02-Redis持久化、主从与哨兵架构详解

一、Redis持久化

1.1 RDB快照（snapshot）

在默认情况下， Redis 将内存数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。 你可以对 Redis 进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。
/opt/redis-5.0.3/redis.conf

# Save the DB on disk:
#  //多少 秒内有多少个键被改动”这一条件时， 自动保存一次
#   save  
#
#   Will save the DB if both the given number of seconds and the given
#   number of write operations against the DB occurred.
#
#   In the example below the behaviour will be to save:
#   after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed
#   after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed
#   after 60 sec if at least 10000 keys changed
#
#   Note: you can disable saving completely by commenting out all "save" lines.
#
#   It is also possible to remove all the previously configured save
#   points by adding a save directive with a single empty string argument
#   like in the following example:
#
#   save ""

save 900 1
save 300 10
save 60 10000

文件名称和文件的位置

# The filename where to dump the DB
dbfilename dump.rdb

# The working directory.
#
# The DB will be written inside this directory, with the filename specified
# above using the 'dbfilename' configuration directive.
#
# The Append Only File will also be created inside this directory.
#
# Note that you must specify a directory here, not a file name.
dir /opt/redis-5.0.3/data

查看

[root@k8s-master01 data]# pwd
/opt/redis-5.0.3/data
[root@k8s-master01 data]# ll
total 8
-rw-r--r-- 1 root root  81 Nov 21 11:31 appendonly.aof
-rw-r--r-- 1 root root 111 Nov 21 11:31 dump.rdb
[root@k8s-master01 data]# cat dump.rdb 
REDIS0009	redis-ver5.0.3
redis-bitse£½used-memh 
preamble~ᩱv1k2v2ÿU®␰[root@k8s-master01 data]# XshellXshell

还可以手动执行命令生成RDB快照，进入redis客户端执行命令save或bgsave可以生成dump.rdb文件， 每次命令执行都会将所有redis内存快照到一个新的rdb文件里，并覆盖原有rdb快照文件。

bgsave的写时复制(COW)机制

Redis 借助操作系统提供的写时复制技术（Copy-On-Write, COW），在生成快照的同时，依然可以正常 处理写命令。简单来说，bgsave 子进程是由主线程 fork 生成的，可以共享主线程的所有内存数据。 bgsave 子进程运行后，开始读取主线程的内存数据，并把它们写入 RDB 文件。此时，如果主线程对这些 数据也都是读操作，那么，主线程和 bgsave 子进程相互不影响。但是，如果主线程要修改一块数据，那 么，这块数据就会被复制一份，生成该数据的副本。然后，bgsave 子进程会把这个副本数据写入 RDB 文 件，而在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。
save与bgsave对比：

命令	save	bgsave
IO类型	同步	异步
是否阻塞redis其它命令	是	否
复杂度	O(n)	O(n)
优点	不会消耗额外内存	不阻塞客户端命令
缺点	阻塞客户端命令	需要fork子进程，消耗内存

配置自动生成rdb文件后台使用的是bgsave方式。

127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> save
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> bgsave
Background saving started
127.0.0.1:6379> 

1.2 AOF（append-only file）

快照功能并不是非常耐久（durable）： 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的那些数据。从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方 式： AOF 持久化，将修改的每一条指令记录进文件appendonly.aof中(先写入os cache，每隔一段时间 fsync到磁盘)
redis.conf
开启aof持久化：appendonly 设置为yes
从现在开始， 每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时（比如 SET）， 这个命令就会被追加到 AOF 文 件的末尾。 这样的话， 当 Redis 重新启动时， 程序就可以通过重新执行 AOF 文件中的命令来达到重建数据集的目 的。

