性能超前,详解腾讯云新一代Redis缓存数据库

背景

当前内存数据库发展迅速,用户对于存储系统的要求也越来越高,为了满足各类业务场景的需要,腾讯云设计了新一代的内存数据库,不但保留了原来系统的高性能,高可用等特性,同时还兼容了当前流行的Redis原生协议及使用方式。我们试图在解决原生方案短板的基础上,不断创新,使得新系统同时具备易懂、易用、易维护、高可靠、低成本等特点。主要体现在以下几个方面:

1.沿用了上一代自研系统使用共享内存的数据存储方案,避免Redis采用AOF机制,恢复时间过久的问题,极大的降低了在升级、进程异常等场景产生的影响。同时,使用全新的快照与流水机制,解决了Fork机制造成的内存预留问题

2. 在存储引擎方面,对于自研及开源方案进行重新分析整理,进行了再次创新,不但使用多规格Block灵活组合的存储方式,内部数据结构同样采用动态页管理,对比原生引擎,极大的提高了内存使用率的同时,也降低了运行过程中产生内存碎片的机率

3. 单进程多线程的模型让运维部署更加简便,同时精简模块数量,让请求路径更短

4.更加精细化的数据管理,实现快速的过期淘汰及精确的LRU特性

5.实现了强一致特性,满足了金融等业务对于数据一致性的强需求

6. 集群版模式中,支持了多数据库的场景,降低用户由主从版迁移至集群版的使用门槛

7.存储节点可直接转发用户请求,降低后台数据变更对于客户端的依赖,原生主从版客户端可直接访问集群版,无需修改代码

8.我们正在兼容更多的原生数据库协议,让更多的用户可以无缝切换,体验更多的新特性

技术架构优化历程

在架构方面我们将当前比较流行的两层(不包含客户端)结构简化成了单层,如下图所示。

图1 架构图

图中的Master为集群的管理节点,每组Master管理一个地域的若干集群。

Cache则是实际的数据存储节点。架构中不再显式设置接入层,而是通过Cache转发用户请求,这样做的好处:

单纯的存储或接入模块,由于对不同资源类型(CPU、网卡、内存等)需求的倾斜,无法很好的提高当前高配机型的设备利用率。也基于这个原因,理论上合并后的单层结构能更好的利用硬件资源,节约成本减少模块数量可以减少大量运维操作,便于运维同学部署及规划资源等路由更接近数据,因此在某台Cache上进行数据迁移动作时,可以更加实时的对用户请求做出应对(转发至最新的目标),减少变更对用户请求的影响

针对一些对于接入层有强需求的场景,比如,某业务的客户端链接数极多,我们也有针对性的做了优化。Cache可退化为纯接入机使用,这样可以方便的扩展为两层结构,统一使用一套代码,无需单独维护。

数据分布方面,采用了全部打散的方式,即在任意一台Cache上既有主数据也有(其他业务)备份数据,完全以Shard为粒度(物理内存单元)进行管理,如下图所示。

图2 Shard分布

每台Cache的内存被划分为若干Shard,无论是主从版还是集群版,用户的主或备数据可能落到任意Cache,分配策略支持跨机架、跨机房等。这样做的目的有:

不再有单纯的热备设备,减少低负载设备比例,充分利用整个集群的网卡、CPU等资源当一个或若干节点异常时,利用整个集群的能力进行容错(切换流量)与恢复(在不同节点重建备份),避免雪球效应在分配时,将考虑现有设备主备Shard比例及负载,优化装箱算法,可是集群资源更加均衡

由于CKV+兼容Redis协议及各种使用场景,因此也区分了主从版与集群版。对于集群版来说,经过对比,数据哈希仍然采用了Pre-sharding的方式,如下图所示。

图3数据哈希

对于单个Shard来说,最大可管理内存为8T,由于目前设备限制,实际最大可支持512G,因此集群版支持的容量范围为 [1G,512G] * 16384 = [16T,8P]。当然在实际应用中,还需考虑系统内部预留资源等因素,且Shard大小及Slot对应关系的规划也要视物理资源情况而定。

内存引擎设计,确定CKV+引擎

内存管理是内存数据库系统中非常重要的一环,在CKV+系统的设计阶段,对于引擎也是进行了大量的讨论与调研,根据我们的经验,同时吸纳了多种主流内存管理体系的优点,确定了当前CKV+的引擎方案。主要特点归纳如下:

使用共享内存,方便升级或进程异常时快速恢复基于共享内存实现了红黑树算法,在保证性能的前提下,兼容Redis中的Hash、Set、ZSet数据类型使用多规格Block作为(最小的)数据存储单位,更加灵活同时内存空隙更小使用经典的Page管理模式,优化了动态分配策略,提高了Page回收几率,降低内存碎片率用户数据所依附的内部数据结构同样基于Page进行动态分配,减少内部预留空间的浪费

图4 内存引擎

内存引擎的一个重要指标就是内存使用率,我们与原生Redis存储进行了对比测试。

测试方法:使用同样的随机数据,分别写入Redis及CKV+的1G实例,对比实际存储数据量的多少。

样本大小:key [10,30],Value [20,100]

