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learn.lianglianglee.com/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/15 如何深入理解、应用及扩展 Twemproxy？.md.html
周伟 d9c5ffd627 u
2022-05-11 19:04:14 +08:00

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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>15 如何深入理解、应用及扩展 Twemproxy？</h1>
<p>你好，我是你的缓存课老师陈波，欢迎进入第 15 课时“Twemproxy 框架、应用及扩展”的学习。</p>
<h6>Twemproxy 架构及应用</h6>
<p>Twemproxy 是 Twitter 的一个开源架构，它是一个分片资源访问的代理组件。如下图所示，它可以封装资源池的分布及 hash 规则，解决后端部分节点异常后的探测和重连问题，让 client 访问尽可能简单，同时资源变更时，只要在 Twemproxy 变更即可，不用更新数以万计的 client，让资源变更更轻量。最后，Twemproxy 跟后端通过单个长连接访问，可以大大减少后端资源的连接压力。</p>
<h6>系统架构</h6>
<p>接下来分析基于 Twemproxy 的应用系统架构，以及 Twemproxy 组件的内部架构。</p>
<p>如下图所示， 在应用系统中，Twemproxy 是一个介于 client 端和资源端的中间层。它的后端，支持Memcached 资源池和 Redis 资源池的分片访问。Twemproxy 支持取模分布和一致性 hash 分布，还支持随机分布，不过使用场景较少。</p>
<p><img src="assets/CgoB5l2lO3yAe8fPAAD79T2nfL4556.png" alt="img" /></p>
<p>应用前端在请求缓存数据时，直接访问 Twemproxy 的对应端口，然后 Twemproxy 解析命令得到 key，通过 hash 计算后，按照分布策略，将 key 路由到后端资源的分片。在后端资源响应后，再将响应结果返回给对应的 client。</p>
<p>在系统运行中，Twemproxy 会自动维护后端资源服务的状态。如果后端资源服务异常，会自动进行剔除，并定期探测，在后端资源恢复后，再对缓存节点恢复正常使用。</p>
<h6>组件架构</h6>
<p>Twemproxy 是基于 epoll 事件驱动模型开发的，架构如下图所示。它是一个单进程、单线程组件。核心进程处理所有的事件，包括网络 IO，协议解析，消息路由等。Twemproxy 可以监听多个端口，每个端口接受并处理一个业务的缓存请求。Twemproxy 支持 Redis、Memcached 协议，支持一致性 hash 分布、取模分布、随机分布三种分布方案。Twemproxy 通过 YAML 文件进行配置，简单清晰，且便于人肉读写。</p>
<p><img src="assets/CgotOV2lO3yAb15JAACUX73nZuE067.png" alt="img" /></p>
<p>Twemproxy 与后端资源通过单个长连接访问，在收到业务大量并发请求后，会通过 pipeline 的方式，将多个请求批量发到后端。在后端资源持续访问异常时，Twemproxy 会将其从正常列表中剔除，并不断探测，待其恢复后再进行请求的路由分发。</p>
<p>Twemproxy 运行中，会持续产生海量请求及响应的消息流，于是开发者精心设计了内存管理机制，尽可能的减少内存分配和复制，最大限度的提升系统性能。Twemproxy 内部，请求和响应都是一个消息，而这个消息结构体，以及消息存放数据的缓冲都是重复使用的，避免反复分配和回收的开销，提升消息处理的性能。为了解决短连接的问题，Twemproxy 的连接也是复用的，这样在面对 PHP client 等短连接访问时，也可以反复使用之前分配的 connection，提升连接性能。</p>
<p>另外，Twemproxy 对消息还采用了 zero copy（即零拷贝）方案。对于请求消息，只在client 接受时读取一次，后续的解析、处理、转发都不进行拷贝，全部共享最初的那个消息缓冲。对于后端的响应也采用类似方案，只在接受后端响应时，读取到消息缓冲，后续的解析、处理及回复 client 都不进行拷贝。通过共享消息体及消息缓冲，虽然 Twemproxy 是单进程/单线程处理，仍然可以达到 6~8w 以上的 QPS。</p>
