Twemproxy测试Redis分片主从架构
Twemproxy 测试架构1、twemproxy是twitter开发的一个redis代理proxy。通过Twemproxy可以使用多台服务器来水平扩张redis服务，可以有效的避免redis单点故障问题。
使用Twemproxy 对硬件资源配置较高；在redis性能有一定的损失（twitter测试约20%）用于提高整个系统的HA；
2、twemproxy部署简单快捷；可以直接在proxy进行读写、并转发请求给后端的redis；但是不适合超大流量系统。做的时候把应用分开、使用LVS集群：实现twemproxy的负载均衡，提高proxy的可用性和可扩张能力；
优点:
轻量级的Redis和memcached代理。使用它可以减少缓存服务器的连接数，并且利用它来作分片，性能损耗不会多于20%。其实是因为用了pipeline.首先redis是支持使用pipeline批处理的。
twemproxy与每个redis服务器都会建立一个连接，每个连接实现了两个FIFO的队列，通过这两个队列实现对redis的pipeline访问。将多个客户端的访问合并到一个连接,这样既减少了redis服务器的连接数，又提高了访问性能。
缺点:
虽然可以动态移除节点，但该移除节点的数据就丢失了。redis集群动态增加节点的时候,twemproxy不会对已有数据做重分布.maillist里面作者说这个需要自己写个脚本实现性能上的损耗.
twemproxy- nutcracker：
ip：10.207.101.101
ip：10.207.101.102
VIP:10.207.101.100
HA- keepalived
ip：10.207.101.101
ip：10.207.101.102
VIP:10.207.101.100
Redis
IP: 10.207.101.101
Port：6001/6002/6003
IP: 10.207.101.102
Port：6001/6002/6003
3、部署
wget http://ftp.gnu.org/gnu/autoconf/autoconf-2.69.tar.gz
wget https://codeload.github.com/twitter/twemproxy/zip/master
yum install gcc gcc-c++ tcl ruby -y
tar -xf autoconf-2.69.tar.gz
cd autoconf-2.69/
./configure
make &&make install
unzip unzip master.zip
cd twemproxy-master
autoreconf -fvi
./configure --enable-debug=full
make
make install
4、配置示例：
# vim /etc/nutcracker.yml
alpha:
listen: 0.0.0.0:22121
hash: fnv1a_64
distribution: ketama
auto_eject_hosts: true
redis: true
server_retry_timeout: 2000
server_failure_limit: 1
servers: --两台redis服务器的地址和端口
- 10.207.101.101:6001:1
- 10.207.101.102:6001:1
#配置都是redis master地址
注意：
[*]
[*] .yml 配置文件中每个参数值对分隔符”:”后需要有一个空格
[*] 不同层次的参数需要缩进区分，最好使用tab键缩进，否则nutcracker进程不能启动。
[*] 在auto_eject_hosts: true的时候，关闭一个redis实例后，写入数据还是提示“(error) ERR Connection refused”。这个与server_retry_timeout参数设置太小有关，默认值30000msec是一个很好的选择。
5、启动Twemproxy服务
nutcracker -t nutcracker.yml
检测配置语法真确会显示OK .
# nutcracker -t twemproxy/conf/nutcracker.yml
nutcracker: configuration file 'conf/nutcracker.yml' syntax is ok
web界面运行启动服务的http://ip:22222查看；
可以使用nc命令查看 Twemproxy 状态语句：
# nc 10.207.101.101 22222|python -mjson.tool
6、设置启动：
# cat start.sh
nutcracker -d -c /opt/twemproxy-master/conf/nutcracker.yml -p /opt/twemproxy-master/run/redisproxy.pid -o /opt/twemproxy-master/run/redisproxy.log
nutcracker 用法与命令选项
Options:
-h, –help : 查看帮助文档，显示命令选项
-V, –version : 查看nutcracker版本
-t, –test-conf : 测试配置脚本的正确性
-d, –daemonize : 以守护进程运行
-D, –describe-stats : 打印状态描述
-v, –verbosity=N : 设置日志级别 (default: 5, min: 0, max: 11)
-o, –output=S : 设置日志输出路径，默认为标准错误输出 (default: stderr)
-c, –conf-file=S : 指定配置文件路径 (default: conf/nutcracker.yml)
-s, –stats-port=N : 设置状态监控端口，默认22222 (default: 22222)
-a, –stats-addr=S : 设置状态监控IP，默认0.0.0.0 (default: 0.0.0.0)
-i, –stats-interval=N : 设置状态聚合间隔 (default: 30000 msec)
-p, –pid-file=S : 指定进程pid文件路径，默认关闭 (default: off)
-m, –mbuf-size=N : 设置mbuf块大小，以bytes单位 (default: 16384 bytes)
# cat stop.sh
ps -ef | grep redis | grep -v grep | awk '{print $2}'| sed -e "s/^/kill -9 /g" | sh -
7、检测进程
ps -ef | grep nutcracker | grep -v grep
8、keepalived 部署 HA 静态路由单点故障；
yum install keepalived -y
# cat /etc/keepalived/keepalived.conf
! Configuration File for keepalived
global_defs {
router_id LVS_DEVEL
}
vrrp_script check_twem {
# script "killall -0 redis"
script "/etc/keepalived/check_twem.sh"
interval 2
weight -3
fall 3
rise 2
}
vrrp_instance VI_1 {
state MASTER
