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背景介绍Redis使用现状面临的挑战和问题去哪儿网Redis自动化运维体系资源管理集群部署自动化迁移总结与展望

作者介绍：

雷孝龙，去哪儿网资深DBA。2019年8月加入去哪儿网，负责公司的MySQL/Redis运维，以及自动化方案的设计与实施。曾就职于达梦数据库、映客直播；擅长于数据库管理、维护及优化等工作。

一 背景介绍

疫情三年对全球经济造成了巨大冲击，许多公司的业务量大幅下滑，旅游业更是遭受了重创。在这样的大环境下，公司为了降低运营成本，不得不采取一系列措施来缩减开支。其中，对于 DBA 这种运维团队来说，降低成本最直接的方法就是减少机器的开销。

在疫情期间，由于公司机票、酒店、火车票等核心业务流量的大幅减少， Redis 这种缓存服务器的内存使用量也骤然降低。于是，公司决定整合服务器资源，对 Redis 集群进行缩容降配，将多个实例集中部署到较少的机器上，从而腾出一部分空闲的服务器进行下线处理。据统计，疫情期间下线的机器约占 Redis 总资源的 30% 左右，这一举措大大降低了公司的运营成本。

然而，随着疫情得到控制，旅游业开始快速复苏。到 2023 年春节期间，流量已经基本恢复到疫情前的水平。Redis 资源的使用率大幅增加，但服务器的扩充速度却远远跟不上业务增长的速度。尤其是在春节这样的高峰期，导致服务器剩余可用资源和负载频繁报警，给运维工作和服务稳定性带来了巨大的压力和挑战。

为了应对这一现状，自动化运维工具成为了缓解压力的必要手段。通过开发和升级自动化平台，DBA 可以更加高效地管理大量的数据库服务器，减少人工干预和错误率，从而更好地应对与日俱增的 Redis 需求和流量。

（一）Redis 使用现状

去哪儿网 Redis 目前部署在 IDC 机房，采用物理机进行单机多实例的主从混和部署，规模 百TB 级别，主从实例数 15000+ 。从疫情至今，实例数增长超过 50% ，内存占用总量超过 60% 。

（二）面临的挑战和问题

流量快速上涨：整体内存用量快速增长，Redis 请求量增加，CPU 负载告警频繁。业务上云：物理距离增加，网络延时变大，业务访问 Redis 超时变多。业务容器化：业务容器化之后，机器数变多，Redis 连接数频繁告警，存在打满的风险。业内机房故障：近两年，业内多次出现的机房级别故障，造成重大损失，给我们敲响了警钟，需要反思自己维护的服务是否真正具备跨机房容灾的能力。

二、去哪儿网 Redis 自动化运维体系

在介绍运维体系之前，首先了解我们的 Redis 集群架构。

（一）Redis 集群架构

去哪儿网 Redis 集群是一个分布式的高可用架构，整个架构主要由以下几个重要部分组成：

Redis Server 节点：每个节点有一主一从两个实例，多个节点组成一份完整的集群数据，其中每个节点只有主库对外提供服务，从库仅仅用于节点高可用、数据持久化及定时备份。

Zookeeper 集群：由五个zk节点组成，存储Redis集群名，每个集群对应一个znode，用于Redis集群配置变更后，通知客户端进行重连。

Redis Sentinel 集群：由五个 Sentinel 节点组成，用于 Reids Server 节点的高可用，主从切换、故障转移、配置更新等。

配置中心：由五个 MySQL 节点组成的 PXC 集群，用于存储 Redis 集群的分片信息，即每个节点的 Master 实例信息及分配 key 的一致性 hash 值范围。

应用程序客户端：配置集群名和 zookeeper 地址，监听 znode 变化，通过集群名从配置中心获取 Redis 拓扑结构。

（二）Redis 自动化体系

我们的 Redis 自动化运维系统主要由以下几个功能模块构建而成：

1. 资源管理

Redis资源池管理

Redis 机器资源池依托于 OPS 的服务树，Redis 机器挂在对应的服务树节点，当有新机器交付时，会在对应服务树中添加，被数据库运维平台识别到，完成初始化后，便可以投入使用。

对于 Redis 集群资源的归属，根据访问机器所属的业务 appcode 来划分部门，一般情况下 Redis 资源基本不会跨部门使用，而且访问的应用相对单一。

dbaAgent采集机器信息，实时更新实例部署情况、资源使用情况，业务连接机器。提供一些运维脚本，大 key、空闲 key 分析等。提供接口，实现远程调用，本地执行命令完成一系列的自动化流程。

