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Redis Cluster write safety 分析

互联网 diligentman 1周前 (02-18) 8次浏览

redis cluster 是 redis 的分布式实现。 如同官方文档 cluster-spec 强调的那样,其设计优先考虑高性能和线性扩展能力,并尽最大努力保证 write safety

这里所说的 write 丢失是指,回复 client ack 后,后续请求中出现数据未做变更或丢失的情况,主要有主从切换、实例重启、脑裂等三种情况可能导致该问题,下面依次分析。

case 1 主从切换

failover 会带来路由的变更,主动/被动情况需要分开讨论。

被动 failover

为表达方便,有以下假设,cluster 状态正常, node C 为 master,负责 slot 1-100,对应 slave 为 C’。

master C 挂掉后,slave C’ 在最多 2 倍 cluster_node_timeout 的时间内把 C 标记成 FAIL,进而触发 failover 逻辑。

在 slave C’ 成功切换为 master 前,1-100 slot 仍然由 C 负责,访问会报错。 C’ 切为 master 后,gossip 广播路由变更,在这个过程中,client 访问 C’,仍可以得到正常的回应,而访问其他持有老路由的 node,请求会被 MOVED 到挂掉的 C,访问报错。

唯一可能出现 write 丢失的 case 由主从异步复制机制导致
如果写到 master 上的数据还没有来得及同步到 slave 就挂掉了,那么这部分数据就会丢失(重启后不存在 merge 操作)。master 回复 client ack 与同步 slave 几乎是同时进行的,这种情况很少发生,但这是一个风险,时间窗口很小。

主动 failover

主动 failover 通过 sysadmin 在 slave node 上执行 CLUSTER FAILOVER [FORCE|TAKEOVER] 命令触发。

完整 manual failover 过程在之前的博客详细讨论过,概括为以下 6 个步骤,

  1. slave 发起请求,gossip 消息携带 CLUSTERMSG_TYPE_MFSTART 标识。
  2. master 阻塞 client,停服时间为 2 倍 CLUSTER_MF_TIMEOUT,目前版本为 10s。
  3. slave 追赶主从复制 offset 数据。
  4. slave 开始发起选举,并最终当选。
  5. slave 切换自身 role,接管 slots,并广播新的路由信息。
  6. 其他节点更改路由,cluster 路由打平。

三个选项分别有不同的行为,分析如下,
(1)默认选项。
执行完整的mf 流程,master 有停服行为,因此不存在 write 丢失的问题。

(2)FORCE 选项。
从第 4 步开始执行。在 slave C’ 统计选票阶段,master C 仍然可以正常接收用户请求,且主从异步复制,这些都可能导致 write 丢失。mf 将在未来的某个时间点开始执行,timeout 时间为 CLUSTER_MF_TIMEOUT(现版本为 5s),每次 clusterCron 都会检查。

(3)TAKEOVER 选项。
从第 5 步开始执行。slave 直接增加自己的 configEpoch(无需其他 node 同意),接管 slots。从 slave C’ 切换为 master ,到原 master 节点 C 更新路由,发到 C 的请求,都可能存在 write 丢失的可能,一般在一个 ping 的时间内完成,时间窗口很小。C 和 C’ 以外节点更新路由滞后只会带来多一次的 MOVED 错误,不会导致 write 丢失。

case 2 master 重启

cluster 状态初始化

clusterState 结构体中有一个 state 成员变量,表示 cluster 的全局状态,控制着当前 cluster 是否可以提供服务,有以下两种取值,

 #define CLUSTER_OK 0 /* Everything looks ok */
 #define CLUSTER_FAIL 1 /* The cluster can't work */

server 重启后,state 被初始化为 CLUSTER_FAIL,代码逻辑可以在 clusterInit 函数中找到。

对于 CLUSTER_FAIL 状态的 cluster 是拒绝接受访问的,代码参考如下,

 int processCommand(client *c) {
      ...
      if (server.cluster_enabled &&
      !(c->flags & CLIENT_MASTER) &&
      !(c->flags & CLIENT_LUA &&
      server.lua_caller->flags & CLIENT_MASTER) &&
      !(c->cmd->getkeys_proc == NULL && c->cmd->firstkey == 0 &&
      c->cmd->proc != execCommand))
     {
          int hashslot;
          int error_code;

          clusterNode *n = getNodeByQuery(c,c->cmd,c->argv,c->argc,
          &hashslot,&error_code);
          ...
     }
     ...
 }

