Redis：我承载了上千万人的火影青春

Posted 2021-04-07 腾讯云数据库

作者：李世顺，腾讯游戏天美J1工作室游戏后台高级工程师，先后参与过剑灵手游、火影忍者手游、写实赛车项目的研发与维护工作。

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火影忍者手游已经上线4年多，活动是火影重要的运营手段，火影的活动除了签到、礼包、任务等商业化运营，最大的特色是有很多“玩法”级别的活动，包括了游戏战斗、sns等元素。如何持续稳定的输出高品质活动成了火影当前最大的挑战之一。

火影当前活动已经400+，而且还将持续稳定扩展，按理说，活动本身逻辑与核心数据逻辑是弱耦的，但是现状却是与gamesvr（火影对应的是zonesvr）耦合在一起，不但影响了核心服务的可用性，也极大限制了活动本身的扩展性。

改造思路

1. 服务拆分

目前火影大部分需求都是新增的活动，而活动逻辑一直在 gamesvr 中，新增活动严重影响了 gamesvr 的可靠性，拆分出独立的actsvr后，还能提高活动服的扩展性。

2. 状态迁移导致的核心问题

游戏逻辑决定活动一定会产生状态，状态不能放在svr的内存中，要转移到全局的数据库中，从gamesvr中抽出活动逻辑需要解耦，大体包含3个问题：

2.1 数据库：

• 数据库的内存暴增
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• 数据库的 QPS 暴增
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• 对数据库提供的数据结构也有一定需求
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2.2 数据一致性：

• 最终一致性无法满足所有需求
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• 强一致性需求需要分布式锁，但要避免不必要的阻塞
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2.3 模块耦合：

• 有状态服务大量模块耦合，剥离新服务困难重重
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Redis

1. 为什么是redis

目前项目组使用的 tcaplus 是互娱研制的一款高速分布式的key-value数据库，效率上没有太大问题，但是没有多样化的数据结构、lua脚本等功能，难以应对无状态化编程带来的挑战。

而 redis 作为业界标准，不仅效率高、还支持多样化的数据结构以及lua脚本等功能，公司也有专门团队提供支持，因此活动svr选用了 redis 作为数据库。

tredis 团队除了原生的redis集群支持，还自研了tredis SSD模式，该模式主要特点是用SSD替换了内存，解决了redis 的内存问题，当然也是有代价的。火影活动数据基本都是周期性数据，一般上线一两个星期，下线后数据都可以自动过期清理，不会常驻内存，数据量本身可控，所以采用低延时的 redis cache 方案更合理。

2. Redis 内存

redis 的瓶颈一般都是内存，只要游戏逻辑合理，QPS一般问题不大。游戏逻辑需要的数据经过 pb 压缩后已经没有优化的可能，在数据量固定不变的情况下，提高 redis 的内存利用率，可以极大的压缩 redis 内存。

2.1 redis string 类型内存模型

假定redis使用的内存分配器是jemalloc，dicEntry、SDS、redisObject 等结构都是独立分配的内存块，大小只能是 16、32、64…字节(value不大时redisObject和SDS可能会共用一块内存),即使没用完也会统计到used_memory 指标中。

2.2 redis string 类型内存利用率

实际需求中，大部分 key 的长度在 24-55 字节之间，value 的长度在 8-39字节之间(value一般都会用 pb 等压缩，所以数据不多的情况下长度不会太长)。按照一定的规则规范化 key，可以缩减 key 长度到 23字节以内，每条记录可以缩减 32 字节的内存，value 的内存利用率将提升25%。

2.3 规范化key

实现方法可以用 protobuf 描述层次关系，用反射特性实现名字到id的转换，例如 RedisKey.actsvr.task 被转换成 1|1：

2.4 如何大幅度提高value内存利用率

如果把要使用的 redis 数据都集中到一起，集中存放，则 value 的大小会远大于 key 和其他内存结构的大小，从而使内存利用率达到 50%~99%。然而此方案也有弊端：如果只想取某个子模块的数据也必须把整体数据都拉下来，无状态化的情况下本来就会频繁读写数据，此方案将显著增加 redis 的CPU压力。

redis 的 hash 类型既可以把数据集中存放，也支持 key 分开读写。

2.5 redis hash类型的ziplist内存模型

redis hash 类型在 key 数量少于 512字节（可配置），最大value 成员不超过 64 字节（可配置）时，会采用 ziplist 结构压缩内存占用。

假设数据分为n个模块，每个模块的数据量都不大（8~39字节），两种方案：使用 n 个 string类型分别存储模块数据、使用一个 hash 表n个field存储模块数据的内存利用率对比如下：

模块数越多，hash类型提升内存利用率的效果越明显，主要原因是redis内部存储的辅助数据结构占用空间大大减少，次要原因是 hash 表的 field 对应的 key 缩短了不少，因为只需要标识子模块信息即可。

