redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群,它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需要 sentinel哨兵也能完成节点移除和故障转移的功能。需要将每个节点设置成集群模式,这种集群模式没有中心节点,可 水平扩展,据官方文档称可以线性扩展到上万个节点(官方推荐不超过1000个节点)。redis集群的性能和高可用性均优于 之前版本的哨兵模式,且集群配置非常简单
下载地址:http://redis.io/download
安装步骤:
# 安装gcc
yum install gcc
# 把下载好的redis-5.0.2.tar.gz放在/usr/local文件夹下,并解压
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.2.tar.gz
tar xzf redis-5.0.2.tar.gz
#修改名字,看着简单
mv /usr/local/redis-5.0.2 /usr/local/redis
cd redis
# cd到/usr/local/redis目录,输入命令make执行编译命令,接下来控制台会输出各种编译过程中输出的内容。
make
# 这里多了一个关键字 PREFIX= 这个关键字的作用是编译的时候用于指定程序存放的路径。比如我们现在就是指定了redis必须存放在/usr/local/redis目录。假设不添加该关键字Linux会将可执行文件存放在/usr/local/bin目录,库文件会存放在/usr/local/lib目录。配置文件会存放在/usr/local/etc目录。其他的资源文件会存放在usr/local/share目录。这里指定号目录也方便后续的卸载,后续直接rm -rf /usr/local/redis 即可删除redis。
make PREFIX=/usr/local/redis install
# 启动并指定配置文件 在目录/usr/local/redis 输入下面命令启动redis
./bin/redis-server ./redis.conf(注意要使用后台启动,所以修改redis.conf里的daemonize改为yes)
# 验证启动是否成功
ps -ef | grep redis
# 进入redis客户端
/usr/local/redis/bin/redis-cli
# 退出客户端
quit
# 退出redis服务:
(1)pkill redis-server
(2)kill 进程号
(3)src/redis-cli shutdown
redis集群需要至少要三个master节点,我们这里搭建三个master节点,并且给每个master再搭建一个slave节点,总共 6个redis节点,这里用三台机器部署6个redis实例,每台机器一主一从,搭建集群的步骤如下:
第一步:在第一台机器的/usr/local下创建文件夹redis‐cluster,然后在其下面分别创建2个文件夾如下
(1)mkdir ‐p /usr/local/redis‐cluster
(2)mkdir 8001 8004
第一步:把之前的redis.conf配置文件copy到8001下,修改如下内容:
(1)daemonize yes
(2)port 8001(分别对每个机器的端口号进行设置)
(3)dir /usr/local/redis‐cluster/8001/(指定数据文件存放位置,必须要指定不同的目录位置,不然会丢失数据)
(4)cluster‐enabled yes(启动集群模式)
(5)cluster‐config‐file nodes‐8001.conf(集群节点信息文件,这里800x最好和port对应上)
(6)cluster‐node‐timeout 5000
(7)# bind 127.0.0.1(去掉bind绑定访问ip信息)
(8)protected‐mode no (关闭保护模式)
(9)appendonly yes
如果要设置密码需要增加如下配置:
(10)requirepass zhuge (设置redis访问密码)
(11)masterauth zhuge (设置集群节点间访问密码,跟上面一致)
第三步:把修改后的配置文件,copy到8004,修改第2、3、5项里的端口号,可以用批量替换:
:%s/源字符串/目的字符串/g
第四步:另外两台机器也需要做上面几步操作,第二台机器用8002和8005,第三台机器用8003和8006
第五步:分别启动6个redis实例,然后检查是否启动成功
(1)/usr/local/redis/bin/redis‐server /usr/local/redis‐cluster/800*/redis.conf
(2)ps ‐ef | grep redis 查看是否启动成功
第六步:用redis‐cli创建整个redis集群(redis5以前的版本集群是依靠ruby脚本redis‐trib.rb实现)
# 下面命令里的1代表为每个创建的主服务器节点创建一个从服务器节点
# 执行这条命令需要确认三台机器之间的redis实例要能相互访问,可以先简单把所有机器防火墙关掉,如果不关闭防火墙
则需要打开redis服务端口和集群节点gossip通信端口
# 关闭防火墙
# systemctl stop firewalld # 临时关闭防火墙
# systemctl disable firewalld # 禁止开机启动
(1)/usr/local/redis/bin/redis‐cli ‐a zhuge ‐‐cluster create ‐‐cluster‐replicas 1 192.168.0.