interface eth0
virtual_router_id 51
priority 100
advert_int 1
authentication {
auth_type PASS
auth_pass 1111
}
virtual_ipaddress {
172.27.101.100/24 dev eth0 label eth0:1
}
track_script {
check_twem
}
}
virtual_server 172.27.101.100 22121 {
delay_loop 6
protocol TCP
real_server 172.27.101.101 22121 {
weight 1
TCP_CHECK {
connect_timeout 3
nb_get_retry 3
delay_before_retry 3
connect_port 80
}
real_server 172.27.101.102 22121 {
weight 1
TCP_CHECK {
connect_timeout 3
nb_get_retry 3
delay_before_retry 3
connect_port 80
}
}
}
9、nutcracker 进程检测 - 脚本check_twem.sh
# cat /etc/keepalived/check_twem.sh
#!/bin/bash
twem=$(ps -C nutcracker --no-heading|wc -l)
if [ "${twem}" = "0" ]; then
sh /opt/twemproxy-master/start.sh
sleep 2
twem=$(ps -C nutcracker --no-heading|wc -l)
if [ "${twem}" = "0" ]; then
/etc/init.d/keepalived stop
fi
fi
10、Set测试：
通过twemproxy测试：
# redis-cli -h 172.27.101.100 -p 22121 -c 11 -t set -d 11 -l –q
SET: 38167.94 requests per second
直接对后端redis测试：
# redis-cli -h 172.27.101.101 -p 6001 -c 11 -t set -d 11 -l –q
直接对后端redis测试：
# redis-cli -h 172.27.101.102 -p 6001 -c 11 -t set -d 11 -l –q
SET: 53191.49 requests per second
11、Get测试：
通过twemproxy测试：
# redis-cli -h 172.27.101.100 -p 22121 -c 11 -t get -d 11 -l -q
GET: 37453.18 requests per second
直接对后端redis测试：
# redis-cli -h 172.27.101.101 -p 22121 -c 11 -t get -d 11 -l -q
GET: 62111.80 requests per second
查看键值分布：
# redis-cli info|grep db0
db0:keys=51483,expires=0,avg_ttl=0
# redis-cli info|grep db0
db0:keys=48525,expires=0,avg_ttl=0
12、redis-cli 基本操作；
Redis 模糊搜索
keys *
select 2
删除所有以user开头的key 可以这样实现：
# redis-cli keys "user*"
1) "user1"
2) "user2"
# redis-cli keys "user*" | xargs redis-cli del
(integer) 2
# 删除成功
# 批量删除匹配通配符的key用到了Linux中的管道和xargs参数：
redis-cli keys "s*" | xargs redis-cli del
# 如果需要制定数据库，需要用到 -n 数据库编号 参数，下面是删除2数据库中s开头的键：
redis-cli -n 2 keys "s*" | xargs redis-cli -n 2 del
redis-cli keys "*" | xargs redis-cli del
# 如果redis-cli没有设置成系统变量，需要指定redis-cli的完整路径
＃ 如：/opt/redis/redis-cli keys "*" | xargs /opt/redis/redis-cli del
# 删除当前数据库中的所有Key
flushdb
# 删除所有数据库中的key
flushall
13、测试问题
read, writev and mbuf
所有的请求和响应都在mbuf里面，mbuf默认大小是16K（512b-16M）,可以使用-m or -mbuf-size=N来配置，每一个连接都会获得至少一个mbuf，这意味着nutcracker支持的并发的连接数依赖于mbuf的大小，小的mbuf可以控制更多的连接，大的mbuf可以让我们读或者写更多的数据导socker buffer。如果并发量很大的场景，推荐使用比较小的mbuf（512 or 1K）
mbuf-size=N
每一个客户端连接最好需要一个mbuf，一个服务请求最少是两个连接（client->proxy、proxy->server）所以最少需要两个mbufs 1000个客户端连接的场景计算：1000*2*mbuf=32M,如果每个连接有10个操作，这个值将会是320M,假设连接是10000，那么将会消耗3.2G内存！这种场景下最好调mbuf值比如512b，1000*2*512*10=10M 这个就是当并发量高的场景下使用小的mbuf的原因
key长度：
memcached的长度上限是250， redis没有类似限制，但是nutcracker需要key存储在连续的内存里面，而因为所有的请求和响应都在mbuf中，所以redis key的长度将会受限制于mbuf,也就是说如果你的redis实例如果要操作超长的key，你必须把mbuf调大。
14、简单删除
# 测试数据
redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES
1) "bing.com"
2) "8"
3) "baidu.com"
4) "9"
5) "google.com"
6) "10"
# 移除单个元素
redis> ZREM page_rank google.com
(integer) 1
redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES
1) "bing.com"
2) "8"
3) "baidu.com"
4) "9"
# 移除多个元素
redis> ZREM page_rank baidu.com bing.com
(integer) 2
redis> ZRANGE page_rank 0 -1 WITHSCORES
(empty list or set)
# 移除不存在元素
redis> ZREM page_rank non-exists-element
(integer) 0
14、命令参考
http://doc.redisfans.com/
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