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1.集群方案比较
哨兵模式
在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态#xff0c;如果master节点异常#xff0c;则会做主从切换#xff0c;将某一台slave作为master#xff0c…上一篇05-Redis高可用集群之水平扩展
1.集群方案比较
哨兵模式
在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态如果master节点异常则会做主从切换将某一台slave作为master哨兵的配置略微复杂并且性能和高可用性等各方面表现一般特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况而且哨兵模式只有一个主节点对外提供服务没法支持很高的并发且单个主节点内存也不宜设置得过大否则会导致持久化文件过大影响数据恢复或主从同步的效率
高可用集群模式
redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需要sentinel哨兵·也能完成节点移除和故障转移的功能。需要将每个节点设置成集群模式这种集群模式没有中心节点可水平扩展据官方文档称可以线性扩展到上万个节点(官方推荐不超过1000个节点)。redis集群的性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式且集群配置非常简单
2.高可用集群搭建
redis集群搭建
redis集群需要至少三个master节点我们这里搭建三个master节点并且给每个master再搭建一个slave节点总共6个redis节点这里用三台机器部署6个redis实例每台机器一主一从搭建集群的步骤如下
第一步在第一台机器的/usr/local下创建文件夹redis-cluster然后在其下面分别创建2个文件夾如下
1mkdir -p /usr/local/redis-cluster
2mkdir 8001 8004第一步把之前的redis.conf配置文件copy到8001下修改如下内容
1daemonize yes
2port 8001分别对每个机器的端口号进行设置
3pidfile /var/run/redis_8001.pid # 把pid进程号写入pidfile配置的文件
4dir /usr/local/redis-cluster/8001/指定数据文件存放位置必须要指定不同的目录位置不然会丢失数据
5cluster-enabled yes启动集群模式
6cluster-config-file nodes-8001.conf集群节点信息文件这里800x最好和port对应上
7cluster-node-timeout 10000(8)# bind 127.0.0.1bind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(9)protected-mode no 关闭保护模式(10)appendonly yes
如果要设置密码需要增加如下配置(11)requirepass zhuge (设置redis访问密码)(12)masterauth zhuge (设置集群节点间访问密码跟上面一致)第三步把修改后的配置文件copy到8004修改第2、3、4、6项里的端口号可以用批量替换
:%s/源字符串/目的字符串/g 第四步另外两台机器也需要做上面几步操作第二台机器用8002和8005第三台机器用8003和8006第五步分别启动6个redis实例然后检查是否启动成功
1/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-server /usr/local/redis-cluster/800*/redis.conf
2ps -ef | grep redis 查看是否启动成功第六步用redis-cli创建整个redis集群(redis5以前的版本集群是依靠ruby脚本redis-trib.rb实现)
# 下面命令里的1代表为每个创建的主服务器节点创建一个从服务器节点
# 执行这条命令需要确认三台机器之间的redis实例要能相互访问可以先简单把所有机器防火墙关掉如果不关闭防火墙则需要打开redis服务端口和集群节点gossip通信端口16379(默认是在redis端口号上加1W)
# 关闭防火墙
# systemctl stop firewalld # 临时关闭防火墙
# systemctl disable firewalld # 禁止开机启动
# 注意下面这条创建集群的命令大家不要直接复制里面的空格编码可能有问题导致创建集群不成功
1/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a zhuge --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.0.61:8001 192.168.0.62:8002 192.168.0.63:8003 192.168.0.61:8004 192.168.0.62:8005 192.168.0.63:8006 第七步验证集群
1连接任意一个客户端即可./redis-cli -c -h -p (-a访问服务端密码-c表示集群模式指定ip地址和端口号如/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a zhuge -c -h 192.168.0.61 -p 800*
2进行验证 cluster info查看集群信息、cluster nodes查看节点列表
3进行数据操作验证
4关闭集群则需要逐个进行关闭使用命令
/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a zhuge -c -h 192.168.0.60 -p 800* shutdown3.Java操作redis集群
借助redis的java客户端jedis可以操作以上集群引用jedis版本的maven坐标如下
dependencygroupIdredis.clients/groupIdartifactIdjedis/artifactIdversion2.9.0/version
/dependencyJava编写访问redis集群的代码非常简单如下所示
