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疫情三年对全球经济造成了巨大冲击，许多公司的业务量大幅下滑，旅游业更是遭受了重创。在这样的大环境下，公司为了降低运营成本，不得不采取一系列措施来缩减开支。其中，对于 DBA 这种运维团队来说，降低成本最直接的方法就是减少机器的开销。

在疫情期间，由于公司机票、酒店、火车票等核心业务流量的大幅减少， Redis 这种缓存服务器的内存使用量也骤然降低。于是，公司决定整合服务器资源，对 Redis 集群进行缩容降配，将多个实例集中部署到较少的机器上，从而腾出一部分空闲的服务器进行下线处理。据统计，疫情期间下线的机器约占 Redis 总资源的 30% 左右，这一举措大大降低了公司的运营成本。

然而，随着疫情得到控制，旅游业开始快速复苏。到 2023 年春节期间，流量已经基本恢复到疫情前的水平。Redis 资源的使用率大幅增加，但服务器的扩充速度却远远跟不上业务增长的速度。尤其是在春节这样的高峰期，导致服务器剩余可用资源和负载频繁报警，给运维工作和服务稳定性带来了巨大的压力和挑战。

为了应对这一现状，自动化运维工具成为了缓解压力的必要手段。通过开发和升级自动化平台，DBA 可以更加高效地管理大量的数据库服务器，减少人工干预和错误率，从而更好地应对与日俱增的 Redis 需求和流量。

去哪儿网 Redis 目前部署在 IDC 机房，采用物理机进行单机多实例的主从混和部署，规模 百TB 级别，主从实例数 15000+ 。从疫情至今，实例数增长超过 50% ，内存占用总量超过 60% 。

在介绍运维体系之前，首先了解我们的 Redis 集群架构。

去哪儿网 Redis 集群是一个分布式的高可用架构，整个架构主要由以下几个重要部分组成：

我们的 Redis 自动化运维系统主要由以下几个功能模块构建而成：

1）资源管理

Redis 机器资源池依托于 OPS 的服务树，Redis 机器挂在对应的服务树节点，当有新机器交付时，会在对应服务树中添加，被数据库运维平台识别到，完成初始化后，便可以投入使用。

对于 Redis 集群资源的归属，根据访问机器所属的业务 appcode 来划分部门，一般情况下 Redis 资源基本不会跨部门使用，而且访问的应用相对单一。

2）集群部署

在 Redis 使用需求不断增长的背景下，集群部署是日常最为频繁的操作。运维的效率在很大程度上依赖于部署工具的稳定性和性能。通过使用我们自主研发的 agent 工具取代之前的 salt-minion ，自动化流程的性能和稳定性得到了显著提升。这大大减少了人为干预的时间，加快了交付速度，为我们的日常工作减轻了负担。同时，这也确保了业务能够快速获得所需资源，从而保证了业务的连续性和高效性。

下图左边是自动化部署流程，根据填写的参数，如集群名、分片数、分配内存、机房选择等，提交部署任务；提交之后，存入任务队列等待调度，调度之后便开始部署，在某些情况下任务出错可进行重试，基本不需要人为介入处理，最后进行信息回填和交付。

右边是执行部署的步骤，按照定义好的部署规则，依次对集群的各个模块进行安装部署。

3）自动化迁移

在日常工作中，我们经常遇到机器故障或升级维护的情况，这时候需要对 Redis 实例进行迁移。另外，随着业务增长，机器内存使用也会相应增加，为了确保有足够的内存提供服务，我们也需要对 Redis 实例进行动态迁移和调整。

基于日常运维需求，我们的迁移平台支持以下几种迁移模式，满足日常各场景的维护工作，迁移的规则仍然依照部署的规则实施，确保部署和使用的规范性：

① 单实例迁移

单个 Redis 分片点对点的迁移，从机器 A 迁移至 B ，迁移的节点为从节点，如果遇到主节点，需要先进行切换。

② 多实例迁移

多实例迁移故名思义是由一个个独立的单实例组合而成，用于不同的运维场景，多实例的场景下，尽可能的分散机器迁移，提升迁移的并行度，减少等待时间。多实例迁移主要用于以下几个场景：

③ 机器资源均衡迁移

在资源有限的情况下，面对业务线日益增长的需求，Redis资源超卖是不可避免的，必须采取一些有效措施来应对资源超卖引发的问题。疫情恢复初期，Redis内存分配总量超过了总机器内存的150%，业务高峰期时，不少机器内存使用大量增长。为了解决这一问题，需要快速调整Redis部署情况，将高使用率机器的实例迁移至使用率相对较低的机器上。当然，自动化程序在选择迁移目标机器时，也必须遵循部署规则，确保每台机器部署的Redis和使用情况保持相对均衡。

④ 集群迁移

按照集群维度集群迁移，主要用于跨机房/跨云改造。由于近期业内机房级别的故障频发，公司对于服务跨机房/跨云容灾相当重视，因此对于原先未按照跨机房部署的集群进行迁移改造，实现多机房部署。云主机对于我们来说，可看作一个新的机房，实现Redis集群的云容灾，将从库部署迁移至云主机即可。当然，云主机若要提供服务，延迟自会比本地机房大，这又是另外一个值得讨论的问题了。

⑤ 整机迁移

针对于机器故障、机器维护、升级、替换等场景，需要对单台机器的所以实例进行迁移，迁移前需要将机器的所以主实例切换为从节点，一键生成迁移任务；故障迁移场景区别于主动维护，机器故障后，故障机器对外服务的主节点由哨兵触发切换，自动化程序需要找到故障机器切换后的节点，这依赖于我们基础信息的维护与实时更新机制，能够正确找到对应节点，在不同机器上部署从库即可。

