小米Redis的K8s容器化部署实践

红太狼 2022-10-20 13:57 232阅读 0赞

本文讲述了小米是如何将Redis Cluster部署在K8S上提供高质量的服务的

## 背景 ##

小米的Redis使用规模很大，现在有数万个实例，并且每天有百万亿次的访问频率，支撑了几乎所有的产品线和生态链公司。之前所有的Redis都部署在物理机上，也没有做资源隔离，给管理治理带来了很大的困难。我们的运维人员工作压力很大，机器宕机网络抖动导致的Redis节点下线都经常需要人工介入处理。由于没有做CPU的资源隔离，slave节点打RDB或者由于流量突增导致节点QPS升高造成的节点CPU使用率升高，都可能对本集群或其他集群的节点造成影响，导致无法预测的时延增加。

**Redis分片方式采用社区的Redis Cluster协议，集群自主分片**。Redis Cluster带来了一定的易用性的同时，也提高了应用开发的门槛，应用开发人员需要一定程度上了解Redis Cluster，同时需要使用智能客户端访问Redis Cluster。这些智能客户端配置参数繁多，应用开发人员并无法完全掌握并设置这些参数，踩了很多坑。同时，由于智能客户端需要做分片计算，给应用端的机器也带来了一定的负载。  
![在这里插入图片描述][20210518122445514.png]

## Why K8S ##

### 资源隔离 ###

当前的Redis Cluster部署在物理机集群上，为了提高资源利用率节约成本，多业务线的Redis集群都是混布的。由于没有做CPU的资源隔离，经常出现某Redis节点CPU使用率过高导致其他Redis集群的节点争抢不到CPU资源引起时延抖动。因为不同的集群混布，这类问题很难快速定位，影响运维效率。K8s容器化部署可以指定 CPU request 和 CPU limit ，在提高资源利用率的同时避免了资源争抢。

### 自动化部署 ###

自动化部署。当前Redis Cluster在物理机上的部署过程十分繁琐，需要通过查看元信息数据库查找有空余资源的机器，手动修改很多配置文件再逐个部署节点，最后使用redis\_trib工具创建集群，新集群的初始化工作经常需要一两个小时。

**K8s通过StatefulSet部署Redis集群，使用configmap管理配置文件**，新集群部署时间只需要几分钟，大大提高了运维效率。

## How K8S ##

客户端通过LVS的VIP统一接入，**通过Redis Proxy转发服务请求到Redis Cluster集群**。这里我们引入了Redis Proxy来转发请求。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### Redis Cluster部署方式 ###

Redis部署为StatefulSet，作为有状态的服务，选择StatefulSet最为合理，可以将节点的RDB/AOF持久化到分布式存储中。当节点重启漂移到其他机器上时，**可通过挂载的PVC(PersistentVolumeClaim)拿到原来的RDB/AOF来同步数据**。我们选择的持久化存储PV(PersistentVolume)是Ceph Block Service。Ceph的读写性能低于本地磁盘，会带来100~200ms的读写时延。但由于Redis的RDB/AOF的写出都是异步的，分布式存储带来的读写延迟对服务并没有影响。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### Proxy选型 ###

开源的Redis Proxy有很多，常见的开源Redis Proxy如下:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
我们希望能够继续使用Redis Cluster来管理Redis集群，所以Codis和Twemproxy不再考虑。redis-cluster-proxy是Redis官方在6.0版本推出的支持Redis Cluster协议的Proxy，但是目前还没有稳定版，暂时也无法大规模应用。备选就只有Cerberus和Predixy两种。我们在K8s环境上对Cerberus和Predixy进行了性能测试，结果如下:

### 测试环境 ###

测试工具: redis-benchmark  
Proxy CPU: 2 core  
Client CPU: 2 core  
Redis Cluster: 3 master nodes, 1 CPU per node

### 测试结果 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
在相同workload和配置下，**Predixy的最高QPS要优于Cerberus，时延也比较接近。综合来看，Predixy比Cerberus的性能要高33%~60%，并且数据的key/value越大，Predixy优势越明显，所以最后我们选择了Predixy**。