3. 分布式锁

无状态化后，总有一些需求对数据有强一致性要求，这种情况下，只能用分布式锁：互斥锁虽然能满足大多数需求，但是会影响效率，如果不是必要，可以考虑条件锁，符合条件的情况下即使并行也不会阻塞。

3.1 lua 互斥锁

在 redis 中，同一个 key 可以保证在一台机器上，redis 的单线程执行确保了针对此 key 操作时数据的强一致性。实现分布式锁还需要注意判断加锁解锁的条件、防止死锁等问题，用 lua 脚本实现锁可以很方便的避开以上问题。

a. 上锁

 
   
   
 

  
    
    
  
 
   
 
  
  
    
    
  
SetNxTtl
 
   
   
 
 
   
   
 

  
    
    
  

 
   
   
 

已经上锁了会直接返回失败，上锁的同时还会设置过期时间，防止死锁。

b. 释放锁

 
   
   
 

  
    
    
  
 
   
 
  
  
    
    
  
lua_str = "if (redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1]) then return redis.call('del', KEYS[1]) end"
 
   
   
 
 
   
   
 

  
    
    
  

 
   
   
 

有了对内容的对比，确保只释放自己加的锁，不会误释放其他人加的锁。

3.2 lua 条件锁

条件锁可以减少不必要的阻塞，比如同时加入队伍场景下，可以设置条件锁：仅队伍人数小于5才能加入队伍：

"if (redis.call('zcard', KEYS[1]) < 5) then return redis.call('zadd', KEYS[1], ARGV[1], ARGV[2]) end"

程序框架

程序框架需要解决模块耦合的问题，还需要提供统一的数据管理功能，包括读写数据、加锁解锁等。

1. 模块切分

以插件化的思路分离各模块，每个模块作为插件自治，可以单独处理客户端发来的拉详情、指定命令、GM 指令。每个活动都可以灵活的 load 指定插件集合，无需关心插件内部实现，只需要实现活动特有逻辑即可。

2. 数据管理

以 hash 类型存储整个活动数据，每个模块占用一个 field，既可以支持整体活动数据的读写，也支持各模块单独读写数据，便于插件模块自治，同时 redis 也能保持很高的内存利用率。

对数据一致性要求很高的模块有对整体或插件模块上锁的需求，从而实现精准控制冲突域。

接口众多，新增需求实现起来必定很复杂，封装一个宏来自动生成代码就显得很有必要了，一个宏可包含以上所有接口及实现：

五人派对活动设计实例

1. 玩法

五人派对活动是为了增加玩家活跃而设计的组队玩法，玩家可以邀请好友组成最多五人的小队，每个队员只可以翻一张牌，五张牌都不一样，翻牌进度共享，翻牌进度会触发所有队员的任务进度，五个人都翻完牌后所有人都能领取丰厚的任务奖励。

2. 队伍核心操作

2.1 创建队伍

玩家1邀请玩家2、3，玩家2、3同时接受邀请，有可能会创建两个队伍，所以需要加锁

2.2 加入和退出队伍

队伍已存在时，队伍成员是个 set 类型，即使多名玩家同时操作也不会有问题。

2.3 同时加入触发队伍满

用lua条件锁保证后来的成员一定抢不到锁，加入失败。

仅队伍人数小于5才能加入队伍

"if (redis.call('zcard', KEYS[1]) < 5) then return redis.call('zadd', KEYS[1], ARGV[1], ARGV[2]) end"

3. 活动玩法核心操作

翻牌集合做成 set 类型，同时翻不同的牌不会冲突。

3.1  玩家同时翻到相同的牌

用 lua 脚本实现条件锁，仅此牌没被翻才翻牌，此牌已翻翻牌失败：

 
   
   
 

  
    
    
  
 
   
 
  
  
    
    
  
if (redis.call('zadd', KEYS[1], ARGV[1], ARGV[2]) == 1) then return redis.call('zcard', KEYS[1]) end
 
   
   
 

总结与展望

1. 开发效率保障

插件化的活动框架极大提高了开发效率，插件模块的高度自治使得新活动开发不再需要关注任务、排行、队伍、分享、兑换等功能。

统一的数据管理方案确保了数据的高效可靠，完备的锁机制为数据一致性问题提供了保障。

2. 服务可用性

将不断扩展的活动从 gamesvr 中解耦，独立成actsvr，不仅增强了核心服务的稳定性，也给了活动服良好的扩展性。把活动数据的状态从 gamesvr 转移到redis中，也就是把gamesvr上的部分风险转移到了redis中。一系列优化措施有效稳定了redis的内存、QPS，确保风险可控。一方面redis作为业界标准，可靠性有保障，另一方面火影使用的redis 集群是由公司专业团队提供的支持，不仅支持在线扩缩容，还有完善的监控告警。

目前火影已经为1000w+用户提供了稳定的游戏活动体验，而redis集群的内存和QPS都在掌控中。

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