:8001 192.168.0.62:8002 192.168.0.63:8003 192.168.0.61:8004 192.168.0.62:8005 192.168.0.63:8006
第七步:验证集群:
(1)连接任意一个客户端即可:./redis‐cli ‐c ‐h ‐p (‐a访问服务端密码,‐c表示集群模式,指定ip地址和端口号)
如:/usr/local/redis/bin/redis‐cli ‐a zhuge ‐c ‐h 192.168.0.61 ‐p 800*
(2)进行验证: cluster info(查看集群信息)、cluster nodes(查看节点列表)
(3)进行数据操作验证
(4)关闭集群则需要逐个进行关闭,使用命令:
/usr/local/redis/bin/redis-cli -a zhuge -c -h 192.168.0.60 ‐p 800* shutdown
借助redis的java客户端jedis可以操作以上集群,引用jedis版本的maven坐标如下:
redis.clients
jedis
2.9.0
Java编写访问redis集群的代码非常简单,如下所示:
public class JedisClusterTest {
public static void main(String[] args) throws IOException {
JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
config.setMaxTotal(20);
config.setMaxIdle(10);
config.setMinIdle(5);
Set jedisClusterNode = new HashSet();
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.61", 8001));
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.62", 8002));
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.63", 8003));
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.61", 8004));
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.62", 8005));
jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.63", 8006));
JedisCluster jedisCluster = null;
try {
//connectionTimeout:指的是连接一个url的连接等待时间
//soTimeout:指的是连接上一个url,获取response的返回等待时间
jedisCluster = new JedisCluster(jedisClusterNode, 6000, 5000, 10, "zhuge", config);
System.out.println(jedisCluster.set("cluster", "zhuge"));
System.out.println(jedisCluster.get("cluster"));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (jedisCluster != null)
jedisCluster.close();
}
}
}
运行效果如下:
OK
zhuge
集群的Spring Boot整合Redis连接代码见示例项目:redis-sentinel-cluster
1、引入相关依赖:
org.springframework.boot
spring‐boot‐starter‐data‐redis
org.apache.commons
commons‐pool2
springboot项目核心配置:
server:
port: 8080
spring:
redis:
database: 0
timeout: 3000
password: zhuge
cluster:
nodes:
192.168.0.61:8001,192.168.0.62:8002,192.168.0.63:8003,192.168.0.61:8004,192.168.0.62:8005,192.168.0.6
3:8006
lettuce:
pool:
max‐idle: 50
min‐idle: 10
max‐active: 100
max‐wait: 1000
访问代码:
@RestController
public class IndexController {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IndexController.class);
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
@RequestMapping("/test_cluster")
public void testCluster() throws InterruptedException {
stringRedisTemplate.opsForValue().set("zhuge", "666");
System.out.println(stringRedisTemplate.opsForValue().get("zhuge"));
}
}
Redis Cluster 将所有数据划分为 16384 个 slots(槽位),每个节点负责其中一部分槽位。槽位的信息存储于每个节点 中。
