在 Redis 企业版集群的后台发生了许多事件， proxy （代理） 隐藏了数据库客户端的所有活动。

大多数开发人员在构建应用程序时都会从小规模开始，使用简单的 Redis 开源（ Redis OSS ）数据库。在初期阶段，使用数据库非常直接，只需连接到单一的端点并发送请求。

然而，当 Redis 应用程序的需求变得更加复杂时，例如扩展和高可用性，挑战就开始了。开发人员可以使用 Redis OSS Cluster 和 Redis Sentinel 来实现这些目标。 但是 这需要开发人员维护数据库拓扑结构并处理扩展的实际问题。换句话说，他们必须编写更多的代码，而在企业级环境中，代码可能会迅速变得更加复杂。

虹科 Redis 企业版数据库软件（简称 虹科 Redis 企业版 ） 通过消除这些复杂性问题来解决这个挑战。 无论是从企业级环境开始还是从 Redis OSS 迁移而来， Redis 企业版数据库 的设计都在大规模环境下表现 得很 出色， 同时能够 保持应用程序对数据库的简单使用。

 

本文介绍了 Redis 企业版代理，并展示了 该 代理在常见 Redis 集群场景中如何减轻拓扑结构变化的影响。 在文章最后 ，我们 还会 分享证明代理效率的基准数据。

虹科 Redis企业版软件（Redis Enterprise）是企业级的数据库软件，也是一款实时数据平台，为全球超过8500家知名企业提供实时数据服务。具有线性 可扩展性、高可用性、持久性、备份和恢复、地理分布、分层内存访问、多租户、安全性 等 8大核心功能、拥有RediSearch、RedisJSON等7大【Redis企业版特有模块】，可以任何规模在云、本地和混合部署中运行现代应用程序，提供无服务器、多模型的数据库解决方案。Redis企业版的核心优势是采用Redis on flash 分层存储技术 即 【内存 +闪存+磁盘】 的存储方式，其 Active-Active地理分布式架构 允许跨地理位置同时进行数据读写操作、拥有亚毫秒延迟和极高吞吐量。

 

什么是虹科 Redis 企业版 Proxy ？

虹科 Redis 企业版 Proxy （代理）是一个几乎无延迟的实体，它在应用程序和数据库之间进行调解。它向数据库客户端公开数据库端点，同时屏蔽 Redis 企业版集群执行的后台活动。这使开发人员可以专注于应用程序如何使用数据，而不用担心数据库拓扑的频繁变化。

虹科 Redis 企业版软件（ RS ）通过代理进程提供高性能数据访问，该代理进程管理和优化对 RS 集群内分片的访问。每个节点都包含一个代理进程。每个代理都可以是主动的并接收传入流量，也可以是被动的并等待故障转移。

虹科 Redis 企业版 Proxy （代理）采用多线程架构，可以通过使用更多可用内核轻松扩展，并使用多路复用和流水线处理高流量。当成千上万的客户端同时连接到虹科 Redis 企业版时，代理会将所有传入请求整合到一组内部管道中，并将它们分发到相关的数据库分片。最终产生的结果： 请求处理速度更快，允许高吞吐量和低延迟。

 

图 1：虹科Redis企业版代理在应用程序和数据库之间充当中介

这在 实践 中意味着什么呢？ 接下来我们就来 看一下导致拓扑结构变化的几个常见集群级场景。我们 将展示 这种变化是如何隐藏在代理后面的，它与 之前 一样保持向用户暴露相同的数据库端点。从开发者的角度来看，这意味着更少的编码和从 Redis 开源版（ Redis OSS ） 到 Redis 企业版 的顺利迁移。

虹科 Redis 企业版的线性扩展

只要数据库分片达到某个（预定义的）大小时， 虹科 Redis 企业版 就可以对其进行扩展。 扩展 是通过启动一个新的Redis 实例并将一半的哈希槽从原始分片移动到新分片来完成的。这使得数据库的吞吐量和性能线性增加。

在 虹科 Redis 企业版 中扩展数据库有两种方法：

l  纵向 扩展：在不向集群添加节点的情况下向数据库添加分片。当集群有足够的容量（内存和CPU ）来添加分片时，就会发生这种情况。

l  横向扩展：在创建新分片之前向 虹科 Redis 企业版 集群添加一个（或多个）新节点。当集群的现有物理资源不足以扩展数据库时，就会发生这种情况。

1. 纵向扩展

图2 显示了一个单分片数据库扩展为双分片数据库的示例。在左侧（ 扩展 前），您可以看到包含单个分片的单个节点。在右侧（ 扩展 完成后），数据库被重新分片。现在Shard 1 和 Shard 2 位于同一个节点，各自拥有一半的哈希槽。

向上扩展是否会改变客户端连接到数据库的方式？ 答案是否定的 。客户端继续向与以前相同的数据库端点发送请求，让代理负责将每个请求转发到适当的分片。

请注意，这与Redis OSS 集群不同，在 Redis OSS 集群中，客户端分别连接到每个分片，因此必须了解集群拓扑。

 