############################## APPEND ONLY MODE ###############################

# By default Redis asynchronously dumps the dataset on disk. This mode is
# good enough in many applications, but an issue with the Redis process or
# a power outage may result into a few minutes of writes lost (depending on
# the configured save points).
#
# The Append Only File is an alternative persistence mode that provides
# much better durability. For instance using the default data fsync policy
# (see later in the config file) Redis can lose just one second of writes in a
# dramatic event like a server power outage, or a single write if something
# wrong with the Redis process itself happens, but the operating system is
# still running correctly.
#
# AOF and RDB persistence can be enabled at the same time without problems.
# If the AOF is enabled on startup Redis will load the AOF, that is the file
# with the better durability guarantees.
#
# Please check http://redis.io/topics/persistence for more information.

appendonly yes

# The name of the append only file (default: "appendonly.aof")

appendfilename "appendonly.aof"

文件的存储位置和rdb在同一个目录中

[root@k8s-master01 data]# pwd
/opt/redis-5.0.3/data
[root@k8s-master01 data]# ll
total 8
-rw-r--r-- 1 root root  81 Nov 21 11:31 appendonly.aof
-rw-r--r-- 1 root root 111 Nov 21 11:31 dump.rdb
[root@k8s-master01 data]# cat appendonly.aof 
*2
$6
SELECT
$1
0
*3
$3
set
$2
k1
$2
v1
*3
$3
set
$2
k2
$2
v2
[root@k8s-master01 data]# 

这是一种resp协议格式数据，星号后面的数字代表命令有多少个参数，$号后面的数字代表这个参数有几个字符
注意，如果执行带过期时间的set命令，aof文件里记录的是并不是执行的原始命令，而是记录key过期的时间戳

127.0.0.1:6379> set k3 v3 ex 100
OK

appendonly.aof文件内容

[root@k8s-master01 data]# cat appendonly.aof 
*2
$6
SELECT
$1
0
*3
$3
set
$2
k1
$2
v1
*3
$3
set
$2
k2
$2
v2
*3
$3
set
$2
k3
$2
v3
*3
$9
PEXPIREAT
$2
k3
$13
1637465914723

你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。

appendfsync always：每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ，非常慢，也非常安全。 
appendfsync everysec：每秒 fsync 一次，足够快，并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。 
appendfsync no：从不fsync ，将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。

推荐（并且也是默认）的措施为每秒 fsync 一次， 这种 fsync 策略可以兼顾速度和安全性。会丢失1s中的数据

AOF重写

AOF文件里可能有太多没用指令，所以AOF会定期根据内存的最新数据生成aof文件
如下两个配置可以控制AOF自动重写频率

#aof文件至少要达到64M才会自动重写，文件太小恢复速度本来就 很快，重写的意义不大
# auto‐aof‐rewrite‐min‐size 64mb 

#aof文件自上一次重写后文件大小增长了100%则再次触发重写,比如上次重写之后40mb,下次80mb重写
# auto‐aof‐rewrite‐percentage 100 

当然AOF还可以手动重写，进入redis客户端执行命令bgrewriteaof重写AOF
注意，AOF重写redis会fork出一个子进程去做(与bgsave命令类似)，不会对redis正常命令处理有太多影响
执行多个命令后进行重写：

127.0.0.1:6379> incr visitcount
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr visitcount
(integer) 2
127.0.0.1:6379> incr visitcount
(integer) 3
127.0.0.1:6379> incr visitcount
(integer) 4
127.0.0.1:6379> incr visitcount
(integer) 5
127.0.0.1:6379> incr visitcount
(integer) 6
127.0.0.1:6379> incr visitcount
(integer) 7

查看文件内容：

[root@k8s-master01 data]# ll
total 8
-rw-r--r-- 1 root root 240 Nov 21 12:24 appendonly.aof
-rw-r--r-- 1 root root 111 Nov 21 12:23 dump.rdb
[root@k8s-master01 data]# cat appendonly.aof 
*2
$6
SELECT
$1
0
*2
$4
incr
$10
visitcount
*2
$4
incr
$10
visitcount
*2
$4
incr
$10
visitcount
*2
$4
incr
$10
visitcount
*2
$4
incr
$10
visitcount
*2
$4
incr
$10
visitcount
*2
$4
incr
$10
visitcount

