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Redis学习笔记28——Pika:如何基于SSD实现大容量Redis

本文主要是介绍Redis学习笔记28——Pika:如何基于SSD实现大容量Redis,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

着业务数据的增加,就需要 Redis 能保存更多的数据。你可能会想到使用 Redis 切片集群,把数据分散保存到多个实例上。但是这样做的话,会有一个问题,如果要保存的数据总量很大,但是每个实例保存的数据量较小的话,就会导致集群的实例规模增加,这会让集群的运维管理变得复杂,增加开销。如果增加单个实例的内存容量,但是在实例恢复,主从同步过程中会引起恢复时间增长、主从切换开销大、缓冲区容易溢出。

可以使用基于SSD来实现大容量的Redis实例,即Pika键值数据库。

Pika有两个特点:

  • 单实例可以保存大容量数据,同时避免了实例恢复和主从同步时的潜在问题;
  • 和 Redis 数据类型保持兼容,可以支持使用 Redis 的应用平滑地迁移到 Pika 上

使用大内存Redis实例的潜在问题

  • 内存快照 RDB 生成慢
  • 恢复效率低
  • 主从节点全量同步时长增加
  • 复制缓冲区容易溢出

RBD生成慢

内存大小和内存快照 RDB 的关系是非常直接的:实例内存容量大,RDB 文件也会相应增大,那么,RDB 文件生成时的 fork 时长就会增加,这就会导致 Redis 实例阻塞。

恢复效率低

RDB 文件增大后,使用 RDB 进行恢复的时长也会增加,会导致 Redis 较长时间无法对外提供服务。

主从节点全量同步时长增加

主从节点间的同步的第一步就是要做全量同步。全量同步是主节点生成 RDB 文件,并传给从节点,从节点再进行加载。试想一下,如果 RDB 文件很大,肯定会导致全量同步的时长增加,效率不高

复制缓冲区容易溢出

一旦缓冲区溢出了,主从节点间就会又开始全量同步,影响业务应用的正常使用。如果我们增加复制缓冲区的容量,这又会消耗宝贵的内存资源。

Pika

整体架构

Pika 键值数据库的整体架构中包括了五部分,分别是网络框架、Pika 线程模块、Nemo 存储模块、RocksDB 和 binlog 机制

网络架构

网络框架主要负责底层网络请求的接收和发送。

其次,Pika 线程模块采用了多线程模型来具体处理客户端请求,包括一个请求分发线程(DispatchThread)、一组工作线程(WorkerThread)以及一个线程池(ThreadPool)。

请求分发线程专门监听网络端口,一旦接收到客户端的连接请求后,就和客户端建立连接,并把连接交由工作线程处理。工作线程负责接收客户端连接上发送的具体命令请求,并把命令请求封装成 Task,再交给线程池中的线程,由这些线程进行实际的数据存取处理

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Pika 如何基于 SSD 保存更多数据

当 Pika 需要保存数据时,RocksDB 会使用两小块内存空间(Memtable1 和 Memtable2)来交替缓存写入的数据。Memtable 的大小可以设置,一个 Memtable 的大小一般为几 MB 或几十 MB。当有数据要写入 RocksDB 时,RocksDB 会先把数据写入到 Memtable1。等到 Memtable1 写满后,RocksDB 再把数据以文件的形式,快速写入底层的 SSD。同时,RocksDB 会使用 Memtable2 来代替 Memtable1,缓存新写入的数据。等到 Memtable1 的数据都写入 SSD 了,RocksDB 会在 Memtable2 写满后,再用 Memtable1 缓存新写入的数据。
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当 Pika 需要读取数据的时候,RocksDB 会先在 Memtable 中查询是否有要读取的数据。这是因为,最新的数据都是先写入到 Memtable 中的。如果 Memtable 中没有要读取的数据,RocksDB 会再查询保存在 SSD 上的数据文件

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会面临Redis保存大量数据时相同的问题么

其实不会

一方面,Pika 基于 RocksDB 保存了数据文件,直接读取数据文件就能恢复,不需要再通过内存快照进行恢复了。而且,Pika 从库在进行全量同步时,可以直接从主库拷贝数据文件,不需要使用内存快照,这样一来,Pika 就避免了大内存快照生成效率低的问题。

另一方面,Pika 使用了 binlog 机制实现增量命令同步,既节省了内存,还避免了缓冲区溢出的问题。binlog 是保存在 SSD 上的文件,Pika 接收到写命令后,在把数据写入 Memtable 时,也会把命令操作写到 binlog 文件中。和 Redis 类似,当全量同步结束后,从库会从 binlog 中把尚未同步的命令读取过来,这样就可以和主库的数据保持一致。当进行增量同步时,从库也是把自己已经复制的偏移量发给主库,主库把尚未同步的命令发给从库,来保持主从库的数据一致。

Pika 如何实现 Redis 数据类型兼容

Pika 的底层存储使用了 RocksDB 来保存数据,但是,RocksDB 只提供了单值的键值对类型,RocksDB 键值对中的值就是单个值,而 Redis 键值对中的值还可以是集合类型。

为了保持和 Redis 的兼容性,Pika 的 Nemo 模块就负责把 Redis 的集合类型转换成单值的键值对。简单来说,我们可以把 Redis 的集合类型分成两类:

  • 一类是 List 和 Set 类型,它们的集合中也只有单值;
  • 另一类是 Hash 和 Sorted Set 类型,它们的集合中的元素是成对的,其中,Hash 集合元素是 field-value 类型,而 Sorted Set 集合元素是 member-score 类型。

Nemo 模块通过转换操作,把这 4 种集合类型的元素表示为单值的键值对。

  • List:key作为键,value作为值。又因为其是有序的,同时在value加上了previous sequencenext sequence字段,分别表示前一个元素和后一个元素。在可以之前加上l表示List类型
  • Set:在key前加上s表示Set类型。key和member分别表示键和值
  • Hash:Hash 集合的 key 被嵌入到单值键值对的键当中,用 key 字段表示,而 Hash 集合元素的 field 也被嵌入到单值键值对的键当中,紧接着 key 字段,用 field 字段表示。Hash 集合元素的 value 则是嵌入到单值键值对的值当中,并且也带有版本信息和剩余存活时间
  • 对于 Sorted Set 类型来说,该类型是需要能够按照集合元素的 score 值排序的,而 RocksDB 只支持按照单值键值对的键来排序。所以,Nemo 模块在转换数据时,就把 Sorted Set 集合 key、元素的 score 和 member 值都嵌入到了单值键值对的键当中,此时,单值键值对中的值只保存了数据的版本信息和剩余存活时间

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Pika的优势和不足

首先,实例重启快。Pika 的数据在写入数据库时,是会保存到 SSD 上的。当 Pika 实例重启时,可以直接从 SSD 上的数据文件中读取数据,不需要像 Redis 一样,从 RDB 文件全部重新加载数据或是从 AOF 文件中全部回放操作,这极大地提高了 Pika 实例的重启速度,可以快速处理业务应用请求。

另外,主从库重新执行全量同步的风险低。Pika 通过 binlog 机制实现写命令的增量同步,不再受内存缓冲区大小的限制,所以,即使在数据量很大导致主从库同步耗时很长的情况下,Pika 也不用担心缓冲区溢出而触发的主从库重新全量同步。

但是性能和Redis比有所下降,而且SSD使用寿命和擦写次数相关,如果遇到访问量特别大的情况,SSD使用时间不会太长。

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