Redis 在微博內(nèi)部分布在各個應(yīng)用場景，比如像現(xiàn)在春晚必爭的“紅包飛”活動，還有像粉絲數(shù)、用戶數(shù)、閱讀數(shù)、轉(zhuǎn)評贊、評論蓋樓、廣告推薦、負(fù)反饋、音樂榜單等等都有用到 Redis。

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本人將分為如下三個方面分享：

• Redis 在微博的應(yīng)用場景
• Redis 在微博的優(yōu)化
• 未來展望

Redis 在微博的應(yīng)用場景

業(yè)務(wù)&規(guī)模&挑戰(zhàn)

線上的業(yè)務(wù)有前面提到的信息流、廣告、用戶關(guān)系等等，還有現(xiàn)在大家可能比較感興趣的熱搜，用戶一般會去看發(fā)生了什么事情，還有引爆閱讀量的話題，以及現(xiàn)在兵家必爭之地的視頻，微博大大小小的業(yè)務(wù)都有用到 Redis。

線上規(guī)模方面，微博有 100T+ 存儲，1000+ 臺物理機(jī)，10000+Redis 實例。

關(guān)于面臨的挑戰(zhàn)，我們每天有萬億級的讀寫，線上的響應(yīng)時間要求也比較高。

舉一個簡單的例子，我們部署資源是跨機(jī)房部署，但是有一些業(yè)務(wù)部門連跨機(jī)房部署存在的多余 2 毫秒的延遲都要投訴反饋(真的是臣妾做不到啊，如果單機(jī)房故障了呢?有些業(yè)務(wù)方真是異想天開)。響應(yīng)時間基本上四個 9 是 20 毫秒。

成本的話因為我們線上有大量需求是上 T 的，所以成本壓力其實也特別大。

技術(shù)選型

上圖是微博數(shù)據(jù)庫的技術(shù)選型，可以看到這里面不僅僅包含 Redis 等 NoSQL，還有隊列、存儲。

優(yōu)化

從 2010 年開始，我們就基于官方的 2.0 版本引進(jìn) Redis，到現(xiàn)在已經(jīng)有 9 個年頭了。

我們主要做了以下這些方面的改進(jìn)：

• Redis 編碼格式，在特殊場景下可以節(jié)省 30% 的空間。
• 主從庫方面有獨立的復(fù)制線程。
• 我們定制化一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如：LongSet 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它是一個“固定長度開放尋址的 Hash 數(shù)組”，減少 Redis dict 很多額外的指針開銷。
• 在主從復(fù)制方面，獨立復(fù)制線程+完全增量復(fù)制，這樣的話，如果網(wǎng)絡(luò)主從臨時斷了，只要從當(dāng)前的 Pos 點同步數(shù)據(jù)就行。
• 在持久化方面，我們是全量的 RDB 加增量的 AOF 復(fù)制。
• AOF 寫入/ 刷盤，主線程—>BIO，避免了因為寫入導(dǎo)致的阻塞。
• 落地時間，不可控—>cronsave 可控。
• 增加 aofnumber，設(shè)置 AOF 數(shù)量，避免因為寫入過快，磁盤寫滿。
• 高可用，Redis 的 HA 我們并沒有用官方的或者社區(qū)開源的，用的是我們自己開發(fā)的一套 Redis HA，保障在故障的情況下，能快速進(jìn)行切換。

微博有大量的技術(shù)場景，比如轉(zhuǎn)評贊、閱讀數(shù)等，對于一些用戶來說，他們是很關(guān)心這些指標(biāo)的。

如果我們用原生的 Redis，會浪費大量的存儲空間，因為它的產(chǎn)品特別特殊，它的 Key 是一個用戶的 ID，Value 是數(shù)字。

我們自己內(nèi)部最早改了一版叫 Redis Counter，它相當(dāng)于只維持了一個哈希表，節(jié)省了大量的 Redis 內(nèi)存空間。

當(dāng)然它有一個缺點就是當(dāng)初是短平快地上線了，所以它只支持單個列和單個表，如果你要存轉(zhuǎn)發(fā)，評論，贊 3 個計數(shù)的話需要部署 3 套資源，這樣一來大家訪問微博取這 3 個數(shù)的速度會變慢。

