MemoryDB 2024 论文分享

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TL;DR

MemoryDB 通过底层依赖 AWS 内部系统 Multi-AZ Transaction Log 实现了 11 个 9 的持久性保证。
通过依赖 Transaction Log 的 Condition API 和租约机制来实现了一致性和可用性保证。
通过周期性调度 Off-box 节点来外部 Rewrite binlog 避免了内存 Fork 影响用户业务可用性。
通过 Binlog 的 checksum 校验机制来保证数据的正确性。

MemoryDB 是 AWS 推出的内存数据库，兼容 Redis API，与 ElastiCache 相比，可以提供 11 个 9 的可用性。本篇文章对 AWS 刚发布的 MemoryDB 论文进行讲解。
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图 1. MemoryDB 架构图

架构上支持一个 Primary + 多 Replica 结构。
写入流程
1. 客户端写入到 Primary
2. Primary 修改内存结构，将回复暂存，并将 AOF 写穿到 Transaction Log
3. Transaction Log 写入成功之后，Primary 再回复客户端，如果写入失败，需要重试直到成功，否则一直无法回复客户端。
4. 之后同链接的读取可见。
读取流程
1. 读取 primary，能保证读取到最新数据，且能保证读取到的数据一定是写入到 Transaction Log 中的。
2. 读取 replica，不保证能读取到最新数据，replica 消费可能有延迟。
全量数据是 S3 中的最新 RDB 加上对应 offset 开始 Transaction Log。
Control Plane 是多租户的，主要负责以下几件事情：
1. 集群生命周期管理。
2. 周期性调度 Off-box 实例来重写 binlog，重写操作是 Load 之前的全量数据到内存，然后重新 dump 一份新的 RDB 到 S3

Failover 流程

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图 2. MemoryDB Failover 流程

以上图一个 primary + 两个 replica 的集群为例，描述 Failover 过程：

T1，Primary 会周期性的写入 heartbeat 消息，注意，此时的 heartbeat 消息也提供了租约机制，replica 消费到租约消息之后，会进入 backoff timer（timer 强制大于 heartbeat 携带的时间长度），replica 在 backoff timer 中不会发起新的选举。
T2，Primary Down，heartbeat loss，假设此时 heartbeat 的 ID 是 5，replica-1 和 replica-2 结束 backoff timer 之后，未观察到续租消息，将会主动发起选举，他们会携带自己消费到的最新 heartbeat ID + 1 去选举。
1. replica1 writes “replica1 is primary” to the log with ID 6
2. replica2 writes “replica2 is primary” to the log with ID 6
T3，replica-2 成功，成为新的 Primary，replica-1 收到 replica-2 选举的 binlog，自己也会进入 backoff 时间，不再尝试选举。replica-2 会通过 gossip 消息向集群中同步自己竞选成功的消息。

脑裂问题

MemoryDB 本身不会脑裂，因为通过 Transaction Log 的唯一接口来选主，假设 T2 时刻，死去的 Primary 再次复活，尝试选举：

Case 1：Primary 此时还是拥有最新的 binlog，所有的备存在都没有消费完的可能，那么 primary 带着最新 ID + 1 去竞选就可能成功，一旦成功，剩余的 replica 发起的竞选就会失败。
Case 2：Primary 再次恢复时候，别的 replica 已经竞选成功了，那么它带着自己一个落后的 ID + 1 来竞选发现会失败，此时去消费 binlog，则会知道别人已经是 master 了，则进入 backoff timer，不再参与。

扩缩容流程

扩容 replica 节点数量
1. 申请或者销毁新的 ECS，然后从 S3 获取 SNAPSHOT，并且继续消费最新的 binlog。
改变实例 ECS 类型
1. 滚动升级的过程，先操作 replica，最后切换 primary，切换 primary 会造成重新选主。
2. 如果用户指定的 ECS 类型太小产生了内存满的情况，则回滚。
扩容分片数量
1. 申请新分片，通过 slot 迁移来传输数据。新节点先接收 slot snapshot，然后源端会 pasue write，并且将增量都发送过去。之后会进行数据握手检查。失败就终止流程，成功继续。
2. 更新元数据表，用了 2pc 的方式，如果此时源或者新奔溃，可以拉起后恢复。

测试情况

性能测试

Redis 版本：7.0.7

测试机器：10 ec2（和 MemoryDB 同 AZ）

key 数量：100w

key 大小：100bytes

开启多 IO：Redis 和 MemroyDB 相同数量。
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纯读
- QPS： MemoryDB 在 2X Large 之前比 Redis 高一点，之后会高比较多，原因是自己的 Multi IO 实现的比较好。
- 延迟：差不多。
纯写
- QPS：MemoryDB 是 Redis 的一半左右。
- 延迟：MemroyDB 是 Redis 的五倍。
混合负载，80%读，20%写。
- 延迟：MemoryDB 是 Redis 三倍左右。

备份 RDB 的影响

机型：2 vCPU，16GB RAM，maxmemory 配置 12g，相当于 Reserved 25%内存。

key 数量：2000w，value 500 bytes，大约 10g 数据量。

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Redis 的表现，从开始 bgsave 之后，latency 会从 10 抖动到 70 左右，直到内存用完，开始交换 swap 之后，latency 会急剧恶化，到不可用的级别。

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MemoryDB 利用 Off-box 节点来外部进行 SNAPSHOT 流程，延迟和吞吐不变。

一致性的其余考量

升级保护机制：当升级过程中，遇到不认识的 binlog 怎么办？

默认升级过程会先升级备，最后升级主，但是假设此时正有一个 replica 被加入，却用了旧版本，新的主升级完成之后发送的 binlog 这个备不会处理。因为 binlog 上面会表示这个流是来自于那个引擎版本的。这里不会主动 crash 或者默认加载，防止后续出问题。

Snapshot 校验机制：

MemoryDB 维护整个事务日志的运行校验和，并定期将当前校验和值写入事务日志，off-box 节点启动之后，下载快照，首先通过加载快照数据对比其文件中记录的校验和，然后找到快照中记录的 binlog 位置，从 binlog 位置开始 load，并且继续计算校验和，并最终和 load 到的最新日志进行对比。