【Docker】Mysql主从复制&Redis集群

安装mysql主从复制

• 新建主服务器容器实例3307

  docker run -d -p 3307:3306 --privileged=true 
  -v /bk/mysql-master/log:/var/log/mysql 
  -v /bk/mysql-master/data:/var/lib/mysql 
  -v /bk/mysql-master/conf:/etc/mysql/conf.d 
  -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=12345678 
  --name mysql-master mysql:5.7.41-oracle
  

  • 配置文件 my.cnf

    [mysqld]
    ## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
    server_id=101 
    ## 指定不需要同步的数据库名称
    binlog-ignore-db=mysql  
    ## 开启二进制日志功能
    log-bin=mall-mysql-bin  
    ## 设置二进制日志使用内存大小（事务）
    binlog_cache_size=1M  
    ## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row）
    binlog_format=mixed  
    ## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
    expire_logs_days=7  
    ## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
    ## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
    slave_skip_errors=1062
    

  • 修改完配置后重启master实例 docker restart mysql-master

  • 进入mysql-master容器 docker exec -it mysql-master /bin/bash、mysql -uroot -proot

  • master容器实例内创建数据同步用户 CREATE USER slave@'%' IDENTIFIED BY '12345678';、GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'slave'@'%'; flush privileges;

• 新建从服务器容器实例3308

  docker run -d -p 3308:3306 --privileged=true \
  -v /bk/mysql-slave/log:/var/log/mysql \
  -v /bk/mysql-slave/data:/var/lib/mysql \
  -v /bk/mysql-slave/conf:/etc/mysql/conf.d \
  -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=12345678 \
  --name mysql-slave mysql:5.7.41-oracle
  

  • 配置文件 my.cnf

    [mysqld]
    ## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
    server_id=102
    ## 指定不需要同步的数据库名称
    binlog-ignore-db=mysql  
    ## 开启二进制日志功能，以备Slave作为其它数据库实例的Master时使用
    log-bin=mall-mysql-slave1-bin  
    ## 设置二进制日志使用内存大小（事务）
    binlog_cache_size=1M  
    ## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row）
    binlog_format=mixed  
    ## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
    expire_logs_days=7  
    ## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
    ## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
    slave_skip_errors=1062  
    ## relay_log配置中继日志
    relay_log=mall-mysql-relay-bin  
    ## log_slave_updates表示slave将复制事件写进自己的二进制日志
    log_slave_updates=1  
    ## slave设置为只读（具有super权限的用户除外）
    read_only=1
    

  • 修改完配置后重启slave实例 docker restart mysql-slave

  • 在主数据库中查看主从同步状态 show master status;

    

  • 进入mysql-slave容器 docker exec -it mysql-slave /bin/bash、mysql -uroot -proot

  • 在从数据库中配置主从复制

    master_log_pos这个参数是由 show master status;查的

    change master to 
    master_host='宿主机ip',   # 主数据库的IP地址；
    master_user='slave',   # 主数据库的运行端口；
    master_password='12345678',   # 在主数据库创建的用于同步数据的用户账号；
    master_port=3307,   # 在主数据库创建的用于同步数据的用户密码；
    master_log_file='mall-mysql-bin.000001',  # 指定从数据库要复制数据的日志文件，通过查看主数据的状态，获取File参数
    master_log_pos=769,  # 指定从数据库从哪个位置开始复制数据，通过查看主数据的状态，获取Position参数；
    master_connect_retry=30; 连接失败重试的时间间隔，单位为秒。
    

    

  • 在从数据库中查看主从同步状态 show slave status \G;

    

  • 在从数据库中开启主从同步 start slave;

    

  • 查看从数据库状态发现已经同步

    

• 主从复制测试

  • 主机新建库-使用库-新建表-插入数据，ok

  • 从机使用库-查看记录，ok

    

安装redis集群

1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例

• 单机单台100%不可能，肯定是分布式存储，用redis如何落地？

• 解决上亿条数据的策略

  • 哈希取余分区

    2亿条记录就是2亿个k,v，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：
    hash(key) % N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。

    

    • 优点：

      简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。

    • 缺点：

      原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。
      某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。

  • 一致性哈希算法分区

    一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决；分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。

