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Twemproxy 缓存代理服务器
阅读量:5207 次
发布时间:2019-06-14

本文共 6167 字,大约阅读时间需要 20 分钟。

Twemproxy 缓存代理服务器

 

Twemproxy 概述

(又称为nutcracker)是一个轻量级的Redis和Memcached代理,主要用来减少对后端缓存服务器的连接数。Twemproxy是由Twitter开源出来的缓存服务器集群管理工具,主要用来弥补Redis/Memcached 对集群(cluster)管理的不足。

antirez(Redis作者)写过一篇对,他认为twemproxy是目前Redis 分片管理的最好方案,虽然antirez的正在实现并且对其给予厚望,但从现有的cluster实现上还是认为cluster除了增加Redis复杂度,对于集群的管理没有twemproxy来的轻量和有效。

谈到集群管理不得不又说到数据的分片管理(shard),为了满足数据的日益增长和扩展性,数据存储系统一般都需要进行一定的分片,如传统的MySQL进行横向分表和纵向分表,然后应用程序访问正确的位置就需要找的正确的表。这时候,这个数据定向工作一般有三个位置可以放:

  • 数据存储系统本身支持,Redis Cluster就是典型的试图在数据存储系统上支持分片;
  • 客户端支持,Memcached的客户端对分片的支持就是客户端层面的;
  • 代理支持,twemproxy就是试图在服务器端和客户端中间建代理支持;

 

在三种方案中:

1、客户端方案我认为欠妥,因为这样每个客户端需要维护一定的服务器信息,但是如果动态的增加或减少节点就需要重写配置各个客户端。

2、而在服务器端增加集群管理有利于使用者,减少使用者需要了解的东西,整合集群管理使得性能比其他方案都要更高,但是缺点是其会严重增加代码复杂度,导致服务器端代码爆炸。

3、而采用中间层代理的方式我认为是最优雅和有效的,在不改动服务器端程序的情况下,twemproxy使得集群管理更简单,去除不支持的操作和合并,同时更可以支持多个后端服务,大大减少连接数等等,但是缺点也是显而易见的,它不能更有效的利用集群的优势,如多键运算和范围查找操作等等,这都是需要服务器端程序本身支持。

 

Twemproxy 安装

从源码安装:

git clone git@github.com:twitter/twemproxy.gitcd twemproxyautoreconf -fvi./configure --enable-debug=fullmakesrc/nutcracker -h

 

twemproxy命令行选项:

Usage: nutcracker [-?hVdDt] [-v verbosity level] [-o output file][-c conf file] [-s stats port] [-a stats addr][-i stats interval] [-p pid file] [-m mbuf size]

-h, –help : 查看帮助文档,显示命令选项

-V, –version : 查看nutcracker版本
-t, –test-conf : 测试配置脚本的正确性
-d, –daemonize : 以守护进程运行
-D, –describe-stats : 打印状态描述
-v, –verbosity=N : 设置日志级别 (default: 5, min: 0, max: 11)
-o, –output=S : 设置日志输出路径,默认为标准错误输出 (default: stderr)
-c, –conf-file=S : 指定配置文件路径 (default: conf/nutcracker.yml)
-s, –stats-port=N : 设置状态监控端口,默认22222 (default: 22222)
-a, –stats-addr=S : 设置状态监控IP,默认0.0.0.0 (default: 0.0.0.0)
-i, –stats-interval=N : 设置状态聚合间隔 (default: 30000 msec)
-p, –pid-file=S : 指定进程pid文件路径,默认关闭 (default: off)
-m, –mbuf-size=N : 设置mbuf块大小,默认64K,含义见下面的零拷贝

 

零拷贝(Zero Copy)

在twemproxy中,请求和响应都是分配到一块叫mbuf的内存中的,接收请求的mbuf同时会用于转发到backend,类似地,从backend接收响应的mbuf同时也会用于转发到client,这样做就避免了内存拷贝。
此外,mbuf使用内存池,一旦分配就不再释放,当一个请求结束时,它所使用的mbuf会放回内存池。一个mbuf占16K,这个大小需要在I/O性能和连接并发数之间做取舍,mbuf尺寸越大,对socket的读写系统调用次数越少,但整个系统可支持的并发数也越小。如果希望支持更高的client并发请求数,可以把mbuf的尺寸设置小一点(通过-m选项)。

 

Twemproxy 配置

Twemproxy 通过YAML文件配置,例如:

