微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群

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:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第1张图片
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第2张图片
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第3张图片
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第4张图片

  • 解决方案:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第5张图片

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:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第6张图片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
    在这里插入图片描述
    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。
      微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第7张图片

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。
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第8张图片

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。

在这里插入图片描述

  • 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
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。

微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第9张图片

4.2 搭建主从集群

4.2.1 集群结构

微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第10张图片

  • 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。
  1. 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
    
  2. 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
    
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第11张图片
  3. 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
  4. 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
    
  5. 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
    
  6. 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
    
  7. 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  
      
  • 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
    

微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第12张图片

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
    OK
    
    127.0.0.1:7002> 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:
微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第13张图片
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
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第14张图片

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
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第15张图片

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:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第16张图片
  • 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:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第17张图片
  • 直到数组被填满:

微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第18张图片

  • 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:

微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第19张图片

  • 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

微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第20张图片

  • 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:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第21张图片

4.5 小结

  1. 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
  1. 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
  1. 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:

微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第22张图片
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。

微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第23张图片

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

微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第24张图片

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

  1. 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:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第25张图片

  1. 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

  1. 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
    

  1. 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
    
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第26张图片

  1. 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:

    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第27张图片

  • 实践的结果:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第28张图片

  • 查看集群结构
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第29张图片

  • 重新启动挂掉的节点
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第30张图片

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。

  1. 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>
    

  1. 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
    

  1. 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

  1. 测试
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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

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6.2 搭建分片集群


  1. 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:
      微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第34张图片
      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
192.168.188.112 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

  1. 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
    

  1. 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
    

    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第35张图片


  1. 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
    printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown
    

  1. 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
        微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第36张图片
    • 输入yes,则集群开始创建:
      微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第37张图片
    • 通过命令可以查看集群状态:
    redis-cli -p 7001 cluster nodes
    
    在这里插入图片描述

  1. 测试
    • 集群操作

在这里插入图片描述
- 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)。】
微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第38张图片

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:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第39张图片
  • 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
      微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第40张图片

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
    

微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第41张图片

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

  1. 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
    

  1. 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
    
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第42张图片
  • 通过命令查看集群状态:
    redis-cli -p 7001 cluster nodes
    
    在这里插入图片描述
    • 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

  1. 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.
      在这里插入图片描述
    • 可以将0~3000的插槽从7001转移到7004,命令格式如下:
      微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第43张图片
    • 具体命令如下,建立连接,填写要移动的卡槽数量:
      微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第44张图片
      微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第45张图片
  • 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
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    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第47张图片
    • 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
    

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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
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第49张图片
  • 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
  1. 首先是该实例与其它实例失去连接,然后是疑似宕机
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第50张图片
  2. 最后是确定下线,自动提升一个slave为新的master:
    在这里插入图片描述
  3. 当7002再次启动,就会变为一个slave节点
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第51张图片

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:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第52张图片
    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:

    1. 利用redis-cli连接7002这个节点
    2. 执行cluster failover命令
      在这里插入图片描述
  • 结果:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第53张图片

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:
    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:
            - 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:
    微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis集群_第54张图片

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