进行手动重写：拿最新的数据直接存储即可，之前对key的操作可以直接清理
设置不开启混合持久化：

127.0.0.1:6379> config get aof-use-rdb-preamble
1) "aof-use-rdb-preamble"
2) "yes"
127.0.0.1:6379> config set aof-use-rdb-preamble no
OK
127.0.0.1:6379> config get aof-use-rdb-preamble
1) "aof-use-rdb-preamble"
2) "no"
127.0.0.1:6379> bgrewriteaof
Background append only file rewriting started

重写之后再次查看文件内容

[root@k8s-master01 data]# ll
total 8
-rw-r--r-- 1 root root  60 Nov 21 12:27 appendonly.aof
-rw-r--r-- 1 root root 111 Nov 21 12:23 dump.rdb
[root@k8s-master01 data]# cat appendonly.aof 
*2
$6
SELECT
$1
0
*3
$3
SET
$10
visitcount
$1
7

RDB 和 AOF ，我应该用哪一个？

命令	RDB	AOF
启动优先级	低	高
体积	小	大
恢复速度	快	慢
数据安全性	容易丢数据	根据策略决定

生产环境可以都启用，redis启动时如果既有rdb文件又有aof文件则优先选择aof文件恢复数据，因为aof 一般来说数据更全一点

1.3 Redis 4.0 混合持久化

重启 Redis 时，我们很少使用 RDB来恢复内存状态，因为会丢失大量数据。我们通常使用 AOF 日志重 放，但是重放 AOF 日志性能相对 RDB来说要慢很多，这样在 Redis 实例很大的情况下，启动需要花费很 长的时间。 Redis 4.0 为了解决这个问题，带来了一个新的持久化选项——混合持久化。
通过如下配置可以开启混合持久化(必须先开启aof)：

 aof‐use‐rdb‐preamble yes

如果开启了混合持久化，AOF在重写时，不再是单纯将内存数据转换为RESP命令写入AOF文件，而是将重写这一刻之前的内存做RDB快照处理，并且将RDB快照内容和增量的AOF修改内存数据的命令存在一 起，都写入新的AOF文件，新的文件一开始不叫appendonly.aof，等到重写完新的AOF文件才会进行改 名，覆盖原有的AOF文件，完成新旧两个AOF文件的替换。 于是在 Redis 重启的时候，可以先加载 RDB 的内容，然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放，因此重启效率大幅得到提升。
混合持久化AOF文件结构如下：

开启混合持久化之后的文件内容格式：

[root@k8s-master01 data]# cat appendonly.aof 
REDIS0009	redis-ver5.0.3
redis-bitseb˙used-memÀ 
preambleþ
visitcount^18+k¢½*2
$6
SELECT
$1
0
*3
$3
set
$2
k1
$2
v2
*3
$3
set
$2
k2
$2
v2

开启混合持久化之后，可以把rdb关闭，直接注释掉rdb的保存规则即可

# save 900 1
# save 300 10
# save 60 10000

数据恢复

当我们开启了混合持久化时，启动redis依然优先加载aof文件，aof文件加载可能有两种情况如下：

• aof文件开头是rdb的格式, 先加载 rdb内容再加载剩余的 aof。
• aof文件开头不是rdb的格式，直接以aof格式加载整个文件。
  

Redis数据备份策略

1. 写crontab定时调度脚本，每小时都copy一份rdb或aof的备份到一个目录中去，仅仅保留最近48 小时的备份
   2. 每天都保留一份当日的数据备份到一个目录中去，可以保留最近1个月的备份
   3. 每次copy备份的时候，都把太旧的备份给删了
   4. 每天晚上将当前机器上的备份复制一份到其他机器上，以防机器损坏
   

二、Redis主从架构

2.1 redis主从架构搭建

 1、复制一份redis.conf文件
 [root@k8s-master01 conf]# pwd
/opt/redis-5.0.3/conf
[root@k8s-master01 conf]# ll
total 128
-rw-r--r-- 1 root root 62181 Nov 21 15:18 redis-6379.conf
-rw-r--r-- 1 root root 62239 Nov 21 15:22 redis-6380.conf

