文章目录
- 前言
- 一 单机Redis存在的问题
- 二 Redis的安装
- 三 Redis持久化
- 3.1 RDB持久化
- 3.1.1 触发条件
- 3.1.2 RDB原理
- 3.1.3 小结
- 3.2 AOF持久化
- 3.2.1 AOF原理
- 3.2.2 AOF配置
- 3.2.3 AOF文件重写
- 3.3 RDB与AOF对比
- 四 Redis主从集群
- 4.1 搭建主从架构
- 4.2 搭建主从集群
- 4.2.1 集群结构
- 4.2.2 准备实例和配置
- 4.2.3 开启主从关系
- 4.2.4 测试
- 4.3 主从数据同步原理
- 4.3.1 全量同步
- 4.3.2 增量同步
- 4.3.3 repl_backlog原理
- 4.4 主从同步优化
- 4.5 小结
- 五 Redis哨兵
- 5.1 哨兵原理
- 5.1.1 集群结构和作用
- 5.1.2 集群监控原理
- 5.1.3 集群故障恢复原理
- 5.1.4 小结
- 5.2 搭建哨兵集群
- 5.3 RedisTemplate的哨兵模式
- 六 Redis分片集群
- 6.1 Redis分片集群简介
- 6.2 搭建分片集群
- 6.3 散列插槽
- 6.3.1 插槽原理
- 6.3.2 小结
- 6.4 集群伸缩
- 6.5 集群伸缩演示
- 6.6 故障转移
- 6.6.1 自动故障转移
- 6.6.2 手动故障转移
- 6.7 RedisTemplate访问分片集群
前言
- 本文学习黑马，同时结合作者的实践而来
- 文中部分图片，为更好展示原理和过程采用动图的方式，希望本能帮助到你！
- 在部分内容的讲解时，采用黑马的例图和实践记录图相结合，故会出现主机IP并不完全一致的问题，请广大读者谅解！
一 单机Redis存在的问题
-
单机的Redis存在四大问题：
-
解决方案：
二 Redis的安装
- 参看Redis学习【2】之入门第四节的内容
三 Redis持久化
Redis有两种持久化方案：
- RDB持久化
- AOF持久化
3.1 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。
- 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
3.1.1 触发条件
- 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。
- bgsave命令
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
- 停机时
Redis停机时会执行一次save命令，实现RDB持久化。
- 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 ./
3.1.2 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。
3.1.3 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
3.2 AOF持久化
3.2.1 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。
3.2.2 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：
| 配置项 | 刷盘时机 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| Always | 同步刷盘 | 可靠性高，几乎不去数据 | 性能影响大 |
| everysec | 每秒刷盘 | 性能适中 | 最多丢失1秒数据 |
| no | 操作系统控制 | 性能最好 | 可靠性较差，可能丢失大量数据 |
3.2.3 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。
- 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
3.3 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。
| RDB | AOF | |
|---|---|---|
| 持久化方式 | 定时对整个内存做快照 | 记录每一次执行的命令 |
| 数据完整性 | 不完整，两次备份之间会丢失 | 相对完整，取决于刷盘策略 |
| 文件大小 | 会有压缩，文件体积小 | 记录命令，文件体积很大 |
| 机恢复速度 | 很快 | 慢 |
| 数据恢复优先级 | 低，因为数据完整性不如AOF | 高，因为数据完整性更高 |
| 系统资源占用 | 高，大量CPU和内存消耗 | 低，主要是磁盘IO资源但AOF重写时会占用大量CPU和内存资源 |
| 使用场景 | 可以容忍数分钟的数据丢失，追求更快的启动速度 | 对数据安全性要求较高常见 |
四 Redis主从集群
4.1 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。
4.2 搭建主从集群
4.2.1 集群结构
- 共包含三个节点，一个主节点，两个从节点
- 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为自己的虚拟机IP】：
| IP | PORT | 角色 |
|---|---|---|
| 192.168.188.112 | 7001 | master |
| 192.168.188.112 | 7002 | slave |
| 192.168.188.112 | 7003 | slave |
4.2.2 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。
- 创建一个文件夹，名字cluster，然后在其目录下分别创建三个子文件夹7001、7002、7003：
# 进入/tmp目录 cd /tmp # 创建目录 mkdir cluster mkdir 7001 7002 7003 - 恢复原始配置
- 修改redis-7.0.8/redis.conf文件，将其中的持久化模式改为默认的RDB模式，AOF保持关闭状态。
# 开启RDB# save ""save 3600 1 save 300 100 save 60 10000 # 关闭AOF appendonly no
- 拷贝配置文件到每个实例目录
- 然后将redis-7.0.8/redis.conf文件拷贝到三个目录【7001，7002，7003】中
- 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/cluster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 - 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.xxx.xxx- 每个目录都要改，我们一键完成修改（在/tmp/cluster目录执行下列命令）：
# 逐一执行 sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.xxx.xxx' 7001/redis.conf sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.xxx.xxx' 7002/redis.conf sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.xxx.xxx' 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.xxx.xxx' {}/redis.conf - 启动
#/tmp/cluster目录下 # 第1个 redis-server 7001/redis.conf # 第2个 redis-server 7002/redis.conf # 第3个 redis-server 7003/redis.conf - 停止
printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown
4.2.3 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> - 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>
- 在redis.conf中添加一行配置：
- 注意：在5.0以后新增命令replicaof，与salveof效果一致。
- 演示
- 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 192.168.188.112 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 192.168.188.112 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
4.2.4 测试
- 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
127.0.0.1:7001> set num 111 OK127.0.0.1:7002> set num 111 (error) READONLY You can't write against a read only replica.127.0.0.1:7003> set num 111 (error) READONLY You can't write against a read only replica.
