redis的冷热数据处理

2024-04-17 14:58:42

参考:https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/81091547

阿里云提供redis混合存储产品,链接:

当前KV数据库从存储介质可以分为两种模式，一种是以内存为主持久化为辅，如memcache（无持久化）、redis等；一种是以持久化为主内存为辅，如ssdb（基于leveldb/rocksdb存储引擎）。这两种模式代表了两种不同的选择策略和哲学，适应不同的业务场景。简单地说，以内存为主的模式侧重高性能，信奉“内存是新的硬盘”的哲学；以持久化为主的模式则侧重大容量，兼顾性能。

对于以持久化为主的模式，因其天然支持大容量数据的快速读写，实现冷热数据分离是相对比较容易的，当前用到的数据就认为是热数据，只要把热数据保留于指定大小的内存即可。而对于以内存为主的模式，即使有持久化，也只是顺序写的持久化，在需要读硬盘时不能做到快速读取。因此这种模式要实现冷热分离，需要准确区分冷热数据、精心设计落地策略并保证可以快速读取。

这里冷热分离方案主要基于redis或者基于redis协议及命令实现。

二、方案汇总

2.1 方案一改造redis，使之支持冷热分离

l 实现描述：

ü 可以使用开源的rocksdb或lmdb引擎读写落地数据；

ü 写操作全部记录在内存，不同步写磁盘；

ü 常驻写子进程定时将内存中的数据写到磁盘；

ü 内存中标记不存在的key，如果一个key在磁盘上不存在，则在标记之后不用再去磁盘查看这个值是否存在；

ü 读操作先读内存，如内存中不存在且key未被标识磁盘不存在，则由读子进程从磁盘读并写回到redis（key不存在才写回）。之后子进程通知主进程再次读取，此过程会阻塞主进程上单个连接的处理。

l 优点：真正意义上实现单机redis的冷热分离。Redis和落地数据在同一台机器，容易保证数据一致性。

l 缺点：实现较复杂。因为是基于redis做二次开发，后续不方便升级redis，不过单机redis已经非常稳定，后续升级可能性较小。

redis定位是内存KV数据库，只支持所有数据存放在内存，持久化只是数据安全性的一种保障方式。基于redis做冷热分离的例子有两个，一个是v2.0-2.4版的原生redis，一个是jimdb S，这两个做得都不成功。

redis 2.0版加入支持VM机制，VM机制即虚拟内存机制，参考操作系统的虚拟内存机制实现，暂时把不经常访问的数据从内存交换到磁盘中，需要时再从磁盘交换回内存，可以实现冷热数据分离。但由于VM机制在某些情况下会导致redis重启、保存和同步数据等太慢及代码复杂，所以2.4版后就不再支持了。

Jimdb S是京东云平台基于redis2.8实现的KV数据库，用SSD持久化数据。使用Jimdb S可以保存全量数据，把缓存+数据库的两层架构用一层架构取代。写操作时先写内存，再异步写cycledb。读操作如数据不在内存，则创建后台任务读cycledb。这个后台任务的作用是预热，读到数据后并不把结果载入内存，执行完成后由前台主线程再次读取，这次在内存中读不到则直接读取cycledb并载入内存。目前了解到的情况是使用不广泛，而且即将下线。主要原因是性能不如纯内存的redis，但不知道是否还有其它缺陷。

从以上redis删除VM机制和jimdb S的实践情况看，直接改造redis做冷热分离可能并不是一个很好的发展方向，即使做出来也很可能是一个平庸的产品。最根本的原因是纯内存的redis性能更好，而用户对性能的期望是没有最好，只有更好。随着内存越来越大、越来越便宜，更多的数据可以直接放到内存，会进一步导致冷热分离成为一个鸡肋功能。另外一个原因是实现冷热分离会导致redis代码复杂性增加不少，不利于后续的维护。

方案二改造备redis和proxy，备redis落地数据

l 实现描述：

ü 写操作时proxy正常写主redis，由改造备redis写rocksdb；

ü 读操作时proxy先正常读主redis，如无数据，则读改造备redis；改造备redis在内存中读不到数据则读rocksdb，proxy从改造备redis读到数据再写主redis。

l 优点：写操作和当前流程完全一样；读操作和当前迁移流程中rrw流程基本一致，可以复用。不影响纯内存的原生redis使用，风险可控。

l 缺点：proxy和redis均需修改。在原有一主一备redis基础上需要增加改造备redis部署。

最大特点是不影响纯内存的原生redis使用，且proxy改动较小。

可以视情况选择部署一个或两个改造备redis。只部署一个改造备redis时落地数据是单点，可用于数据丢失不重要或后端另存有全量数据的场景。部署两个改造备redis可以避免单点，因为是链式同步，对主redis几乎无影响。