2、将相关配置修改为如下值：
port 6380
pidfile /var/run/redis_6380.pid # 把pid进程号写入pidfile配置的文件
logfile "6380.log"
dir /opt/redis‐5.0.3/data/6380 # 指定数据存放目录
# 需要注释掉bind
# bind 127.0.0.1（bind绑定的是自己机器网卡的ip，如果有多块网卡可以配多个ip，
#代表允许客户端通 过机器的哪些网卡ip去访问，内网一般可以不配置bind，注释掉即可）

[root@k8s-master01 data]# pwd
/opt/redis-5.0.3/data
[root@k8s-master01 data]# ll
total 8
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Nov 21 15:22 6379
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Nov 21 15:22 6380

3、配置主从复制
replicaof 47.96.114.225 6379 # 从本机6379的redis实例复制数据，Redis 5.0之前使用slaveof
replica-read-only yes

4、启动从节点
src/redis-server conf/redis-6380.conf

5、连接从节点
 src/redis-cli -p 6380
 #查看节点状态
 127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:slave
master_host:47.96.114.225
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:5
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:154
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:337b036a157fbff1b99a492b3fcae9f6215faf09
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:154
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:154
 
6、测试在6379实例上写数据，6380实例是否能及时同步新修改数据
## 6379
127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> set k1 v1
OK
127.0.0.1:6379> set k2 v2
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "k1"
2) "k2"
127.0.0.1:6379> 

## 6380
127.0.0.1:6380> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6380> keys *
1) "k2"
2) "k1"
127.0.0.1:6380> 

7、再配置一个6381的从节点

8、在master上查看节点信息
127.0.0.1:6379> info Replication
# Replication
role:master
connected_slaves:2
slave0:ip=47.96.114.225,port=6380,state=online,offset=12495,lag=0
slave1:ip=47.96.114.225,port=6381,state=online,offset=12495,lag=0
master_replid:337b036a157fbff1b99a492b3fcae9f6215faf09
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:12495
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:12495

2.2 Redis主从工作原理

如果你为master配置了一个slave，不管这个slave是否是第一次连接上Master，它都会发送一个PSYNC 命令给master请求复制数据。 master收到PSYNC命令后，会在后台进行数据持久化通过bgsave生成最新的rdb快照文件，持久化期 间，master会继续接收客户端的请求，它会把这些可能修改数据集的请求缓存在内存中。当持久化进行完 毕以后，master会把这份rdb文件数据集发送给slave，slave会把接收到的数据进行持久化生成rdb，然后 再加载到内存中。然后，master再将之前缓存在内存中的命令发送给slave。 当master与slave之间的连接由于某些原因而断开时，slave能够自动重连Master，如果master收到了多 个slave并发连接请求，它只会进行一次持久化，而不是一个连接一次，然后再把这一份持久化的数据发送 给多个并发连接的slave。
主从复制(全量复制)流程图：

三、java客户端连接

3.1 代码示例

引入依赖

<dependency>
  <groupId>redis.clientsgroupId>
  <artifactId>jedisartifactId>
  <version>3.2.0version>
dependency>

代码示例：

package com.zengqingfa.test;

import org.junit.Test;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
import redis.clients.jedis.Pipeline;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class JedisTest {

    @Test
    public void test() {
        JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
        jedisPoolConfig.setMaxIdle(10);
        jedisPoolConfig.setMaxTotal(20);
        jedisPoolConfig.setMinIdle(5);
        // timeout，这里既是连接超时又是读写超时，从Jedis 2.8开始有区分connectionTimeout和soTimeout的构造函数
        JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "47.96.114.225", 6379, 3000, null);
        Jedis jedis = null;
        try {
            //从redis连接池里拿出一个连接执行命令
            jedis = jedisPool.getResource();
            System.out.println(jedis.set("single", "shenlongfeixian"));
            System.out.println(jedis.get("single"));