<h6>Twemproxy 请求及响应</h6>
<p>接下来看一下 Twemproxy 是如何进行请求路由及响应的。</p>
<p>Twemproxy 监听端口，当有 client 连接进来时，则 accept 新连接，并构建初始化一个 client_conn。当建连完毕，client 发送数据到来时，client_conn 收到网络读事件，则从网卡读取数据，并记入请求消息的缓冲中。读取完毕，则开始按照配置的协议进行解析，解析成功后，就将请求 msg 放入到 client_conn 的 out 队列中。接下来，就对解析的命令 key 进行 hash 计算，并根据分布算法，找到对应 server 分片的连接，即一个 server_conn 结构体，如下图。</p>
<p><img src="assets/CgoB5l2lO3yAH925AAC54TkIVYU700.png" alt="img" /></p>
<p>如果 server_conn的 in 队列为空，首先对 server_conn 触发一个写事件。然后将 req msg 存入到 server_conn 的 in 队列。Server_conn 在处理写事件时，会对 in 队列中的 req msg 进行聚合，按照 pipeline 的方式批量发送到后端资源。待发送完毕后，将该条请求 msg 从 server_conn 的 in 队列删除，并插入到 out 队列中。
后端资源服务完成请求后，会将响应发送给 Twemproxy。当响应到 Twemproxy 后，对应的 server_conn 会收到 epoll 读事件，则开始读取响应 msg。响应读取并解析后，会首先将server_conn 中，out 队列的第一个 req msg 删除，并将这个 req msg 和最新收到的 rsp msg 进行配对。在 req 和 rsp 匹配后，触发 client_conn 的写事件，如下图。</p>
<p><img src="assets/CgotOV2lO3yAOj8dAAB6Uhh2F5U672.png" alt="img" /></p>
<p>然后 client_conn 在处理 epoll 写事件时，则按照请求顺序，批量将响应发送给 client 端。发送完毕后，将 req msg 从 client 的 out 队列删除。最后，再回收消息缓冲，以及消息结构体，供后续请求处理的时候复用。至此一个请求的处理彻底完成。</p>
<h6>Twemproxy 安装和使用</h6>
<p>Twemproxy 的安装和使用比较简单。首先通过 Git，将 Twemproxy 从 GitHub clone 到目标服务器，然后进入 Twemproxy 路径，首先执行 $ autoreconf -fvi，然后执行 ./configure ，最后执行 make（当然，也可以再执行 make install），这样就完成了 Temproxy 的编译和安装。然后就可以通过 src/nutcracker -c /xxx/conf/nutcracker.yml 来启动 Twemproxy 了。</p>
<p>Twemproxy 代理后端资源访问，这些后端资源的部署信息及访问策略都是在 YAML 文件中配置。所以接下来，我们简单看一下 Twemproxy 的配置。如图所示，这个配置中代理了 2 个业务数据的缓存访问。一个是 alpha，另一个是 beta。在每个业务的配置详情里。首先是 listen 配置项，用于设置监听该业务的端口。然后是 hash 算法和分布算法。Auto_eject_hosts 用于设置在后端 server 异常时，是否将这个异常 server 剔除，然后进行 rehash，默认不剔除。Redis配置项用于指示后端资源类型，是 Redis 还是 Memcached。最后一个配置项 servers，用于设置资源池列表。</p>
<p>以 Memcached 访问为例，将业务的 Memcached 资源部署好之后，然后将 Mc 资源列表、访问方式等设到 YAML 文件的配置项，然后启动 Twemproxy，业务端就可以通过访问 Twemproxy ，来获取后端资源的数据了。后续，Mc 资源有任何变更，业务都不用做任何改变，运维直接修改 Twemproxy 的配置即可。</p>