而且需要維護(hù) 3 套資源，為了應(yīng)對這種場景，我們支持了多列和多表的方式，如果一個表寫滿了，可以繼續(xù)寫下一個表，寫到最后一個表時，我們可以把前面的表滾到盤里面，但是這個時候是不可讀的。

為了解決不可讀的問題，我們想了一個辦法，把表都放在磁盤里面，維護(hù) ddb 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在這樣的落地方式下，就可以把最近的熱數(shù)據(jù)放在內(nèi)存里面，把冷數(shù)據(jù)或者歷史數(shù)據(jù)放在磁盤里面。

之前統(tǒng)計了一下，在線上 90% 多的情況下，用戶只訪問幾個月的數(shù)據(jù)，所以一些長尾數(shù)據(jù)可以靠從磁盤中讀取數(shù)據(jù)來解決，也不影響用戶體驗。

微博還有一些存在性判斷的行為，比如是否贊過、是否閱讀過，這些全量的數(shù)據(jù)特別大，如果用 Redis 的話對內(nèi)存成本花費特別大。

所以我們改造了一版服務(wù)，它是一個兼容 Redis 協(xié)議，基于 BloomFilter，開發(fā)了一版 Phantom，高性能，單線程網(wǎng)絡(luò)處理機(jī)制，與 Redis 性能相當(dāng)，低存儲空間，每條記錄占用 1.2*N 字節(jié)(1% 的誤判率，每增加 0.6*N 字節(jié)誤判率下降為原來的 1/10，N 為單個槽位占用的 bit 數(shù))。

當(dāng)然還有其他像我們最近用的隊列、MySQL 等等其他類型的數(shù)據(jù)庫，這邊就不展開了。

簡單做一下 Redis 第一階段優(yōu)化的小結(jié)：

• 無阻塞落地。
• 增量復(fù)制->RDB+AOF。
• 在線熱升級。
• 關(guān)系 Graph 定制，內(nèi)存降為 1/10，性能相當(dāng)。
• 計數(shù)定制化，內(nèi)存降為1/4，性能提升 3-5 倍。
• BloomFilter。

但是我們做了這么多優(yōu)化還是跟不上業(yè)務(wù)的需求。

Redis 在微博的優(yōu)化

首先需要明白為什么要優(yōu)化，我們一般從三個方面進(jìn)行考慮：

首先是業(yè)務(wù)方。目前線上的業(yè)務(wù)方需要關(guān)心資源的分布、容量規(guī)劃等多方面，比如內(nèi)存是否滿了、磁盤是否滿了、如果用 MySQL 的話是否要提前分庫分表、QPS 是否能扛住。

我們希望把這些問題對業(yè)務(wù)方屏蔽，他們只管用，而不用關(guān)心太多涉及到資源細(xì)節(jié)的方面。

第二是 DBA。雖然現(xiàn)在微博已經(jīng)不是處于高速增長的狀態(tài)了，但實際上它也還是以一定的速度在增長，所以對 DBA 來說，需求還是特別多的。

加上我們部門是承接微博所有的數(shù)據(jù)庫的服務(wù)，有微博最多的服務(wù)器，因此對于我們來說，需求多，變更多，挑戰(zhàn)大。

從設(shè)計的角度，我們要考慮如何設(shè)計 Redis 更合理。

總結(jié)了一下有三個方面：

• 高性能，讀寫快、訪問快、響應(yīng)時間快。
• 能夠支持大容量的需求。
• 可擴(kuò)展，因為接觸的業(yè)務(wù)方比較多，就會發(fā)現(xiàn)一個問題，基本上沒有幾個業(yè)務(wù)方能把自己的需求描述得特別清楚，經(jīng)常上線之后才發(fā)現(xiàn)內(nèi)存不夠了，或者寫入扛不住了，所以這個時候我們需要在可擴(kuò)展性方面提供一個強(qiáng)有力的支持。