alpha:  listen: 127.0.0.1:22121  hash: fnv1a_64  distribution: ketama  auto_eject_hosts: true  redis: true  server_retry_timeout: 2000  server_failure_limit: 1  servers:   - 127.0.0.1:6379:1beta:  listen: 127.0.0.1:22122  hash: fnv1a_64  hash_tag: "{}"  distribution: ketama  auto_eject_hosts: false  timeout: 400  redis: true  servers:   - 127.0.0.1:6380:1 server1   - 127.0.0.1:6381:1 server2   - 127.0.0.1:6382:1 server3   - 127.0.0.1:6383:1 server4gamma:  listen: 127.0.0.1:22123  hash: fnv1a_64  distribution: ketama  timeout: 400  backlog: 1024  preconnect: true  auto_eject_hosts: true  server_retry_timeout: 2000  server_failure_limit: 3  servers:   - 127.0.0.1:11212:1   - 127.0.0.1:11213:1delta:  listen: 127.0.0.1:22124  hash: fnv1a_64  distribution: ketama  timeout: 100  auto_eject_hosts: true  server_retry_timeout: 2000  server_failure_limit: 1  servers:   - 127.0.0.1:11214:1   - 127.0.0.1:11215:1   - 127.0.0.1:11216:1   - 127.0.0.1:11217:1   - 127.0.0.1:11218:1   - 127.0.0.1:11219:1   - 127.0.0.1:11220:1   - 127.0.0.1:11221:1   - 127.0.0.1:11222:1   - 127.0.0.1:11223:1omega:  listen: /tmp/gamma  hash: hsieh  distribution: ketama  auto_eject_hosts: false  servers:   - 127.0.0.1:11214:100000   - 127.0.0.1:11215:1

 

说明:

listen

twemproxy监听地址,支持UNIX域套接字。

hash

可以选择的key值的hash算法:

  • one_at_a_time
  • md5 
  • crc16 
  • crc32 (crc32 implementation compatible with libmemcached) 
  • crc32a (correct crc32 implementation as per the spec) 
  • fnv1_64 
  • fnv1a_64,默认选项
  • fnv1_32 
  • fnv1a_32 
  • hsieh 
  • murmur 
  • jenkins

 

hash_tag

hash_tag允许根据key的一个部分来计算key的hash值。hash_tag由两个字符组成,一个是hash_tag的开始,另外一个是hash_tag的结束,在hash_tag的开始和结束之间,是将用于计算key的hash值的部分,计算的结果会用于选择服务器。

例如:如果hash_tag被定义为”{}”,那么key值为"user:{user1}:ids"和"user:{user1}:tweets"的hash值都是基于”user1”,最终会被映射到相同的服务器。而"user:user1:ids"将会使用整个key来计算hash,可能会被映射到不同的服务器。

 

distribution

存在ketama、modula和random3种可选的配置。其含义如下:

  • ketama,一致性hash算法,会根据服务器构造出一个hash ring,并为ring上的节点分配hash范围。ketama的优势在于单个节点添加、删除之后,会最大程度上保持整个群集中缓存的key值可以被重用。
  • modula,根据key值的hash值取模,根据取模的结果选择对应的服务器;
  • random,无论key值的hash是什么,都随机的选择一个服务器作为key值操作的目标;

timeout

单位是毫秒,是连接到server的超时值。默认是永久等待。

 

backlog

监听TCP 的backlog(连接等待队列)的长度,默认是512。

 

preconnect

是一个boolean值,指示twemproxy是否应该预连接pool中的server。默认是false。

 

redis

是一个boolean值,用来识别到服务器的通讯协议是redis还是memcached。默认是false。

 

server_connections

每个server可以被打开的连接数。默认,每个服务器开一个连接。

 

auto_eject_hosts

是一个boolean值,用于控制twemproxy是否应该根据server的连接状态重建群集。这个连接状态是由server_failure_limit阀值来控制。
默认是false。

 

server_retry_timeout

单位是毫秒,控制服务器连接的时间间隔,在auto_eject_host被设置为true的时候产生作用。默认是30000 毫秒。

 

server_failure_limit

控制连接服务器的次数,在auto_eject_host被设置为true的时候产生作用。默认是2。

 

servers

一个pool中的服务器的地址、端口和权重的列表,包括一个可选的服务器的名字,如果提供服务器的名字,将会使用它决定server的次序,从而提供对应的一致性hash的hash ring。否则,将使用server被定义的次序。

 

 

Twemproxy 监控

Twemproxy 监控端口默认为22222,并每隔30s收集一次信息。

nutcracker --describe-stats

报告的信息如下:

pool stats:  client_eof          "# eof on client connections"  client_err          "# errors on client connections"  client_connections  "# active client connections"  server_ejects       "# times backend server was ejected"  forward_error       "# times we encountered a forwarding error"  fragments           "# fragments created from a multi-vector request"server stats:  server_eof          "# eof on server connections"  server_err          "# errors on server connections"  server_timedout     "# timeouts on server connections"  server_connections  "# active server connections"  requests            "# requests"  request_bytes       "total request bytes"  responses           "# responses"  response_bytes      "total response bytes"  in_queue            "# requests in incoming queue"  in_queue_bytes      "current request bytes in incoming queue"  out_queue           "# requests in outgoing queue"  out_queue_bytes     "current request bytes in outgoing queue"

 

 

Pipelining

Twemproxy 可以同时接收很多client端的请求,并仅通过一个或几个连接回源,这种结构很适合使用流水线处理请求和响应,从而节省TCP往返时间。

例如,Twemproxy 正在同时代理3个client端的请求,分别是:'get key\r\n'、'set key 0 0 3\r\nval\r\n'和'delete key\r\n' ',Twemproxy 可以将这3个请求打包成一个消息发送给后端的redis: 'get key\r\nset key 0 0 3\r\nval\r\ndelete key\r\n'。

pipelining也是Twemproxy高性能的原因之一。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chenny7/p/4467036.html

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