单机的 Redis 存在以下四大问题:
1、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 实例发生故障重启后,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。
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,在这个过程中其它所有命令都会被阻塞。只有在数据迁移时才可能用到。
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、自动触发 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次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,并且磁盘不值钱
rdbcompression yes
# RDB文件名称
dbfilename dump.rdb
# 文件保存的路径目录
dir ./
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。
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
- 用新的 RDB 文件替换旧的 RDB 文件
RDB 会在什么时候自动执行?save 60 1000 代表什么含义?
- 默认是服务停止时
- 代表 60s 内至少执行 1000 次修改才会触发 RDB
RDB 的缺点?
- RDB 执行间隔时间长,两次 RDB 之间写入数据有丢失的风险
- fork 子进程、压缩、写出 RDB 文件都比较耗时
1.2、AOF持久化
AOF原理
AOF 全称为 Append Only File(追加文件),Redis 处理的每一个写操作命令都会记录在 AOF 文件,可以看做是命令日志文件。
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 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,然后每隔1秒将缓冲区数据写到AOF文件,这是默认方案
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:
AOF文件重写
因为是记录命令,AOF 文件会比 RDB 文件大得多。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是没有意义的。
所以重写命令后,AOF 文件内容就是:mset name jack num 666
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会触发重写
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
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。
2、Redis主从
2.1、搭建主从架构
单节点 Redis 的并发能力是有上限的,要进一步提高 Redis 的并发能力,就需要搭建主从集群,实现读写分离。
我们搭建的主从集群结构如图:
跳过部署三个 Redis,很简单。
共包含三个节点,一个主节点,两个从节点。
这里我们在同一台服务器中开启 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 |
为了方便查看日志,我们打开 3 个 ssh 窗口,分别启动 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
如果想要一键停止,可以运行下面命令:
printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown
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:
1、修改配置文件(永久生效)
在 redis.conf 中添加一行配置:slaveof <masterip> <masterport>
2、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。
这里我们为了演示方便,使用方式二。
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 1.117.74.26 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 1.117.74.26 7001
然后连接到 7001 节点,查看集群状态:
# 连接 7001
redis-cli -p 7001
# 查看状态
info replication
结果:
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。
2.2、主从数据同步原理
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,流程如下:
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,即 slave 的 offset 永远小于等于 master 的 offset;当 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 replid 和 offset,master 才可以判断到底需要同步哪些数据。
而 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。
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,选择全量同步
- 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
增量同步
全量同步需要先做 RDB,然后将 RDB 文件通过网络传输给 slave,成本太高。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。
repl_backlog 原理
master 怎么知道 slave 与自己的数据差异在哪里?
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,只不过数组是环形的,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,就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,如下图:
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 也覆盖了:
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,那就只能做全量同步。
2.3、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
2.4、小结
简述全量同步和增量同步的区别?
- 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
什么时候会执行全量同步?
- 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
什么时候会执行增量同步?
- slave 节点断开又恢复,并且在 repl_baklog 中能找到 offset 时
3、Redis哨兵
Redis 提供了哨兵(Sentinel)机制来实现主从集群的自动故障恢复。
3.1、哨兵原理
集群结构和作用
哨兵的结构如图:
哨兵的作用如下:
- 监控:Sentinel 会不断检查 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 提升为新的 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。
集群监控原理
Sentinel 基于心跳机制监测服务状态,每隔 1 秒向集群中的每个实例发送 ping 命令:
- 主观下线:如果某 Sentinel 节点发现某实例未在规定时间进行响应,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。
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:
1、首先会判断 slave 节点与 master 节点断开时间的长短,如果超过指定值(down - after - milliseconds * 10
),则会排除该 slave 节点
2、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
3、如果 slave-prority 一样,则判断 slave 节点的 offset 值,值越大说明数据越新,优先级越高
4、最后是判断 slave 节点的运行 id 大小,越小优先级越高
当选中了其中一个 slave 为新的 master 后(例如 slave1),故障的转移步骤如下:
1、sentinel 给备选的 slave1 节点发送 slaveof no one
命令,让该节点成为 master
2、sentinel 给所有其它 slave 发送 slaveof 192.168.150.101 7002
之类的命令,让这些 slave 成为新 master 的从节点,开始从新的 master 上同步数据
3、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 master 的 slave 节点
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响应则认为是主观下线
- 如果大多数 sentinel 都认为该实例主观下线,则判定该实例客观下线
故障转移的步骤有哪些?