当 Redis Cluster 的客户端来连接集群时,它也会得到一份集群的槽位配置信息并将其缓存在客户端本地。这样当客户 端要查找某个 key 时,可以直接定位到目标节点。同时因为槽位的信息可能会存在客户端与服务器不一致的情况,还需 要纠正机制来实现槽位信息的校验调整。
槽位定位算法
Cluster 默认会对 key 值使用 crc16 算法进行 hash 得到一个整数值,然后用这个整数值对 16384 进行取模来得到具体 槽位。
HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384
跳转重定位
当客户端向一个错误的节点发出了指令,该节点会发现指令的 key 所在的槽位并不归自己管理,这时它会向客户端发送 一个特殊的跳转指令携带目标操作的节点地址,告诉客户端去连这个节点去获取数据。客户端收到指令后除了跳转到正 确的节点上去操作,还会同步更新纠正本地的槽位映射表缓存,后续所有 key 将使用新的槽位映射表。
Redis集群节点间的通信机制
redis cluster节点间采取gossip协议进行通信
集中式: 优点在于元数据的更新和读取,时效性非常好,一旦元数据出现变更立即就会更新到集中式的存储中,其他节点读取的 时候立即就可以立即感知到;不足在于所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方,可能导致元数据的存储压力。
gossip:
gossip协议包含多种消息,包括ping,pong,meet,fail等等。
ping:每个节点都会频繁给其他节点发送ping,其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据,互相通过ping交换元 数据;
pong: 返回ping和meet,包含自己的状态和其他信息,也可以用于信息广播和更新;
fail: 某个节点判断另一个节点fail之后,就发送fail给其他节点,通知其他节点,指定的节点宕机了。
meet:某个节点发送meet给新加入的节点,让新节点加入集群中,然后新节点就会开始与其他节点进行通信,不需要 发送形成网络的所需的所有CLUSTER MEET命令。发送CLUSTER MEET消息以便每个节点能够达到其他每个节点只需通 过一条已知的节点链就够了。由于在心跳包中会交换gossip信息,将会创建节点间缺失的链接。
gossip协议的优点在于元数据的更新比较分散,不是集中在一个地方,更新请求会陆陆续续,打到所有节点上去更新, 有一定的延时,降低了压力;缺点在于元数据更新有延时可能导致集群的一些操作会有一些滞后。
10000端口
每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口,就是自己提供服务的端口号+10000,比如7001,那么用于节点间通信 的就是17001端口。 每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息,同时其他几点接收到ping消息之后返 回pong消息。
网络抖动
真实世界的机房网络往往并不是风平浪静的,它们经常会发生各种各样的小问题。比如网络抖动就是非常常见的一种现 象,突然之间部分连接变得不可访问,然后很快又恢复正常。
为解决这种问题,Redis Cluster 提供了一种选项项cluster-node-timeout,表示当某个节点持续 timeout 的时间失 联时,才可以认定该节点出现故障,需要进行主从切换。如果没有这个选项,网络抖动会导致主从频繁切换 (数据的重 新复制)。
当slave发现自己的master变为FAIL状态时,便尝试进行Failover,以期成为新的master。由于挂掉的master可能会有 多个slave,从而存在多个slave竞争成为master节点的过程,
其过程如下:
1.slave发现自己的master变为FAIL
2.将自己记录的集群currentEpoch加1,并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST 信息
3.其他节点收到该信息,只有master响应,判断请求者的合法性,并发送FAILOVER_AUTH_ACK,对每一个epoch只发 送一次ack
4.尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACK
5.slave收到超过半数master的ack后变成新Master(这里解释了集群为什么至少需要三个主节点,如果只有两个,当其 中一个挂了,只剩一个主节点是不能选举成功的)
6.广播Pong消息通知其他集群节点。
从节点并不是在主节点一进入 FAIL 状态就马上尝试发起选举,而是有一定延迟,一定的延迟确保我们等待FAIL状态在 集群中传播,slave如果立即尝试选举,其它masters或许尚未意识到FAIL状态,可能会拒绝投票
•延迟计算公式:
DELAY = 500ms + random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms
•SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下,持 有最新数据的slave将会首先发起选举(理论上)。
集群是否完整才能对外提供服务
当redis.conf的配置cluster-require-full-coverage为no时,表示当负责一个插槽的主库下线且没有相应的从库进行故 障恢复时,集群仍然可用,如果为yes则集群不可用。
Redis集群为什么至少需要三个master节点,并且推荐节点数为奇数?