我們可以把這三個方面解釋為三座大山。

Cache Service 服務(wù)化

為了解決三座大山，首先要把 Cache 服務(wù)化，它是一個多級緩存的服務(wù)，能夠解決高訪問、高并發(fā)的問題以及實現(xiàn)高可用。

基于這套系統(tǒng)，也設(shè)計了一套后臺程序，根據(jù)微博的流量進(jìn)行自動監(jiān)測、能夠支持自動擴(kuò)縮容，這樣能快速扛過峰值，峰值過去之后又回收機(jī)器，實現(xiàn)了對資源的充分利用。

當(dāng)然這套系統(tǒng)還在持續(xù)完善中，希望未來能做到更智能。Config Service 就是我們把配置放在配置中心里面，Client 再從配置中心里面拉取配置。

一共有兩種訪問方式，第一種是 SDK，第二種是支持多語言的，通過 Proxy 把請求路由到后端的 Cache 里面。DBA 只要通過管理平臺就可以對資源進(jìn)行快速擴(kuò)縮容。

現(xiàn)在講一下多級的 Cache，實際上這里面有四個角色：

• Master
• Maste-l1
• Slave
• Slave-l1

Master 跟 Slave 沒有同步關(guān)系，只是按角色作用的方式命名的，Master-l1 有多組數(shù)據(jù)來扛熱點，Master 是基準(zhǔn)數(shù)據(jù)保存全量數(shù)據(jù)。

Slave 一般是做多機(jī)房的容災(zāi)，Slave-l1 做多機(jī)房的數(shù)據(jù)同步，這個同步只保證最終數(shù)據(jù)的一致性。

以讀取作為例子來說一下流程，讀取是先訪問 Master-l1，如果沒有命中會訪問 Master，如果又沒有命中會訪問到 Slave，通過這 3 層，大部分情況下能把 99% 的熱點給扛住，然后還有 1% 的流量才會落到 MySQL 里面。

假如是 100 萬的讀，穿透到 MySQL 只有一萬 QPS，如果 100 萬的讀全部都打到 MySQL 的話，對于 MySQL 而言成本特別高。

而且大家知道，MySQL 在高并發(fā)讀寫情況下，很容易被打死，且在短時間內(nèi)是恢復(fù)不了。

Cache Service 目前支持 MC 和 Redis 協(xié)議 2 種協(xié)議。

上圖是我們 DBA 操作的擴(kuò)縮容的界面，這個業(yè)務(wù)總共有 20 組，每組有 5 個 IP，5×20=100 個實例。

實際上就是一百個實例在里面提供服務(wù)，線上有好多個單個集群服務(wù)，可以支撐百萬甚至千萬 QPS 的高并發(fā)訪問，而且可以支持快速的擴(kuò)縮容。

分享一下我們之前的成功案例，我們已經(jīng)實現(xiàn)好幾年的春晚 1000+ 臺阿里云 ECS 彈性擴(kuò)縮容，多次實現(xiàn)無降級平滑過渡，高峰期支持微博 50% 的春晚核心流量。

上圖是我們內(nèi)部為了支持系統(tǒng)而進(jìn)行的系統(tǒng)整合，在這邊就不展開了。

MCQ 服務(wù)化

基于前面的 Cache 服務(wù)化，我們在 2018 上半年跟業(yè)務(wù)方一起合作，把隊列也給服務(wù)化了。

為什么要把隊列單獨提出來呢?是因為經(jīng)常有內(nèi)部或外部的人問，你們發(fā)微博是什么樣的流程?你們發(fā)評論是什么樣的流程?數(shù)據(jù)怎么解決?

這些問題很關(guān)鍵的一環(huán)就是在隊列里面，發(fā)微博的時候?qū)嶋H上是先寫到隊列，然后隊列再寫到后端的 MySQL 里面。

如果這個時候 MySQL 宕機(jī)了，我們會有一個修復(fù)隊列，專門有一個 Key 來存這部分的數(shù)據(jù)，等 MySQL 恢復(fù)以后再把這部分?jǐn)?shù)據(jù)寫入到 MySQL 里面。

上面還有一個 BCP，是因為當(dāng)初我們在做這一套的時候，實際上是想在整個微博推廣。

去年比特幣特別火，我們也想通過購買比特幣的方式，在內(nèi)部通過機(jī)器的資源或者內(nèi)部開源的一些東西來做等價物質(zhì)的轉(zhuǎn)換，然后來應(yīng)用這個服務(wù)，但是最終這個計劃沒有具體落地。