图 2 ：在 虹科 Redis企业版 中扩展数据库 ， 客户端继续使用相同的数据库端点

2. 横向扩展

相比之下，考虑一下当我们使用多代理策略扩展数据库时会发生什么。在这种情况下，我们有多个代理在同一个端点后面运行。

（请注意，使用 虹科 Redis 企业版 ，您还可以在使用OSS Cluster API 的同时扩展数据库。在这种情况下，每个代理都有自己的端点。）

图3 显示了将两个分片数据库扩展到一个四分片数据库的示例。一个新节点被添加到左侧的集群中，其中包含一个仍处于非活动状态的代理。扩容完成后， Shard 1 和 Shard 2 位于 Node 1 ， Shard 3 和 Shard 4 位于 Node 2 。两个节点现在都包含活动代理。

但是，横向扩展不会改变客户端连接到数据库的方式，因为这些更改对客户端都是透明的。数据库继续将请求发送到与以前相同的数据库端点 ， 处理每个请求的代理将这些请求转发到相关的分片。

 

图 3 ：使用多代理策略横向扩展数据库 ， 客户端继续使用相同的数据库端点

虹科 Redis 企业版的 自动故障转移

虹科 Redis 企业版 高可用性的一个关键 点 是自动故障转移，它依赖于数据复制。当在 Redis 企业版 集群中检测到故障时 — 无论是数据库分片中断还是整个节点故障 — 该集群都设计为在几秒钟内自我修复。

修复过程由集群管理器执行，通常需要在集群内部更改数据库拓扑。根据新的拓扑结构通知和调整代理。从数据库客户端的角度看，没有任何变化。 客户端继续使用与以前相同的数据库端点，因为拓扑更改是内部的并且隐藏在代理之后。

让我们看一下两个故障转移示例。

1. 主分片故障转移示例

图4 的左侧是节点 1 中的主分片，它的副本在节点 2 中。代理将所有客户端请求发送到主分片，主分片不断地与它的副本同步数据更改。 截至目前 ，一切都 运行的很好， 但是当事情出错时会发生什么 呢 ？

如果主分片发生故障， 虹科 Redis 企业版 集群管理器会将副本分片提升为主分片。代理现在将传入请求重定向到新的主分片，让客户端照常继续。最后一步是创建一个新的副本分片（如图4 右侧所示）。

 

图 4 ：自动主分片故障转移。

2. 节点故障转移 示例

在这个例子中，整个节点发生故障，包括主分片和代理。数据库客户端已断开连接。

但是，一旦 虹科 Redis 企业版 集群管理器完成故障转移过程，客户端就会像以前一样重新连接到相同的数据库端点并照常继续。从开发人员和 运维 人员的角度来看，无需进行任何更改，因为集群故障转移机制会将相同的端点分配给不同的代理。

图5 说明了节点 1 发生故障时的过程。节点 2 的代理变为活动状态， 虹科 Redis 企业版 将副本提升为主节点。数据库现在 再次 可用，因此客户端可以在不知道此拓扑更改的情况下重新连接。集群管理器还找到了一个健康的节点（节点3 ）， 虹科 Redis 企业版 在其中创建了一个新的副本分片。

 

图5：自动节点故障转移，其中客户端重新连接到同一数据库端点

虹科 Redis 企业版的基准测试

代理无疑为数据库客户端简化了 很多操作 。但它发生的速度有多快？为了检查其效率，让我们 来 看一些基准数据。

为了对延迟进行基准测试，我们使用了单端点Redis 企业云集群 ， 执行了一个包含20%SET （写入）和 80%GET （读取）命令混合的常见场景。

同时，我们 创建了一个内存限制为5GB 的数据库，并选择了五个吞吐量目标 ： 每秒50K 、 100K 、 200K 、 400K 和 800K 操作 (ops/sec) 。对于每一种配置， 虹科 Redis 企业版 Cloud 都会选择合适的云实例来使用，确保集群以最低的成本拥有足够的资源。

以下结果证明了 虹科 Redis 企业版 的速度有多快。该基准保持所有目标吞吐量的亚毫秒中值(p50) 延迟。在某些情况下，它可以达到亚毫秒级的 p99 延迟 ！

目标吞吐量（操作/秒）	客户端连接数	分片数量	每个连接的p50延迟（毫秒）	每个连接的p99延迟（毫秒）
50,000	2000	2	0.182	0.317
100,000	2000	4	0.258	0.588
200,000	2000	8	0.325	1.184
400,000	2000	16	0.406	2.791
800,000	2000	32	0.398	2.907

 

图6：p50延迟基准测试结果。

Redis 相信简单的力量 ， 这 也是 为什么 Redis 企业版是 从Redis OSS 迁移到企业级时的优秀选择 ！

虹科是Redis 企业版数据库的中国区战略合作伙伴 。我们 持续关注各行业当下急切需求，专注于为企业解答疑问，制定专属服务，提供一站式 数据库和商业智能 解决方案。