Redis持久化及集群架构

知识点

持久化

RDB快照

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。

条件策略

在redis.conf文件中，可以对Redis快照条件策略进行设置，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。
redis默认开启RDB快照，并且条件策略如下：

# 以下三个条件有一个满足时就会自动保存一次数据集
save 900 1
save 300 10
save 60 10000

save 60 10000：满足“60秒内有至少有1000个键被改动”这一条件时，自动保存一次数据集。
关闭RDB只需要将所有的save保存策略注释掉即可。

手动命令

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。
Redis的默认配置中，dump.rdb文件存放在Redis服务器进程的当前工作目录下：

# 获取redis的主目录
[root@hecs-403280 ~]# redis-cli config get dir
1) "dir"
2) "/"

# 查看redis的dump.rdb文件
[root@hecs-403280 ~]# ll /dump.rdb 
-rw-r--r-- 1 root root 92 Aug  9 14:23 /dump.rdb

# 手动生成RDB快照
# 此时可以看到对应的dump.rdb修改时间为当前时间
[root@hecs-403280 ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379> save
OK
127.0.0.1:6379> 

通过find命令发现dump.rdb文件存在于多个地方，通过save命令确认/dump.rdb才是当前redis存放的RDB文件，只有这文件修改时间变成了执行save命令时刻的时间，也验证了上面所说的RDB文件默认存放在redis主目录下。
查找所有dump.rdb文件：

[root@hecs-403280 /]# find / -name dump.rdb
/root/dump.rdb
/dump.rdb
/usr/local/redis-5.0.3/src/dump.rdb
/usr/local/redis-5.0.3/utils/dump.rdb

bgsave写时复制

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(在生成子进程执行调用fork函数时会有短暂阻塞)
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。

AOF（AppendOnly 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（RDB策略是到达一定条件才生成快照）。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）。

开启AOF

AOF默认关闭是关闭的，修改为开启后，需要重启redis服务。
redis.conf文件：

# 将no改成yes开启AOF
appendonly no
# 文件名
appendfilename "appendonly.aof"

测试aof功能：

# 重启redis，systemctl命令表示redis服务已被我做成了linux服务
[root@hecs-403280 /]# systemctl restart redis

# 查找aof文件位置，同dump.rdb默认还是在redis工作目录下
[root@hecs-403280 /]# find / -name appendonly.aof
/appendonly.aof

# 加入数据
[root@hecs-403280 /]# redis-cli
127.0.0.1:6379> keys *
(empty list or set)
127.0.0.1:6379> set name jay
OK
127.0.0.1:6379> quit

# 查看aof内容
[root@hecs-403280 /]# cat /appendonly.aof 
*2
$6
SELECT
$1
0
*3
$3
set
$4
name
$3
jay

AOF功能开启后，每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时（比如SET命令），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。
你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。
redis.conf文件：

# 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 always
# 默认设置，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 everysec
# 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。
# appendfsync no

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。

AOF文件内容

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文件里记录的并不是执行的原始命令，而是记录key过期的时间戳。
比如执行set name jolin ex 1000，对应aof文件里记录如下：

*3
$3
set
$4
name
$5
jolin
*3
$9
PEXPIREAT
$4
name
$13
1691565415463

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。
例如，执行了如下几条命令：

127.0.0.1:6379> incr readcount
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr readcount
(integer) 2
127.0.0.1:6379> incr readcount
(integer) 3
127.0.0.1:6379> incr readcount
(integer) 4
127.0.0.1:6379> incr readcount
(integer) 5

重写后AOF文件里变成：

*3
$3
SET
$2
readcount
$1
5

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
# auto-aof-rewrite-percentage 100

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。

RDB与AOF比较

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。

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。

开启混合持久化，必须先开启aof。
redis.conf文件：

# 默认没有被注释，但是aof默认没开启，所以混合持久化功能默认也是不开启的，开启aof默认开启混合持久化
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：

实操：
先执行bgrewriteaof命令触发AOF重写，aof文件的内容为RDB格式的二进制文件（第一个红框），再在redis客户端执行set命令插入数据，此时aof的内容包括RDB格式内容和AOF格式内容（第二个红框），图示如下：

Redis数据备份方案

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

集群

主从架构

主从架构搭建

复制一份redis.conf文件：

[root@hecs-403280 redis]# pwd
/etc/redis
[root@hecs-403280 redis]# cp 6379.conf 6380.conf

修改配置如下：

port 6380
# 把pid进程号写入pidfile配置的文件
pidfile /var/run/redis_6380.pid
logfile "6380.log"
# 指定数据存放目录，该目录需要手动新建
dir /usr/local/redis-5.0.3/data/6380
# 需要注释掉bind
# 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
# master节点的redis配置文件中此处也要注释掉，否则会报错，报错日志在6380.log中
# bind 127.0.0.1

# 配置主从复制
# 从本机6379的redis实例复制数据，Redis 5.0之前使用slaveof
replicaof 192.168.0.83 6379
# 配置从节点只读
replica-read-only yes

启动从节点：

# redis.conf文件务必用你复制并修改了之后的redis.conf文件
[root@hecs-403280 redis]# redis-server 6380.conf

连接从节点：

[root@hecs-403280 redis]# redis-cli -p 6380

测试：
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。

# ps查看服务是否启动
[root@hecs-403280 ~]# ps -ef|grep redis
root      4095     1  0 14:48 ?        00:00:06 /usr/local/redis-5.0.3/src/redis-server 127.0.0.1:6379
root      8714     1  0 16:19 ?        00:00:00 redis-server *:6380
root      9154  8438  0 16:27 pts/2    00:00:00 grep --color=auto redis