public class JedisClusterTest {public static void main(String[] args) throws IOException {JedisPoolConfig config new JedisPoolConfig();config.setMaxTotal(20);config.setMaxIdle(10);config.setMinIdle(5);SetHostAndPort jedisClusterNode new HashSetHostAndPort();jedisClusterNode.add(new HostAndPort(192.168.0.61, 8001));jedisClusterNode.add(new HostAndPort(192.168.0.62, 8002));jedisClusterNode.add(new HostAndPort(192.168.0.63, 8003));jedisClusterNode.add(new HostAndPort(192.168.0.61, 8004));jedisClusterNode.add(new HostAndPort(192.168.0.62, 8005));jedisClusterNode.add(new HostAndPort(192.168.0.63, 8006));JedisCluster jedisCluster null;try {//connectionTimeout指的是连接一个url的连接等待时间//soTimeout指的是连接上一个url获取response的返回等待时间jedisCluster new JedisCluster(jedisClusterNode, 6000, 5000, 10, zhuge, config);System.out.println(jedisCluster.set(cluster, gwx));System.out.println(jedisCluster.get(cluster));} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {if (jedisCluster ! null)jedisCluster.close();}}
}运行效果如下
OK
zhuge集群的Spring Boot整合Redis连接代码见示例项目redis-sentinel-cluster 1、引入相关依赖
dependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-data-redis/artifactId
/dependencydependencygroupIdorg.apache.commons/groupIdartifactIdcommons-pool2/artifactId
/dependencyspringboot项目核心配置
server:port: 8080spring:redis:database: 0timeout: 3000password: zhugecluster:nodes: 192.168.0.61:8001,192.168.0.62:8002,192.168.0.63:8003,192.168.0.61:8004,192.168.0.62:8005,192.168.0.63:8006lettuce:pool:max-idle: 50min-idle: 10max-active: 100max-wait: 1000访问代码
RestController
public class IndexController {private static final Logger logger LoggerFactory.getLogger(IndexController.class);Autowiredprivate StringRedisTemplate stringRedisTemplate;RequestMapping(/test_cluster)public void testCluster() throws InterruptedException {stringRedisTemplate.opsForValue().set(zhuge, 666);System.out.println(stringRedisTemplate.opsForValue().get(zhuge));}
}4.集群原理分析
Redis Cluster 将所有数据划分为 16384 个 slots(槽位)每个节点负责其中一部分槽位。槽位的信息存储于每个节点中。 当 Redis Cluster 的客户端来连接集群时它也会得到一份集群的槽位配置信息并将其缓存在客户端本地。这样当客户端要查找某个 key 时可以直接定位到目标节点。同时因为槽位的信息可能会存在客户端与服务器不一致的情况还需要纠正机制来实现槽位信息的校验调整。
槽位定位算法 Cluster 默认会对 key 值使用 crc16 算法进行 hash 得到一个整数值然后用这个整数值对 16384 进行取模来得到具体槽位。 HASH_SLOT CRC16(key) mod 16384
跳转重定位 当客户端向一个错误的节点发出了指令该节点会发现指令的 key 所在的槽位并不归自己管理这时它会向客户端发送一个特殊的跳转指令携带目标操作的节点地址告诉客户端去连这个节点去获取数据。客户端收到指令后除了跳转到正确的节点上去操作还会同步更新纠正本地的槽位映射表缓存后续所有 key 将使用新的槽位映射表。
Redis集群节点间的通信机制 redis cluster节点间采取gossip协议进行通信 维护集群的元数据(集群节点信息主从角色节点数量各节点共享的数据等)有两种方式集中式和gossip 集中式 优点在于元数据的更新和读取时效性非常好一旦元数据出现变更立即就会更新到集中式的存储中其他节点读取的时候立即就可以立即感知到不足在于所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方可能导致元数据的存储压力。 很多中间件都会借助zookeeper集中式存储元数据。 gossip
gossip协议包含多种消息包括pingpongmeetfail等等。 meet某个节点发送meet给新加入的节点让新节点加入集群中然后新节点就会开始与其他节点进行通信 ping每个节点都会频繁给其他节点发送ping其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据互相通过ping交换元数据(类似自己感知到的集群节点增加和移除hash slot信息等) pong: 对ping和meet消息的返回包含自己的状态和其他信息也可以用于信息广播和更新 fail: 某个节点判断另一个节点fail之后就发送fail给其他节点通知其他节点指定的节点宕机了。
