redis 在 vivo 推送平台的应用与优化实践|电子爱好者-九游会下载

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一、推送平台特点

vivo推送平台是vivo公司向开发者提供的消息推送服务，通过在云端与客户端之间建立一条稳定、可靠的长连接，为开发者提供向客户端应用实时推送消息的服务，支持百亿级的通知/消息推送，秒级触达移动用户。

推送平台的特点是并发高、消息量大、送达及时性较高。目前现状最高推送速度140w/s，单日最大消息量150亿，端到端秒级在线送达率99.9%。

二、推送平台redis使用介绍

基于vivo推送平台的特点，对并发和时效性要求较高，并且消息数量多，消息有效期短。所以，推送平台选择使用redis中间件作为消息存储和中转，以及token信息存储。之前主要使用两个redis集群，采用redis cluster 集群模式。两个集群如下：

对redis的操作，主要包括如下几方面：

1）推送环节，在接入层存储消息体到msg redis集群，消息过期时间为msg redis存储消息的过期时间。

2）推送服务层经过一系列逻辑后，从msg redis集群查出消息体，查询client redis集群client信息，如果client在线，直接推送。如果client不在线，将消息id写到等待队列。

3）如果连接上来，推送服务层，读取等待队列消息，进行推送。

4）存储管理服务，会定期扫描cii索引，根据cii存储的最后更新时间，如果14天都没更新，说明是不活跃用户，会清理该token信息，同时清理该token对应的等待队列消息。

推送环节操作redis流程图如下：

三、推送平台线上问题

如上面介绍，推送平台使用redis主要msg集群和client集群，随着业务的发展，系统对性能要求越来越高，redis出现一些瓶颈问题，其中msg redis集群在优化前，规模已达到220个master，4400g容量。随着集群规模变大，维护难度增加，事故率变高。特别是4月份，某某明星离婚事件，实时并发消息量5.2亿，msg redis集群出现单节点连接数、内存暴增问题，其中一个节点连接数达到24674，内存达到23.46g，持续30分钟左右。期间msg redis集群读写响应较慢，平均响应时间500ms左右，影响到整体系统的稳定性和可用性，可用性降到85%。

四、推送平台redis优化

redis一般从以下几方面优化：

1）容量：redis属于内存型存储，相较于磁盘存储型数据库，存储成本较昂贵，正是由于内存型存储这个特性使得它读写性能较高，但是存储空间有限。因此，业务在使用时，应注意存储内容尽量是热数据，并且容量是可预先评估的，最好设置过期时间。在存储设计时，合理使用对应数据结构，对于一些相对大的value，可以压缩后存储。

2）热key倾斜：redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot（槽）上，每个节点负责一部分slot。当有请求调用时，根据 crc16(key) mod 16384的值，决定将key请求到哪个slot中。由于redis-cluster这个特性，每个节点只负责一部分slot，因此，在设计key的时候应保证key的随机性，特别是使用一些hash算法映射key时，应保证hash值的随机分布。另外，控制热点key并发问题，可以采用限流降级或者本地缓存方式，防止热点key并发请求过高导致redis热点倾斜。

3）集群过大：redis-cluster采用无中心结构，每个节点保存数据和整个集群状态，每个节点都和其他所有节点连接。每个节点都保存所有节点与slot映射关系。当节点较多时，每个节点保存的映射关系也会变多。各节点之间心跳包的消息体内携带的数据越多。在扩缩容时，集群重新进行clusterslots时间相对较长。集群会存在阻塞风险，稳定性受影响。因此，在使用集群时，应该尽量避免集群节点过多，最后根据业务对集群进行拆分。

这里有个问题：为什么redis-cluster使用16384个slot，而不是更多，最多可以有多少个节点？

官方作者给出了解释，并且在解释中说明，redis-cluster不建议超过1000个主节点。

基于以上一些优化方向，和自身业务特性，推送平台从以下几方面开启redis优化之路。

• msg redis集群容量优化；

• msg redis大集群根据业务属性拆分；

• redis热点key排查；

• client redis集群并发调用优化。

4.1 msg redis集群容量优化

前文提及，msg redis集群规模达到220个master、4400g容量，高峰期已使用容量达到3650g，使用了83%左右，如果后续推送提量，还需扩容，成本太高。于是对msg redis集群存储内容进行分析，使用的分析工具是雪球开源rdb分析工具rdr 。github网址：这里不多介绍，大家可以去github网址下载相应的工具使用。这个工具可以分析redis快照情况，包括：redis不同结构类型容量、key数量、top 100 largest keys、前缀key数量和容量。