- 首先选定一个 slave 作为新的 master,执行
slaveof no one
- 然后让其他 slave 节点都执行 slaveof 新master
- 修改故障节点配置,添加 slaveof 新master
3.2、搭建哨兵集群
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。
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 |
要在同一台服务器开启 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。
我们创建三个文件夹,名字分别叫 s1、s2、s3
# 进入/opt目录
cd /opt
# 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 1.117.74.26
sentinel monitor mymaster 1.117.74.26 7001 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 60000
dir "/opt/s1"
port 27001
:是当前 sentinel 实例的端口sentinel announce-ip 1.117.74.26
:当前 sentinel 实例的 ip 地址sentinel monitor mymaster 1.117.74.26 7001 2
:指定主节点信息mymaster
:主节点名称,自定义,任意写1.117.74.26 7001
:主节点的 ip 和 端口2
:选举 master 时的 quorum 值
然后将 s1/sentinel.conf
文件拷贝到 s2、s3 两个目录中(在 /opt 目录执行下列命令):
cp s1/sentinel.conf s2
cp s1/sentinel.conf s3
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
启动程序,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
尝试让 master 节点 7001 宕机,查看 sentinel 日志:
查看 7003 的日志:
查看 7002 的日志:
3.3、RedisTemplate的哨兵模式
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 客户端必须感知这种变化,及时更新连接信息。Spring 中 RedisTemplate 底层利用 lettuce 实现了节点的感知和自动切换。
我们通过一个测试来实现 RedisTemplate 集成哨兵机制。
1、导入Demo工程
2、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、配置Redis地址
然后在配置文件 application.yml 中指定 redis 的 sentinel 配置
这里不需要配置 redis 的集群地址,因为在 sentinel 模式下主从地址是可能变更的,不能把它写死,也不需要写。直接配置 sentinel 即可。
spring:
redis:
sentinel:
master: mymaster # 指定master名称
nodes: # 指定redis-sentinel的集群信息
- 1.117.74.26:27001
- 1.117.74.26:27002
- 1.117.74.26:27003
4、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 new LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer() {
@Override
public void customize(LettuceClientConfiguration.LettuceClientConfigurationBuilder clientConfigurationBuilder) {
clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
}
};
}
ReadFrom 是配置 Redis 的读写策略,是一个枚举,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 slave(replica)
- REPLICA:从 slave(replica) 节点读取
- REPLICA _PREFERRED:优先从 slave(replica) 节点读取,所有的 slave(replica) 都不可用才读取 master
4、Redis分片集群
4.1、搭建分片集群
主从集群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:
分片集群的特征:
- 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的任意节点,最终都会被转发到正确节点
集群结构
分片集群需要的节点数量较多,这里我们搭建一个最小的分片集群,包含3个 master 节点,每个 master 节点包含一个 slave 节点,结构如下:
这里我们会在同一台服务器中开启 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 |
准备实例和配置
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/opt目录
cd /opt
# 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 /opt 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 /opt/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 /opt/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 1.117.74.26
# 保护模式
protected-mode no
# 数据库数量
databases 1
# 日志
logfile /opt/6379/run.log
将这个文件拷贝到每个目录下:
# 进入/opt目录
cd /opt
# 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/opt目录
cd /opt
# 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
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 /opt
# 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
发现服务都已经正常启动:
如果想要关闭所有进程,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
创建集群
虽然服务已经启动了,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 1.117.74.26:7001 1.117.74.26:7002 1.117.74.26:7003 1.117.74.26:8001 1.117.74.26:8002 1.117.74.26:8003
redis-cli --cluster
:代表集群操作命令create
:代表创建集群-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,随机分配到不同的 master
运行后的样子:
这里输入yes,之后集群开始创建:
通过命令可以查看集群状态:
redis-cli -p 7001 cluster nodes
测试
尝试连接 7001 节点,存储一个数据:
# 连接
redis-cli -c -p 7001
4.2、散列插槽
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:
数据的 key 不是与节点进行绑定,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:
- 如果 key 中包含“{}”,且“{}”中至少包含1个字符,那么“{}”中的部分就是有效部分
- 如果 key 中不包含“{}”,那么整个 key 都是有效部分
例如:key 是 num,那么就根据 num 进行计算,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,然后对 16384 取余,得到的结果是 15495,因此要存储到 7003 节点。
到了 7003 后,执行 get num
时,对 num 做 hash 运算,然后对 16384 取余,得到的结果是 2765,因此需要切换到 7001 节点
总结
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,然后对 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?
