데이터베이스/Nosql

[번역] Redis partitioning

파티셔닝 공부를 위해 아래 페이지의 내용을 번역하며 정리해봤다.

https://redis.io/topics/partitioning


Redis Partitioning: 여러 레디스 인스턴스로 데이터 분배하기


파티셔닝은 데이터를 여러 레디스 인스턴스로 분할하여 모든 인스턴스가 자기가 소유한 키의 집합들만 소유하도록 하는 프로세스이다. 먼저 파티셔닝 개념에 대해 설명하고 레디스 파티셔닝에 대한 대안을 소개한다.

파티셔닝이 효율적인 이유

레디스에서 파티셔닝을 하기는 다음 두개의 이점이 있다.
1. 하나의 컴퓨터로 메모리의 양이 제한되는 경우에 파티셔닝을 사용하여 더 큰 데이터베이스와 메모리를 가질 수 있다.
2. 여러 개의 코어와 여러 대의 컴퓨터에 연산 능력을 확장하고 네트워크 대역폭을 여러 대의 컴퓨터와 네트워크 어댑터로 확장할 수 있다.

기본 파티셔닝 방법 (range partitioning)

파티셔닝에는 여러 기준이 있다. Redis 인스턴스 R0, R1, R2, R3 그리고 많은 사용자를 대표하는 키인 user:1, user:2와 같은 존재한다고 가정해보자. 이때 해당 키들을 어느 인스턴스에 어떻게 넣어야 하는지에 대한 여러 방법을 가지고 있다. 다른말로 말하면 주어진 키들을 주어진 인스턴스에 어떻게 매핑 할것인지에 대한 여러 방법이 있다.

가장 간단한 방법으로 range partitoning이 있다. 이 방법은 특정 범위에 있는 데이터는 특정 인스턴스에 매핑시켜서 데이터를 분배한다. 예를 들면 1 ~ 10000 까지의 데이터는 R0, 10001 ~ 20000 까지는 R1 식으로 저장 할 수 있다. 이 방식은 어떤 범위에 키를 어느 인스턴스로 매핑할지에 대한 정리가 되어있는 테이블이 필요하다.

이 테이블은 관리가 필요하고 모든 번위에대한 정리가 되어있어야 한다. 그래서 매우 불편하여 다른 파티셔닝 기법을 사용하여 이 번거로움을 대체한다.

해시 파티셔닝 Hash Partitioning

이 방식은 키와 함께 동작하고 object_name:<id>형식으로 키를 만들어서 사용하지 않아도 된다. 동작방식은 간단하다. 우선 키 이름을 crc32 해시 함수를 이용해서 숫자로 변경한다. 예를 들면 foobar라는 키는 93024922로 변경한다. 그리고 인스터스 개수 만큼 % 연산을 진행한다. 만약 인스턴스가 4개라면 93024922 % 4는 2이기 때문에 2번째 인스턴스에 들어간다.

다른 파티셔닝 종류

몇몇의 레디스 클라이언트와 프록시로 부터 hash function을 향상시켜서 만든 파티셔닝으로 consistent hashing라고 불린다.

Client side 파티셔닝
- 클라이언트에서 직접적으로 키를 가지고 읽고 기록할 노드를 선택한다. 많은 레디스 클라이언트는 이 파티셔닝을 구현한다.

Proxy assisted 파티셔닝
- 레디스 클라이언트가 바로 레디스 인스턴스에 요청을 보내지 않고 프록시에게 전송한다.
이 프록시는 적절하게 설정된 파티셔닝 스키마 대로 레디스 인스턴스에 저장하고 클라이언트에게 응답한다. 레디스와 Memcached에 대표적으로 Twemproxy가 존재한다.

Query 라우팅
- 임의의 인스턴스로 전달된 쿼리가 올바른 노드로 리다이렉션 되는 것을 말한다. redis cluster는 클라이언트에 도움을 받아서 하이브리드 형태의 쿼리 라우팅을 구현한다.

여러 파티셔닝이 있지만 기본 베이스는 기폰 파티셔닝과 해시 파티셔닝에서 구현된것이기 때문에 이 두가지가 기본이다.

Data store or Cache?