分析后的结论：msg redis集群中，mi：开头的结构占比80%左右，其中单推消息占比80%。说明：

• 单推：1条消息推送1个用户

• 群推：1条消息可以重复推送多个用户，消息可以复用。

单推的特点是一对一推送，推送完或者推送失败（被管控、无效用户等）消息体就不再使用。

优化方案：

• 及时清理单推消息，如果用户已经收到单推消息，收到puback回执，直接删除redis消息。如果单推消息被管控等原因限制发送，直接删除单推消息体。

• 对于相同内容的消息，进行聚合存储，相同内容消息存储一条，消息id做标识推送时多次使用。

经过这个优化后，缩容效果较明显。全量上线后容量缩小了2090g，原最高容量为3650g，容量缩小了58%。

4.2 msg redis大集群根据业务属性拆分

虽然进行了集群容量优化，但是高峰期msg redis压力依然很大。

主要原因：

1）连接msg redis的节点很多，导致高峰期连接数较高。

2）消息体还有等待队列都存储在一个集群，推送时都需要操作，导致redis并发很大，高峰期cpu负载较高，到达90%以上。

3）老集群redis版本是3.x，拆分后，新集群使用4.x版本。相较于3.x版本有如下优势：

• psync2.0：优化了之前版本中，主从节点切换必然引起全量复制的问题。

• 提供了新的缓存剔除算法：lfu（least frequently used），并对已有算法进行了优化。

• 提供了非阻塞del和flushall/flushdb功能，有效解决删除了bigkey可能造成的redis阻塞。

• 提供了memory命令，实现对内存更为全面的监控统计。

• 更节约内存，存储同样多的数据，需要更少的内存空间。

• 可以做内存碎片整理，逐步回收内存。当使用jemalloc内存分配方案的时候，redis可以使用在线内存整理。

拆分方案根据业务属性对msg redis存储信息进行拆分，把消息体和等待队列拆分出来，放到独立的两个集群中去。这样就有两种拆分方案。

方案一：把等待队列从老集群拆分出来

只需推送节点进行修改，但是发送等待队列连续的，有状态，与clientid在线状态相关，对应的value会实时更新，切换会导致数据丢失。

方案二：把消息体从老集群拆分出来

所有连接msg redis的节点替换新地址重启，推送节点进行双读，等到老集群命中率为0时，直接切换读新集群。由于消息体的特点是只有写和读两个操作，没有更新，切换不用考虑状态问题，只要保证可以写入读取没问题。并且消息体容量具有增量属性，需要能方便快速的扩容，新集群采用4.0版本，方便动态扩缩容。

考虑到对业务的影响及服务可用性，保证消息不丢失，最终我们选择方案二。采用双读单写方案设计：

由于将消息体切换到新集群，那在切换期间一段时间（最多30天），新的消息体写到新集群，老集群存储老消息体内容。这期间推送节点需要双读，保证数据不丢失。为了保证双读的高效性，需要支持不修改代码，不重启服务的动态规则调整措施。

大致规则分为4个：只读老、只读新、先读老后读新、先读新后读老。

设计思路：服务端支持4种策略，通过配置中心的配置决定走哪个规则。

规则的判断依据：根据老集群的命中数和命中率决定。上线初期规则配置“先读老再读新”；当老集群命中率低于50%，切换成"先读新后读老"；当老集群命中数为0后，切换成“只读新”。

老集群的命中率和命中数通过通用监控增加埋点。

方案二流程图如下：

拆分后效果：

• 拆分前，老msg redis集群同时期高峰期负载95%以上。

• 拆分后，同时期高峰期负载降低到70%，下降15%。

拆分前，msg redis集群同时期高峰期平均响应时间1.2ms，高峰期存在调用redis响应慢情况。拆分后，平均响应时间降低到0.5ms，高峰期无响应慢问题。

4.3 redis热点key排查

前面有说过，4月某某明星热点事件，出现msg redis单节点连接数、内存飙升问题，单节点节点连接数达到24674，内存达到23.46g。

由于redis集群使用的虚拟机，起初怀疑是虚拟机所在宿主机存在压力问题，因为根据排查发现出现问题的节点所在宿主机上挂载redis主节点很多，大概10个左右，而其他宿主机挂载2-4个左右主节点，于是对master进行了一轮均衡化优化，使每台宿主机分配的主节点都比较均衡。均衡化之后，整体有一定改善。但是，在推送高峰期，尤其是全速全量推送时，还是会偶尔出现单节点连接数、内存飙升问题。观察宿主机网卡出入流量，都没出现瓶颈问题，同时也排除了宿主机上其他业务节点的影响。因此怀疑还是业务使用redis存在热点倾斜问题。