            //管道示例
            //管道的命令执行方式：cat redis.txt | redis‐cli ‐h 127.0.0.1 ‐a password ‐ p 6379 ‐‐pipe
            Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                pipelined.incr("pipelineKey");
                pipelined.set("shenlongfeixian" + i, "shenlongfeixian");
            }
            List<Object> objects = pipelined.syncAndReturnAll();
            System.out.println(objects);

            //lua脚本模拟一个商品减库存的原子操作
            //lua脚本命令执行方式：redis‐cli ‐‐eval /tmp/test.lua , 10
            jedis.set("product_count_10086", "15"); //初始化商品10016的库存
            String script= " local count = redis.call('get',KEYS[1]) " +
                    "local a =tonumber(count) " +
                    "local b =tonumber(ARGV[1]) " +
                    " if a >= b then " +
                    "redis.call('set',KEYS[1],a-b) " +
                    " return 1 " +
                    " end " +
                    " return 0 ";
            Object obj = jedis.eval(script, Arrays.asList("product_count_10086"), Arrays.asList("10"));
            System.out.println(obj);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //注意这里不是关闭连接，在JedisPool模式下，Jedis会被归还给资源池。
            if (jedis != null) {
                jedis.close();
            }

        }
    }
}

3.2 管道（Pipeline）

客户端可以一次性发送多个请求而不用等待服务器的响应，待所有命令都发送完后再一次性读取服务的响 应，这样可以极大的降低多条命令执行的网络传输开销，管道执行多条命令的网络开销实际上只相当于一 次命令执行的网络开销。需要注意到是用pipeline方式打包命令发送，redis必须在处理完所有命令前先缓 存起所有命令的处理结果。打包的命令越多，缓存消耗内存也越多。所以并不是打包的命令越多越好。 pipeline中发送的每个command都会被server立即执行，如果执行失败，将会在此后的响应中得到信 息；也就是pipeline并不是表达“所有command都一起成功”的语义，管道中前面命令失败，后面命令 不会有影响，继续执行。

Pipeline pipelined = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    pipelined.incr("pipelineKey");
    pipelined.set("shenlongfeixian" + i, "shenlongfeixian");
    //模拟管道报错
    pipelined.setbit("shenlongfeixian", -1L, true);
}
List<Object> objects = pipelined.syncAndReturnAll();
System.out.println(objects);

执行结果：

OK
shenlongfeixian
[1, OK, redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: ERR bit offset is not an integer or out of range, 
 2, OK, redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: ERR bit offset is not an integer or out of range, 
 3, OK, redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: ERR bit offset is not an integer or out of range, 
 4, OK, redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: ERR bit offset is not an integer or out of range, 
 5, OK, redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: ERR bit offset is not an integer or out of range]

3.3 Redis Lua脚本

A Redis script is transactional by definition, so everything you can do with a Redis 
t ransaction, you can also do with a script,  and usually the script will be both 
simpler and faster.

Redis在2.6推出了脚本功能，允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行。使用脚本的好处如下:
1、减少网络开销：本来5次网络请求的操作，可以用一个请求完成，原先5次请求的逻辑放在redis服务器 上完成。使用脚本，减少了网络往返时延。这点跟管道类似。
2、原子操作：Redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被其他命令插入。管道不是原子的，不过 redis的批量操作命令(类似mset)是原子的。
3、替代redis的事务功能：redis自带的事务功能很鸡肋，而redis的lua脚本几乎实现了常规的事务功能， 官方推荐如果要使用redis的事务功能可以用redis lua替代。
从Redis2.6.0版本开始，通过内置的Lua解释器，可以使用EVAL命令对Lua脚本进行求值。EVAL命令的格 式如下：

EVAL script numkeys key [key ...] arg [arg ...]

