"美团技术团队基于RedisCluster开发的分布式缓存系统Squirrel在美团内部广泛应用,存储容量超过60TB,日均调用量超万亿次。随着业务发展,Squirrel团队发现Redis的局限并进行改进,尤其关注Redis的Rehash机制。在满容时,Rehash可能导致大量Key被驱逐,引发主从不一致问题。文章探讨了这个问题的原因及解决方案,重点解析了Redis的Rehash内部实现和优化策略。
RedisRehash机制详解
Redis中的键值对存储由字典(Dict)管理,字典底层使用哈希表。当哈希表负载因子过高时,Redis会启动Rehash操作,将数据从旧的哈希表迁移到新的、更大的哈希表中,以保持高效查找性能。这个过程分为多个步骤:
(1) 初始化新哈希表:Redis创建一个新的哈希表,大小通常是旧哈希表的两倍。
(2) 分阶段迁移:Rehash不是一次性完成,而是分批进行,以减少对在线服务的影响。在每个操作周期中,Redis会选择一部分旧哈希表中的键值对,并将它们迁移到新哈希表。
(3) 并行使用旧新哈希表:在Rehash期间,Redis会同时使用旧哈希表和新哈希表,确保在迁移过程中能正确处理新的数据插入和查找操作。
(4) 监控Rehash进度:Redis维护一个计数器来跟踪已迁移的键值对数量,直到所有键值对都迁移完毕,旧哈希表才会被释放。
Rehash问题及解决方案
在高负载下,如果Redis达到满容并触发驱逐策略,Rehash过程中可能会导致大量Key被错误地淘汰,从而造成主从不一致。问题的根本在于Slave的内存区域比Master少了一个repl-backlog-buffer,使得Slave在Rehash时可能因为内存不足而触发驱逐。
解决这个问题的方法包括:
- 调整Redis配置:增加Slave的内存分配,确保在Rehash时有足够的空间。
- 使用更优的驱逐策略:例如,选择Volatile-TTL策略,优先淘汰最近设置过期时间的Key。
- 分流策略:在进行Rehash前,暂停写入操作,或者将部分流量暂时切换到其他节点,待Rehash完成后恢复。
- 监控优化:加强Rehash期间的监控,及时发现并处理异常情况。
总结
通过对RedisRehash机制的理解和优化,Squirrel团队能够更好地应对满容状态下的Key驱逐问题,确保缓存系统的稳定性和一致性。这不仅涉及到技术上的改进,也包括对运维流程的完善,如自动化监控和故障排查工具的开发,以及对业务影响的最小化策略。通过这样的实践,美团的技术团队不断提升自身在大规模分布式缓存系统运维和优化方面的专业能力。