方案三改造proxy，使用ssdb落地数据

l 实现描述：

ü 写操作时proxy先正常写主redis，再同步或异步写ssdb；

ü 读操作时proxy先正常读redis，如redis无数据，则读ssdb；读ssdb成功，再写主redis。

l 优点：只改proxy，redis无须改动。

l 缺点：proxy实现较复杂，redis和ssdb的数据一致性不好保证。因为ssdb基于leveldb/rocksdb实现，在读操作且redis中无数据且ssdb内存中无数据时，可能极大影响性能。

方案四提供ssdb，业务选择接入redis或ssdb

实现描述：redis和ssdb独立两套系统，类似之前腾讯提供CMEM和TSSD两套系统。业务开发根据业务特点决定使用哪一套系统。client，proxy可以复用，等同可以选择使用redis存储引擎或leveldb/rocksdb存储引擎。

优点：无须开发，只需引入ssdb系统即可

缺点：业务开发可能没办法一开始确定使用哪一套系统。需要维护和运维两套系统

方案五提供ssdb,业务初始化接入redis，可选择平滑迁入ssdb

实现描述：类似方案四，但可选择从redis平滑迁入ssdb

优点：只需开发proxy支持迁入ssdb系统即可

缺点：需要维护和运维两套系统

三：通用问题

1，读操作且redis中无数据的性能问题

不管是直接基于leveldb/rocksdb做数据落地，还是使用ssdb,都会碰到读操作且redis中无数据的性能问题，因此此时需要先读取redis，redis中读不到再一个level一个level去读磁盘文件，这种情况的性能可想而知不会太好

2，redis的淘汰

redis区分冷热数据都是设定redis的maxmemory,然后进行lru淘汰使内存中只保留热数据，而redis的lru淘汰只是从随机选的一些key选出最符合lru规则的一个key进行淘汰，即只是一种近似淘汰，所以不能很好地区分冷热数据。因此有可能出现被lru淘汰的key实际并不是冷数据，这样下次读取时会因为redis中已无数据而去磁盘读，出现一些性能问题。

3，写操作先写内存还是先写磁盘

先写内存，此时如果系统奔溃，内存中的数据还没来得及dump到磁盘，会丢失数据。先写磁盘，再写内存，则即使系统崩溃，不会造成数据的丢失，但可能导致磁盘和内存数据的不一致，为了避免这种不一致，又得先删除内存中的key，再写磁盘，再写内存，影响性能。总的来说，对于以内存为主的KV数据库，优先选择先写内存。

SSD应用风险

为了提高读写磁盘的性能，需要使用SSD。而SSD本身存在一些问题：

毛刺问题：同时读写SSD盘时，读SSD盘有可能会耗时数秒。被挂住的几率为万分之一；

坏盘问题：SSD坏盘几率比普通sas硬盘要高

坏块问题：SSD盘中可能存在某个块可以写入，但是读不出来，此时这个块的数据将会丢失

毛刺问题：

最近收到一封邮件，对于线上磁盘使用出现毛刺的分析。

话说某天，磁盘使用的监控出现多个毛刺，每秒读的大小为20M/S,造成的影响就是响应时间慢，用户体验不好。于是开始了分析的过程，通过查看毛刺出现点的web server日志，发现这个时候多是在处理查询的请求，于是开始进一步探索这个时候的查询都分别是对哪些表，什么动作行为的查询？查看得知，此时最多的查询请求是对我们item表--记录当前资源信息的表的查询，于是，想到，对表的查询，速度慢，原因是啥呢？索引？数据量大？分区，分表不合理？于是，对该表的信息进行查询，发现该表当前存在13W条左右的数据，占据的磁盘大小为4G+，相当于每一条数据占据的大小为32K，那么做一次全表扫描（全表扫描是数据库服务器用来搜寻表的每一条记录的过程，直到所有符合给定条件的记录返回为止。），，，，，，，这个动作造成的磁盘的IO的确很惊人。通过对DB此时查询执行的sql语句进行分析，进行查询的条件多没建索引，于是尝试建立索引（考虑了该类索引对应的字段内容是不是会经常进行修改，字段类型是不是适合建立索引等）。这些动作做完之后，回归该问题，发现比之前有所改进，但是毛刺还是不理想，于是开始分析，发现我们的环境里面还存在一个情况，就是虽然我们做了上面的操作：合理的建立了索引、将查询的数据分批次执行（不将13w的数据一次性全表扫描），但是环境里面出现多次对item表操作的动作，为什么呢？还是查看日志，发现我们环境里有一台机器不知道为什么，每半分钟就从item表里面拉5次数据，之前这个机器是用来做缓存的，可能当时没有考虑到这样频繁拉到带来的影响，现在已经有了新的替代方案，做了nginx的代理缓存和web缓存，这一层对于db数据的缓存也用了相应的技术解决，于是申请停掉该机器的服务，再次回归，问题回归合理值。读从20M/s回归到0.2M/S。

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