通过高峰期抓取调用链监控，从下图可以看到，我们11:49到12:59这期间调用msg redis的hexists命令耗时很高，该命令主要是查询消息是否在mii索引中，链路分析耗时的key大都为mii:0。同时对问题节点redis内存快照进行分析，发现mii:0容量占比很高，存在读取mii:0热点问题。

经过分析排查，发现生成消息id的雪花算法生成的messageid，存在倾斜问题，由于同一毫秒的序列值都是从0开始，并且序列长度为12位，所以对于并发不是很高的管理后台及api节点，生成的messageid基本都是最后12位为0。由于mii索引key是mi:${messageid24}，messageid最后12位为0，messageid24即为0，这样就导致msg redis中mii:0这个key很大，查询时命中率高，因此导致了redis的热key问题。

优化措施：

1）雪花算法改造，生成消息id时使用的sequence初始值不再是0，而是从0~1023随机取一个数，防止热点倾斜问题。

2）通过msg消息体中消息类型及消息体是否存在来替换调hexists命令。

最终效果：优化后，mii索引已分布均匀，redis连接数很平稳，内存增长也较平稳，不再出现redis单节点内存、连接数暴增问题。

4.4 client redis集群并发调用优化

上游节点调用推送节点是通过clientid进行一致性hash调用的，推送节点会缓存clientinfo信息到本地，缓存时间7天，推送时，优先查询本地缓存，判断该client是否有效。对于重要且经常变更的信息，直接查询client redis获取，这样导致推送高峰期，client redis集群压力很大，并发高，cpu负载高。

优化前推送节点操作缓存和client redis流程图：

优化方案：对原有clientinfo缓存进行拆分，拆分成三个缓存，采取分级方案。

• cache还是保存原来clientinfo一些信息，这些信息是不经常变更的，缓存时间还是7天。

• cache1缓存clientinfo经常变更的信息，如：在线状态、cn地址等。

• cache2缓存ci加密部分参数，这部分缓存只在需要加密时使用，变更频率没那么高，只有连接时才会变更。

由于新增了缓存，需考虑缓存一致性问题，于是新增一下措施：

1）推送缓存校验，调用broker节点，根据broker的返回信息，更新和清理本地缓存信息。broker新增不在线、aes不匹配错误码。下次推送或者重试时，会重新从redis中加载，获取最新的client信息。

2）根据手机端上行事件，connect和disconnect时，更新和清理本地缓存信息，下次推送或者重试时，会重新从redis中加载，获取最新的client信息。

整体流程：消息推送时，优先查询本地缓存，缓存不存在或者已过期，才从client redis中加载。推送到broker时，根据broker返回信息，更新或失效缓存。上行，收到disconnect、connect事件，及时更新或失效缓存，再次推送时重新从client redis加载。

优化后推送节点操作缓存和client redis流程图：

优化后效果：

1）新增cache1缓存命中率52%，cache2缓存命中率30%。

2）client redis并发调用量减少了近20%。

3）高峰期redis负载降低15%左右。

五、总结

redis由于其高并发性能和支持丰富的数据结构，在高并发系统中作为缓存中间件是较好的选择。当然，redis是否能发挥高性能，还依赖业务是否真的理解和正确使用redis。有如下几点需要注意：

1）由于redis集群模式，每个主节点只负责一部分slot，业务在设计redis key时要充分考虑key的随机性，均匀分散在redis各节点上，同时应避免大key出现。另外，业务上应避免redis请求热点问题，同一时刻请求打到少部分节点。

2）redis实际吞吐量还与请求redis的包数据大小，网卡有关，官方文档有相关说明，单个包大小超过1000bytes时，性能会急剧下降。所以在使用redis时应尽量避免大key。另外，最好根据实际业务场景和实际网络环境，带宽和网卡情况进行性能压测，对集群实际吞吐量做摸底。

以我们client redis集群为例：（仅供参考）

• network：10000mb；

• redis version：3.x；

• payload size：250bytes avg；

• 命令：hset（25%）、hmset（10%）、hget（60%）、hmget（5%）；

• 性能情况：连接数5500、48000/s、cpu 95%左右。

redis在实时分析这块支持较少，除了基本指标监控外，实时内存数据分析暂不支持。在实际业务场景下如果出现redis瓶颈，往往监控数据也会缺失，定位问题较难。对redis的数据分析只能依赖分析工具对redis快照文件进行分析。因此，对redis的使用依赖业务对redis的充分认知，方案设计的时候充分考虑。同时根据业务场景对redis做好性能压测，了解瓶颈在哪，做好监控和扩缩容准备。

作者：vivo互联网服务器团队-yu quan

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