# 新加的position在6380上已经有了
[root@hecs-403280 ~]# redis-cli -p 6380
127.0.0.1:6380> keys *
1) "name"
2) "age"
3) "position"

按照上面方法，再配置一台从节点，端口为6381。

[root@hecs-403280 redis]# ps -ef|grep redis
root      8714     1  0 16:19 ?        00:00:01 redis-server *:6380
root      9214  2745  0 16:29 pts/1    00:00:00 redis-cli
root      9653     1  0 16:37 ?        00:00:00 /usr/local/redis-5.0.3/src/redis-server *:6379
root      9673  8438  0 16:37 pts/2    00:00:00 redis-cli -p 6380
root      9996     1  0 16:43 ?        00:00:00 redis-server *:6381
root     10009  1821  0 16:44 pts/0    00:00:00 grep --color=auto 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。

图示-全量复制：

数据部分复制：
当master和slave断开重连后，一般都会对整份数据进行复制。但从redis2.8版本开始，redis改用可以支持部分数据复制的命令PSYNC去master同步数据，slave与master能够在网络连接断开重连后只进行部分数据复制（断点续传）。
master会在其内存中创建一个复制数据用的缓存队列，缓存最近一段时间的数据，master和它所有的slave都维护了复制的数据下标offset和master的进程id，因此，当网络连接断开后，slave会请求master继续进行未完成的复制，从所记录的数据下标开始。如果master进程id变化了，或者从节点数据下标offset太旧，已经不在master的缓存队列里了，那么将会进行一次全量数据的复制。

图示-部分复制：

避免主从复制风暴：
如果有很多从节点，为了缓解主从复制风暴（多个从节点同时复制主节点导致主节点压力过大），可以做如下架构，让部分从节点与从节点（与主节点同步）同步数据。

哨兵模式

哨兵原理

sentinel哨兵是特殊的redis服务（redis实例），不提供读写服务，主要用来监控redis实例节点。
哨兵架构下client端第一次从哨兵找出redis的主节点，后续就直接访问redis的主节点，不会每次都通过sentinel代理访问redis的主节点，当redis的主节点发生变化，哨兵会第一时间感知到，并且将新的redis主节点通知给client端（这里面redis的client端一般都实现了订阅功能，订阅sentinel发布的节点变动消息）。

Redis哨兵集群搭建

复制一份sentinel.conf文件：

[root@hecs-403280 redis-5.0.3]# cp sentinel.conf sentinel-26379.conf

修改配置：
sentinel-26379.conf文件文件：

port 26379
daemonize yes
pidfile "/var/run/redis-sentinel-26379.pid"
logfile "26379.log"
dir "/usr/local/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
sentinel monitor mymaster 192.168.0.83 6379 2   # mymaster这个名字随便取，客户端访问时会用到

启动哨兵实例：

[root@hecs-403280 redis-5.0.3]# redis-sentinel sentinel-26379.conf

查看sentinel的info信息：

[root@hecs-403280 redis-5.0.3]# redis-cli -p 26379
127.0.0.1:26379>info

结果：

可以看到Sentinel的info里已经识别出了redis的主从。

再配置两个sentinel实例，端口号分别是26380和26381。

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 known-replica mymaster 192.168.0.60 6380 #代表redis主节点的从节点信息
sentinel known-replica mymaster 192.168.0.60 6381 #代表redis主节点的从节点信息
sentinel known-sentinel mymaster 192.168.0.60 26380 52d0a5d70c1f90475b4fc03b6ce7c3c56935760f  #代表感知到的其它哨兵节点
sentinel known-sentinel mymaster 192.168.0.60 26381 e9f530d3882f8043f76ebb8e1686438ba8bd5ca6  #代表感知到的其它哨兵节点

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文件里的集群元数据信息会变成如下所示：

sentinel known-replica mymaster 192.168.0.60 6379 #代表主节点的从节点信息
sentinel known-replica mymaster 192.168.0.60 6381 #代表主节点的从节点信息
sentinel known-sentinel mymaster 192.168.0.60 26380 52d0a5d70c1f90475b4fc03b6ce7c3c56935760f  #代表感知到的其它哨兵节点
sentinel known-sentinel mymaster 192.168.0.60 26381 e9f530d3882f8043f76ebb8e1686438ba8bd5ca6  #代表感知到的其它哨兵节点

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 192.168.0.60 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。

简单代码示例

public class JedisSentinelTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        config.setMaxTotal(20);
        config.setMaxIdle(10);
        config.setMinIdle(5);

        String masterName = "mymaster";
        Set<String> sentinels = new HashSet<String>();
        sentinels.add(new HostAndPort("192.168.0.60",26379).toString());
        sentinels.add(new HostAndPort("192.168.0.60",26380).toString());
        sentinels.add(new HostAndPort("192.168.0.60",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, config, 3000, null);
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisSentinelPool.getResource();
            System.out.println(jedis.set("sentinel", "jay"));
            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();
        }
    }
}

哨兵SpringBoot整合

引入依赖：

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

<dependency>
   <groupId>org.apache.commons</groupId>
   <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

springboot核心配置：

server:
  port: 8080

spring:
  redis:
    database: 0
    timeout: 3000
    sentinel:    #哨兵模式
      master: mymaster #主服务器所在集群名称
     nodes: 192.168.0.60:26379,192.168.0.60:26380,192.168.0.60:26381
   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;

    /**
     * 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
     *
     * @throws InterruptedException
     */
    @RequestMapping("/test_sentinel")
    public void testSentinel() throws InterruptedException {
        int i = 1;
        while (true){
            try {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("jay"+i, i+"");
                System.out.println("设置key："+ "jay" + i);
                i++;
                Thread.sleep(1000);
            }catch (Exception e){
                logger.error("错误：", e);
            }
        }
    }
}