Redis集群为什么至少需要三个master节点,并且推荐节点数为奇数? 因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同意才能选举成功,如果只有两个master节点,当其中一个挂 了,是达不到选举新master的条件的。
奇数个master节点可以在满足选举该条件的基础上节省一个节点,比如三个master节点和四个master节点的集群相 比,大家如果都挂了一个master节点都能选举新master节点,如果都挂了两个master节点都没法选举新master节点 了,所以奇数的master节点更多的是从节省机器资源角度出发说的。
1、主观下线
Sentinel集群的每一个Sentinel节点会定时对redis集群的所有节点发心跳包检测节点是否正常。如果一个节点在down-after-milliseconds时间内没有回复Sentinel节点的心跳包,则该redis节点被该Sentinel节点主观下线。
2、客观下线
当节点被一个Sentinel节点记为主观下线时,并不意味着该节点肯定故障了,还需要Sentinel集群的其他Sentinel节点共同判断为主观下线才行。
该Sentinel节点会询问其他Sentinel节点,如果Sentinel集群中超过quorum数量的Sentinel节点认为该redis节点主观下线,则该redis客观下线。
如果客观下线的redis节点是从节点或者是Sentinel节点,则操作到此为止,没有后续的操作了;如果客观下线的redis节点为主节点,则开始故障转移,从从节点中选举一个节点升级为主节点。
3、Sentinel集群选举Leader
如果需要从redis集群选举一个节点为主节点,首先需要从Sentinel集群中选举一个Sentinel节点作为Leader。
每一个Sentinel节点都可以成为Leader,当一个Sentinel节点确认redis集群的主节点主观下线后,会请求其他Sentinel节点要求将自己选举为Leader。被请求的Sentinel节点如果没有同意过其他Sentinel节点的选举请求,则同意该请求(选举票数+1),否则不同意。
如果一个Sentinel节点获得的选举票数达到Leader最低票数(quorum和Sentinel节点数/2+1的最大值),则该Sentinel节点选举为Leader;否则重新进行选举。
4、Sentinel Leader决定新主节点
当Sentinel集群选举出Sentinel Leader后,由Sentinel Leader从redis从节点中选择一个redis节点作为主节点:
过滤故障的节点
选择优先级slave-priority最大的从节点作为主节点,如不存在则继续
选择复制偏移量(数据写入量的字节,记录写了多少数据。主服务器会把偏移量同步给从服务器,当主从的偏移量一致,则数据是完全同步)最大的从节点作为主节点,如不存在则继续
选择runid(redis每次启动的时候生成随机的runid作为redis的标识)最小的从节点作为主节点
为什么Sentinel集群至少3节点
一个Sentinel节选举成为Leader的最低票数为quorum和Sentinel节点数/2+1的最大值,如果Sentinel集群只有2个Sentinel节点,则
Sentinel节点数/2 + 1
= 2/2 + 1
= 2
即Leader最低票数至少为2,当该Sentinel集群中由一个Sentinel节点故障后,仅剩的一个Sentinel节点是永远无法成为Leader。
也可以由此公式可以推导出,Sentinel集群允许1个Sentinel节点故障则需要3个节点的集群;允许2个节点故障则需要5个节点集群。
Redis3.0以后的版本虽然有了集群功能,提供了比之前版本的哨兵模式更高的性能与可用性,但是集群的水平扩展却比较麻烦,今天就来 带大家看看redis高可用集群如何做水平扩展,原始集群(见下图)由6个节点组成,6个节点分布在三台机器上,采用三主三从的模式
启动集群
# 启动整个集群
/usr/local/redis/bin/redis‐server /usr/local/redis‐cluster/8001/redis.conf
/usr/local/redis/bin/redis‐server /usr/local/redis‐cluster/8002/redis.conf
/usr/local/redis/bin/redis‐server /usr/local/redis‐cluster/8003/redis.conf
/usr/local/redis/bin/redis‐server /usr/local/redis‐cluster/8004/redis.conf