图5 使用率对比

测试结果显示,在简单String类型的场景下,两者存储量近似,但在稍复杂的结构中,CKV+则可以存储更多的用户数据。

大胆尝试,采用单进程多线程模型

对于内存数据库来说,高性能仍然是大前提,而开发过程中使用的线程模型及框架对于这个层面影响较大。因此在设计初始,我们对于这部分也做了大胆尝试。

首先,我们使用了单进程多线程的模式,而非大多开源系统的单进程单线程的路数,一方面可以更好的利用整机资源,另一方面也能降低运维门槛。对于多线程来说,需要解决的主要问题有如下几点:

若干线程共同管理内存则势必需要引入锁,而高配机型核数多、线程多,加锁可能带来毛刺单个进程需要管理多个业务数据,特别是主从版,每块内存Shard容量较大,难免有比较庞大的kv数据,同时主从版支持部分耗时操作,需要尽量减少实例间的相互影响线程间通信或共享数据的代价要小,比如同步路由信息等同时要考虑诸如线程上下文切换、CPU缓存命中率、IO等因素

在进行了一系列的调研工作后,最终确定线程模型为:每个物理核启动一个线程,管理若干内存Shard,如下图所示。

图6 线程模型

使用这种模式的主要考虑:

具体内存的操作仅由某一个CPU处理,避免加锁,某个Shard出现热点时,对其他线程管理的实例影响较小在管理实例数量不多的情况下,空闲CPU可以处理网络及磁盘IO,以及请求的编解码等工作,提高整机资源利用率线程间不存在依赖或竞争关系,避免不必要的损耗 性能测试

性能应该是大家比较关注的部分,我们针对Redis的String与ZSet两种数据结构进行了性能测试,结果如下。

注:

"单实例"表示一台Cache仅管理1个Shard,"N实例"则表示同时管理N个Shard所有测试均使用2400个客户端对整台设备进行压测测试不涉及消息转发,即客户端直接请求数据所在设备测试样本分别使用10Byte与100Byte的数据本次测试并未启用DPDK,后续会进行补充

图7 STRING类型读写性能对比

图8 ZSET类型读写性能对比

结语

腾讯云新一代内存数据库不但全面兼容了Redis的数据结构及使用方法,同时解决了原生方案在备份、容灾等方面的不足。在性能方面,我们并没有满足于现状,后续还将更细致的优化逻辑流程,并引入DPDK等特性,进一步提升系统性能。成本也是我们关注的重点,当前的系统架构与线程模型能更好的适应不断提升的硬件设备性能,提高硬件资源的利用率,同时,我们也将引进冷热数据分离等技术,在保证性能的前提下,更好的为用户节省成本。

作者 : carloszhao,2010年加入腾讯,前后参与过分布式计算、存储等多个项目的设计与开发,目前在腾讯TEG-基础架构部,负责内存数据库的研发工作。

原创声明,本文系作者授权云+社区-专栏发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 zhuanlan_guanli@qq.com 删除。

发表于

我来说两句

8 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏JAVA烂猪皮

分布式、服务化的ERP系统架构设计

曾几何时,我混迹于电商、珠宝行业4年多,为这两个行业开发过两套大型业务系统(ERP)。作为一个ERP系统,系统主要功能模块无非是订单管理、商品管理、生产采购、仓...

251
来自专栏纯洁的微笑

主流分布式架构的风流韵事...

822
来自专栏Java后端技术

主流分布式架构的风流韵事...

​  上篇文章,我们聊到了分布式架构的演进过程,那本文我们就来聊一聊目前主流的分布式架构和分布式架构中常见理论以及如何才能设计出高可用的分布式架构好了。分布式架...

543
来自专栏Golang语言社区

游戏服务器压力测试总结

游戏服务器压力测试总结 从游戏内测开始到现在做了所有服务器压力相关的测试.现在进行总结.暂时还不方便说游戏架构,所以不上图了。 一.首先明确需要测试压力的内...

1053
来自专栏云计算D1net

WhatsApp的架构是如何应付高流量的

两年内的飞跃 天价应用当下的规模显然不能与两年前同日而语,这里总结了一些WhatsApp两年内发生的主要变化: 1. 从任何维度上都可以看到WhatsA...

3117
来自专栏EAWorld

微服务模式系列之八:第三方注册

译者自序: 熟悉我的朋友都知道,我很不喜欢翻译东西,因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样,公司和同事的大力支持降低了我...

2558
来自专栏安智客

GP规范中定义的四种SE访问控制架构

GP规范给人的感觉好像有点晦涩难懂,由于是规范,所以比较抽象,而且GP这个组织的专家们来自世界各地,大家都用英语文档交流,所以不同的文档风格不同,难免大家阅读起...

672
来自专栏EAWorld

微服务模式系列之五:服务端服务发现

译者自序: 熟悉我的朋友都知道,我很不喜欢翻译东西,因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样,公司和同事的大力支持降低了...

3365
来自专栏PHP技术

网站大规模并发处理方案:电商秒杀与抢购

一、大规模并发带来的挑战 在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优...

3687
来自专栏EAWorld

使用消息系统进行微服务间通讯时,如何保证数据一致性

前言 微服务是当下的热门话题,今天来聊下微服务中的一个敏感话题:如何保证微服务的数据一致性。谈到分布式事务,就避免不了CAP理论。 ? CAP理论是指对于一个分...

3435

扫描关注云+社区