在 Redis 集群部署和迁移等过程中，准确的基础信息是不可或缺的。因此，必须确保基础信息的准确性，并将其视为其它运维工作的基准。

2. 集群部署

在 Redis 使用需求不断增长的背景下，集群部署是日常最为频繁的操作。运维的效率在很大程度上依赖于部署工具的稳定性和性能。通过使用我们自主研发的 agent 工具取代之前的 salt-minion ，自动化流程的性能和稳定性得到了显著提升。这大大减少了人为干预的时间，加快了交付速度，为我们的日常工作减轻了负担。同时，这也确保了业务能够快速获得所需资源，从而保证了业务的连续性和高效性。

下图左边是自动化部署流程，根据填写的参数，如集群名、分片数、分配内存、机房选择等，提交部署任务；提交之后，存入任务队列等待调度，调度之后便开始部署，在某些情况下任务出错可进行重试，基本不需要人为介入处理，最后进行信息回填和交付。

右边是执行部署的步骤，按照定义好的部署规则，依次对集群的各个模块进行安装部署。

部署规则每对主从实例端口相同且唯一。单实例内存不大于10G。机器部署实例数低于CPU核心数的1.5倍。机器选择：使用内存不超过总内存使用中位数的10%。同集群在相同机器部署分片数不允许超过3个。

3. 自动化迁移

在日常工作中，我们经常遇到机器故障或升级维护的情况，这时候需要对 Redis 实例进行迁移。另外，随着业务增长，机器内存使用也会相应增加，为了确保有足够的内存提供服务，我们也需要对 Redis 实例进行动态迁移和调整。

基于日常运维需求，我们的迁移平台支持以下几种迁移模式，满足日常各场景的维护工作，迁移的规则仍然依照部署的规则实施，确保部署和使用的规范性：

① 单实例迁移

单个 Redis 分片点对点的迁移，从机器 A 迁移至 B ，迁移的节点为从节点，如果遇到主节点，需要先进行切换。

② 多实例迁移

多实例迁移故名思义是由一个个独立的单实例组合而成，用于不同的运维场景，多实例的场景下，尽可能的分散机器迁移，提升迁移的并行度，减少等待时间。多实例迁移主要用于以下几个场景：

③ 机器资源均衡迁移

在资源有限的情况下，面对业务线日益增长的需求，Redis资源超卖是不可避免的，必须采取一些有效措施来应对资源超卖引发的问题。疫情恢复初期，Redis内存分配总量超过了总机器内存的150%，业务高峰期时，不少机器内存使用大量增涨。为了解决这一问题，需要快速调整Redis部署情况，将高使用率机器的实例迁移至使用率相对较低的机器上。当然，自动化程序在选择迁移目标机器时，也必须遵循部署规则，确保每台机器部署的Redis和使用情况保持相对均衡。

④ 集群迁移

按照集群维度集群迁移，主要用于跨机房/跨云改造。由于近期业内机房级别的故障频发，公司对于服务跨机房/跨云容灾相当重视，因此对于原先未按照跨机房部署的集群进行迁移改造，实现多机房部署。云主机对于我们来说，可看作一个新的机房，实现Redis集群的云容灾，将从库部署迁移至云主机即可。当然，云主机若要提供服务，延迟自会比本地机房大，这又是另外一个值得讨论的问题了。

⑤ 整机迁移

针对于机器故障、机器维护、升级、替换等场景，需要对单台机器的所以实例进行迁移，迁移前需要将机器的所以主实例切换为从节点，一键生成迁移任务；故障迁移场景区别于主动维护，机器故障后，故障机器对外服务的主节点由哨兵触发切换，自动化程序需要找到故障机器切换后的节点，这依赖于我们基础信息的维护与实时更新机制，能够正确找到对应节点，在不同机器上部署从库即可。

具体迁移流程如下，与集群部署类似，填入参数后即可发起迁移任务，等待任务队列进行调度；右图为编排好的自动化迁移流程，按照传入的参数顺序执行，完成单个实例的迁移过程。

4. 集群扩缩容

Redis 是一个高性能的内存数据存储系统，能够随着业务需求的变化而灵活地调整内存和流量负载。在疫情期间，为了降低成本，我们采取了缩容降配和下线操作。然而，随着疫情的恢复和业务的快速增长，我们需要进行扩容以应对更高的需求。

去哪儿网使用的 Redis 集群架构与原生 Redis 集群有所不同，它采用客户端分片的方式。因此，对于这种架构来说，扩缩容相对困难，无法像原生 Redis 集群那样通过简单地添加新节点和重新分配数据槽位来实现。为了解决这个问题，我们采取了数据迁移的方法。

具体操作步骤如下：首先，将现有集群的数据迁移到新的待扩缩容的集群中；然后，交换新老集群的名称，以实现最终的扩缩容。这种方法有效且稳定，确保了数据的完整性和服务的连续性。