4.3 主从数据同步原理
4.3.1 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：
master如何得知salve是第一次来连接呢？有几个重要概念，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。
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
4.3.2 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。
- 增量同步：只更新slave与master存在差异的部分数据
4.3.3 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。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。
-
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。
4.4 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：
4.5 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
五 Redis哨兵
slave节点宕机恢复后可以找master节点同步数据，那master节点宕机怎么办？
- Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。
5.1 哨兵原理
5.1.1 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
5.1.2 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。
5.1.3 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，切换流程如下：
- 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 192.168.188.112 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
5.1.4 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
5.2 搭建哨兵集群
- 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：
- 三个sentinel实例信息如下：
| 节点 | IP | PORT |
|---|---|---|
| s1 | 192.168.188.112 | 27001 |
| s2 | 192.168.188.112 | 27002 |
| s3 | 192.168.188.112 | 27003 |
- 准备实例和配置
- 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。
- 创建父文件夹
cluster-sentinel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 cluster-sentinel
cd cluster-sentinel
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 192.168.188.112
sentinel monitor mymaster 192.168.188.112 7001 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 60000
dir "/tmp/cluster-sentinel/s1"
- 解读：
port 27001：是当前sentinel实例的端口sentinel monitor mymaster 192.168.188.112 7001 2：指定主节点信息mymaster：主节点名称，自定义，任意写192.168.188.112 7001：主节点的ip和端口2：选举mast：er时的quorum值
- 然后将s1/sentinel.conf文件拷贝到s2、s3两个目录中（在cluster-sentinel目录下执行）：
# 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
- 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
-
哨兵集群故障转移测试【仅供参考】
redis-cli -p 7001 shutdown
-
尝试让master节点7001宕机，查看sentinel日志：
-
实践的结果：
-
查看集群结构
-
重新启动挂掉的节点
5.3 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。
- 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>
- 配置Redis地址
- 在配置文件application.yml中指定redis的sentinel相关信息：
spring: redis: sentinel: master: mymaster nodes: - 192.168.188.112:27001 - 192.168.188.112:27002 - 192.168.188.112:27003
- 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); }
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
- 测试
六 Redis分片集群
6.1 Redis分片集群简介
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，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
6.2 搭建分片集群
- 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包含一个slave节点，结构如下：
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：
- 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包含一个slave节点，结构如下：
| IP | PORT | 角色 |
|---|---|---|
| 192.168.188.112 | 7001 | master |
| 192.168.188.112 | 7002 | master |
| 192.168.188.112 | 7003 | master |
| 192.168.188.112 | 8001 | slave |
| 192.168.188.112 | 8002 | slave |
| 192.168.188.112 | 8003 | slave |
- 准备实例和配置
- 创建目录
# 进入/tmp目录 cd /tmp # 创建目录\ mkdit cluster-sharding cd cluster-sharding mkdir 7001 7002 7003 8001 8002 8003- 在/tmp/cluster-sharding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/cluster-sharding/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/cluster-sharding/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 192.168.188.112 # 保护模式 protected-mode no # 数据库数量 databases 1 # 日志 logfile /tmp/cluster-sharding/6379/run.log- 将这个文件拷贝到每个目录下：
# 进入/tmp目录 cd /tmp/cluster-sharding # 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
-
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/cluster-sharding # 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：
或者ps -ef | grep redis | awk '{print $2}' | xargs killprintf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown
- 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。通过命令来管理集群：
redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.188.112:7001 192.168.188.112:7002 192.168.188.112:7003 192.168.188.112:8001 192.168.188.112:8002 192.168.188.112:8003- 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
- 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
- 测试
- 集群操作
- 集群操作时，需要给redis-cli加上-c参数才可以：-c:Enable cluster mode (follow -ASK and -MOVED redirections).【启用集群模式(遵循-ASK和-MOVED重定向)。】
6.3 散列插槽
6.3.1 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
6.3.2 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
6.4 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
6.5 集群伸缩演示
需求：向集群中添加一个新的master节点，并向其中存储 num = 666
- 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
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
- 在redis-sharding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
- 执行命令：
redis-cli --cluster add-node 192.168.188.112:7004 192.168.188.112:7001
- 通过命令查看集群状态：
redis-cli -p 7001 cluster nodes
- 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
- 将num存储到7004节点，因此需要先看看num的插槽是多少：num的插槽为2765.
- 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，填写要移动的卡槽数量：
- 将num存储到7004节点，因此需要先看看num的插槽是多少：num的插槽为2765.
- 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
- 要从7001获取，因此填写7001的id
- 输入yes，即可完成卡槽分配
Do you want to proceed with the proposed reshard plan (yes/no)? yes- 通过命令查看结果
redis-cli -p 7001 cluster nodes
6.6 故障转移
- 集群初始状态是这样的：可以看到7002是主节点
- 其中7001、7002、7003都是master，我们计划让7002宕机
6.6.1 自动故障转移
- 直接停止一个redis实例，例如7002：
redis-cli -p 7002 shutdown
- 首先是该实例与其它实例失去连接，然后是疑似宕机
- 最后是确定下线，自动提升一个slave为新的master：
- 当7002再次启动，就会变为一个slave节点
6.6.2 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，然后将master的身份切换到执行cluster failover命令的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：省略了对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
-
演示
- 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：
- 利用redis-cli连接7002这个节点
- 执行cluster failover命令
-
结果：
6.7 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：
- 引入redis的starter依赖
- 配置分片集群地址
- 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: - 192.168.188.112:7001 - 192.168.188.112:7002 - 192.168.188.112:7003 - 192.168.188.112:8001 - 192.168.188.112:8002 - 192.168.188.112:8003 - 结果：
