Redis大集群扩容性能优化实践

在现网环境，一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨，往往需要进行节点扩容操作。

之前有了解到运维同学对一些节点数比较大的Redis集群进行扩容操作后，业务侧反映集群性能下降，具体表现在访问时延增长明显。

某些业务对Redis集群访问时延比较敏感，例如现网环境对模型实时读取，或者一些业务依赖读取Redis集群的同步流程，会影响业务的实时流程时延。业务侧可能无法接受。

为了找到这个问题的根因，我们对某一次的Redis集群迁移操作后的集群性能下降问题进行排查。

1.1 问题描述

这一次具体的Redis集群问题的场景是：某一个Redis集群进行过扩容操作。业务侧使用Hiredis-vip进行Redis集群访问，进行MGET操作。

业务侧感知到访问Redis集群的时延变高。

1.2 现网环境说明

1.3 观察现象

因为时延变高，我们从几个方面进行排查：

• 带宽是否打满；

• CPU是否占用过高；

• OPS是否很高；

通过简单的监控排查，带宽负载不高。但是发现CPU表现异常：

1.3.1 对比ops和CPU负载

观察业务反馈使用的MGET和CPU负载，我们找到了对应的监控曲线。

从时间上分析，MGET和CPU负载高并没有直接关联。业务侧反馈的是MGET的时延普遍增高。此处看到MGET的OPS和CPU负载是错峰的。

此处可以暂时确定业务请求和CPU负载暂时没有直接关系，但是从曲线上可以看出：在同一个时间轴上，业务请求和cpu负载存在错峰的情况，两者间应该有间接关系。

1.3.2 对比Cluster指令OPS和CPU负载

由于之前有运维侧同事有反馈集群进行过扩容操作，必然存在slot的迁移。

考虑到业务的客户端一般都会使用缓存存放Redis集群的slot拓扑信息，因此怀疑Cluster指令会和CPU负载存在一定联系。

我们找到了当中确实有一些联系：

此处可以明显看到：某个实例在执行Cluster指令的时候，CPU的使用会明显上涨。

根据上述现象，大致可以进行一个简单的聚焦：

• 业务侧执行MGET，因为一些原因执行了Cluster指令；

• Cluster指令因为一些原因导致CPU占用较高影响其他操作；

• 怀疑Cluster指令是性能瓶颈。

同时，引申几个需要关注的问题：

• 为什么会有较多的Cluster指令被执行？

• 为什么Cluster指令执行的时候CPU资源比较高？

• 为什么节点规模大的集群迁移slot操作容易“中招”？

2.1 Redis热点排查

我们对一台现场出现了CPU负载高的Redis实例使用perf top进行简单的分析：

从上图可以看出来，函数（ClusterReplyMultiBulkSlots）占用的CPU资源高达 51.84%，存在异常。

2.1.1 ClusterReplyMultiBulkSlots实现原理

我们对clusterReplyMultiBulkSlots函数进行分析：

void clusterReplyMultiBulkSlots(client *c) {    /* Format: 1) 1) start slot     *            2) end slot     *            3) 1) master IP     *               2) master port     *               3) node ID     *            4) 1) replica IP     *               2) replica port     *               3) node ID     *           ... continued until done     */     int num_masters = ;    void *slot_replylen = addDeferredMultiBulkLength(c);     dictEntry *de;    dictIterator *di = dictGetSafeIterator(server.cluster->nodes);    while((de = dictNext(di)) != NULL) {        /*注意：此处是对当前Redis节点记录的集群所有主节点都进行了遍历*/        clusterNode *node = dictGetVal(de);        int j = , start = -1;         /* Skip slaves (that are iterated when producing the output of their         * master) and  masters not serving any slot. */        /*跳过备节点。备节点的信息会从主节点侧获取。*/        if (!nodeIsMaster(node) || node->numslots == ) continue;        for (j = ; j < CLUSTER_SLOTS; j++) {            /*注意：此处是对当前节点中记录的所有slot进行了遍历*/            int bit, i;            /*确认当前节点是不是占有循环终端的slot*/            if ((bit = clusterNodeGetSlotBit(node,j)) != ) {                if (start == -1) start = j;            }            /*简单分析，此处的逻辑大概就是找出连续的区间，是的话放到返回中；不是的话继续往下递归slot。              如果是开始的话，开始一个连续区间，直到和当前的不连续。*/            if (start != -1 && (!bit || j == CLUSTER_SLOTS-1)) {                int nested_elements = 3; /* slots (2) + master addr (1). */                void *nested_replylen = addDeferredMultiBulkLength(c);                 if (bit && j == CLUSTER_SLOTS-1) j++;                 /* If slot exists in output map, add to it's list.                 * else, create a new output map for this slot */                if (start == j-1) {                    addReplyLongLong(c, start); /* only one slot; low==high */                    addReplyLongLong(c, start);                } else {                    addReplyLongLong(c, start); /* low */                    addReplyLongLong(c, j-1);   /* high */                }                start = -1;                 /* First node reply position is always the master */                addReplyMultiBulkLen(c, 3);                addReplyBulkCString(c, node->ip);                addReplyLongLong(c, node->port);                addReplyBulkCBuffer(c, node->name, CLUSTER_NAMELEN);                 /* Remaining nodes in reply are replicas for slot range */                for (i = ; i < node->numslaves; i++) {                    /*注意：此处遍历了节点下面的备节点信息，用于返回*/                    /* This loop is copy/pasted from clusterGenNodeDescription()                     * with modifications for per-slot node aggregation */                    if (nodeFailed(node->slaves[i])) continue;                    addReplyMultiBulkLen(c, 3);                    addReplyBulkCString(c, node->slaves[i]->ip);                    addReplyLongLong(c, node->slaves[i]->port);                    addReplyBulkCBuffer(c, node->slaves[i]->name, CLUSTER_NAMELEN);                    nested_elements++;                }                setDeferredMultiBulkLength(c, nested_replylen, nested_elements);                num_masters++;            }        }    }    dictReleaseIterator(di);    setDeferredMultiBulkLength(c, slot_replylen, num_masters);} /* Return the slot bit from the cluster node structure. *//*该函数用于判断指定的slot是否属于当前clusterNodes节点*/int clusterNodeGetSlotBit(clusterNode *n, int slot) {    return bitmapTestBit(n->slots,slot);} /* Test bit 'pos' in a generic bitmap. Return 1 if the bit is set, * otherwise 0. *//*此处流程用于判断指定的的位置在bitmap上是否为1*/int bitmapTestBit(unsigned char *bitmap, int pos) {    off_t byte = pos/8;    int bit = pos&7;    return (bitmap[byte] & (1<<bit)) != ;}typedef struct clusterNode {    ...    /*使用一个长度为CLUSTER_SLOTS/8的char数组对当前分配的slot进行记录*/    unsigned char slots[CLUSTER_SLOTS/8]; /* slots handled by this node */    ...} clusterNode;

每一个节点（ClusterNode）使用位图（char slots[CLUSTER_SLOTS/8]）存放slot的分配信息。

简要说一下BitmapTestBit的逻辑：clusterNode->slots是一个长度为CLUSTER_SLOTS/8的数组。CLUSTER_SLOTS是固定值16384。数组上的每一个位分别代表一个slot。此处的bitmap数组下标则是0到2047，slot的范围是0到16383。

因为要判断pos这个位置的bit上是否是1，因此：

• off_t byte = pos/8：拿到在bitmap上对应的哪一个字节（Byte）上存放这个pos位置的信息。因为一个Byte有8个bit。使用pos/8可以指导需要找的Byte在哪一个。此处把bitmap当成数组处理，这里对应的便是对应下标的Byte。

• int bit = pos&7：拿到是在这个字节上对应哪一个bit表示这个pos位置的信息。&7其实就是%8。可以想象对pos每8个一组进行分组，后一组（不满足8)的个数对应的便是在bitmap对应的Byte上对应的bit数组下标位置。

