架构设计入门(Redis架构模式分析)

news2025/1/18 9:11:07

目录

    • 架构为啥要设计
    • Redis 支持的四种架构模式
    • 单机模式
      • 性能分析
      • 优点
      • 缺点
    • 主从复制(读写分离)
      • 结构
      • 性能分析
      • 优点
      • 缺点
      • 适用场景
    • 哨兵模式
      • 结构
      • 优点
      • 缺点
      • 应用场景
    • 集群模式
    • 可用性和可扩展性分析
      • 单机模式
      • 主从模式
      • 哨兵模式
      • 集群模式
    • 总结

本文主要以 Redis 为例,对比分析不同模式下的 优缺点,以及 系统 可用性可扩展性,不涉及每个模式的原理实现。

架构为啥要设计

  • 并发量的不断提高是根本原因,要想系统不崩溃,接住这泼天的流量,需要及时找到当前新系统的瓶颈,可能是redis,mysql 或者其他组件,解决瓶颈,提高对高并发的支持
  • 举个例子,自己干活就是单机模式(只能接待几个客户,而且忙死),夫妻店就是主从模式(可以接待更多的客户),搞一个团队就是集群模式,可以招待更多的客户。这几种是常见的架构,具体的 开源框架,要看它支持哪些架构。
  • 如何看公司的系统是啥架构,直接看配置文件里关于redis 的配置就可以了

所以架构考虑的是 可用性 和 可扩展性,可以对比不同模式下的系统可用性和可扩展性。
扩展性又分为横向扩展(加内存,加处理器,提高单机能力)和纵向扩展(加单机,多个单机直接性能翻倍)。

Redis 支持的四种架构模式

  • 单机模式
  • 主从复制(读写分离)
  • 哨兵模式
  • 集群模式

单机模式

在这里插入图片描述

性能分析

  • 顾名思义,就是一个 Redis实例节点,读写数据都找它,根据官网,单机模式如果是简单的 kev-value 读写,QPS(每秒查询速率)可支持 10w 并发,实际情况可能有复杂对象的读写,一般小于 10w。

优点

  • 单机模式最大的好处就是部署简单,不存在数据同步的问题

缺点

  1. 存在单点故障,也就是加入某个时刻,这个Redis实例故障了,那系统直接没法对外提供读写功能了,所以如果不想有单点故障,就得换其他模式。 单点故障不是只有redis有,任何的单个节点,都存在单点故障,是通病
  2. 如果系统用户激增,上千万用户同时访问 Redis,QPS 达到 10 万+。这些请求过来,单机 Redis 直接就挂了。系统的瓶颈就出现在 Redis 单机问题上,此时我们可以通过主从复制解决该问题,实现系统的高并发。

主从复制(读写分离)

在这里插入图片描述

结构

  • 主从复制架构里,必须只有一个 主节点,从节点的个数不定。如果是一个从节点,就叫一主一从
  • 从功能上,如果是写操作只能访问主节点,这个是由主节点和从节点之间数据同步的方式决定的,主从模式下,只能主节点给从节点同步数据,来保证数据的一致性。读操作就可以访问所有节点了,因为读操作不改变数据的状态。

性能分析

  • 估算性能的时候可以简单叠加,比如一个实例支持并发是10w,那两个实例就是20w
  • 由于主从模式,读写是分开的,可以看出,对于一主两从,读可以读三个节点,那读性能就是 30w;写只能写主机点,写性能就是10w。

优点

  • 使系统具备了读性能的水平扩展的能力(如果用户变得更多,并且绝大多数都是读操作,那我就一直加从节点,分摊读数据的压力)
  • 优化了单点故障,如果主节点故障了,就手动切换某一个从节点为主节点,继续提供写服务。可以看出这块还能优化

缺点

  1. 主从模式虽然提高了系统读性能,但是写性能仍然受限,由于从节点存的是数据的备份,系统的存储性能也受限(只有一个主节点存数据,而不是 n 个节点都存)
  2. 主节点故障,需要手动切换,手动指定哪个是主节点,哪个是从节点,很麻烦

适用场景

  • 高并发读,但是写不多的场景;同时对系统故障不那么敏感

哨兵模式

结构

在这里插入图片描述

  • 包含 哨兵节点数据节点 ,数据节点中包含 主节点从节点
  • 从Redis实例的角度看,哨兵和数据节点都是一样的
  • 哨兵节点:特殊的 Redis 节点,不存储数据,用来监控数据节点,如果主节点挂了,及时选举出新的主节点
  • 数据节点:主节点和从节点都是数据节点。主节点只能有一个,功能同主从模式。

优点

  • 解决了单点故障的问题,可以自动选举主节点
  • 是对主从模式的进一步优化

缺点

  • 扩展性 同 主从模式一样,受限于单点写性能和存储性能(但是对一般小公司来说够用了)

应用场景

  • 大多数小公司会选用哨兵模式,大型互联网公司得上集群模式

集群模式

集群模式可可理解为 多主多从架构,从而可以改善系统的写能力,进一步提高系统的可用性。是大公司的首选


可用性和可扩展性分析

单机模式

  1. 可用性 和 可扩展性 均不高
  2. 可用性差是因为 一旦故障,则直接没法提供服务
  3. 可扩展性不高是因为如果系统用户激增,读写请求 10w+,系统还得崩,没法直接加服务来缓解

主从模式

  1. 相比 单机模式
  2. 提高了系统部分横向可扩展性,具体是可以方便的通过加从节点的方式提高系统的读请求处理能力
  3. 提供了系统的 可用性,但远达不到高可用,具体是当读操作猛增,可通过加从节点让系统不崩,或主节点挂了,可以手动切换主节点,继续提供服务

哨兵模式

  1. 相比 主从模式
  2. 提供了系统的 可用性,具体是如果主节点挂了,系统会自动选举新的主节点,减少了故障时间,从而提高了系统的可用性

集群模式

  1. 相比 主从模式,哨兵模式
  2. 提高了系统的 可用性,可以通过添加 主节点从节点,任意的提高系统的读、写能力,不管用户怎么增加,我都能hold住
  3. 提高了系统的 可扩展性,同理
  4. 至此,完成了系统的 高可用性高可扩展性

总结

  • 面对不同的业务场景,可根据需要 确认当前可使用哪个架构模式 解决当前系统的瓶颈
  • 思路是如果并发量不断提高,你怎么优化系统的架构。
  • 本文只是从 Redis 的角度出发,如果再跳出一层,站在全局的角度,可优化的方案又是怎样呢

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