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架构

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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 5

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 75

上下文记忆 agentic chat bert rerank微调 大模型推理tips LLM一些探索 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 Multi-Agent探索 LLM工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 16

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 7

CPP 2

Mesh 12


Codis源码分析

2019年04月23日

前言

github 地址CodisLabs/codis 基于go 语言开发，是一个很好的了解go 及 分布式开发的项目。

Codis 使用文档 Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说, 连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有显著区别 (不支持的命令列表), 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作, 所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务。

集群解决方案——Smart Client VS Proxy

为什么大厂都喜欢用 Codis 来管理分布式集群？

Redis多实例通常有3个使用途径

  1. 客户端静态分片，一致性哈希；也称为Smart Client
  2. 通过Proxy分片，即Twemproxy；
  3. 官方的Redis Cluster

服务端的改造来自官方，暂时不考虑， 所以一般争论也在Smart Client 和 Proxy 之间。

需求目标

  1. 支持分片
  2. Zookeeper ==> Proxy 无状态
  3. 平滑扩容/缩容
  4. 扩容对用户透明
  5. 图形化监控一切

Proxy拥有更好的监控和控制，同时其后端信息亦不易暴露，易于升级；而Smart Client拥有更好的性能（因为没有中间层），及更低的延时，但是升级起来却比较麻烦。从各种大厂的方案看，都比较推崇Proxy

整体结构

  1. codis-proxy 。客户端连接的Redis代理服务，本身实现了Redis协议，表现很像原生的Redis （就像 Twemproxy）。一个业务可以部署多个 codis-proxy，其本身是无状态的。
  2. codis-server。Codis 项目维护的一个Redis分支，加入了slot的支持和原子的数据迁移指令。

源码分析

几个好奇

  1. proxy 的基本逻辑就是转发，既做服务端也做客户端，在代码上如何体现？
  2. 如何自动做rebalance？slot hash关键逻辑是啥？
  3. 和zk的协作方式是啥？

主要是两个package

  1. cmd 命令入口，包含main.go文件，通过命令行 启动 socket server 程序等，command-line interfaces 工具用的是 docopt-go
  2. pkg 各个组件的源码文件。

codis-proxy 模块一共就二三十个go文件，非常适合做go 语言入门

路由规则

看一个codis-dashboard 例子

有两个Codis-Proxy，4个Redis实例，分属于两个Group（G1和G2）

slot 一共1024个，分属于两个Group，其中第一个Group 是offline 状态

请求处理

参见 Codis源码解析——proxy的启动 系列

  1. Proxy每接到一个redis请求，就创建一个独立的session进行处理
  2. codis将请求与结果关联起来的方式，就是把结果当做request的一个属性
  3. Session核心就是创建loopReader和loopWriter。loopReader负责读取和分发请求到后端，loopWriter负责合并请求结果，然后返回给客户端。
  4. forwardSync将指定的slot、request、键的哈希值，经过process得到实际处理请求的BackendConn，然后把请求放入BackendConn的chan *Request中，等待处理
  5. backendConn负责实际对redis请求进行处理，loopWriter负责从backendConn.input中取出请求并发送，loopReader负责遍历所有请求，从redis.Conn中解码得到resp并设置为相关的请求的属性

深入浅出百亿请求高可用Redis(codis)分布式集群揭秘 还是腾讯的大神画的有水平

其它

Codis作者黄东旭细说分布式Redis架构设计和踩过的那些坑们

架构师们是如此贪心，有单点就一定要变成分布式，同时还希望尽可能的透明:P。就MySQL来看，从最早的单点到主从读写分离，再到后来阿里的类似Cobar和TDDL，分布式和可扩展性是达到了，但是牺牲了事务支持，于是有了后来的OceanBase。Redis从单点到Twemproxy，再到Codis，再到Reborn。到最后的存储早已和最初的面目全非，但协议和接口永存，比如SQL和Redis Protocol。

我认为，抛开底层存储的细节，对于业务来说，KV，SQL查询（关系型数据库支持）和事务，可以说是构成业务系统的存储原语。为什么memcached/Redis+mysql的组合如此的受欢迎，正是因为这个组合，几个原语都能用上，对于业务来说，可以很方便的实现各种业务的存储需求，能轻易的写出「正确」的程序。但是，现在的问题是数据大到一定程度上时，从单机向分布式进化的过程中，最难搞定的就是事务