script参数是一段Lua脚本程序，它会被运行在Redis服务器上下文中，这段脚本不必(也不应该)定义为一 个Lua函数。numkeys参数用于指定键名参数的个数。键名参数 key [key …] 从EVAL的第三个参数开始算 起，表示在脚本中所用到的那些Redis键(key)，这些键名参数可以在 Lua中通过全局变量KEYS数组，用1 为基址的形式访问( KEYS[1] ， KEYS[2] ，以此类推)。
在命令的最后，那些不是键名参数的附加参数 arg [arg …] ，可以在Lua中通过全局变量ARGV数组访问， 访问的形式和KEYS变量类似( ARGV[1] 、 ARGV[2] ，诸如此类)。例如

127.0.0.1:6379> eval "return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]}" 2 key1 key2 first second
1) "key1"
2) "key2"
3) "first"
4) "second"

其中 “return {KEYS[1],KEYS[2],ARGV[1],ARGV[2]}” 是被求值的Lua脚本，数字2指定了键名参数的数 量， key1和key2是键名参数，分别使用 KEYS[1] 和 KEYS[2] 访问，而最后的 first 和 second 则是附加 参数，可以通过 ARGV[1] 和 ARGV[2] 访问它们。 在 Lua 脚本中，可以使用redis.call()函数来执行Redis命令

//lua脚本模拟一个商品减库存的原子操作
//lua脚本命令执行方式：redis‐cli ‐‐eval /tmp/test.lua , 10
jedis.set("product_count_10086", "15"); //初始化商品10016的库存
String script = " local count = redis.call('get',KEYS[1]) " +
    "local a =tonumber(count) " +
    "local b =tonumber(ARGV[1]) " +
    " if a >= b then " +
    "redis.call('set',KEYS[1],a-b) " +
    //模拟语法报错回滚操作
    " bb == 0  " +
    " return 1 " +
    " end " +
    " return 0 ";
Object obj = jedis.eval(script, Arrays.asList("product_count_10086"), Arrays.asList("10"));
System.out.println(obj);

正常情况下查看

127.0.0.1:6379> get product_count_10086
"5"

模拟报错情况下，数值不变。

redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException: ERR Error compiling script (new function): user_script:1: '=' expected near '==' 
	at redis.clients.jedis.Protocol.processError(Protocol.java:132)
	at redis.clients.jedis.Protocol.process(Protocol.java:166)

注意，不要在Lua脚本中出现死循环和耗时的运算，否则redis会阻塞，将不接受其他的命令， 所以使用 时要注意不能出现死循环、耗时的运算。redis是单进程、单线程执行脚本。管道不会阻塞redis。

四、Redis哨兵高可用架构

单纯的主从架构，如果主节点宕机，需要手动调整从节点为主节点

4.1 redis哨兵架构搭建

1、复制一份sentinel.conf文件
cp sentinel.conf conf/sentinel‐26379.conf

2、将相关配置修改为如下值：
port 26379
daemonize yes
pidfile /var/run/redis-sentinel-26379.pid
logfile "26379.log"
dir /opt/redis-5.0.3/data

# sentinel monitor    
# quorum是一个数字，指明当有多少个sentinel认为一个master失效时(值一般为：sentinel总数/2 + 1)，
# master才算真正失效
# mymaster这个名字随便取，客户端访问时会用到
sentinel monitor mymaster 47.96.114.225 6379 2

3、启动sentinel哨兵实例
src/redis-sentinel conf/sentinel-26379.conf 

4、查看sentinel的info信息
src/redis-cli -p 26379

127.0.0.1:26379> info Sentinel
# Sentinel
sentinel_masters:1
sentinel_tilt:0
sentinel_running_scripts:0
sentinel_scripts_queue_length:0
sentinel_simulate_failure_flags:0
master0:name=mymaster,status=ok,address=47.96.114.225:6379,slaves=2,sentinels=3


5、可以自己再配置两个sentinel，端口26380和26381，注意上述配置文件里的对应数字都要修改

sentinel集群都启动完毕后，会将哨兵集群的元数据信息写入所有sentinel的配置文件里去(追加在文件的 最下面)，我们查看下如下配置文件sentinel-26379.conf，如下所示：