为了适应业务和K8s环境，在上线前我们对Predixy做了大量的改动，增加了很多新的功能，比如动态切换后端Redis Cluster、黑白名单、异常操作审计等。

### Proxy部署方式 ###

**Proxy作为deployment部署，无状态轻量化，通过LB对外提供服务**，很容易做到动态扩缩容。同时，我们为Proxy开发了动态切换后端Redis Cluster的功能，可实现在线添加和切换Redis Cluster。

### Proxy自动扩缩容方式 ###

我们使用K8s原生的**HPA(Horizontal Pod Autoscaler)来实现Proxy的动态扩缩容**。当Proxy所有pod的平均CPU使用率超过一定阈值时，会自动触发扩容，HPA会将Proxy的replica数加1，之后LVS就会探测到新的Proxy pod并将一部分流量切过去。如果扩容后CPU使用率仍然超过规定的阈值，会继续触发扩容逻辑。但是在扩容成功5分钟内，不论CPU使用率降到多低，都不会触发缩容逻辑，这样就避免了频繁的扩缩容给集群稳定性带来的影响。

HPA可配置集群的最少(MINPODS)和最多(MAXPODS)pod数量，集群负载再低也不会缩容到MINPODS以下数量的pods。建议客户可以根据自己的实际业务情况来决定MINPODS和MAXPODS的值。

## Why Proxy ##

### Redis pod重启可导致IP变化 ###

使用Redis Cluster的Redis客户端，都需要配置集群的部分IP和Port，用于客户端重启时查找Redis Cluster的入口。对于物理机集群部署的Redis节点，即便遇到实例重启或者机器重启，IP和Port都可以保持不变，客户端依然能够找到Redis Cluster的拓扑。但是部署在K8s上的Redis Cluster，pod重启是不保证IP不变的(即便是重启在原来的K8s node上)，这样客户端重启时，就可能会找不到Redis Cluster的入口。

通过在客户端和Redis Cluster之间加上Proxy，就对客户端屏蔽了Redis Cluster的信息，Proxy可以动态感知Redis Cluster的拓扑变化，**客户端只需要将LVS的IP:Port作为入口，请求转发到Proxy上**，即可以像使用单机版Redis一样使用Redis Cluster集群，而不需要Redis智能客户端。

### Redis处理连接负载高 ###

在6.0版本之前，Redis都是单线程处理大部分任务的。当Redis节点的连接较高时，Redis需要消耗大量的CPU资源处理这些连接，导致时延升高。有了Proxy之后，大量连接都在Proxy上，而Proxy跟Redis实例之间只保持很少的连接，这样降低了Redis的负担，避免了因为连接增加而导致的Redis时延升高。

### 集群迁移切换需要应用重启 ###

在使用过程中，随着业务的增长，Redis集群的数据量会持续增加，当每个节点的数据量过高时，BGSAVE的时间会大大延长，降低集群的可用度。同时QPS的增加也会导致每个节点的CPU使用率增高。这都需要增加扩容集群来解决。目前Redis Cluster的横向扩展能力不是很好，原生的slots搬移方案效率很低。新增节点后，有些客户端比如Lettuce，会因为安全机制无法识别新节点。另外迁移时间也完全无法预估，迁移过程中遇到问题也无法回退。  
当前物理机集群的扩容方案是：

1.  按需创建新集群
2.  使用同步工具将数据从老集群同步到新集群
3.  确认数据无误后，跟业务沟通，重启服务切换到新集群
4.  整个过程繁琐而且风险较大，还需要业务重启服务。  
    有了Proxy层，可以将后端的创建、同步和切换集群对客户端屏蔽掉。新老集群同步完成之后，向Proxy发送命令就可以将连接换到新集群，可以实现对客户端完全无感知的集群扩缩容。

### 数据安全风险 ###

Redis是通过AUTH来实现鉴权操作，客户端直连Redis，密码还是需要在客户端保存。而使用Proxy，客户端只需要通过Proxy的密码来访问Proxy，不需要知道Redis的密码。Proxy还限制了FLUSHDB、CONFIG SET等操作，避免了客户误操作清空数据或修改Redis配置，大大提高了系统的安全性。

同时，Redis并没有提供审计功能。我们在Proxy上增加了高危操作的日志保存功能，可以在不影响整体性能的前提下提供审计能力。

## Proxy带来的问题 ##

### 多一跳带来的时延 ###

Proxy在客户端和Redis实例之间，客户端访问Redis数据需要先访问Proxy再访问Redis节点，多了一跳，会导致时延增加。经测试，多一跳会增加0.2~0.3ms的时延，不过通常这对业务来说是可以接受的。

### Pod漂移造成IP变化 ###

Proxy在K8s上是通过deployment部署的，一样会有节点重启导致IP变化的问题。我们K8s的LB方案可以感知到Proxy的IP变化，动态的将LVS的流量切到重启后的Proxy上。

### LVS带来的时延 ###

LVS也会带来时延，如下表中的测试，不同的数据长度get/set操作，LVS引入的时延小于0.1ms。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

