文章目录
- 一、redis持久化
- 1.1.RDB持久化
- 1.1.1.执行时机
- 1.1.2.RDB原理
- 1.1.3.小结
- 1.2.AOF持久化
- 1.2.1.AOF原理
- 1.2.2.AOF配置
- 1.2.3.AOF文件重写
- 1.2.4.小结
- 1.3.RDB与AOF对比
- 二、Redis主从集群
- 2.1.集群结构
- 2.2.准备实例和配置
- 2.3.启动
- 2.4.开启主从关系
- 2.5.测试
- 2.6.主从数据同步原理
- 2.6.1.全量同步
- 2.6.2.增量同步
- 2.2.3.repl_backlog原理
- 2.7.主从同步优化
- 2.8.小结
- 三、搭建哨兵集群
- 3.1.哨兵原理
- 3.1.1.集群结构和作用
- 3.1.2.集群监控原理
- 3.1.3.集群故障恢复原理
- 3.1.4.小结
- 3.2.准备实例和配置
- 3.3.启动
- 3.4.测试
- 3.5.RedisTemplate
- 3.5.1.引入依赖
- 3.5.2.配置Redis地址
- 3.5.3.配置读写分离
- 3.5.4.测试
- 四、Redis分片集群
- 4.1.搭建分片集群
- 4.1.1.准备实例和配置
- 4.1.2.启动
- 4.1.3.创建集群
- 4.2.散列插槽
- 4.2.1.插槽原理
- 4.2.2.小结
- 4.3.集群伸缩
一、redis持久化
Redis有两种持久化方案:
- RDB持久化
- AOF持久化
1.1.RDB持久化
RDB全称Redis Database Backup file(Redis数据备份文件),也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘
中。当Redis实例故障重启后,从磁盘读取快照文件,恢复数据。快照文件称为RDB文件,默认是保存在当前运行目录。
1.1.1.执行时机
RDB持久化在四种情况下会执行:
- 执行save命令
- 执行bgsave命令
- redis停机时
- 触发RDB条件时
1)save命令
执行下面的命令,可以立即执行一次RDB:
save命令会导致主进程执行RDB,这个过程中其它所有命令都会被阻塞。只有在数据迁移时可能用到
,数据迁移时redis不再接收新的请求,使用save可以阻塞请求。
2)bgsave命令
下面的命令可以异步执行RDB:
这个命令执行后会开启独立进程完成RDB,主进程可以持续处理用户请求,不受影响。
3)停机时
redis停机时会执行一次save命令,实现RDB持久化。
4)触发RDB条件
Redis内部有触发RDB的机制,可以在redis.conf文件中找到,格式如下:
# 900秒内,如果至少有1个key被修改,则执行bgsave , 如果是save "" 则表示禁用RDB
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
RDB的其它配置也可以在redis.conf文件中设置:
# 是否压缩 ,建议不开启,压缩也会消耗cpu,磁盘的话不值钱
rdbcompression yes
# RDB文件名称
dbfilename dump.rdb
# 文件保存的路径目录
dir ./
1.1.2.RDB原理
bgsave开始时会fork主进程得到子进程,子进程共享主进程的内存数据。完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件。
fork采用的是copy-on-write技术:
- 当主进程执行读操作时,访问共享内存;
- 当主进程执行写操作时,则会拷贝一份数据,执行写操作。
主进程fork()子进程之后,内核把主进程中所有的内存页的权限都设为read-only,然后子进程的地址空间指向主进程。这也就是共享了主进程的内存,当其中某个进程写内存时(这里肯定是主进程写,因为子进程只负责rdb文件持久化工作,不参与客户端的请求),CPU硬件检测到内存页是read-only的,于是触发页异常中断(page-fault),陷入内核的一个中断例程。中断例程中,内核就会把触发的异常的页复制一份(这里仅仅复制异常页,也就是所修改的那个数据页,而不是内存中的全部数据),于是主子进程各自持有独立的一份。主进程修改了哪个数据,指针就指向那个新的数据,其余指针依旧指向和子进程共享的数据
1.1.3.小结
RDB方式bgsave的基本流程?
- fork主进程得到一个子进程,共享内存空间
- 子进程读取内存数据并写入新的RDB文件
- 用新RDB文件替换旧的RDB文件
RDB会在什么时候执行?save 60 1000代表什么含义?