    • 3大步骤

      • 一致性哈希环

        一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
        它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2³²取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到2^32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1， 0和2^32-1在零点中方向重合，我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。

        

      • 服务器IP节点映射

        将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。
        将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：

        

      • key落到服务器的落键规则

        当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。
        如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

        

    • 优点

      一致性哈希算法的容错性

      • 假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据，并且这些数据会转移到D进行存储。

      

      一致性哈希算法的扩展性

      • 数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，
      • 不会导致hash取余全部数据重新洗牌。

      

    • 缺点

      一致性哈希算法的数据倾斜问题

      • 一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题。

      例如系统中只有两台服务器：

      

  • 哈希槽分区

    哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^{14 -1}]形成hash slot空间。

    • 为什么出现

      一致性哈希算法的数据倾斜问题

    • 能干什么

      解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。
      槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，这样便于数据移动。
      哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配。

      

    • 多少个hash槽

      一个集群只能有16384个槽，编号0-16383（0-2¹⁴）

      • 这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。可以指定哪些编号的槽分配给哪个主节点。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取余，余数是几key就落入对应的槽里。slot = CRC16(key) % 16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。

    • 哈希槽计算

      Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。如下代码，key之A 、B在Node2， key之C落在Node3上

      

      

• 三主三从集群

  • 关闭防火墙+启动docker后台服务 systemctl disable firewalld、 systemctl start docker

  • 新建6个docker容器redis实例

    docker run -d --name redis-node-1 
    --net host					# 使用宿主机的网络与端口，默认
    --privileged=true
    -v /bk/redis/share/redis-node-1:/data 
    redis:6.0.8 
    --cluster-enabled yes		# 开启集群集群
    --appendonly yes --port 6381
    

    
    

  • 进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系 docker exec -it redis-node-1 /bin/bash

  • 构建集群，主从关系

    redis-cli --cluster create 192.168.111.147:6381 192.168.111.147:6382 \
    192.168.111.147:6383 192.168.111.147:6384 192.168.111.147:6385 192.168.111.147:6386 \
    --cluster-replicas 1		# 表示为每个master创建一个slave节点
    

    
    

  • 链接进入6381作为切入点，查看集群状态 cluster info

    

  • 链接进入6381作为切入点，查看节点状态 cluster nodes

    
    M: 1 =》 S:6
    M: 2 =》 S:4
    M: 3 =》 S:5

• 主从容错切换迁移

  • 数据读写增强存储

    对6381新增两个key，进入方式不对，此时6381这台机子只分配到了[0,5460]的槽位

    

    加入参数-c，优化路由 redis-cli -p 6381 -c

    

    查看集群信息 redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381

    

  • 容错切换迁移

    6381主机停了，对应的6386从机上位，这里的M:6381对应的S:6386

    

    任意选一台机子作为突破口，再次查看集群信息

    

    还原之前的3主3从

    • docker start redis-node-1
      
    • docker restart redis-node-6不行=》docker stop redis-node-6 & docker start redis-node-6
      

• 主从扩容

  • 新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点

    docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /bk/redis/share/redis-node-7:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6387
    docker run -d --name redis-node-8 --net host --privileged=true -v /bk/redis/share/redis-node-8:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6388
    

    

  • 进入6387容器实例内部 docker exec -it redis-node-7 /bin/bash

  • 将新增的6387节点(空槽号)作为master节点加入原集群 redis-cli --cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:6381

    6387 就是将要作为master新增节点
    6381 就是原来集群节点里面的领路人，相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群

    

  • 检查集群情况 redis-cli --cluster check 真实ip地址:6381

    

  • 重新分派槽号 redis-cli --cluster reshard IP地址:端口号

    
    

  • 再次检查集群情况:6387的槽位是由之前三台主机匀过去的

    

  • 为主节点6387分配从节点6388 redis-cli --cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID

    

  • 最后检查6388从机的是否OK

    

• 主从缩容

  6387和6388下线，先删从机6388，再删除6387

  • 将6388删除 从集群中将4号从节点6388删除 redis-cli --cluster del-node ip:从机端口 从机6388节点ID

    

    

  • 将6387的槽号清空，重新分配，本例将清出来的槽号都给6381 redis-cli --cluster reshard 192.168.111.147:6381

    
    

  • 将6387删除 redis-cli --cluster del-node ip:端口 6387节点ID