cluster->slots[i];
            start = i;
        }
    }
    setDeferredArrayLen(c, slot_replylen, num_masters);
}

通过对server.cluster->slots进行遍历,找到某个节点下的“连续”的slot区域,一旦后续不连续,把之前的“连续”slot区域的节点信息以及其备节点信息进行输出,然后继续下一个“连续”slot区域的查找于输出。

四、优化结果对比

对两个版本的Redis的CLUSTER SLOTS指令进行横向对比。

4.1 测试环境&压测场景

操作系统:manjaro 20.2

硬件配置:

  • CPU:AMD Ryzen 7 4800H
  • DRAM:DDR4 3200MHz 8G*2

Redis集群信息:

1)持久化配置

  • 关闭aof
  • 关闭bgsave

2)集群节点信息:

  • 节点个数:100
  • 所有节点都是主节点

压测场景:

  • 使用benchmark工具对集群单个节点持续发送CLUSTER SLOTS指令;
  • 对其中一个版本压测完后,回收集群,重新部署后再进行下一轮压测。

4.2 CPU资源占用对比

perf导出火焰图。原有版本:

优化后:

可以明显看到,优化后的占比大幅度下降。基本符合预期。

4.3 耗时对比

在上进行测试,嵌入耗时测试代码:

else if (!strcasecmp(c->argv[1]->ptr,"slots") && c->argc == 2) {
        /* CLUSTER SLOTS */
        long long now = ustime();
        clusterReplyMultiBulkSlots(c);
        serverLog(LL_NOTICE,
            "cluster slots cost time:%lld us", ustime() - now);
    }

输入日志进行对比;

原版的日志输出:

37351:M 06 Mar 2021 16:11:39.313 * cluster slots cost time:2061 us。

优化后版本日志输出:

35562:M 06 Mar 2021 16:11:27.862 * cluster slots cost time:168 us。

从耗时上看下降明显:从2000+us 下降到200-us;在100个主节点的集群中的耗时缩减到原来的8.2%;优化结果基本符合预期。

五、总结

这里可以简单描述下文章上述的动作从而得出的这样的一个结论:性能缺陷。

简单总结下上述的排查以及优化过程:

  • Redis大集群因为CLUSTER命令导致某些节点的访问延迟明显;
  • 使用perf top指令对Redis实例进行排查,发现clusterReplyMultiBulkSlots命令占用CPU资源异常;
  • 对clusterReplyMultiBulkSlots进行分析,该函数存在明显的性能问题;
  • 对clusterReplyMultiBulkSlots进行优化,性能提升明显。

从上述的排查以及优化过程可以得出一个结论:目前的Redis在CLUSTER SLOT指令存在性能缺陷。

因为Redis的数据分片机制,决定了Redis集群模式下的key访问方法是缓存slot的拓扑信息。优化点也只能在CLUSTER SLOTS入手。而Redis的集群节点个数一般没有这么大,问题暴露的不明显。

其实Hiredis-vip的逻辑也存在一定问题。如2.2.1所说,Hiredis-vip的slot拓扑更新方法是遍历所有的节点挨个进行CLUSTER SLOTS。如果Redis集群规模较大而且业务侧的客户端规模较多,会出现连锁反应:

1)如果Redis集群较大,CLUSTER SLOTS响应比较慢;

2)如果某个节点没有响应或者返回报错,Hiredis-vip客户端会对下一个节点继续进行请求;

3)Hiredis-vip客户端中对Redis集群节点迭代遍历的方法相同(因为集群的信息在各个客户端基本一致),此时当客户端规模较大的时候,某个Redis节点可能存在阻塞,就会导致hiredis-vip客户端遍历下一个Redis节点;

4)大量Hiredis-vip客户端挨个地对一些Redis节点进行访问,如果Redis节点无法负担这样的请求,这样会导致Redis节点在大量Hiredis-vip客户端的“遍历”下挨个请求:

结合上述第3点,可以想象一下:有1w个客户端对该Redis集群进行访问。因为某个命中率较高的key存在迁移操作,所有的客户端都需要更新slot拓扑。由于所有客户端缓存的集群节点信息相同,因此遍历各个节点的顺序是一致的。这1w个客户端都使用同样的顺序对集群各个节点进行遍历地操作CLUSTER SLOTS。由于CLUSTER SLOTS在大集群中性能较差,Redis节点很容易会被大量客户端请求导致不可访问。Redis节点会根据遍历顺序依次被大部分的客户端(例如9k+个客户端)访问,执行CLUSTER SLOTS指令,导致Redis节点挨个被阻塞。

5)最终的表现是大部分Redis节点的CPU负载暴涨,很多Hiredis-vip客户端则继续无法更新slot拓扑。

最终结果是大规模的Redis集群在进行slot迁移操作后,在大规模的Hiredis-vip客户端访问下业务侧感知是普通指令时延变高,而Redis实例CPU资源占用高涨。这个逻辑可以进行一定优化。

目前上述分节3的优化已经提交并合并到Redis 6.2.2版本中。

六、参考资料

1、Hiredis-vip: https://github.com

2、Jedis: https://github.com/redis/jedis

3、Redis: https://github.com/redis/redis

4、Perf:https://perf.wiki.kernel.org

作者:vivo互联网数据库团队—Yuan Jianwei
阅读 312

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