레디스에서 파티셔닝은 개념적으로 데이터 스토어와 캐시로 사용할 때 동일하지만 사실 데이터스토어로써 파티셔닝을 사용할 때는 약간의 제약이 존재한다. 레디스가 데이터 스토어로 사용될 때 키는 항상 같은 레디스 인스턴스에 있어야한다. 하지만 레디스가 캐시로 사용될 때 주어진 노드를 사용할 수 없을 때 다른 노드를 사용한다고 해서 큰문제가 되지 않는다. 이 경우에는 인스턴스 맵을 변경하여 수정할 수 있다. 위에서 제시되었던 파티셔닝에서 기존에 가야할 노드가 사용불가능할 경우 다른 노드로 저장될 수 있다. 비슷하게 만약 새로운 노드가 추가되면 새로운 키의 일부는 새로운 노드에 저장될 수 있다.

정리된 컨셉은 다음과 같다.
- 레디스를 캐시로 사용할 경우 scaling up and down이 자유롭다.
- 레디스를 데이터 ㅈ장소로 써 사용할 경우에는 고정된 키-인스턴스 맵이 존재해야하고 인스턴수의 개수는 그렇게 크지 않게 고정되어 있어야 한다. 그렇지 않으면 인스턴스가 추가되거나 제거 될 때 인스턴스간에 키를 리밸런싱 할 수 있는 시스템이 필요하다. 현재는 redis cluster만 이 기능을 제공한다.


PreSharding

위에 본거와 같이 레디스를 캐시로써 사용하지 않는이상 파티셔닝에 단점이 있느 것을 확인 할 수 있다.

하지만 데이터 스토어는 매일 많이 사용된다. 오늘 10개의 레디스 인스턴스 노드를 사용한다고 해도 다음날 50개가 필요할 수도 있다. 그렇기 때문에 고정된 인스턴스로 키-인스턴스 맵으로 관리하는 방식으로는 데이터 스토어로써 레디스를 사용하는데 어려움이 있다.

레디스가 필요 리소스가 적기 때문에 이 문제에 대한 간단한 접근방법은 애초에 많이 생성하는 것 입니다. 만약 하나의 서버로 서비스를 시작한다면 하나의 서버안에서 파티셔닝을 통해 여러 레디스를 구동할 수 있다. 그래서 처음부터 32개 또는 64개의 인스턴스를 만들어서 충분하게 사용자들이 사용할 수 있도록 설계할 수 있다. 이러한 방식으로 인스턴스를 크게 늘리고 만약 데이터 저장소가 더 필요하고 레디스 서버가 더 필요하다면 간단하게 인스턴스를 다른 서버로 이동 시킬 수 있따. 만약 부가적인 서버가 추가된다면 레디스 인스턴스 반을 추가된 서버로 이동 시킬 수 있다.
Redis 복제를 사용하면 사용자를위한 중단 시간이 거의 없거나 전혀 없을 때 이동을 수행 할 수 있다.


레디스 파티셔닝 사용

이론을 공부했다. 이제 어떻게 사용해야하는지 보자.

Redis Cluster
redis cluster는 자동으로 샤딩을 하고 높은 가용성을 가지는것을 선호한다. 2015년 4월 1일 부터 redis cluster를 사용할 수 있다. redis cluster는 query routing과 client side 파티셔닝을 섞어놓은 방식으로 진행된다.

Twemproxy
Twemproxy는 memcached ASCII와 redis 프로토콜을 위해서 트위터에서 개발된 프록시 이다. 싱글스레드이고 C로 개발되어 전적으로 빠르다. 여러 레디스 인스턴스에서 자동으로 샤딩이 되는 것을 지원하며 하나의 인스턴스가 사용이 불가능하면 다른 인스턴스로 전환되는 것을 지원한다.


주의사항
http://www.zdnet.co.kr/view/?no=20131119174125
여기에 보면 주의사항이 나오는데 핵심은 redis의 경우 싱글 스레드로 돌아가기 때문에 작업이 오래 발생되는 keys나 flushall은 사용하지 말아라. 1만건 이하에 데이터를 조작하는 경우에는 사용해도 되는데 그 이상 사용하는 경우에는 주의하라는 뜻.

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