客户端分片

去哪儿网的 Redis 集群采用 hash 算法对数据进行分片存储。与原生 Redis 不同，它需要使用特定的客户端。在读写数据时，客户端会先计算出 key 的 hash 值，采用的是 murmurhash2 算法，hash 范围在 0～2**32 之间。根据集群配置中心的拓扑信息，客户端能够确定数据所在的分片，然后连接对应的分片进行读写操作。这一设计使得数据能够在集群中均匀分布，提高系统的扩展性和可用性。Redis 配置信息如下图所示：

如何建立Redis连接

前文提及的去哪儿网 Redis 架构中，客户端通过 zookeeper 集群监听对应集群的 znode 信息，并从访问配置中心数据库获取集群拓扑信息，进而连接到 Redis 分片。当 Redis 集群拓扑结构发生变化时，哨兵、自动化平台等会触发对应集群的 znode-dversion 变化，进而使客户端感知到并重新获取集群拓扑结构和重建连接。

RedisGate

RedisGate 是基于 Redis 源码改造，作为去哪儿网 Redis 集群扩缩容的中间件角色，主要作用如下：

1. 作为源端集群的从库，同步源集群的数据。

2. 作为目的端集群的主库，存储目的端集群的拓扑信息；按照客户端分片算法，将数据分发到目的端集群的各个分片，实现新老集群数据同步，从而达到扩缩容的效果。

扩缩容架构如下：

代码实现如下：

扩缩容切换

使用 RedisGate 中间件实现源和目的端增量同步后，即可进行数据校验，比对源和目的端的数据一致性。可从两个维度进行比对，一是看源和目的 Key 的数量，但如果主库数据过期时间较短，因为 Redis 的惰性删除，往往会导致差异较大；此时可进行抽样对比，scan、randomkey 等，抽取部分 key-value 进行比对。从原理上看，我们的扩缩容架构等同于 Redis 的级联复制，因此同步延迟可等同 Redis 的主从级联复制。

当数据达到增量同步后，需要考虑如何在业务不做任何变更的情况下，做到无损的切换到新集群。前文提到的高可用切换依赖于 zookeeper，当集群拓扑结构发生变化时，会更新 znode 的 dversion ，因此在扩容切换时，先是交换配置中心源和目的的集群名（即修改源集群的拓扑结构），然后触发 znode 变更，从而通知客户端重新获取集群拓扑结构，重建连接。扩容切换，可类比一次集群的主从切换，对业务来说，需进行一次重连。经过上千次线上环境的实践，方案可行性和稳定性已得到验证，切换过程对于业务可以做到几乎无感知。

自动化流程

从新建集群、建立 RedisGate 数据同步、清理迁移环境等，整个流程已在平台实现自动化，仅在触发切换动作时，需人为介入点击确认，同时通知业务线完成扩缩容。

5. Redis巡检系统

在提升系统稳定性方面，除日常的运维操作需遵循规范外，风险的预知也至关重要。为提前发现潜在风险，需要依赖于日常对线上服务的巡检。我们的巡检系统数据来源于监控系统和 agent 采集的数据。

通过实例、集群、机器等多个维度，对各项指标进行采集和分析，如果达到我们预设的风险值，即将问题暴露出来，需进行进一步的分析处理。虽然日常告警也能揭示一些问题，但往往达到告警阈值时，故障可能已经发生。

因此，通过设置更低的阈值和进行更全面的分析，可以有效预防 Redis 集群可能出现的各种问题。这样，系统稳定性得到了进一步增强，确保了服务的连续性和可用性。

下图展示了去哪儿 Redis 巡检系统的相关流程及巡检指标：

三 总结与展望

以上详述了去哪儿网 DBA 团队如何使用和维护 Redis 集群，并直面遇到的各种挑战。通过自动化手段，我们实现了许多日常运维操作的规范化和标准化，如部署、迁移、扩缩容等。整个过程几乎无需人工干预，从而显著减轻了 DBA 的负担，真正地达到了降本增效的目标。此外，自动化程序取代了人工操作，使得线上变更流程更为统一规范，消除了人为的不确定性，进而提升了 Redis 服务的整体稳定性。

尽管自动化为我们减轻了大量负担，但仍面临诸多挑战。在我们公司，几乎所有业务已顺利迁移至云端或具备随时弹性上云的能力，但部分敏感业务由于无法容忍云端到本地机房的延迟，这便要求我们解决 Redis 的跨云部署和就近访问的问题。这是我们当前需要攻克的难题。

随着 AI 技术的迅猛发展和广泛应用，数据库运维领域也需紧跟时代步伐。通过运用机器学习和人工智能技术，我们可以实现更智能的 Redis 监控和维护。尽管我们的巡检系统已能提前发现潜在问题，但进一步的深度分析和处理仍需人工介入。为此，我们渴望利用 AI 技术，实现在风险被识别时即刻进行优化和自愈，这是我们对未来的憧憬，也是我们未来的工作重心。