/usr/local/redis/bin/redis‐server /usr/local/redis‐cluster/8005/redis.conf
/usr/local/redis/bin/redis‐server /usr/local/redis‐cluster/8006/redis.conf
# 客户端连接8001端口的redis实例
/usr/local/redis/bin/redis‐cli ‐a zhuge ‐c ‐h 192.168.0.61 ‐p 8001
# 查看集群状态
192.168.0.61:8001> cluster nodes
从上图可以看出,整个集群运行正常,三个master节点和三个slave节点,8001端口的实例节点存储0-5460这些hash槽,8002端口的实 例节点存储5461-10922这些hash槽,8003端口的实例节点存储10923-16383这些hash槽,这三个master节点存储的所有hash槽组成 redis集群的存储槽位,slave点是每个主节点的备份从节点,不显示存储槽位
2、集群操作
我们在原始集群基础上再增加一主(8007)一从(8008),增加节点后的集群参见下图,新增节点用虚线框表示
增加redis实例
# 在/usr/local/redis-cluster下创建8007和8008文件夹,并拷贝8001文件夹下的redis.conf文件到8007和8008这两个文件夹下
mkdir 8007 8008
cd 8001
cp redis.conf /usr/local/redis‐cluster/8007/
cp redis.conf /usr/local/redis‐cluster/8008/
# 修改8007文件夹下的redis.conf配置文件
vim /usr/local/redis‐cluster/8007/redis.conf
# 修改如下内容:
port:8007
dir /usr/local/redis‐cluster/8007/
cluster‐config‐file nodes‐8007.conf
# 修改8008文件夹下的redis.conf配置文件
vim /usr/local/redis‐cluster/8008/redis.conf
修改内容如下:
port:8008
dir /usr/local/redis‐cluster/8008/
cluster‐config‐file nodes8008.conf
# 启动8007和8008俩个服务并查看服务状态
/usr/local/redis/bin/redis‐server /usr/local/redis‐cluster/8007/redis.conf
/usr/local/redis/bin//redis‐server /usr/local/redis‐cluster/8008/redis.conf
ps ‐el | grep redis
查看redis集群的命令帮助
cd /usr/local/redis
bin/redis‐cli ‐‐cluster help
1.create:创建一个集群环境host1:port1 ... hostN:portN
2.call:可以执行redis命令
3.add-node:将一个节点添加到集群里,第一个参数为新节点的ip:port,第二个参数为集群中任意一个已经存在的节点的ip:port
4.del-node:移除一个节点
5.reshard:重新分片
6.check:检查集群状态
配置8007为集群主节点
# 使用add-node命令新增一个主节点8007(master),前面的ip:port为新增节点,后面的ip:port为已知存在节点,看到日志最后有"[OK] New node added correctly"提示代表新节点加入成功
/usr/local/redis/bin/redis‐cli ‐a zhuge ‐‐cluster add‐node 192.168.0.61:8007 192.168.0.61:8001
# 查看集群状态
/usr/local/redis/bin/redis‐cli ‐a zhuge ‐c ‐h 192.168.0.61 ‐p 8001 2 192.168.0.61:8001> cluster nodes
注意:当添加节点成功以后,新增的节点不会有任何数据,因为它还没有分配任何的slot(hash槽),我们需要为新节点手工分配hash槽
# 使用redis-cli命令为8007分配hash槽,找到集群中的任意一个主节点,对其进行重新分片工作。
/usr/local/redis/bin/redis‐cli ‐a zhuge ‐‐cluster reshard 192.168.0.61:8001
输出如下: ... ...
