Как мы Redis Cluster готовили

В мире опен сорс есть огромное количество технологий, подходов, паттернов, тулзов и аппов, которые юзает очень много компаний. Как превратить используемое ПО или технологию в конкурентное преимущество? Предлагаю рассмотреть на примере Redis Cluster — как мы прокладывали наш путь.

Начало

Стоит начать с того, что Redis — это, по сути, очень удобная штука. В двух словах, Redis — это персистентное key-value хранилище в памяти, со своим блэкджеком и куртизантками. Чаще всего его сравнивают с устаревшим Memcached, который не умеет делать почти ничего из того, что умеет делать Redis.

Преимущества Redis:

• очень очень быстрая скорость доступа к данным. Это же мемчик.
• смешанные типы данных, хеши. По одному ключу (ивент), мы можем сторить кучу инфы (юзер айди, тип ивента, время, токен, сессию). Это могут быть байты, килобайты, мегабайты данных.
• дженерик TTL. Нам не нужно удалять то, что мы положили в Redis. Внутренний механизм сам удалит ключ, TTL которого пришел. Это невероятно удобно.
• унарные операции, инкременты, декременты — все это отрабатывает не моментально, а просто невероятно моментально. Соответственно, в Redis удобно и легко реализовывать комплексные прогресс бары, ивенты, класть кастомные данные, которые изменяются с разных мест системы.
• персистентность и бин-лог. Есть возможность периодически флашить все данные на диск, обеспечивая высокую доступность данных, и почти нивелируя их потерю.

Получается, что Redis — это такая «серебряная пуля», абсолютно для всех кейсов, подходов и практик? Ну, такое. Скорее нет, чем да.

Например, проблемы, которые очень очень мешают жить:

• стенделон. По факту, на данный момент, дефолтная инсталляция Redis — это стенделон. Это значит, что если у нас есть Single point of Failure, то у нас невероятно плохая архитектура, т.к. в случае падения Redis — вся система перестанет работать.
• флаш на диск. Это очень затратная операция, с высокой нагрузкой на IO, на мемчик. И ладно даже на железо — но наш сервис же невероятно тупит, ведь Redis должен зафиксировать все что у него там есть, и сделать большой Flush из быстрой памяти на медленный диск. В этот момент латенси на всех сервисах возрастает до секунд.

Вывод очевиден — Redis ускоряет продукт, ускоряет разработку, и его однозначно, нужно использовать, но… есть проблемы.

Redis Cluster

Там же есть Redis Cluster! Скажете Вы, но я бы попросил не спешить. На самом деле, у Redis есть 2 типа кластеризации:

1. Redis Sentinel — для старых версий
2. Redis Cluster — для новых версий

Redis Sentinel — это очень примитивная штука, которая выстраивает древовидную структуру из Ваших стенделон редисок, и называет это кластером. Никакого шардинга, балансировки, ничего. И тем более, это работает для старых версий Redis, если не ошибаюсь, ниже 3.0.

Redis Cluster — это штука повеселее, тут уже есть шардинг, репликация, отказоустойчивость, мастера-слейвы, разные там штуки прикольные и все такое. Это уже однозначно похоже на нормальный кластер, но все равно юзать это таким, как оно есть — не получится.

Почему это не работает

Для того, чтобы понять почему это не работает, нужно понять, как это работает внутри.

Во первых, сам процесс создания Redis Cluster из стенделон нод — это дикость и унижение, в том виде, в котором это есть сейчас. В нашем 2017 году все привыкли к дискаверингу, провижинингу и репорту типа «я все сделал, тут уже кластер, все ок!» — но реалии таковы, что в сорсах Redis есть скрипт, написанный на рубях, который занимается тем, что принимает как аргументы инстансы редиски, и потом соединяет их в кластер. Доверяете ли вы подобным штукам? Думаю да, доверяли, лет 100500 назад.

Окей, у нас есть кластер. Теперь немного теории: внутри кластера есть такие штуки, как hash slots. По сути, слот — это число, которое подразумевает набор данных, за которые ответственна конкретная нода кластера. Всего существует 16384 слота, которые равномерно делятся между всеми мастерами.

Кстати, о мастерах. По умолчанию Redis Cluster может состоять не менее чем из трех нод, и все это будут мастера. Соответсвенно, они поделят слоты между собой.

Второй нюанс использования кластера — это невероятная хрупкость. Например, у нас из кластера с 3 нодами отвалилась одна нода. Логичным решением было бы продолжить работать — у нас же есть 66,6% данных, но все совсем не радужно. В дефолтной конфигурации будет ответ 'CLUSTER IS DOWN' по запросу любого, даже живого ключа.

Если рассматривать кластер побольше, например из 6 нод (3 мастера и 3 слейва) — ситуация повторяется. Пока происходит автоматический промоутинг слейва в мастера после падения, ответ аналогичен — 'CLUSTER IS DOWN'. А это — секунды, хотя эта задержка зависит от количества данных в кластере.

Третья проблема — это клиенты. Точнее, коннекторы в апликейшнах. Если взять предыдущий кейс, когда у нас идет промоутинг кластера — все клиенты отвалятся с socket error, или connection timeout, или с чем-то похожим, потому что держат коннект ко всем мастерам в кластере. Это тоже нужно доделывать.

Четвертый, и один из самых неприятных, нюанс — это изменение набора команд. Стандартные команды, которые работают по вайлдкардам — не работают, и это не удивительно. Это нужно переделывать по всему проекту, учить апликейшн работать как со стенделоном так и с кластером. По факту — это самая длинная и затратная часть имплементации Redis Cluster.

Как заставить это работать

Первый нюанс с провижинингом мы исправить не в состоянии, разве что сделать LWRP для Chef, и провижинить это как-то более нормально. По сути, примерно так мы и сделали.

А вот второй и третий — это уже наша компетенция!

Исправить 'CLUSTER IS DOWN' при отсутствии части слотов очень легко и просто — достаточно добавить параметр конфигурации:

cluster-require-full-coverage no

Проблему с клиентами, которые отваливаются можно решить, потратив немного времени. В нашем проекте используется 2 языка — PHP и Java, поэтому нам нужно было делать два раза одну и ту же работу. Общий алгоритм сводится к таким степам:

1. Получаем на клиенте 'CLUSTER IS DOWN' — во время пересборки кластера
2. Кетчим эту ошибку, сохраняем существующую нерабочую слотмапу.
3. Ретраим конекшн, определенное количество раз, и ждем новую слотмапу.
4. Когда слотмапа изменилась — вычитываем наше значение и радуемся.

Изменение слотмапы будет означать, что кластер перешел в рабочее состояние, и наши данные уже похвалит какой-то слейв, и он готов с ними работать.

Ни для кого не будет секретом, если я скажу, что в кластере с 6+ нод, смысла флашить данные на диск нет никакого. Соответственно, если отключить персистентность — все будет работать очень и очень быстро.

Результат

Что же получилось в результате?

• Мы достигли отличных показателей TTFB (так как теперь не боимся хранить сессии в Redis).
• У нас получился, наверное лучший в мире прогресс лоадер — там самая актуальная информация (актуальнее некуда!)
• Мы не боимся за данные, которые кладем в Redis Cluster и спим спокойно.
• SLA и User Experience намного улучшился из-за быстрой отзывчивости многих частей апликейшна

Вот такой интересный путь у нас получился.

А как Вы используете общедоступные инструменты?

P.S. Если информация была Вам полезной, и Вы хотите развиваться в этом направлении — подписывайтесь на мой личный телеграм канал: https://goo.gl/1MnG9v
Отписаться можно всегда. А вдруг, Вам понравится?