• (bitmap[byte] & (1<<bit))：判断对应的那个bit在bitmap[byte]上是否存在。

以slot为10001进行举例：

因此10001这个slot对应的是下标1250的Byte,要校验的是下标1的bit。

对应在ClusterNode->slots上的对应位置：

图示绿色的方块表示bitmap[1250]，也就是对应存放slot 10001的Byte；红框标识（bit[1]）对应的就是1<<bit 的位置。bitmap[byte] & (1<<bit)，也就是确认红框对应的位置是否是1。是的话表示bitmap上10001已经打标。

总结ClusterNodeGetSlotBit的概要逻辑是：判断当前的这个slot是否分配在当前node上。因此ClusterReplyMultiBulkSlots大概逻辑表示如下：

大概步骤如下：

• 对每一个节点进行遍历；

• 对于每一个节点，遍历所有的slots，使用ClusterNodeGetSlotBit判断遍历中的slot是否分配于当前节点；

从获取CLUSTER SLOTS指令的结果来看，可以看到，复杂度是<集群主节点个数> *<slot总个数>。其中slot的总个数是16384，固定值。

2.1.2 Redis热点排查总结

就目前来看，CLUSTER SLOTS指令时延随着Redis集群的主节点个数，线性增长。而这次我们排查的集群主节点数比较大，可以解释这次排查的现网现象中CLUSTER SLOTS指令时延为何较大。

2.2 客户端排查

了解到运维同学们存在扩容操作，扩容完成后必然涉及到一些key在访问的时候存在MOVED的错误。

当前使用的Hiredis-vip客户端代码进行简单的浏览，简要分析以下当前业务使用的Hiredis-vip客户端在遇到MOVED的时候会怎样处理。由于其他的大部分业务常用的Jedis客户端，此处也对Jedis客户端对应流程进行简单分析。

2.2.1 Hiredis-vip对MOVED处理实现原理

Hiredis-vip针对MOVED的操作：

查看Cluster_update_route的调用过程：

此处的cluster_update_route_by_addr进行了CLUSTER SLOT操作。可以看到，当获取到MOVED报错的时候，Hiredis-vip会重新更新Redis集群拓扑结构，有下面的特性：

• 因为节点通过ip:port作为key，哈希方式一样，如果集群拓扑类似，多个客户端很容易同时到同一个节点进行访问；

• 如果某个节点访问失败，会通过迭代器找下一个节点，由于上述的原因，多个客户端很容易同时到下一个节点进行访问。

2.2.2 Jedis对MOVED处理实现原理

对Jedis客户端代码进行简单浏览，发现如果存在MOVED错误，会调用renewSlotCache。

继续看renewSlotCache的调用，此处可以确认:Jedis在集群模式下在遇到MOVED的报错时候，会发送Redis命令CLUSTER SLOTS,重新拉取Redis集群的slot拓扑结构。

2.2.3 客户端实现原理小结

由于Jedis是Java的Redis客户端，Hiredis-vip是c++的Redis客户端，可以简单认为这种异常处理机制是共性操作。

对客户端集群模式下对MOVED的流程梳理大概如下：

总的来说：

1）使用客户端缓存的slot拓扑进行对key的访问；

2）Redis节点返回正常：

• 访问正常，继续后续操作

3）Redis节点返回MOVED：

• 对Redis节点进行CLUSTER SLOTS指令执行，更新拓扑；

• 使用新的拓扑对key重新访问。

2.2.3 客户端排查小结

Redis集群正在扩容，也就是必然存在一些Redis客户端在访问Redis集群遇到MOVED，执行Redis指令CLUSTER SLOTS进行拓扑结构更新。

如果迁移的key命中率高，CLUSTER SLOTS指令会更加频繁的执行。这样导致的结果是迁移过程中Redis集群会持续被客户端执行CLUSTER SLOTS指令。