<p>Twemproxy 在实际线的使用中，还是存在不少问题的。首先，它是单进程/单线程模型，一个 event_base 要处理所有的事件，这些事件包括 client 请求的读入，转发请求给后端 server，从 server 接受响应，以及将响应发送给 client。单个 Twemproxy 实例，压测最大可以到 8w 左右的 QPS，出于线上稳定性考虑，QPS 最多支撑到 3~4w。而 Memcached 的线上 QPS，一般可以达到 10~20w，一个 Mc 实例前面要挂 3~5 个 Twemproxy 实例。实例数太多，就会引发诸如管理复杂、成本过高等一系列问题。</p>
<p>其次，基于性能及预防单点故障的考虑，Twemproxy 需要进行多实例部署，而且还需要根据业务访问量的变化，进行新实例的加入或冗余实例的下线。多个 Twemproxy 实例同时被访问，如果 client 访问策略不当，就会出现有些 Twemproxy 压力过大，而有些却很空闲，造成访问不均的问题。</p>
<p>再次，后端资源在 Twemproxy 的 YAML 文件集中配置，资源变更的维护，比直接在所有业务 client 端维护，有了很大的简化。但在多个 Twemproxy 修改配置，让这些配置同时生效，也是一个复杂的工作。</p>
<p>最后，Twemproxy 也无法支持 Mc 多副本、多层次架构的访问策略，无法支持 Redis 的Master-Slave 架构的读写分离访问。</p>
<p>为此，你可以对 Twemproxy 进行扩展，以更好得满足业务及运维的需要。</p>
<h6>Twemproxy 扩展</h6>
<h6>多进程改造</h6>
<p>性能首当其冲。首先可以对 Twemproxy 的单进程/单线程动刀，改为并行处理模型。并行方案可以用多线程方案，也可以采用多进程方案。由于 Twemproxy 只是一个消息路由中间件，不需要额外共享数据，采用多进程方案会更简洁，更适合。</p>
<p>多进程改造中，可以分别构建一个 master 进程和多个 worker 进程来进行任务处理，如下图所示。每个进程维护自己独立的 epoll 事件驱动。其中 master 进程，主要用于监听端口，accept 新连接，并将连接调度给 worker 进程。</p>
<p><img src="assets/CgotOV2lO3yAApZHAACxEUrIpz8577.png" alt="img" /></p>
<p>而 worker 进程，基于自己独立的 event_base，管理从 master 调度给自己的所有 client 连接。在 client 发送网络请求到达时，进行命令读取、解析，并在进程内的 IO 队列流转，最后将请求打包，pipeline 给后端的 server。</p>
<p>在 server 处理完毕请求，发回响应时。对应 worker 进程，会读取并解析响应，然后批量回复给 client。</p>
<p>通过多进程改造，Twemproxy 的 QPS 可以从 8w 提升到 40w+。业务访问时，需要部署的Twemproxy 的实例数会大幅减少，运维会更加简洁。</p>
<h6>增加负载均衡</h6>
<p>对于多个 Twemproxy 访问，如何进行负载均衡的问题。一般有三种方案。</p>
<p>第一种方案，是在 Twemproxy 和业务访问端之间，再增加一组 LVS，作为负载均衡层，通过 LVS 负载均衡层，你可以方便得增加或减少 Twemproxy 实例，由 LVS 负责负载均衡和请求分发，如下图。</p>
<p><img src="assets/CgoB5l2lO32AO_WQAAD00V71n90349.png" alt="img" /></p>
<p>第二种方案，是将 Twemproxy 的 IP 列表加入 DNS。业务 client 通过域名来访问 Twemproxy，每次建连时，DNS 随机返回一个 IP，让连接尽可能均衡。</p>
<p>第三种方案，是业务 client 自定义均衡策略。业务 client 从配置中心或 DNS 获取所有的Twemproxy 的 IP 列表，然后对这些 Twemproxy 进行均衡访问，从而达到负载均衡。</p>
<p>方案一，可以通过成熟的 LVS 方案，高效稳定的支持负载均衡策略，但多了一层，成本和运维的复杂度会有所增加。方案二，只能做到连接均衡，访问请求是否均衡，无法保障。方案三，成本最低，性能也比前面 2 个方案更高效。推荐使用方案三，微博内部也是采用第三种方案。</p>
<h6>增加配置中心</h6>
<p>对于 Twemproxy 配置的维护，可以通过增加一个配置中心服务来解决。将 YAML 配置文件中的所有配置信息，包括后端资源的部署信息、访问信息，以配置的方式存储到配置中心，如下图。</p>
<p><img src="assets/CgotOV2lO32AZAvhAADFfzUIYUo604.png" alt="img" /></p>