- 默认是服务停止时
- 代表60秒内至少执行1000次修改则触发RDB
RDB的缺点?
- RDB是间隔一段时间进行持久化,如果持久化之间 redis 发生故障,会发生数据丢失风险
- fork子进程、压缩、写出RDB文件都比较耗时
1.2.AOF持久化
1.2.1.AOF原理
AOF全称为Append Only File(追加文件)。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件,可以看做是命令日志文件。
1.2.2.AOF配置
AOF默认是关闭的,需要修改redis.conf配置文件来开启AOF:
# 是否开启AOF功能,默认是no
appendonly yes
# AOF文件的名称
appendfilename "appendonly.aof"
AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配:
# 表示每执行一次写命令,立即记录到AOF文件
appendfsync always
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区,然后表示每隔1秒将缓冲区数据写到AOF文件,是默认方案
appendfsync everysec
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区,由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘
appendfsync no
三种策略对比:
1.2.3.AOF文件重写
因为是记录命令,AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作,但只有最后一次写操作才有意义。通过执行bgrewriteaof命令,可以让AOF文件执行重写功能,用最少的命令达到相同效果。
如图,AOF原本有三个命令,但是set num 123 和 set num 666
都是对num的操作,第二次会覆盖第一次的值,因此第一个命令记录下来没有意义。
所以重写命令后,理论上AOF文件内容就是:mset name jack num 666
,实际上是一堆乱码
Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件。阈值也可以在redis.conf中配置:
# AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# AOF文件体积最小多大以上才触发重写
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
1.2.4.小结
AOF的缺点?
- 比如在同样数据规模的情况下,AOF文件要比RDB文件的体积大。而且,AOF 方式的恢复速度也要慢于RDB 方式。
1.3.RDB与AOF对比
RDB和AOF各有自己的优缺点,如果对数据安全性要求较高,在实际开发中往往会结合两者来使用。
二、Redis主从集群
2.1.集群结构
我们搭建的主从集群结构如图:
共包含三个节点,一个主节点,两个从节点。
这里我们会在同一台虚拟机中开启3个redis实例,模拟主从集群,信息如下:
IP | PORT | 角色 |
---|---|---|
192.168.150.101 | 7001 | master |
192.168.150.101 | 7002 | slave |
192.168.150.101 | 7003 | slave |
2.2.准备实例和配置
要在同一台虚拟机开启3个实例,必须准备三份不同的配置文件和目录,配置文件所在目录也就是工作目录。
1)创建目录
我们创建三个文件夹,名字分别叫7001、7002、7003:
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003
2)拷贝配置文件到每个实例目录
然后将redis-6.2.4/redis.conf文件拷贝到三个目录中(在/tmp目录执行下列命令):
# 方式一:逐个拷贝
cp redis-6.2.4/redis.conf 7001
cp redis-6.2.4/redis.conf 7002
cp redis-6.2.4/redis.conf 7003
# 方式二:管道组合命令,一键拷贝
echo 7001 7002 7003 | xargs -t -n 1 cp redis-6.2.4/redis.conf
3)修改每个实例的端口、工作目录
修改每个文件夹内的配置文件,将端口分别修改为7001、7002、7003,将rdb文件保存位置都修改为自己所在目录(在/tmp目录执行下列命令):
sed -i -e 's/6379/7001/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7001\//g' 7001/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7002/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7002\//g' 7002/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7003/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7003\//g' 7003/redis.conf
4)修改每个实例的声明IP
虚拟机本身有多个IP,为了避免将来混乱,我们需要在redis.conf文件中指定每一个实例的绑定ip信息,格式如下:
# redis实例的声明 IP
replica-announce-ip 192.168.150.101
每个目录都要改,我们一键完成修改(在/tmp目录执行下列命令):
# 逐一执行
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7001/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7002/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7003/redis.conf
# 或者一键修改
printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' {}/redis.conf
2.3.启动
为了方便查看日志,我们打开3个ssh窗口,分别启动3个redis实例,启动命令:
# 第1个
redis-server 7001/redis.conf
# 第2个
redis-server 7002/redis.conf
# 第3个
redis-server 7003/redis.conf
启动后:
如果要一键停止,可以运行下面命令:
printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown
2.4.开启主从关系
现在三个实例还没有任何关系,要配置主从可以使用replicaof 或者slaveof(5.0以前)命令。
有临时和永久两种模式:
-
修改配置文件(永久生效)
- 在redis.conf中添加一行配置:
slaveof <masterip> <masterport>
- 在redis.conf中添加一行配置:
-
使用redis-cli客户端连接到redis服务,执行slaveof命令(重启后失效):
slaveof <masterip> <masterport>
注意:在5.0以后新增命令replicaof,与salveof效果一致。
通过redis-cli命令连接7002,执行下面命令:
# 连接 7002
redis-cli -p 7002
# 执行slaveof
slaveof 192.168.150.101 7001
通过redis-cli命令连接7003,执行下面命令:
# 连接 7003
redis-cli -p 7003
# 执行slaveof
slaveof 192.168.150.101 7001
然后连接 7001节点,查看集群状态:
# 连接 7001
redis-cli -p 7001
# 查看状态
info replication
结果:
注意:在linxu服务器搭建主从复制报错
解决方案:
- 去云服务器安全组打开7001,7002,7003端口即可
2.5.测试
执行下列操作以测试:
-
利用redis-cli连接7001,执行
set num 123
-
利用redis-cli连接7002,执行
get num
,再执行set num 666
-
利用redis-cli连接7003,执行
get num
,再执行set num 888
可以发现,只有在7001这个master节点上可以执行写操作,7002和7003这两个slave节点只能执行读操作。
2.6.主从数据同步原理
2.6.1.全量同步
主从第一次建立连接时,会执行全量同步,将master节点的所有数据都拷贝给slave节点,流程:
这里有一个问题,master如何得知salve是第一次来连接呢??
有几个概念,可以作为判断依据:
- Replication Id:简称replid,是数据集的标记,id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid,slave则会继承master节点的replid
- offset:偏移量,随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset,说明slave数据落后于master,需要更新。
因此slave做数据同步,必须向master声明自己的replication id 和offset,master才可以判断到底需要同步哪些数据。
因为slave原本也是一个master,有自己的replid和offset,当第一次变成slave,与master建立连接时,发送的replid和offset是自己的replid和offset。
master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致,说明这是一个全新的slave,就知道要做全量同步了。
master会将自己的replid和offset都发送给这个slave,slave保存这些信息。以后slave的replid就与master一致了。
因此,master判断一个节点是否是第一次同步的依据,就是看replid是否一致。
如图:
完整流程描述:
- slave节点请求增量同步
- master节点判断replid,发现不一致,拒绝增量同步
- master将完整内存数据生成RDB,发送RDB到slave
- slave清空本地数据,加载master的RDB
- master将RDB期间的命令记录在repl_baklog,并持续将log中的命令发送给slave
- slave执行接收到的命令,保持与master之间的同步
2.6.2.增量同步
全量同步需要先做RDB,然后将RDB文件通过网络传输个slave,成本太高了。因此除了第一次做全量同步,其它大多数时候slave与master都是做增量同步。
什么是增量同步?就是只更新slave与master存在差异的部分数据。如图:
那么master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?
2.2.3.repl_backlog原理
master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?
这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。
这个文件是一个固定大小的数组,只不过数组是环形,也就是说角标到达数组末尾后,会再次从0开始读写,这样数组头部的数据就会被覆盖。
repl_baklog中会记录Redis处理过的命令日志及offset,包括master当前的offset,和slave已经拷贝到的offset:
slave与master的offset之间的差异,就是salve需要增量拷贝的数据了。
随着不断有数据写入,master的offset逐渐变大,slave也不断的拷贝,追赶master的offset:
直到数组被填满:
此时,如果有新的数据写入,就会覆盖数组中的旧数据。不过,旧的数据只要是绿色的,说明是已经被同步到slave的数据,即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。
但是,如果slave出现网络阻塞,导致master的offset远远超过了slave的offset:
如果master继续写入新数据,其offset就会覆盖旧的数据,直到将slave现在的offset也覆盖:
棕色框中的红色部分,就是尚未同步,但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复,需要同步,却发现自己的offset都没有了,无法完成增量同步了。只能做全量同步。
2.7.主从同步优化
主从同步可以保证主从数据的一致性,非常重要。
可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群:
- 在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制,避免全量同步时的磁盘IO。
- Redis单节点上的内存占用不要太大,减少RDB导致的过多磁盘IO
- 适当提高repl_baklog的大小,发现slave宕机时尽快实现故障恢复,尽可能避免全量同步
- 限制一个master上的slave节点数量,如果实在是太多slave,则可以采用主-从-从链式结构,减少master压力
主从从架构图:
2.8.小结
简述全量同步和增量同步区别?