2.3 排查小结

此处，结合Redis侧的CLUSTER SLOTS机制以及客户端对MOVED的处理逻辑，可以解答之前的几个个问题：

为什么会有较多的Cluster指令被执行？

因为发生过迁移操作，业务访问一些迁移过的key会拿到MOVED返回，客户端会对该返回重新拉取slot拓扑信息，执行CLUSTER SLOTS。

为什么Cluster指令执行的时候CPU资源比较高？

分析Redis源码，发现CLUSTER SLOT指令的时间复杂度和主节点个数成正比。业务当前的Redis集群主节点个数比较多，自然耗时高，占用CPU资源高。

为什么节点规模大的集群迁移slot操作容易“中招”？

迁移操作必然带来一些客户端访问key的时候返回MOVED；

客户端对于MOVED的返回会执行CLUSTER SLOTS指令；

CLUSTER SLOTS指令随着集群主节点个数的增加，时延会上升；

业务的访问在slot的迁移期间会因为CLUSTER SLOTS的时延上升，在外部的感知是执行指令的时延升高。

此段与本文无关（webflux 是兼容Spring MVC 基于@Controller，@RequestMapping等注解的编程开发方式的，可以做到平滑切换）

3.1 现状分析

根据目前的情况来看，客户端遇到MOVED进行CLUSTER SLOTS执行是正常的流程，因为需要更新集群的slot拓扑结构提高后续的集群访问效率。

此处流程除了Jedis，Hiredis-vip，其他的客户端应该也会进行类似的slot信息缓存优化。此处流程优化空间不大，是Redis的集群访问机制决定。

因此对Redis的集群信息记录进行分析。

3.1.1 Redis集群元数据分析

集群中每一个Redis节点都会有一些集群的元数据记录，记录于server.cluster，内容如下：

typedef struct clusterState {    ...    dict *nodes;          /* Hash table of name -> clusterNode structures */    /*nodes记录的是所有的节点，使用dict记录*/    ...    clusterNode *slots[CLUSTER_SLOTS];/*slots记录的是slot数组，内容是node的指针*/    ...} clusterState;

如2.1所述，原有逻辑通过遍历每个节点的slot信息获得拓扑结构。

3.1.2 Redis集群元数据分析

观察CLUSTER SLOTS的返回结果：

/* Format: 1) 1) start slot *            2) end slot *            3) 1) master IP *               2) master port *               3) node ID *            4) 1) replica IP *               2) replica port *               3) node ID *           ... continued until done */

结合server.cluster中存放的集群信息，笔者认为此处可以使用server.cluster->slots进行遍历。因为server.cluster->slots已经在每一次集群的拓扑变化得到了更新，保存的是节点指针。

3.2 优化方案

简单的优化思路如下：

• 对slot进行遍历，找出slot中节点是连续的块；

• 当前遍历的slot的节点如果和之前遍历的节点一致，说明目前访问的slot和前面的是在同一个节点下，也就是是在某个节点下的“连续”的slot区域内；

• 当前遍历的slot的节点如果和之前遍历的节点不一致，说明目前访问的slot和前面的不同，前面的“连续”slot区域可以进行输出；而当前slot作为下一个新的“连续”slot区域的开始。

因此只要对server.cluster->slots进行遍历，可以满足需求。简单表示大概如下：

这样的时间复杂度降低到<slot总个数>。

3.3 实现

优化逻辑如下：

void clusterReplyMultiBulkSlots(client * c) {    /* Format: 1) 1) start slot     *            2) end slot     *            3) 1) master IP     *               2) master port     *               3) node ID     *            4) 1) replica IP     *               2) replica port     *               3) node ID     *           ... continued until done     */    clusterNode *n = NULL;    int num_masters = , start = -1;    void *slot_replylen = addReplyDeferredLen(c);     for (int i = ; i <= CLUSTER_SLOTS; i++) {        /*对所有slot进行遍历*/        /* Find start node and slot id. */        if (n == NULL) {            if (i == CLUSTER_SLOTS) break;            n = server.cluster->slots[i];            start = i;            continue;        }         /* Add cluster slots info when occur different node with start         * or end of slot. */        if (i == CLUSTER_SLOTS || n != server.cluster->slots[i]) {            /*遍历主节点下面的备节点，添加返回客户端的信息*/            addNodeReplyForClusterSlot(c, n, start, i-1);            num_masters++;            if (i == CLUSTER_SLOTS) break;            n = server.cluster->slots[i];            start = i;        }    }    setDeferredArrayLen(c, slot_replylen, num_masters);}