重点在 getNodeByQuery 函数,在 cluster 模式开启后,用来查找到真正要执行 command 的 node。

注意redis cluster 采用去中心化的路由管理策略,每一个 node 都可以直接访问,如果要执行 command 的 node 不是当前连接的,它会返回一个 -MOVED 的重定向错误,指向真正要执行 command 的 node。

下面看 getNodeByQuery 函数的部分逻辑,

 clusterNode *getNodeByQuery(client *c, 
    struct redisCommand *cmd, robj **argv, 
    int argc, int *hashslot, 
    int *error_code) {
        ...
        if (server.cluster->state != CLUSTER_OK) {
            if (error_code) *error_code = CLUSTER_REDIR_DOWN_STATE;
            return NULL;
    }
    ...
 }

可以看到,必须是 CLUSTER_OK 状态的 cluster 才能正常访问。

我们说,这种限制对于保证 Write safety 是非常有必要的!
可以想象,如果 master A 挂掉后,对应的 slave A’ 通过选举成功当选为新 master。此时,A 重启,且恰好有一些 client 看到的路由没有更新,它们仍然会往 A 上写数据,如果接受这些 write,就会丢数据!A’ 才是这个 sharding 大家公认的 master。所以,A’ 重启后需要先禁用服务,直到路由变更完成。

cluster 状态变更

那么,什么时候 cluster 才会出现 CLUSTER_FAIL -> CLUSTER_OK 的状态变更呢?答案要在 clusterCron 定时任务里找。

 void clusterCron(void) {
    ...
    if (update_state || server.cluster->state == CLUSTER_FAIL)
        clusterUpdateState();
 }

关键逻辑在 clusterUpdateState 函数里。

#define CLUSTER_WRITABLE_DELAY 2000
void clusterUpdateState(void) {
    static mstime_t first_call_time = 0;
    ...
    if (first_call_time == 0) first_call_time = mstime();
    if (nodeIsMaster(myself) &&
        server.cluster->state == CLUSTER_FAIL &&
        mstime() - first_call_time < CLUSTER_WRITABLE_DELAY) return;
  
    new_state = CLUSTER_OK;
    ...
    if (new_state != server.cluster->state) {
        ...
        server.cluster->state = new_state;
    }
}

在以上逻辑里可以看到,cluster 状态变更要延迟 CLUSTER_WRITABLE_DELAY 毫秒,目前版本为 2s。

访问延迟就是为了等待路由变更,那么,什么时候触发路由变更呢?
我们知道,一个新 server 刚启动,它与其他 node 进行 gossip 通信的 link 都是 null,在 clusterCron 里检查出来后会依次连接,并发送 ping。作为一个路由过期的老节点,收到其他节点发来的 update 消息,更改自身路由。

CLUSTER_WRITABLE_DELAY 毫秒后,A 节点恢复访问,我们认为 CLUSTER_WRITABLE_DELAY 的时间窗口足够更新路由。

case 3 partition

partition 发生

由于网络的不可靠,网络分区是一个必须要考虑的问题,也即 CAP 理论中的 P。

partition 发生后,cluster 被割裂成 majority 和 minority 两部分,这里以分区中 master 节点的数量来区分。

(1)对于 minority 部分,slave 会发起选举,但是不能收到大多数 master 的选票,也就无法完成正常的 failover 流程。同时在 clusterCron 里大部分节点会被标记为 CLUSTER_NODE_PFAIL 状态,进而触发 clusterUpdateState 的逻辑,大概如下,

void clusterCron(void) {
    ...
    di = dictGetSafeIterator(server.cluster->nodes);
    while((de = dictNext(di)) != NULL) {
        ...
        delay = now - node->ping_sent;
        if (delay > server.cluster_node_timeout) {
            if (!(node->flags & (CLUSTER_NODE_PFAIL|CLUSTER_NODE_FAIL))) {
                serverLog(LL_DEBUG,"*** NODE %.40s possibly failing", node->name);
                 node->flags |= CLUSTER_NODE_PFAIL;
                update_state = 1;
            }
        } 
    }
    ...
    if (update_state || server.cluster->state == CLUSTER_FAIL)
        clusterUpdateState();
}