上圖是一鍵告警以及操作的監(jiān)控圖。前面提到我們把 Cache 服務(wù)化了，但是實際上并沒有很好地解決容量過大的問題，雖然現(xiàn)在內(nèi)存的價格一直在下降，但相對硬盤來說價格還是太高。

如果我們經(jīng)常有像 5T 或者 10T 的業(yè)務(wù)，并且全放內(nèi)存里面的話，對于我們成本的壓力實際上是特別大的。

而且我們需要向?qū)ｉT的成本委員會申領(lǐng)資源，只有成本委員會同意了我們才能拿到這些機(jī)器，整個周期時間長。

如何解決 Redis 容量過大?

為了解決容量過大的問題，我們想把容量從內(nèi)存放到磁盤里面。

我們當(dāng)時考慮了一些特性，比如支持冷熱數(shù)據(jù)的分離，比如把歷史的數(shù)據(jù)或者全量的數(shù)據(jù)全部存在磁盤，然后支持持久化、支持?jǐn)?shù)據(jù)主從復(fù)制、支持在線熱升級，需要兼容 Redis 數(shù)據(jù)類型，還要兼容與 Redis 的復(fù)制。

基于前面的場景，像微博這種屬性特別適合用這種方法，就算冷熱數(shù)據(jù)不明顯，比如上 T，每秒幾 K 訪問的情況，用這個方法也特別合適。

下面講一下處理模塊，里面有主線程和后臺線程。

主線程主要處理連接的請求、協(xié)議的解析以及命令的請求，后臺線程主要是復(fù)制線程，還有像 BIO 線程，我們把像刷盤操作是寫 AOF 都是放在這個線程，這樣可以盡可能減少寫入所造成的對 Redis 的阻塞。

還有一個 BloomFilter，是基于布谷鳥算法來優(yōu)化，初始化的時候指定 Filter 的容量，新增雙向鏈表管理 Hash 沖突。

從這個名字大家可以猜到，是 Redis+RocksDB 的結(jié)合，為什么這個時候我們不像前面提到的類似設(shè)計 CounterserviceSSD 那樣自己設(shè)計，其實主要原因是當(dāng)初我們在設(shè)計時 RocksDB 還沒有非常多大規(guī)模的應(yīng)用。

現(xiàn)在 RocksDB 已經(jīng)特別成熟，而且有非常多成功的案例。

我們還有一個不自己開發(fā)的原因，就是如果自己開發(fā)的話，可能適用性或者性能，以及代碼健壯性反而沒有那么好，所以為了節(jié)省時間我們采用了 RocksDB 來做存儲，避免重復(fù)造輪子。

LRU 是為了加快訪問速度的，如果第一次訪問的時候沒有在內(nèi)存里面讀取到，就從磁盤里面讀取，它實際上會放在內(nèi)存，下次你再讀取的時候會從 LRU 里面讀取出來。

這邊還涉及到數(shù)據(jù)從內(nèi)存到磁盤換入換出，如果 Key 或者 Value 特別大的話，性能會有影響。

這就是前面提到的為什么我們不推薦那種特別大的 Key 或者 Value 用 RedRocks。

把前面的處理模塊和后端整合一下就形成了以下這樣的架構(gòu)圖：

對其做一下小結(jié)：

簡單易用：完全兼容 Redis，業(yè)務(wù)方不用做任何改動就可以遷移上。

成本優(yōu)勢：把熱點數(shù)據(jù)或者頻繁訪問數(shù)據(jù)放在內(nèi)存，全量的數(shù)據(jù)全部放磁盤，這是一個特別大的優(yōu)勢，可以突破內(nèi)存容量限制。

高性能：熱點數(shù)據(jù)在內(nèi)存，熱點數(shù)據(jù)訪問性能和 Redis 相當(dāng)。

下圖是性能壓測報告，我們對比了 Set 的隨機(jī)對寫：

仍滿足不了新需求?