# SENTINEL rename-command mymaster CONFIG CONFIG
# Generated by CONFIG REWRITE
protected-mode no
sentinel known-replica mymaster 47.96.114.225 6381 #代表redis主节点的从节点信息
sentinel known-replica mymaster 47.96.114.225 6380 #代表redis主节点的从节点信息
sentinel known-sentinel mymaster 172.17.12.88 26380 b648825a047389eb58b57f66bf1532295c43efc6   #代表感知到的其它哨兵节点
sentinel known-sentinel mymaster 172.17.12.88 26381 368b4dc575062d556122c4bc86ef70bdcd02d7fe   #代表感知到的其它哨兵节点
sentinel current-epoch 0

当redis主节点如果挂了，哨兵集群会重新选举出新的redis主节点，同时会修改所有sentinel节点配置文件 的集群元数据信息，比如6379的redis如果挂了，假设选举出的新主节点是6380，则sentinel-26379.conf文件里的集 群元数据信息会变成如下所示：

# SENTINEL rename-command mymaster CONFIG CONFIG
# Generated by CONFIG REWRITE
protected-mode no
sentinel known-replica mymaster 47.96.114.225 6381 #代表redis主节点的从节点信息
sentinel known-replica mymaster 47.96.114.225 6379 #代表redis主节点的从节点信息
sentinel known-sentinel mymaster 172.17.12.88 26380 b648825a047389eb58b57f66bf1532295c43efc6   #代表感知到的其它哨兵节点
sentinel known-sentinel mymaster 172.17.12.88 26381 368b4dc575062d556122c4bc86ef70bdcd02d7fe   #代表感知到的其它哨兵节点
sentinel current-epoch 1

同时还会修改sentinel文件里之前配置的mymaster对应的6379端口，改为6380

sentinel monitor mymaster 47.96.114.225 6380 2

当6379的redis实例再次启动时，哨兵集群根据集群元数据信息就可以将6379端口的redis节点作为从节点 加入集群

4.2 哨兵的Jedis连接

引入jedis依赖

<dependency>
  <groupId>redis.clientsgroupId>
  <artifactId>jedisartifactId>
  <version>3.2.0version>
dependency>

package com.zengqingfa.test;

import org.junit.Test;
import redis.clients.jedis.*;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class JedisSentinelTest {


    @Test
    public void test() {
        JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
        jedisPoolConfig.setMaxIdle(10);
        jedisPoolConfig.setMaxTotal(20);
        jedisPoolConfig.setMinIdle(5);
        String masterName = "mymaster";
        Set<String> sentinels = new HashSet<String>();
        sentinels.add(new HostAndPort("47.96.114.225", 26379).toString());
        sentinels.add(new HostAndPort("47.96.114.225", 26380).toString());
        sentinels.add(new HostAndPort("47.96.114.225", 26381).toString());
        //JedisSentinelPool其实本质跟JedisPool类似，都是与redis主节点建立的连接池
        //JedisSentinelPool并不是说与sentinel建立的连接池，而是通过sentinel发现redis主节点并与其 建立连接
        JedisSentinelPool jedisSentinelPool = new JedisSentinelPool(masterName, sentinels, jedisPoolConfig, 3000, null);
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisSentinelPool.getResource();
            System.out.println(jedis.set("sentinel", "shenlongfeixian"));
            System.out.println(jedis.get("sentinel"));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //注意这里不是关闭连接，在JedisPool模式下，Jedis会被归还给资源池。
            if (jedis != null)
                jedis.close();
        }
    }
}

执行结果：

17:31:18.714 [main] INFO redis.clients.jedis.JedisSentinelPool - Trying to find master from available Sentinels...
17:31:18.721 [main] DEBUG redis.clients.jedis.JedisSentinelPool - Connecting to Sentinel 47.96.114.225:26381
17:31:18.854 [main] DEBUG redis.clients.jedis.JedisSentinelPool - Found Redis master at 47.96.114.225:6380
17:31:18.855 [main] INFO redis.clients.jedis.JedisSentinelPool - Redis master running at 47.96.114.225:6380, starting Sentinel listeners...
17:31:18.926 [main] INFO redis.clients.jedis.JedisSentinelPool - Created JedisPool to master at 47.96.114.225:6380
OK
shenlongfeixian

