微服务高级篇【3】之分布式缓存Redis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

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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

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• 停机时
  Redis停机时会执行一次save命令，实现RDB持久化。

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• 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。

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
   

   
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
  

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：

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

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

2. 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

3. 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

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：
   

---

2. 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

---

3. 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
  

---

3. 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
   

   

---

4. 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。

---

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>
   

---

2. 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
   

---

3. 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

---

4. 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

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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：
     
     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

---

2. 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
   

---

3. 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
   

   

---

4. 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
   

---

5. 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
   

   

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5. 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
    

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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

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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

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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
   

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2. 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

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3. 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：
     
     

• 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

1. 首先是该实例与其它实例失去连接，然后是疑似宕机
   
2. 最后是确定下线，自动提升一个slave为新的master：
   
3. 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：

  1. 利用redis-cli连接7002这个节点
  2. 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：
  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：