QCon上海2016-携程redis多数据中心实践-孟文超

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/QConChina

摘要

文档介绍了携程在Redis多数据中心方面的实践，涉及多数据中心、业务压力、高可用等概念，以及备份、双活、多活等阶段。Redis作为内存数据库，支持多种数据结构，携程使用2000多组实例，每秒访问量200万（写入10万）。需要解决的问题包括数据复制、一致性、实时性、高可用、复制高可用和Redis failover。整体方案为X-PIPE，涉及多机房log server数据传输，数据中心内redis通过log server获取数据，数据中心之间通过keeper复制，并采用压缩技术。实时性测试显示，master到slave延迟0.2ms，master到keeper再到slave延迟0.3ms，跨机房延时同城几毫秒，异地十几到几十毫秒。高可用方面包括keeper主备选举、meta server管理、Zookeeper用于leader选举和分片信息存储。

AI总结

携程在QCon上海2016上分享了其Redis多数据中心实践，核心目标是应对业务压力并实现高可用。多数据中心的发展分为备份、双活和多活三个阶段，而Redis在此场景下既可作为缓存，也可作为内存数据库。

**核心问题**：需要解决跨数据中心的数据复制、数据一致性和实时性，以及系统的高可用性（包括复制链路和Redis本身的故障切换）。

**整体方案（X-PIPE）**：通过引入“Keeper”组件实现跨机房复制。每个数据中心内的Redis通过Log Server获取数据，数据中心之间则通过Keeper进行数据复制和传输，并对数据进行压缩以提升效率。

**性能与延迟**：在5万QPS、100字节value的测试环境下，主库到从库延迟0.2ms，通过Keeper中转后延迟为0.3ms。跨机房延迟取决于物理距离，同城为几毫秒，异地为十几到几十毫秒。

**高可用机制**：
- **Redis Failover**：支持机房切换和反向复制，确保Redis实例的高可用。
- **Keeper高可用**：Keeper自身采用主备模式，由Meta Server管理其主备选举。
- **Meta Server高可用**：多个Meta Server分片管理不同的Redis实例，通过Zookeeper进行Leader选举和分片信息存储。当某个Meta Server故障时，其负责的分片会自动迁移。

**携程使用规模**：携程内部广泛使用Redis，拥有超过2000组实例，每秒访问量达200万（其中写入10万）。