## K8s带来的好处 ##

### 部署方便 ###

通过运维平台调用K8s API部署集群，大大提高了运维效率。

### 解决端口管理问题 ###

目前小米在物理机上部署Redis实例是通过端口来区分的，并且下线的端口不能复用，也就是说整个公司每个Redis实例都有唯一的端口号。目前65535个端口已经用到了40000多，按现在的业务发展速度，将在两年内耗尽端口资源。而通过K8s部署，每一个Redis实例对应的K8s pod都有独立的IP，不存在端口耗尽问题和复杂的管理问题。

### 降低客户使用门槛 ###

对应用来说，只需要使用单机版的非智能客户端连接VIP，降低了使用门槛，避免了繁琐复杂的参数设置。同时由于VIP和端口是固定不变的，应用程序不再需要自己管理Redis Cluster的拓扑。

### 提高客户端性能 ###

使用非智能客户端还可以降低客户端的负载，因为智能客户端需要在客户端对key进行hash以确定将请求发送到哪个Redis节点，在QPS比较高的情况下会消耗客户端机器的CPU资源。当然，为了降低客户端应用迁移的难度，我们让Proxy也支持了智能客户端协议。

### 动态升级和扩缩容 ###

Proxy支持动态添加切换Redis Cluster的功能，这样Redis Cluster的集群升级和扩容切换过程可以做到对业务端完全无感知。例如，业务方使用30个节点的Redis Cluster集群，由于业务量的增加，数据量和QPS都增长的很快，需要将集群规模扩容两倍。如果在原有的物理机上扩容，需要以下过程:

1.  协调资源，部署60个节点的新集群
2.  手动配置迁移工具，将当前集群的数据迁移到新集群
3.  验证数据无误后，通知业务方修改Redis Cluster连接池拓扑，重启服务  
    虽然Redis Cluster支持在线扩容，但是扩容过程中slots搬移会对线上业务造成影响，同时迁移时间不可控，所以现阶段很少采用这种方式，只有在资源严重不足时才会偶尔使用。

在新的K8s架构下，迁移过程如下：

1.  通过API接口一键创建60个节点的新集群
2.  同样通过API接口一键创建集群同步工具，将数据迁移到新集群
3.  验证数据无误后，向Proxy发送命令添加新集群信息并完成切换  
    整个过程对业务端完全无感知。  
    集群升级也很方便：如果业务方能接受一定的延迟毛刺，可以在低峰时通过StatefulSet滚动升级的方式来实现；如果业务对延迟有要求，可以通过创建新集群迁移数据的方式来实现

### 提高服务稳定性和资源利用率 ###

通过K8s自带的资源隔离能力，实现和其他不同类型应用混部，在提高资源利用率的同时，也能保证服务稳定性。

## 遇到的问题 ##

### Pod重启导致数据丢失 ###

K8s的pod碰到问题重启时，由于重启速度过快，会在Redis Cluster集群发现并切主前将pod重启。如果pod上的Redis是slave，不会造成什么影响。但如果Redis是master，并且没有AOF，重启后原先内存的数据都被清空，Redis会reload之前存储的RDB文件，但是RDB文件并不是实时的数据。之后slave也会跟着把自己的数据同步成之前的RDB文件中的数据镜像，会造成部分数据丢失。

StatefulSet是有状态服务，部署的pod名是固定格式(StatefulSet名+编号)。我们在初始化Redis Cluster时，将相邻编号的pod设置为主从关系。在重启pod时，通过pod名确定它的slave，在重启pod前向从节点发送cluster failover命令，强制将活着的从节点切主。这样在重启后，该节点会自动以从节点方式加入集群。

### LVS映射时延 ###

Proxy的pod是通过LVS实现负载均衡的，LVS对后端IP:Port的映射生效有一定的时延，Proxy节点突然下线会导致部分连接丢失。为减少Proxy运维对业务造成影响，我们在Proxy的deployment模板中增加了如下选项：

lifecycle:
        preStop:
          exec:
            command:
            - sleep
            - "171"

对于正常的Proxy pod下线，例如集群缩容、滚动更新Proxy版本以及其它K8s可控的pod下线，在pod下线前会发消息给LVS并等待171秒，这段时间足够LVS将这个pod的流量逐渐切到其他pod上，对业务无感知。

