Redis在豌豆莢的使用歷程——單實例==》多實例，業務代碼中做sharding==》單個Twemproxy==》多個Twemproxy==》Codis，豌豆莢自己開發的分布式Redis服務。在大規模的Redis使用過程中，他們發現Redis受限于多個方面：單機內存有限、帶寬壓力、單點問題、不能動態擴容以及磁盤損壞時的數據搶救。
Redis通常有3個使用途徑：客戶端靜態分片，一致性哈希；通過Proxy分片，即Twemproxy；還有就是官方的Redis Cluster，但至今無一個新版本。隨后劉奇更詳細的分析了為什么不使用Twemproxy和Redis Cluster：
Twemproxy：最大的痛點是無法平滑的擴容或者縮容，甚至修改配置都需要重啟服務；其次，不可運維，甚至沒有Dashboard。
Redis Cluster（官方）：無中心化設計，程序難以編寫；代碼有點嚇人，clusterProcessPacket函數有426行，人腦難以處理所有的狀態切換；遲遲沒有正式版本，等了4年之久；目前還缺乏最佳實踐，沒有人編寫Redis Cluster的若干條注意事項；整個系統高度耦合，升級困難。
雖然我們有眾多的選擇，比如Tair、Couchbase等，但是如果你需要更復雜和優秀的數據結構，Redis可稱為不二之選。基于這個原因，在Redis之上，豌豆莢設計了Codis，并將之開源。
Codis
既然重新設計，那么Codis首先必須滿足自動擴容和縮容的需求，其次則是必須避免單點故障和單點帶寬不足，做一個高可用的系統。在這之后，基于原有的遺留系統，還必須可以輕松地將數據從Twemproxy遷移到Codis，并實現良好的運維和監控。基于這些，Codis的設計躍然紙面：
然而，一個新系統的開發并不是件容易的事情，特別是一個復雜的分布式系統。劉奇表示，雖然當時團隊只有3個人，但是他們幾乎考量了可以考量的各種細節：
- 盡量拆分，簡化每個模塊，同時易于升級
- 每個組件只負責自己的事情
- Redis只作為存儲引擎
- Proxy的狀態
- Redis故障判定是否放到外部，因為分布式系統存活的判定異常復雜
- 提供API讓外部調用，當Redis Master丟失時，提升Slave為Master
- 圖形化監控一切：slot狀態、Proxy狀態、group狀態、lock、action等等
而在考量了一切事情后，另一個爭論擺在了眼前——Proxy或者是Smart Client：Proxy擁有更好的監控和控制，同時其后端信息亦不易暴露，易于升級；而Smart Client擁有更好的性能，及更低的延時，但是升級起來卻比較麻煩。對比種種優劣，他們最終選擇了Proxy，無獨有偶，在codis開源后，twitter的一個分享提到他們也是基于proxy的設計。
Codis主要包含Codis Proxy（codis-proxy）、Codis Manager（codis-config）、Codis Redis（codis-server）和ZooKeeper四大組件，每個部分都可動態擴容。
codis-proxy 。客戶端連接的Redis代理服務，本身實現了Redis協議，表現很像原生的Redis （就像 Twemproxy）。一個業務可以部署多個 codis-proxy，其本身是無狀態的。
codis-config。Codis 的管理工具，支持添加/刪除Redis節點、添加/刪除Proxy節點、發起數據遷移等操作。codis-config自帶了一個http server，會啟動一個dashboard，用戶可以在瀏覽器上觀察 Codis 集群的運行狀態。
codis-server。Codis 項目維護的一個Redis分支，加入了slot的支持和原子的數據遷移指令。
ZooKeeper。Codis依賴ZooKeeper來存放數據路由表和codis-proxy節點的元信息，codis-config發起的命令會通過 ZooKeeper同步到各個存活的codis-proxy。
最后，劉奇還介紹詳細的了Codis中Migration、lock (rwlock)等操作的實現過程和原理，以及從Twemproxy遷移到Codis的詳細操作。更多Codis詳情可移步Clodis開源頁 GitHub
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