4.3 哨兵的Spring Boot整合Redis连接

引入依赖

<dependency>
  <groupId>org.springframework.bootgroupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.commonsgroupId>
  <artifactId>commons-pool2artifactId>
  <version>2.8.1version>
dependency>

配置文件：applciation.yaml

spring:
  application:
    name: springboot-redis-demo
  redis:
    database: 0
    timeout:  3000
    sentinel: #哨兵模式
      master:  mymaster #主服务器所在集群名称
      nodes: 47.96.114.225:26379,47.96.114.225:26380,47.96.114.225:26381
    lettuce:
      pool:
        max-active: 100
        max-idle: 50
        max-wait: 1000
        min-idle: 10

server:
  port: 8087

代码：

package com.zengqingfa.springboot.redis.rest;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/redis")
@Slf4j
public class RedisController {


    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 测试节点挂了哨兵重新选举新的master节点，客户端是否能动态感知到
     * 新的master选举出来后，哨兵会把消息发布出去，客户端实际上是实现了一个消息监听机制，
     * 当哨兵把新master的消息发布出去，客户端会立马感知到新master的信息，从而动态切换访问的masterip
     */
    @RequestMapping("/sentinel")
    public void sentinel() {
        int i = 1;
        while (true) {
            try {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("shenlongfeixian" + i, i + "");
                redisTemplate.opsForValue().set("slfx" + i, i + "");
                System.out.println("设置key：" + "shenlongfeixian" + i);
                i++;
                Thread.sleep(1000);
            } catch (Exception e) {
                log.error("错误：", e);
            }
        }
    }
}

断开主节点，sentinel会重新选举主节点

StringRedisTemplate与RedisTemplate详解

spring 封装了 RedisTemplate 对象来进行对redis的各种操作，它支持所有的 redis 原生的 api。在 RedisTemplate中提供了几个常用的接口方法的使用，分别是:

private ValueOperations<K, V> valueOps;
private HashOperations<K, V> hashOps;
private ListOperations<K, V> listOps;
private SetOperations<K, V> setOps;
private ZSetOperations<K, V> zSetOps;

RedisTemplate中定义了对5种数据结构操作:

redisTemplate.opsForValue();//操作字符串
redisTemplate.opsForHash();//操作hash 
redisTemplate.opsForList();//操作list 
redisTemplate.opsForSet();//操作set 
redisTemplate.opsForZSet();//操作有序set

StringRedisTemplate继承自RedisTemplate，也一样拥有上面这些操作。
StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存 的。
RedisTemplate默认采用的是JDK的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。

127.0.0.1:6379> get slfx1
"\"1\""
127.0.0.1:6379> get shenlongfeixian1
"1"

gRedisTemplate与RedisTemplate详解
spring 封装了 RedisTemplate 对象来进行对redis的各种操作，它支持所有的 redis 原生的 api。在 RedisTemplate中提供了几个常用的接口方法的使用，分别是:

private ValueOperations<K, V> valueOps;
private HashOperations<K, V> hashOps;
private ListOperations<K, V> listOps;
private SetOperations<K, V> setOps;
private ZSetOperations<K, V> zSetOps;

RedisTemplate中定义了对5种数据结构操作:

redisTemplate.opsForValue();//操作字符串
redisTemplate.opsForHash();//操作hash 
redisTemplate.opsForList();//操作list 
redisTemplate.opsForSet();//操作set 
redisTemplate.opsForZSet();//操作有序set

StringRedisTemplate继承自RedisTemplate，也一样拥有上面这些操作。
StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存 的。
RedisTemplate默认采用的是JDK的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。

127.0.0.1:6379> get slfx1
"\"1\""
127.0.0.1:6379> get shenlongfeixian1
"1"