Redis集群

单机的Redis存在四大问题：

Redis持久化

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：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
  

• 执行bgsave命令：这个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
  

• Redis停机时：Redis停机时会执行一次save命令，实现RDB持久化

• 触发RDB条件时：

  • 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 ./ 
    

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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
  

AOF持久化

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

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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

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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
如图，AOF原本有三个命令，但是set num 123 和 set num 666都是对num的操作，第二次会覆盖第一次的值，因此第一个命令记录下来没有意义。 所以重写命令后，AOF文件内容就是：mset name jack num 666

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 

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

Redis主从

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

主从搭建

这里我们会在同3台虚拟机中开启3个redis实例，模拟主从集群，信息如下：

IP	PORT	角色
192.168.1.10	6379	master
192.168.1.11	6379	slave
192.168.1.12	6379	slave

• 在三台虚拟机分别安装Redis

• 修改文件保存的路径目录
  

• 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 192.168.1.10
  

• 分别启动Redis服务

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 主Redis地址 端口号

• 使用redis-cli客户端连接到redis服务，执行slaveof命令（重启后失效）：

  slaveof 主Redis地址 顿口号
  

• 查看状态：info replication
  

主从数据同步原理

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：

• 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
  
  master如何得知salve是第一次来连接呢？？

有几个概念，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

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

什么是增量同步？就是只更新slave与master存在差异的部分数据。如图：

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了

repl_baklog大小有上限，写满后会覆盖最早的数据。如果slave断开时间过久，导致尚未备份的数据被覆盖，则无法基于log做增量同步，只能再次全量同步

主从同步优化

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：
  

Redis哨兵

Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复

哨兵原理

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
  

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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
  

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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，该如何实现切换呢？

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 192.168.150.101 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
  

搭建哨兵集群

这里我们搭建一个三节点形成的Sentinel集群，来监管之前的Redis主从集群

三个sentinel实例信息如下：

节点	IP	PORT
s1	192.168.1.10	27000
s2	192.168.1.11	27000
s3	192.168.1.12	27000

• 分别创建s1、s2、s3目录

• 在创建的目录下创建sentinel.conf文件，添加下面内容：
  解读：

  • port 27000：是当前sentinel实例的端口

  • sentinel announce-ip : 声明访问本机的ip

  • sentinel monitor mymaster 192.168.1.10 6379 2：指定主节点信息

  • mymaster：主节点名称，自定义，任意写

  • 192.168.1.10 6379：主节点的ip和端口

  • 2：选举master时的quorum值

    port 27000 
    sentinel announce-ip 192.168.1.10
    sentinel monitor mymaster 192.168.1.10 6379 2
    sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
    sentinel failover-timeout mymaster 60000
    dir "/tmp/s1"
    

• 分别启动：redis-sentinel s1/sentinel.conf

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

• 导入工程

• 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>
  

• 然后在配置文件application.yml中指定redis的sentinel相关信息：

  spring:
    redis:
      sentinel:
        master: mymaster # 指定Master名称
        nodes:	# 指定redis-sentinel集群信息
          - 192.168.1.10:27000	
          - 192.168.1.11:27000
          - 192.168.1.12:27000
  

• 在项目的配置类中，添加一个新的bean
  这个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

  @Bean
  public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){
      return clientConfigurationBuilder -> clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
  }
  

Redis分片集群

搭建分片集群

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

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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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：

这里我们会在三台虚拟机中开启6个redis实例，模拟分片集群，信息如下：

192.168.1.10	6379	master
192.168.1.11	6379	master
192.168.1.12	6379	master
192.168.1.10	8000	slave
192.168.1.11	8000	slave
192.168.1.12	8000	slave

• 在/tmp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/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/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 192.168.1.10
  # 保护模式
  protected-mode no
  # 数据库数量
  databases 1
  # 日志
  logfile /tmp/6379/run.log
  

• 启动redis

• 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。
  我们需要执行命令来创建集群，在Redis5.0之前创建集群比较麻烦，5.0之后集群管理命令都集成到了redis-cli中

  redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.1.10:6379 192.168.1.11:6379 192.168.1.12:6379 192.168.1.10:8000 192.168.1.11:8000 192.168.1.12:8000
  

  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
    
    这里输入yes，则集群开始创建：
    

• 查看集群状态： redis-cli -p 6379 cluster nodes
  

• 进入集群客户端需要加额外的参数 -c ：redis-cli -c -p 6379

散列插槽

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

例如：key是num，那么就根据num计算，如果是{itcast}num，则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值，然后对16384取余，得到的结果就是slot值

如图，在192.168.1.10:6379这个节点执行set a 1时，对a做hash运算，对16384取余，得到的结果是15495，因此要存储到103节点。
到了192.168.1.12:6379后，执行get num时，对num做hash运算，对16384取余，得到的结果是2765，因此需要切换到192.168.1.10:6379节点

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：

• 引入redis的starter依赖
• 配置分片集群地址
• 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: # 指定分片集群的每一个节点信息
        - 192.168.1.10:6379
        - 192.168.1.11:6379
        - 192.168.1.12:6379
        - 192.168.1.10:8000
        - 192.168.1.11:8000
        - 192.168.1.12:8000