gossip协议的优点在于元数据的更新比较分散不是集中在一个地方更新请求会陆陆续续打到所有节点上去更新有一定的延时降低了压力缺点在于元数据更新有延时可能导致集群的一些操作会有一些滞后。
gossip通信的10000端口 每个节点都有一个专门用于节点间gossip通信的端口就是自己提供服务的端口号10000比如7001那么用于节点间通信的就是17001端口。 每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息同时其他几点接收到ping消息之后返回pong消息。
网络抖动 真实世界的机房网络往往并不是风平浪静的它们经常会发生各种各样的小问题。比如网络抖动就是非常常见的一种现象突然之间部分连接变得不可访问然后很快又恢复正常。 为解决这种问题Redis Cluster 提供了一种选项cluster-node-timeout表示当某个节点持续 timeout 的时间失联时才可以认定该节点出现故障需要进行主从切换。如果没有这个选项网络抖动会导致主从频繁切换 (数据的重新复制)。
Redis集群选举原理分析 当slave发现自己的master变为FAIL状态时便尝试进行Failover以期成为新的master。由于挂掉的master可能会有多个slave从而存在多个slave竞争成为master节点的过程 其过程如下
slave发现自己的master变为FAIL将自己记录的集群currentEpoch加1并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST 信息其他节点收到该信息只有master响应判断请求者的合法性并发送FAILOVER_AUTH_ACK对每一个epoch只发送一次ack尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACKslave收到超过半数master的ack后变成新Master(这里解释了集群为什么至少需要三个主节点如果只有两个当其中一个挂了只剩一个主节点是不能选举成功的)slave广播Pong消息通知其他集群节点。
从节点并不是在主节点一进入 FAIL 状态就马上尝试发起选举而是有一定延迟一定的延迟确保我们等待FAIL状态在集群中传播slave如果立即尝试选举其它masters或许尚未意识到FAIL状态可能会拒绝投票
延迟计算公式 DELAY 500ms random(0 ~ 500ms) SLAVE_RANK * 1000msSLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下持有最新数据的slave将会首先发起选举理论上。
集群脑裂数据丢失问题 redis集群没有过半机制会有脑裂问题网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务一旦网络分区恢复会将其中一个主节点变为从节点这时会有大量数据丢失。 规避方法可以在redis配置里加上参数(这种方法不可能百分百避免数据丢失参考集群leader选举机制)
min-replicas-to-write 1 //写数据成功最少同步的slave数量这个数量可以模仿大于半数机制配置比如集群总共三个节点可以配置1加上leader就是2超过了半数注意这个配置在一定程度上会影响集群的可用性比如slave要是少于1个这个集群就算leader正常也不能提供服务了需要具体场景权衡选择。
集群是否完整才能对外提供服务 当redis.conf的配置cluster-require-full-coverage为no时表示当负责一个插槽的主库下线且没有相应的从库进行故障恢复时集群仍然可用如果为yes则集群不可用。
Redis集群为什么至少需要三个master节点并且推荐节点数为奇数 因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同意才能选举成功如果只有两个master节点当其中一个挂了是达不到选举新master的条件的。 奇数个master节点可以在满足选举该条件的基础上节省一个节点比如三个master节点和四个master节点的集群相比大家如果都挂了一个master节点都能选举新master节点如果都挂了两个master节点都没法选举新master节点了所以奇数的master节点更多的是从节省机器资源角度出发说的。
Redis集群对批量操作命令的支持 对于类似msetmget这样的多个key的原生批量操作命令redis集群只支持所有key落在同一slot的情况如果有多个key一定要用mset命令在redis集群上操作则可以在key的前面加上{XX}这样参数数据分片hash计算的只会是大括号里的值这样能确保不同的key能落到同一slot里去示例如下
mset {user1}:1:name zhuge {user1}:1:age 18假设name和age计算的hash slot值不一样但是这条命令在集群下执行redis只会用大括号里的 user1 做hash slot计算所以算出来的slot值肯定相同最后都能落在同一slot。
哨兵leader选举流程 当一个master服务器被某sentinel视为下线状态后该sentinel会与其他sentinel协商选出sentinel的leader进行故障转移工作。每个发现master服务器进入下线的sentinel都可以要求其他sentinel选自己为sentinel的leader选举是先到先得。同时每个sentinel每次选举都会自增配置纪元(选举周期)每个纪元中只会选择一个sentinel的leader。如果所有超过一半的sentinel选举某sentinel作为leader。之后该sentinel进行故障转移操作从存活的slave中选举出新的master这个选举过程跟集群的master选举很类似。
哨兵集群只有一个哨兵节点redis的主从也能正常运行以及选举master如果master挂了那唯一的那个哨兵节点就是哨兵leader了可以正常选举新master。
不过为了高可用一般都推荐至少部署三个哨兵节点。为什么推荐奇数个哨兵节点原理跟集群奇数个master节点类似。
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