- 全量同步:master将完整内存数据生成RDB,发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog,逐个发送给slave。
- 增量同步:slave提交自己的offset到master,master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave
什么时候执行全量同步?
- slave节点第一次连接master节点时
- slave节点断开时间太久,repl_baklog中的offset已经被覆盖时
什么时候执行增量同步?
- slave节点断开又恢复,并且在repl_baklog中能找到offset时
三、搭建哨兵集群
3.1.哨兵原理
3.1.1.集群结构和作用
这里我们搭建一个三节点形成的Sentinel集群,来监管之前的Redis主从集群。如图:
哨兵的作用如下:
- 监控:Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
- 自动故障恢复:如果master故障,Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
- 通知:Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源,当集群发生故障转移时,会将最新信息推送给Redis的客户端
3.1.2.集群监控原理
Sentinel基于心跳机制监测服务状态,每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令:
•主观下线:如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应,则认为该实例主观下线。
•客观下线:若超过指定数量(quorum)的sentinel都认为该实例主观下线,则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。
3.1.3.集群故障恢复原理
一旦发现master故障,sentinel需要在salve中选择一个作为新的master,选择依据是这样的:
- 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短,如果超过指定值(down-after-milliseconds * 10)则会排除该slave节点
- 然后判断slave节点的slave-priority值,越小优先级越高,如果是0则永不参与选举
- 如果slave-prority一样,则判断slave节点的offset值,越大说明数据越新,优先级越高
- 最后是判断slave节点的运行id大小,越小优先级越高。
当选出一个新的master后,该如何实现切换呢?
流程如下:
- sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令,让该节点成为master
- sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 命令,让这些slave成为新master的从节点,开始从新的master上同步数据。
- 最后,sentinel将故障节点标记为slave,当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点
3.1.4.小结
Sentinel的三个作用是什么?
- 监控
- 故障转移
- 通知
Sentinel如何判断一个redis实例是否健康?
- 每隔1秒发送一次ping命令,如果超过一定时间没有相向则认为是主观下线
- 如果大多数sentinel都认为实例主观下线,则判定服务下线
故障转移步骤有哪些?
- 首先选定一个slave作为新的master,执行slaveof no one
- 然后让所有节点都执行slaveof 新master
- 修改故障节点配置,添加slaveof 新master
3.2.准备实例和配置
要在同一台虚拟机开启3个实例,必须准备三份不同的配置文件和目录,配置文件所在目录也就是工作目录。
三个sentinel实例信息如下:
节点 | IP | PORT |
---|---|---|
s1 | 192.168.150.101 | 27001 |
s2 | 192.168.150.101 | 27002 |
s3 | 192.168.150.101 | 27003 |
我们创建三个文件夹,名字分别叫s1、s2、s3:
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 创建目录
mkdir s1 s2 s3
然后我们在s1目录创建一个sentinel.conf文件,添加下面的内容:
port 27001
sentinel announce-ip 192.168.150.101
sentinel monitor mymaster 192.168.150.101 7001 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 60000
dir "/tmp/s1"
解读:
port 27001
:是当前sentinel实例的端口sentinel monitor mymaster 192.168.150.101 7001 2
:指定主节点信息mymaster
:主节点名称,自定义,任意写192.168.150.101 7001
:主节点的ip和端口2
:选举master时的quorum值
down-after-milliseconds mymaster
:在指定的毫秒数内,若主节点没有应答哨兵的 PING 命令,此时哨兵认为服务器主观下线,默认时间为 30 秒。failover-timeout mymaster
:在该时间内未完成failover(故障转移),则failover(故障转移)失败
然后将s1/sentinel.conf文件拷贝到s2、s3两个目录中(在/tmp目录执行下列命令):
# 方式一:逐个拷贝
cp s1/sentinel.conf s2
cp s1/sentinel.conf s3
# 方式二:管道组合命令,一键拷贝
echo s2 s3 | xargs -t -n 1 cp s1/sentinel.conf