- 将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:
比如,添加节点的命令:
需求分析
需求:向集群中添加一个新的 master 节点,并向其中存储 num = 10
- 启动一个新的 redis 实例,端口为 7004
- 添加 7004 到之前的集群,并作为一个 master 节点
- 给 7004 节点分配插槽,使得 num 这个 key 可以存储到 7004 实例
这里需要两个新的功能:
- 添加一个节点到集群中
- 将部分插槽分配到新插槽
创建新的redis实例
接下来的操作都是基于 /opt 目录下:
创建一个文件夹:
mkdir 7004
拷贝配置文件:
cp redis.conf /7004
修改配置文件:
sed -i s/6379/7004/g 7004/redis.conf
启动:
redis-server 7004/redis.conf
添加新节点到redis集群
添加节点的语法如下:
执行命令:
redis-cli --cluster add-node 1.117.74.26:7004 1.117.74.26:7001
通过命令查看集群状态:
redis-cli -p 7001 cluster nodes
如图,7004 加入了集群,并且默认是一个 master 节点:
但是,可以看到 7004 节点的插槽数量为0,因此没有任何数据可以存储到 7004 上
转移插槽
我们要将 num 存储到 7004 节点,因此需要先看看 num 的插槽是多少:
如上图所示,num 的插槽为2765
我们可以将 0~3000 的插槽从 7001 转移到 7004,命令格式如下:
具体命令如下:
建立连接:
redis-cli --cluster reshard 1.117.74.26:7001
得到下面的反馈:
询问要移动多少个插槽,我们计划是 3000 个:
新的问题来了:
哪个 node 来接收这些插槽呢?
显然是7004,那么 7004 节点的 id 是多少呢?
复制这个 id,然后拷贝到刚才的控制台:
这里询问,你的插槽是从哪里移动过来的?
- all:代表全部,也就是三个节点各转移一部分
- 具体的id:目标节点的id
- done:没有了
这里我们要从 7001 获取,因此填写 7001 的id:
填完后,点击done,这样插槽转移就准备好了:
确认要转移吗?输入yes:
然后,通过命令查看结果:
redis-cli -p 7001 cluster nodes
可以看到:
目的达成。
4.4、故障转移
自动故障转移
当集群中有一个 master 宕机会发生什么呢?
直接停止一个 redis 实例,例如7002:
redis-cli -p 7002 shutdown
1、首先是该实例与其它实例失去连接
2、然后是疑似宕机:
3、最后是确定下线,自动提升一个 slave 为新的 master:
4、当 7002 再次启动,就会变成一个 slave 节点了:
手动故障转移
利用 cluster failover
命令可以手动让集群中的某个 master 宕机,切换到执行 cluster failover
命令的这个 slave 节点,实现无感知的数据迁移。其流程如下:
这种 failover 命令可以指定三种模式:
- 缺省:默认的流程,如图 1~6 歩
- force:省略对 offset 的一致性校验
- takeover:直接执行第 5 歩,忽略数据一致性、忽略 master 状态和其它 master 的意见
需求:在 7002 这个 slave 节点执行手动故障转移,重新夺回 master 地位
步骤如下:
1、利用 redis-cli 连接到 7002 这个节点
2、执行 cluster failover 命令
4.5、RedisTemplate访问分片集群
RedisTemplate 底层同样基于 lettuce 实现了分片集群的支持,而使用的步骤与哨兵模式基本一致:
1、引入redis的starter依赖
2、配置分片集群地址
3、配置读写分离
与哨兵模式相比,其中只有分片集群的配置方式略有差异,如下:
spring:
redis:
cluster:
nodes: # 指定分片集群的每一个节点信息
- 1.117.74.26:7001
- 1.117.74.26:7002
- 1.117.74.26:7003
- 1.117.74.26:8001
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