<p>Twemproxy 启动时，首先到配置中心订阅并拉取配置，然后解析并正常启动。Twemproxy 将自己的 IP 和监听端口信息，也注册到配置中心。业务 client 从配置中心，获取Twemproxy 的部署信息，然后进行均衡访问。</p>
<p>在后端资源变更时，直接更新配置中心的配置。配置中心会通知所有 Twemproxy 实例，收到事件通知，Twemproxy 即可拉取最新配置，并调整后端资源的访问，实现在线变更。整个过程自动完成，更加高效和可靠。</p>
<h6>支持 M-S-L1 多层访问</h6>
<p>前面提到，为了应对突发洪水流量，避免硬件局部故障的影响，对 Mc 访问采用了Master-Slave-L1 架构。可以将该缓存架构体系的访问策略，封装到 Twemproxy 内部。实现方案也比较简单。首先在 servers 配置中，增加 Master、Slave、L1 三层，如下图。</p>
<p><img src="assets/CgoB5l2lO32AVIRKAACszZ_Nluc455.png" alt="img" /></p>
<p>Twemproxy 启动时，每个 worker 进程预连所有的 Mc 后端，当收到 client 请求时，根据解析出来的指令，分别采用不同访问策略即可。</p>
<ul>
<li>对于 get 请求，首先随机选择一个 L1 来访问，如果 miss，继续访问 Master 和 Slave。中间在任何一层命中，则回写。</li>
<li>对于 gets 请求，需要以 master 为准，从 master 读取。如果 master 获取失败，则从 slave获取，获取后回种到 master，然后再次从 master 获取，确保得到 cas unique id 来自 master。</li>
<li>对于 add/cas 等请求，首先请求 master，成功后，再将 key/value 通过 set 指令，写到 slave 和所有 L1。</li>
<li>对于 set 请求，最简单，直接 set 所有资源池即可。</li>
<li>对于 stats 指令的响应，由 Twemproxy 自己统计，或者到后端 Mc 获取后聚合获得。</li>
</ul>
<h6>Redis 主从访问</h6>
<p>Redis 支持主从复制，为了支持更大并发访问量，同时减少主库的压力，一般会部署多个从库，写操作直接请求 Redis 主库，读操作随机选择一个 Redis 从库。这个逻辑同样可以封装在Twemproxy 中。如下图所示，Redis 的主从配置信息，可以用域名的方式，也可以用 IP 端口的方式记录在配置中心，由 Twemproxy 订阅并实时更新，从而在 Redis 增减 slave、主从切换时，及时对后端进行访问变更。</p>
<p><img src="assets/CgotOV2lO32AZFmuAADIr6HA6UE775.png" alt="img" /></p>
<p>本课时，讲解了大数据时代下大中型互联网系统的特点，访问 Memcached 缓存时的经典问题及应对方案；还讲解了如何通过分拆缓存池、Master-Slave 双层架构，来解决 Memcached 的容量问题、性能瓶颈、连接瓶颈、局部故障的问题，以及 Master-Slave-L1 三层架构，通过多层、多副本 Memcached 体系，来更好得解决突发洪峰流量和局部故障的问题。</p>
<p>本节课重点学习了基于 Twemproxy 的应用系统架构方案，学习了 Twemproxy 的系统架构和关键技术，学习了 Twemproxy 的部署及配置信息。最后还学习了如何扩展 Twemproxy，从而使 Twemproxy 具有更好的性能、可用性和可运维性。</p>
<p>可以参考下面的思维导图，对这些知识点进行回顾和梳理。</p>
<p><img src="assets/CgoB5l2lO32AAYynAADMMM1Tbrw025.png" alt="img" /></p>
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function getCookie(cname) {
var name = cname + "=";
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var c = ca[i].trim();
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</html>
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