具体迁移流程如下，与集群部署类似，填入参数后即可发起迁移任务，等待任务队列进行调度；右图为编排好的自动化迁移流程，按照传入的参数顺序执行，完成单个实例的迁移过程。

4）集群扩缩容

Redis 是一个高性能的内存数据存储系统，能够随着业务需求的变化而灵活地调整内存和流量负载。在疫情期间，为了降低成本，我们采取了缩容降配和下线操作。然而，随着疫情的恢复和业务的快速增长，我们需要进行扩容以应对更高的需求。

去哪儿网使用的 Redis 集群架构与原生 Redis 集群有所不同，它采用客户端分片的方式。因此，对于这种架构来说，扩缩容相对困难，无法像原生 Redis 集群那样通过简单地添加新节点和重新分配数据槽位来实现。为了解决这个问题，我们采取了数据迁移的方法。

具体操作步骤如下：首先，将现有集群的数据迁移到新的待扩缩容的集群中；然后，交换新老集群的名称，以实现最终的扩缩容。这种方法有效且稳定，确保了数据的完整性和服务的连续性。

去哪儿网的 Redis 集群采用 hash 算法对数据进行分片存储。与原生 Redis 不同，它需要使用特定的客户端。在读写数据时，客户端会先计算出 key 的 hash 值，采用的是 murmurhash2 算法，hash 范围在 0～2**32 之间。根据集群配置中心的拓扑信息，客户端能够确定数据所在的分片，然后连接对应的分片进行读写操作。这一设计使得数据能够在集群中均匀分布，提高系统的扩展性和可用性。Redis 配置信息如下图所示：

前文提及的去哪儿网 Redis 架构中，客户端通过 zookeeper 集群监听对应集群的 znode 信息，并从访问配置中心数据库获取集群拓扑信息，进而连接到 Redis 分片。当 Redis 集群拓扑结构发生变化时，哨兵、自动化平台等会触发对应集群的 znode-dversion 变化，进而使客户端感知到并重新获取集群拓扑结构和重建连接。

RedisGate 是基于 Redis 源码改造，作为去哪儿网 Redis 集群扩缩容的中间件角色，主要作用如下：

扩缩容架构如下：

代码实现如下：

使用 RedisGate 中间件实现源和目的端增量同步后，即可进行数据校验，比对源和目的端的数据一致性。可从两个维度进行比对，一是看源和目的 Key 的数量，但如果主库数据过期时间较短，因为 Redis 的惰性删除，往往会导致差异较大；此时可进行抽样对比，scan、randomkey 等，抽取部分 key-value 进行比对。从原理上看，我们的扩缩容架构等同于 Redis 的级联复制，因此同步延迟可等同 Redis 的主从级联复制。

当数据达到增量同步后，需要考虑如何在业务不做任何变更的情况下，做到无损的切换到新集群。前文提到的高可用切换依赖于 zookeeper，当集群拓扑结构发生变化时，会更新 znode 的 dversion ，因此在扩容切换时，先是交换配置中心源和目的的集群名（即修改源集群的拓扑结构），然后触发 znode 变更，从而通知客户端重新获取集群拓扑结构，重建连接。扩容切换，可类比一次集群的主从切换，对业务来说，需进行一次重连。经过上千次线上环境的实践，方案可行性和稳定性已得到验证，切换过程对于业务可以做到几乎无感知。

从新建集群、建立 RedisGate 数据同步、清理迁移环境等，整个流程已在平台实现自动化，仅在触发切换动作时，需人为介入点击确认，同时通知业务线完成扩缩容。

5）Redis巡检系统

在提升系统稳定性方面，除日常的运维操作需遵循规范外，风险的预知也至关重要。为提前发现潜在风险，需要依赖于日常对线上服务的巡检。我们的巡检系统数据来源于监控系统和 agent 采集的数据。

通过实例、集群、机器等多个维度，对各项指标进行采集和分析，如果达到我们预设的风险值，即将问题暴露出来，需进行进一步的分析处理。虽然日常告警也能揭示一些问题，但往往达到告警阈值时，故障可能已经发生。

因此，通过设置更低的阈值和进行更全面的分析，可以有效预防 Redis 集群可能出现的各种问题。这样，系统稳定性得到了进一步增强，确保了服务的连续性和可用性。

下图展示了去哪儿 Redis 巡检系统的相关流程及巡检指标：

以上详述了去哪儿网 DBA 团队如何使用和维护 Redis 集群，并直面遇到的各种挑战。通过自动化手段，我们实现了许多日常运维操作的规范化和标准化，如部署、迁移、扩缩容等。整个过程几乎无需人工干预，从而显著减轻了 DBA 的负担，真正地达到了降本增效的目标。此外，自动化程序取代了人工操作，使得线上变更流程更为统一规范，消除了人为的不确定性，进而提升了 Redis 服务的整体稳定性。

尽管自动化为我们减轻了大量负担，但仍面临诸多挑战。在我们公司，几乎所有业务已顺利迁移至云端或具备随时弹性上云的能力，但部分敏感业务由于无法容忍云端到本地机房的延迟，这便要求我们解决 Redis 的跨云部署和就近访问的问题。这是我们当前需要攻克的难题。

随着 AI 技术的迅猛发展和广泛应用，数据库运维领域也需紧跟时代步伐。通过运用机器学习和人工智能技术，我们可以实现更智能的 Redis 监控和维护。尽管我们的巡检系统已能提前发现潜在问题，但进一步的深度分析和处理仍需人工介入。为此，我们渴望利用 AI 技术，实现在风险被识别时即刻进行优化和自愈，这是我们对未来的憧憬，也是我们未来的工作重心。