### K8s StatefulSet无法满足Redis Cluster部署要求 ###

K8s原生的StatefulSet不能完全满足Redis Cluster部署的要求：  
**Redis Cluster不允许同为主备关系的节点部署在同一台机器上**。这个很好理解，如果该机器宕机，会导致这个数据分片不可用。  
Redis Cluster不允许集群超过一半的主节点失效，因为如果超过一半主节点失效，就无法有足够的节点投票来满足gossip协议的要求。因为Redis Cluster的主备是可能随时切换的，我们无法避免同一个机器上的所有节点都是主节点这种情况，所以在部署时不能允许集群中超过1/4的节点部署在同一台机器上。

为了满足上面的要求，原生StatefulSet可以通过 anti-affinity 功能来保证相同集群在同一台机器上只部署一个节点，但是这样机器利用率很低。

因此我们开发了基于StatefulSet的CRD：RedisStatefulSet，会采用多种策略部署Redis节点。同时，还在RedisStatefulSet中加入了一些Redis管理功能。这些我们将会在其他文章中来继续详细探讨。

## 总结 ##

目前集团内部已经有多个业务的数十个Redis集群部署到了K8s上并运行了半年多。得益于K8s的快速部署和故障迁移能力，这些集群的运维工作量比物理机上的Redis集群低很多，稳定性也得到了充分的验证。  
在运维过程中我们也遇到了不少问题，文章中提到的很多功能都是根据实际需求提炼出来的。目前还是有很多问题需要在后续逐步解决，以进一步提高资源利用率和服务质量。

### 混布 Vs. 独立部署 ###

物理机的Redis实例是独立部署的，单台物理机上部署的都是Redis实例，这样有利于管理，但是资源利用率并不高。Redis实例使用了CPU、内存和网络IO，但存储空间基本都是浪费的。在K8s上部署Redis实例，其所在的机器上可能也会部署其他任意类型的服务，这样虽然可以提高机器的利用率，但是对于Redis这样的可用性和时延要求都很高的服务来说，如果因为机器内存不足而被驱逐，是不能接受的。这就需要运维人员监控所有部署了Redis实例的机器内存，一旦内存不足，就切主和迁移节点，但这样又增加运维的工作量。  
同时，如果混部的其他服务是网络吞吐很高的应用，也可能对Redis服务造成影响。虽然K8s的 anti-affinity 功能可以将Redis实例有选择地部署到没有这类应用的机器上，但是在机器资源紧张时，还是无法避免这种情况。

### Redis Cluster管理 ###

**Redis Cluster是一个P2P无中心节点的集群架构，依靠gossip协议传播协同自动化修复集群的状态**，节点上下线和网络问题都可能导致Redis Cluster的部分节点状态出现问题，例如会在集群拓扑中出现failed或者handshake状态的节点，甚至脑裂。对这种异常状态，我们可以在Redis CRD上增加更多的功能来逐步解决，进一步提高运维效率。

### 审计与安全 ###

Redis本身只提供了Auth密码认证保护功能，没有权限管理，安全性较差。通过Proxy，我们可以通过密码区分客户端类型，管理员和普通用户使用不同的密码登录，可执行的操作权限也不同，这样就可以实现权限管理和操作审计等功能。

### 支持多Redis Cluster ###

单个Redis Cluster由于gossip协议的限制，横向扩展能力有限，集群规模在300个节点时，节点选主这类拓扑变更的效率就明显降低。同时，由于单个Redis实例的容量不宜过高，单个Redis Cluster也很难支持TB以上的数据规模。通过Proxy，我们可以对key做逻辑分片，这样单个Proxy就可以接入多个Redis Cluster，从客户端的视角来看，就相当于接入了一个能够支持更大数据规模的Redis集群。

最后，像Redis这种有状态服务的容器化部署在国内大厂都还没有非常成熟的经验，小米云平台也是在摸索中逐步完善。目前我们新增集群已经大部分部署在K8s上，更计划在一到两年内将集团内大部分的物理机Redis集群都迁移到K8s上。这样就可以有效地降低运维人员的负担，在不显著增加运维人员的同时维护更多的Redis集群。

2020-06-18

————————————————  
版权声明：本文为CSDN博主「小米技术」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。  
原文链接：https://blog.csdn.net/pengzhouzhou/article/details/106846322

[20210518122445514.png]: /images/20221020/cffca2c00f7149f08f6a1e3d4de773d4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221020/27f7cf8aab8b40649469b3f8be700ba8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221020/493329397358441eb8abfa06ae8b9ec8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221020/b7f7143fc0a6443fb8dd28a613344121.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221020/6ecc8f1549304e63b0bcc9e9fc8df638.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221020/290acd8813e64eddb1c8c8f2c9797fbc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2FzbWFydGtpbGxlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20221020/d4ffc70f83e24996917e2b9c5876b5d2.png