通过对server.cluster->slots进行遍历，找到某个节点下的“连续”的slot区域，一旦后续不连续，把之前的“连续”slot区域的节点信息以及其备节点信息进行输出，然后继续下一个“连续”slot区域的查找于输出。

对两个版本的Redis的CLUSTER SLOTS指令进行横向对比。

4.1 测试环境&压测场景

操作系统：manjaro 20.2

硬件配置：

• CPU：AMD Ryzen 7 4800H

• DRAM：DDR4 3200MHz 8G*2

Redis集群信息：

1）持久化配置

• 关闭aof

• 关闭bgsave

2）集群节点信息：

• 节点个数：100

• 所有节点都是主节点

压测场景：

• 使用benchmark工具对集群单个节点持续发送CLUSTER SLOTS指令；

• 对其中一个版本压测完后，回收集群，重新部署后再进行下一轮压测。

4.2 CPU资源占用对比

perf导出火焰图。原有版本：

优化后：

可以明显看到，优化后的占比大幅度下降。基本符合预期。

4.3 耗时对比

在上进行测试，嵌入耗时测试代码：

else if (!strcasecmp(c->argv[1]->ptr,"slots") && c->argc == 2) {        /* CLUSTER SLOTS */        long long now = ustime();        clusterReplyMultiBulkSlots(c);        serverLog(LL_NOTICE,            "cluster slots cost time:%lld us", ustime() - now);    }

输入日志进行对比；

原版的日志输出：

37351:M 06 Mar 2021 16:11:39.313 * cluster slots cost time:2061 us。

优化后版本日志输出：

35562:M 06 Mar 2021 16:11:27.862 * cluster slots cost time:168 us。

从耗时上看下降明显：从2000+us 下降到200-us；在100个主节点的集群中的耗时缩减到原来的8.2%；优化结果基本符合预期。

这里可以简单描述下文章上述的动作从而得出的这样的一个结论：性能缺陷。

简单总结下上述的排查以及优化过程：

• Redis大集群因为CLUSTER命令导致某些节点的访问延迟明显；

• 使用perf top指令对Redis实例进行排查，发现clusterReplyMultiBulkSlots命令占用CPU资源异常；

• 对clusterReplyMultiBulkSlots进行分析，该函数存在明显的性能问题；

• 对clusterReplyMultiBulkSlots进行优化，性能提升明显。

从上述的排查以及优化过程可以得出一个结论：目前的Redis在CLUSTER SLOT指令存在性能缺陷。

因为Redis的数据分片机制，决定了Redis集群模式下的key访问方法是缓存slot的拓扑信息。优化点也只能在CLUSTER SLOTS入手。而Redis的集群节点个数一般没有这么大，问题暴露的不明显。

其实Hiredis-vip的逻辑也存在一定问题。如2.2.1所说，Hiredis-vip的slot拓扑更新方法是遍历所有的节点挨个进行CLUSTER SLOTS。如果Redis集群规模较大而且业务侧的客户端规模较多，会出现连锁反应：

• 1）如果Redis集群较大，CLUSTER SLOTS响应比较慢；

• 2）如果某个节点没有响应或者返回报错，Hiredis-vip客户端会对下一个节点继续进行请求；

• 3）Hiredis-vip客户端中对Redis集群节点迭代遍历的方法相同（因为集群的信息在各个客户端基本一致），此时当客户端规模较大的时候，某个Redis节点可能存在阻塞，就会导致hiredis-vip客户端遍历下一个Redis节点；

• 4）大量Hiredis-vip客户端挨个地对一些Redis节点进行访问，如果Redis节点无法负担这样的请求，这样会导致Redis节点在大量Hiredis-vip客户端的“遍历”下挨个请求：

1、Hiredis-vip: https://github.com

2、Jedis: https://github.com/redis/jedis

3、Redis: https://github.com/redis/redis

4、Perf：https://perf.wiki.kernel.org

来源:https://mp.weixin.qq.com/s/GvaefJ_m9b4rulwWp2MD_A