How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 600
(ps:需要多少个槽移动到新的节点上,自己设置,比如600个hash槽)
What is the receiving node ID? 2728a594a0498e98e4b83a537e19f9a0a3790f38
(ps:把这600个hash槽移动到哪个节点上去,需要指定节点id)
Please enter all the source node IDs.
Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots.
Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.
Source node 1:all
(ps:输入all为从所有主节点(8001,8002,8003)中分别抽取相应的槽数指定到新节点中,抽取的总槽数为600个) ... ...
Do you want to proceed with the proposed reshard plan (yes/no)? yes
(ps:输入yes确认开始执行分片任务)
... ...
# 查看下最新的集群状态
/usr/local/redis/bin/redis‐cli ‐a zhuge ‐c ‐h 192.168.0.61 ‐p 8001 2 192.168.0.61:8001> cluster nodes
如上图所示,现在我们的8007已经有hash槽了,也就是说可以在8007上进行读写数据啦!到此为止我们的8007已经加入到集群中,并且 是主节点(Master)
配置8008为8007的从节点
# 添加从节点8008到集群中去并查看集群状态
/usr/local/redis/bin/redis‐cli ‐a zhuge ‐‐cluster add‐node 192.168.0.61:8008 192.168.0.61:8001
如图所示,还是一个master节点,没有被分配任何的hash槽。
# 我们需要执行replicate命令来指定当前节点(从节点)的主节点id为哪个,首先需要连接新加的8008节点的客户端,然后使用集群命令进行 操作,把当前的8008(slave)节点指定到一个主节点下(这里使用之前创建的8007主节点)
/usr/local/redis/bin/redis‐cli ‐a zhuge ‐c ‐h 192.168.0.61 ‐p 8008
192.168.0.61:8008> cluster replicate 2728a594a0498e98e4b83a537e19f9a0a3790f38 #后面这串id为8007的节点id
# 查看集群状态,8008节点已成功添加为8007节点的从节点
删除8008从节点
# 用del-node删除从节点8008,指定删除节点ip和端口,以及节点id(红色为8008节点id)
/usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐cli ‐a zhuge ‐‐cluster del‐node 192.168.0.61:8008 a1cfe35722d151cf70585cee212755653
93c0956
# 再次查看集群状态,如下图所示,8008这个slave节点已经移除,并且该节点的redis服务也已被停止
删除8007主节点
最后,我们尝试删除之前加入的主节点8007,这个步骤相对比较麻烦一些,因为主节点的里面是有分配了hash槽的,所以我们这里必须 先把8007里的hash槽放入到其他的可用主节点中去,然后再进行移除节点操作,不然会出现数据丢失问题(目前只能把master的数据迁移 到一个节点上,暂时做不了平均分配功能),执行命令如下:
/usr/local/redis/bin/redis‐cli ‐a zhuge ‐‐cluster reshard 192.168.0.61:8007
输出如下: ... ...
How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 600
What is the receiving node ID? dfca1388f124dec92f394a7cc85cf98cfa02f86f
(ps:这里是需要把数据移动到哪?8001的主节点id)
Please enter all the source node IDs.
Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots.
Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.
Source node 1:2728a594a0498e98e4b83a537e19f9a0a3790f38
(ps:这里是需要数据源,也就是我们的8007节点id)
Source node 2:done
(ps:这里直接输入done 开始生成迁移计划) ... ...
Do you want to proceed with the proposed reshard plan (yes/no)? Yes
(ps:这里输入yes开始迁移)
至此,我们已经成功的把8007主节点的数据迁移到8001上去了,我们可以看一下现在的集群状态如下图,你会发现8007下面已经没有任 何hash槽了,证明迁移成功!
# 最后我们直接使用del-node命令删除8007主节点即可
/usr/local/redis/bin/redis‐cli ‐a zhuge ‐‐cluster del‐node 192.168.0.61:8007 2728a594a0498e98e4b83a537e19f9a0a
3790f38
# 查看集群状态,一切还原为最初始状态啦!大功告成!