美团Squirrel与RedisRehash机制优化实战

"美团技术团队基于RedisCluster开发的Squirrel缓存系统在长期使用中面临了RedisRehash机制引发的问题和挑战。系统通过自动化运维体系，包括一键运维、细粒度监控、自动扩缩容和热点Key监控等功能，满足大规模业务需求。在分布式缓存Squirrel的运行中，RedisRehash过程可能导致满容时大量Key被驱逐，引发主从不一致，对此进行了深入的RootCause分析和解决方案探讨。 RedisRehash机制解析 当Redis的哈希表负载因子过高，需要扩大哈希表的大小时，Rehash机制就会启动。这一过程涉及到将旧哈希表中的键值对迁移到新哈希表中，以保证数据的正确性和一致性。Redis采用渐进式Rehash策略，避免一次性迁移所有键值对导致的性能瓶颈。 (2)渐进式Rehash步骤： - 创建新的哈希表，初始大小通常是旧哈希表的两倍。 - 在旧哈希表和新哈希表之间同时维护数据，新哈希表使用较小的负载因子。 - 对每次插入、删除或查找操作，Rehash一小部分键值对到新哈希表。 - 这个过程会持续到所有键值对都被Rehash完成，旧哈希表被释放。 问题出现与分析 在高负载情况下，如果Redis接近满容并且启用驱逐策略，Rehash过程中可能会导致大量Key被提前驱逐。由于Slave的内存区域比Master少了一个repl-backlog-buffer，正常情况下Slave不会因满容触发驱逐，但Rehash期间可能超出预期，使得Master和Slave的Key数量不匹配，进而引发主从不一致。 解决方案探索 针对这个问题，美团技术团队通过监控和源码分析，发现Rehash过程中可能导致内存临时性增加，从而触发行驱逐。为解决此问题，可能的优化措施包括： - 调整Redis的驱逐策略，例如设置更保守的内存限制或者使用不同的驱逐策略。 - 考虑增大Slave的内存区域，包括repl-backlog-buffer，以适应Rehash期间的内存需求变化。 - 优化Rehash的执行时间，比如在较低负载时段进行Rehash，或者进一步优化Rehash算法减少对内存的影响。 总结 美团Squirrel团队在实践中遇到并解决了RedisRehash带来的问题，这些经验对于其他使用Redis的企业来说具有借鉴意义。通过深入理解Redis的内部机制，并结合实际业务场景进行优化，可以有效地提高系统的稳定性和效率，这对于任何大规模使用缓存服务的组织都是至关重要的。