我們前面已經(jīng)解決了大容量的問題，但還是有很多困難并沒有得到很好的解決。

因此，我們借鑒了開源經(jīng)驗，也調(diào)研了 Twemproxy、Codis、Corvus、Redis-Cluser 這些功能：

實際上我們在 2015 年就已經(jīng)存在基于 Twemproxy 的業(yè)務(wù)，在線上的話像微博音樂、微博健康、通行證這 3 個業(yè)務(wù)已經(jīng)上線。

但是我們沒有在內(nèi)部大范圍推廣開來，其中涉及到 2 個主要的原因：

• 第一就是遷移還是比較費時間。
• 第二是無法比較完美的動態(tài)增加節(jié)點，還有內(nèi)部一些其他原因等等的約束。

以上是我們的設(shè)計思路：

• 一是能支持在線擴(kuò)縮容。
• 二是支持多語言的訪問，因為我們是要對整個公司進(jìn)行推廣的，而不是說只對一個部門，所以為了推廣方便我們必須有這種功能。
• 三是對服務(wù)化特性的需求。

下面簡單講一下 Proxy 里面各模塊的功能：

Port 自動增刪和監(jiān)聽：根據(jù) Vintage 對本 Proxy 節(jié)點的配置，自動增加監(jiān)聽的端口或者刪除移除的端口，監(jiān)聽客戶端的連接。

Redis 協(xié)議解析：解析 Redis 協(xié)議，確定需要路由的請求，非法和不支持的請求直接返回錯誤。

路由：需要獲取和監(jiān)聽端口對應(yīng)的 Backend 以及它們的 Slot， 根據(jù)端口、Key 和 Redis 命令選擇一個 Backend, 將請求路由到對應(yīng)的 Backend，并將結(jié)果返回給客戶端。

配置監(jiān)控：監(jiān)控 Vintage 中本 Proxy 的配置，包括端口的變動、端口和 Backend 的變動以及 Slot 的變化等，通知端口監(jiān)聽模塊和路由模塊。

指標(biāo)監(jiān)控：需要將 Metrics 發(fā)送到 Graphite 中進(jìn)行監(jiān)控。

日志記錄：生成日志文件以便跟蹤。

Redis 存儲方面：還是沿用我們內(nèi)部改造的 Redis 版本，相對之前線上的版本，這次我們新增了官方比如 Mememory，內(nèi)存編碼的優(yōu)化，以及內(nèi)部新增的一些新的功能。

關(guān)于集群管理方面，無論是 Redis 也好，MySQL 也好，對資源的任何管理都可以用這個來總結(jié)，包括五個部分：

• 資源申請
• 資源分配
• 業(yè)務(wù)上線
• 資源查詢
• 資源變更

對于業(yè)務(wù)申請這一方面需要有一個業(yè)務(wù)唯一的標(biāo)識，QPS、數(shù)據(jù)類型是怎樣的，基于這些考察我們再對它進(jìn)行分配、配置、部署。

基于前面我們做了那么多的優(yōu)化以及平臺服務(wù)化，用下圖作為總結(jié)比較合適，就相當(dāng)于服務(wù)的高可用、高性能以及可擴(kuò)展這些方面，我們基本上都用前面這一套方案解決了。

未來展望

無論是最開始的 MySQL 也好還是到后面的 Oracle 也好，這些都離不開 SQL。如果我們能把數(shù)據(jù)一致性解決好的話，Redis 的應(yīng)用場景會更廣。

現(xiàn)在有很多公司對 Raft 做了二次開發(fā)，后續(xù)我們也會投入到在這方面中。

借用兩句話結(jié)束今天的演講：“數(shù)據(jù)庫實際上是需要你用最快的速度把數(shù)據(jù)存儲下來，然后以最方便的方式把數(shù)據(jù)給回憶起來。”

作者：蘭將州

簡介：新浪微博核心 Feed 流、廣告數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)線負(fù)責(zé)人，主要負(fù)責(zé) MySQL、NoSQL、TiDB 相關(guān)的自動化開發(fā)和運維，參與 Redis、counteservice_ssd、Memcacheq 相關(guān)代碼的開發(fā)，目前關(guān)注分布式系統(tǒng)。