修改s2、s3两个文件夹内的配置文件,将端口分别修改为27002、27003:
sed -i -e 's/27001/27002/g' -e 's/s1/s2/g' s2/sentinel.conf
sed -i -e 's/27001/27003/g' -e 's/s1/s3/g' s3/sentinel.conf
3.3.启动
为了方便查看日志,我们打开3个ssh窗口,分别启动3个redis实例,启动命令:
# 第1个
redis-sentinel s1/sentinel.conf
# 第2个
redis-sentinel s2/sentinel.conf
# 第3个
redis-sentinel s3/sentinel.conf
启动后:
3.4.测试
尝试让master节点7001宕机,查看sentinel日志:
查看7003,可以看到已经变为主节点了
再启动7001,哨兵会让7001成为7003的从节点
问题:让7001宕机后,哨兵没有进行故障转移
解决方案
- 两个从机的redis.conf 文件没有配置这个
3.5.RedisTemplate
在Sentinel集群监管下的Redis主从集群,其节点会因为自动故障转移而发生变化,Redis的客户端必须感知这种变化,及时更新连接信息。Spring的RedisTemplate底层利用lettuce实现了节点的感知和自动切换。
3.5.1.引入依赖
在项目的pom文件中引入依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
3.5.2.配置Redis地址
然后在配置文件application.yml中指定redis的sentinel相关信息:
spring:
redis:
sentinel:
master: mymaster
nodes:
- 192.168.150.101:27001
- 192.168.150.101:27002
- 192.168.150.101:27003
3.5.3.配置读写分离
在项目的启动类中,添加一个新的bean:
@Bean
public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){
return clientConfigurationBuilder -> clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
}
这个bean中配置的就是读写策略,包括四种:
- MASTER:从主节点读取
- MASTER_PREFERRED:优先从master节点读取,master不可用才读取replica
- REPLICA:从slave(replica)节点读取
- REPLICA _PREFERRED:优先从slave(replica)节点读取,所有的slave都不可用才读取master
3.5.4.测试
启动项目,浏览器访问:http://localhost:8080/get/num
查看日志
把日志清掉,刷新界面,查看结果
可以看到请读求走的7003
浏览器发送:http://localhost:8080/set/num/111
看到写走的7001,符合读写分离
四、Redis分片集群
4.1.搭建分片集群
主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决:
-
海量数据存储问题
-
高并发写的问题
使用分片集群可以解决上述问题,如图:
分片集群特征:
-
集群中有多个master,每个master保存不同数据
-
每个master都可以有多个slave节点
-
master之间通过ping监测彼此健康状态
-
客户端请求可以访问集群任意节点,最终都会被转发到正确节点
4.1.1.准备实例和配置
这里我们会在同一台虚拟机中开启6个redis实例,模拟分片集群,信息如下:
IP | PORT | 角色 |
---|---|---|
192.168.150.101 | 7001 | master |
192.168.150.101 | 7002 | master |
192.168.150.101 | 7003 | master |
192.168.150.101 | 8001 | slave |
192.168.150.101 | 8002 | slave |
192.168.150.101 | 8003 | slave |
删除之前的7001、7002、7003这几个目录,重新创建出7001、7002、7003、8001、8002、8003目录:
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 删除旧的,避免配置干扰
rm -rf 7001 7002 7003
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003 8001 8002 8003
在/tmp下准备一个新的redis.conf文件,内容如下:
port 6379
# 开启集群功能
cluster-enabled yes
# 集群的配置文件名称,不需要我们创建,由redis自己维护
cluster-config-file /tmp/6379/nodes.conf
# 节点心跳失败的超时时间
cluster-node-timeout 5000
# 持久化文件存放目录
dir /tmp/6379
# 绑定地址
bind 0.0.0.0
# 让redis后台运行
daemonize yes
# 注册的实例ip
replica-announce-ip 192.168.150.101
# 保护模式
protected-mode no
# 数据库数量
databases 1
# 日志
logfile /tmp/6379/run.log
将这个文件拷贝到每个目录下:
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 执行拷贝
echo 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -t -n 1 cp redis.conf
修改每个目录下的redis.conf,将其中的6379修改为与所在目录一致:
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 修改配置文件
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t sed -i 's/6379/{}/g' {}/redis.conf
4.1.2.启动
因为已经配置了后台启动模式,所以可以直接启动服务:
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 一键启动所有服务
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-server {}/redis.conf
通过ps查看状态:
ps -ef | grep redis
如果要关闭所有进程,可以执行命令:
ps -ef | grep redis | awk '{print $2}' | xargs kill
或者(推荐这种方式):
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown
4.1.3.创建集群
虽然服务启动了,但是目前每个服务之间都是独立的,没有任何关联。
我们需要执行命令来创建集群,在Redis5.0之前创建集群比较麻烦,5.0之后集群管理命令都集成到了redis-cli中。
1)Redis5.0之前
Redis5.0之前集群命令都是用redis安装包下的src/redis-trib.rb来实现的。因为redis-trib.rb是有ruby语言编写的所以需要安装ruby环境。
# 安装依赖
yum -y install zlib ruby rubygems
gem install redis
然后通过命令来管理集群:
# 进入redis的src目录
cd /tmp/redis-6.2.4/src
# 创建集群
./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.150.101:7001 192.168.150.101:7002 192.168.150.101:7003 192.168.150.101:8001 192.168.150.101:8002 192.168.150.101:8003
2)Redis5.0以后
我们使用的是Redis6.2.4版本,集群管理以及集成到了redis-cli中,格式如下:
redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.150.101:7001 192.168.150.101:7002 192.168.150.101:7003 192.168.150.101:8001 192.168.150.101:8002 192.168.150.101:8003
命令说明:
redis-cli --cluster
或者./redis-trib.rb
:代表集群操作命令create
:代表是创建集群--replicas 1
或者--cluster-replicas 1
:指定集群中每个master的副本个数为1,此时节点总数 ÷ (replicas + 1)
得到的就是master的数量。因此节点列表中的前n个就是master,其它节点都是slave节点,随机分配到不同master
运行后的样子:
这里输入yes,则集群开始创建:
通过命令可以查看集群状态:
redis-cli -p 7001 cluster nodes
创建集群时如果出现以下问题:
去安全组开放端口,我这里用的是7001,7002,7003,8001,8002,8003,安全组不仅要开放这6个端口,还要开放17001,17002,17003,18001,18002,18003
原因:
每个Redis集群中的节点都需要打开两个TCP连接。一个连接用于正常的给Client提供服务,比如6379,还有一个额外的端口(通过在这个端口号上加10000)作为数据端口,比如16379。第二个端口(本例中就是16379)用于集群总线,这是一个用二进制协议的点对点通信信道。这个集群总线(Cluster bus)用于节点的失败侦测、配置更新、故障转移授权,等等。客户端从来都不应该尝试和这些集群总线端口通信,它们只应该和正常的Redis命令端口进行通信。注意,确保在你的防火墙中开放着两个端口,否则,Redis集群节点之间将无法通信。
命令端口和集群总线端口的偏移量总是10000
集群操作时,需要给redis-cli
加上-c
参数才可以:
redis-cli -c -p 7001
4.2.散列插槽
4.2.1.插槽原理
Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽(hash slot)上,查看集群信息时就能看到:
数据key不是与节点绑定,而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值,分两种情况:
- key中包含"{}",且“{}”中至少包含1个字符,“{}”中的部分是有效部分
- key中不包含“{}”,整个key都是有效部分
例如:key是num,那么就根据num计算,如果是{itcast}num,则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值,然后对16384取余,得到的结果就是slot值。
如图,在7001这个节点执行set a 1时,对a做hash运算,对16384取余,得到的结果是15495,因此要存储到103节点。
到了7003后,执行get num
时,对num做hash运算,对16384取余,得到的结果是2765,因此需要切换到7001节点
4.2.2.小结
Redis如何判断某个key应该在哪个实例?
- 将16384个插槽分配到不同的实例
- 根据key的有效部分计算哈希值,对16384取余
- 余数作为插槽,寻找插槽所在实例即可
如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例?
- 这一类数据使用相同的有效部分,例如key都以{typeId}为前缀
4.3.集群伸缩
redis-cli --cluster提供了很多操作集群的命令,可以通过下面方式查看:
redis-cli --cluster help