而在 clusterUpdateState 函数里,会改变 cluster 的状态。

void clusterUpdateState(void) {
    static mstime_t among_minority_time;
    ...
    {
        dictIterator *di;
        dictEntry *de;
        server.cluster->size = 0;
        di = dictGetSafeIterator(server.cluster->nodes);
        while((de = dictNext(di)) != NULL) {
            clusterNode *node = dictGetVal(de);
            if (nodeIsMaster(node) && node->numslots) {
                server.cluster->size++;
                if ((node->flags & (CLUSTER_NODE_FAIL|CLUSTER_NODE_PFAIL)) == 0)
                    reachable_masters++;
            }
        }
        dictReleaseIterator(di);
    }
    {
        int needed_quorum = (server.cluster->size / 2) + 1;
​
        if (reachable_masters < needed_quorum) {
            new_state = CLUSTER_FAIL;
            among_minority_time = mstime();
        }
    }
    ...
}

由上面代码可以看出,在 minority 中,cluster 状态在一段时间后会被更改为 CLUSTER_FAIL。但,对于一个划分到 minority 的 master B,在状态更改前是一直可以访问的,这就有一个时间窗口,会导致 write 丢失!!

clusterCron 函数中可以计算出这个时间窗口的大小。
partition 时间开始算起,cluster_node_timeout 时间后才会有 node 标记为 PFAIL,加上 gossip 消息传播会偏向于携带 PFAIL 的节点,node B 不必等到 cluster_node_timeout/2 把 cluster nodes ping 遍,就可以将 cluster 标记为 CLUSTER_FAIL。可以推算出,时间窗口大约为 cluster_node_timeout

另外,会记录下禁用服务的时间,即 among_minority_time。

(2)对于 majority 部分,slave 会发起选举,以 B 的 slave B’ 为例,failover 切为新的 master,并提供服务。
如果 partition 时间小于 cluster_node_timeout,以至于没有 PFAIL 标识出现,就不会有 write 丢失。

partition 恢复

partition 恢复后,minority 中的 老 master B 重新加进 cluster,B 要想提供服务,就必须先将 cluster 状态从 CLUSTER_FAIL 修改为 CLUSTER_OK,那么,应该什么时候改呢?

我们知道 B 中是旧路由,此时它应该变更为 slave,所以,还是需要等待一段时间做路由变更,否则有可能出现 write 丢失的问题(前面分析过),同样在 clusterUpdateState 函数的逻辑里。

#define CLUSTER_MAX_REJOIN_DELAY 5000
#define CLUSTER_MIN_REJOIN_DELAY 500
void clusterUpdateState(void) {
    ...
    if (new_state != server.cluster->state) {
        mstime_t rejoin_delay = server.cluster_node_timeout;
​
        if (rejoin_delay > CLUSTER_MAX_REJOIN_DELAY)
            rejoin_delay = CLUSTER_MAX_REJOIN_DELAY;
        if (rejoin_delay < CLUSTER_MIN_REJOIN_DELAY)
            rejoin_delay = CLUSTER_MIN_REJOIN_DELAY;
​
        if (new_state == CLUSTER_OK &&
            nodeIsMaster(myself) &&
            mstime() - among_minority_time < rejoin_delay) 
        {
            return;
        }
    }
}

可以看出,时间窗口为 cluster_node_timeout,最多 5s,最少 500ms。

小结

failover 可能因为选举和主从异步复制数据偏差带来 write 丢失。
master 重启通过 CLUSTER_WRITABLE_DELAY 延迟,等 cluster 状态变更为 CLUSTER_OK,可以重新访问,不存在 write 丢失。
partition 中的 minority 部分,在 cluster 状态变更为 CLUSTER_FAIL 之前,可能存在 write 丢失。
partition 恢复后,通过 rejoin_delay 延迟,等 cluster 状态变更为 CLUSTER_OK,可以重新访问,不存在 write 丢失。


程序员灯塔
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