Archives mensuelles : juin 2015

Gestion de session avec un cluster redis – suite et fin

suite à une remarque de Remy, j’ai modifié le test gatling pour bien vérifier qu’on récupère la même session lorsque le slave a pris la place du master.

Pour cela, dans le test, je fais une boucle sur la page index qui indique le nom de la personne si elle est logguée. J’utilise les fonctions de gatling de check pour vérifier que l’information est bien présente.

Ce qui donne bien:

gatling

 

error

Pendant le delai d’indisponibilité, on a des erreurs de type 500 et ensuite on repart bien sur la bonne session avec les bonnes données.

L’erreur 500 peut être traitée dans la valve pour gérer un peu ce type d’erreur et rediriger l’utilisateur vers une page adaptée mais ce n’est pas l’objet de cette article.

Gestion de session avec un cluster redis – suite

Maintenant que nous avons une application à tester, nous pouvons utiliser gatling pour simuler de la charge et voir comment se comporte l’application en cas de chute d’un noeud master.

Le script se contente de se logguer, et de rafraîchir 3 fois la page index. Il va injecter 20 users par seconde pendant 5 minutes:

 

J’ai arrêté un noeud master avec la commande supervisor :

Ce qui nous donne:

gatling-session

On peut voir qu’il y a des erreurs pendant près de 10s, le temps que le slave prenne le pas sur le master.

Il faudrait peut être modifier le session-manager pour tenir de ce problème. A suivre…

Gestion de session avec un cluster redis

Voyons comment mettre en pratique les deux articles précédents (ici et ici).

Les choses n’étant pas encore très évolués du cote de spring-data-redis pour le mode cluster, je suis revenu sur la version de session-webapp utilisant une valve tomcat.

Les seules modifications apportées sont la suppression de l’image redis (je vais utiliser la version cluster) et l’utilisation d’une nouvelle image docker de base pour les serveurs Tomcat.

En effet, j’ai modifié la valve pour utiliser la nouvelle classe JedisCluster à la place de Jedis.
Mais pour que cela fonctionne, j’ai du utilisé la version 3.0.0-SNAPSHOT de jedis. La version releasée actuelle n’implémente pas les commandes binary par la lecture/ecriture.

J’ai du également modifié l’image docker pour le cluster redis car par default, le cluster est configuré en 127.0.0.1. Mais quand le client java essaye de découvrir la topologie du cluster, il obtient ces ips, et ne peux pas se connecter aux autres noeuds. La modification permet d’établir la connexion sur l’ip du conteneur.

Il ne reste plus qu’à lancer tout ce petit monde:

redis:

tomcat & haproxy

 

Lorsque je crée une session, je la vois bien sur un noeud redis et sur un autre noeud, je vois bien le message de redirection:

 

 

 

Les sources sont ici:
tomcat-session-manager
webapp
docker-redis-cluster

 

Redis Cluster

Voici le résultat de quelques tests réalisé sur le cluster redis (3.0)

Je suis parti cette image docker https://github.com/Grokzen/docker-redis-cluster

Après un inévitable

l’image est prête à être utilisé. Par défaut, cette image va lancer 3 nœuds masters et 3 nœuds slaves (1 par nœud master).

Lançons la commande

On peut voir que les ports 7000 à 7005 sont remontés sur le système hôte. Ce sera plus facile pour interroger redis directement.

En interrogeant redis, il y a bien 6 nœuds qui constituent le cluster (cluster_known_nodes).

La répartition des clés sautent aux yeux quand on essaye d’insérer une valeur

En lisant ce blog, on voit que la clé de répartition, se calcule comme suit:

Dans notre cas, key=toto ce qui donne hash_slots=9548

Si on inspecte le cluster, on obtient

On peut donc voir que notre valeur est contenu entre 5461 et 10922 et donc est géré par le master 63e73580b843d499b665a7385967268528e836e9 soit le l’instance redis sur le port 7001. Ce qui est bien conforme avec l’information fourni par redis.

Que se passe t’il si on arrête un slave:

En relançant la commande

On voit bien l’erreur de connexion à l’instance sur le port 7005 mais cela n’a pas d’incidence sur la santé du cluster.

Que se passe t’il si on arrête un master.

Le cluster voit bien le problème de connexion à l’instance défaillante.
il voit aussi qu’il y a un slave qui n’a pas de master. A la dernière ligne, on voit qu’il y a un problème de cohérence sur le cluster car tous les slots de répartition ne sont pas couverts par le cluster

Mais cela est corrigé quand le slave devient master:

J’ai modifié le programme Java initié dans le précédent article et je mesure à 6s, le temps pour que le cluster soit de nouveaux opérationnels;

Il est peut être possible de jouer sur le paramétrage pour descendre ce temps, mais je n’ai pas encore trouvé comment.

On voit bien ici le problème lorsque que les données ne soit pas répliquées entre les différents masters. Lorsqu’un master est absent, il y a un « petit » laps de temps ou les données ne sont pas connues.

Redis Cluster en java

En commençant à regarder le mode cluster de redis à travers une image docker déjà construire https://github.com/Grokzen/docker-redis-cluster, je me suis aperçu que ce n’est pas si transparent. En effaçant, si on essaye d’ajouter une valeur mais que la clé ne correspond au bon noeud, redis ne renvoi pas OK mais plutôt l’indication de ou insérer la donnée:

Je me suis demandé comment gérer cela dans un programme Java. Est-ce le driver qui va faire le travail ou il faut le gérer à la main.

Si on utilise le driver standard de Jedis, voici ce qu’on obtiens:

Heureusement, Jedis propose une classe pour résoudre ce problème (Je n’ai rien trouvé coté JRedis).

 

Le driver est même capable de récupérer les autres noeuds. Dans l’exemple j’ai indiqué un seul noeud, mais avec le code suivant :

on voit bien que le driver a pu récupérer les autres noeuds:

les sources sont ici

Quelques liens utiles:
commandes redis cluster

– À la découverte de Redis Cluster 3.0

 

Intellij consomme de la CPU

J’ai rencontré un problème récemment de consommation CPU élevée de la part d’Intellij sous Windows.

Après quelques recherches sur internet, il semble que cela soit un problème de mémoire pas assez important.

voici comment faire pour améliorer les choses:

Fermer Intellij

Dans le répertoire %USER_HOME%\.IntelliJIdea14\config\options éditer le fichier project.default.xml

et modifier la ligne

pour augmenter la taille max de la mémoire

Relancer Intellij. La consommation CPU devrait baissée drastiquement.