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redis分布式缓存

2022-1-2 16:17:34

一.问题

redis集群解决单机的Redis存在四大问题:
1.数据丢失问题:redis数据持久化
2.并发问题:搭建主从集群,实现读写分离
3.存储能力问题:搭建分片集群,利用插槽机制实现动态扩容
4.故障恢复问题:利用哨兵实现健康监测和自动恢复

二.单机安装Redis

(1)首先需要安装Redis所需要的依赖:

yum install -y gcc tcl

(2)使用FinalShell软件将Redis安装包上传到虚拟机的任意目录:
在这里插入图片描述
(3)我放到了/tmp/app目录:
在这里插入图片描述
(4)解压:

tar -xvf redis-6.2.4.tar.gz

(5)进入redis目录:

cd redis-6.2.4

(6)运行编译命令:

make && make install

(7)成功安装后,修改redis.conf文件中的一些配置:

# 绑定地址,默认是127.0.0.1,会导致只能在本地访问。修改为0.0.0.0则可以在任意IP访问
bind 0.0.0.0
# 数据库数量,设置为1
databases 1

(8)启动Redis服务器:

redis-server redis.conf

(9)启动一个客户端

redis-cli

在这里插入图片描述

(10)停止redis服务:

redis-cli shutdown

三.redis持久化

一.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。

一.执行RDB

  • 执行save命令
  • 执行bgsave命令
  • Redis停机时
  • 触发RDB条件时

(1)save命令

127.0.0.1:6379> save

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。
(2)bgsave命令

127.0.0.1:6379> bgsave

这个命令执行后会开启独立子进程完成RDB,主进程可以持续处理用户请求,不受影响。
(3)停机时
Redis停机时会执行一次save命令,实现RDB持久化。
(4)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 
save ""

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 ./ 

二.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。(页表是一个内存数据地址)

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。
    在这里插入图片描述

三.优缺点

(1)、优点:

1.由于 RDB 文件是一个非常紧凑的二进制文件,所以加载的速度会快于 AOF 方式;
2.fork 子进程方式,除了fork线程阶段,其他时候不会阻塞;
3.RDB 文件代表着 Redis 服务器的某一个时刻的全量数据,所以它非常适合做冷备份和全量复制的场景;

(2)、缺点:

没办法做到实时持久化,会存在丢数据的风险。定时执行持久化过程,如果在这个过程中服务器崩溃了,则会导致这段时间的数据全部丢失。

二.AOF持久化

一.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。
在这里插入图片描述

二.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.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。
重写AOF:
1、已过期的数据不在写入文件。
2、保留最终命令
3、删除无用的命令
4、多条命令合并成一条命令
在这里插入图片描述
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 

四.优缺点

(1)、优点

1.相比于 RDB,AOF 更加安全默认同步策略为 everysec 即每秒同步一次,所以顶多我们就失去一秒的数据;
2.根据关注点不同,AOF 提供了不同的同步策略,我们可以根据自己的需求来选择;
3.AOF 文件是以 append-only 方式写入,相比如 RDB 全量写入的方式,它没有任何磁盘寻址的开销,写入性能非常高

(2)、缺点

1.由于 AOF 日志文件是命令级别的,所以相比于 RDB 紧致的二进制文件而言它的加载速度会慢些。
2. AOF 开启后,支持的写 QPS 会比 RDB 支持的写 QPS 低。

三.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。
在这里插入图片描述

四.RDB-AOF混合模式

(1).RDB 能够快速地存储和恢复数据,但是在服务器宕机时会丢失大量的数据没有保证数据的实时性安全性
(2).AOF 能够实时持久化数据并且提高了数据的安全性,但是在存储和恢复数据方面又会消耗大量时间
(3).Redis 4.0 推出了 RDB-AOF 混合持久化方案,该方案是在 AOF 重写阶段创建一个同时包含 RDB 数据AOF 数据AOF 文件,其中 RDB 数据位于AOF 文件的开头,他存储了服务器开始执行重写操作时 Redis 服务器的数据状态(RDB 快照方案),重写操作执行之后的 Redis 命令,则会继续 append 在 AOF 文件末尾,一般这部分数据都会比较小。这样在 Redis 重启的时候,则可以先加载 RDB 的内容,然后再加载 AOF 的日志内容,这样重启的效率则会得到很大的提升,而且由于在运行阶段 Redis 命令都会以 append 的方式写入 AOF 文件,保证了数据的实时性和安全性

四.搭建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。
在这里插入图片描述
这里我会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:

IPPORT角色操作
192.168.136.1607001master读写
192.168.136.1607002slave
192.168.136.1607003slave

二.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)创建目录
我们创建三个文件夹,名字分别叫7001、7002、7003:

# 进入/tmp/app目录
cd /tmp/app
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003

在这里插入图片描述
(2)恢复原始配置
修改redis-6.2.4/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-6.2.4/redis.conf文件拷贝到三个目录中(在/tmp/app目录执行下列命令):

# 方式一:逐个拷贝
cp redis-6.2.4/redis.conf 7001
cp redis-6.2.4/redis.conf 7002
cp redis-6.2.4/redis.conf 7003
# 方式二(推荐):管道组合命令,一键拷贝
echo 7001 7002 7003 | xargs -t -n 1 cp redis-6.2.4/redis.conf

(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/app目录执行下列命令):

sed -i -e 's/6379/7001/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/app\/7001\//g' 7001/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7002/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/app\/7002\//g' 7002/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7003/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/app\/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 192.168.136.160

每个目录都要改,我们一键完成修改(在/tmp/app目录执行下列命令):

# 逐一执行
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.136.160' 7001/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.136.160' 7002/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.136.160' 7003/redis.conf

# 或者一键修改(推荐)
printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.136.160' {}/redis.conf

三.启动

在/tmp/app分别启动3个redis实例,启动命令:

# 第1个
redis-server 7001/redis.conf
# 第2个
redis-server 7002/redis.conf
# 第3个
redis-server 7003/redis.conf

在这里插入图片描述
如果要一键停止,可以运行下面命令:

printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown

四.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 <masterip> <masterport>

注意:在5.0以后新增命令replicaof,与salveof效果一致。

演示,使用方式二。

  • 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 192.168.136.160 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 192.168.136.160 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

在这里插入图片描述

五.主从数据同步原理

一.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:
在这里插入图片描述
这里有一个问题,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

如图:
在这里插入图片描述
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

二.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:
在这里插入图片描述
那么master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

三.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:
在这里插入图片描述
slave与master的offset之间的差异,就是salve需要增量拷贝的数据了。

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:
在这里插入图片描述
直到数组被填满:
在这里插入图片描述
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。

但是,如果slave出现网络阻塞,导致master的offset远远超过了slave的offset:
在这里插入图片描述
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:
在这里插入图片描述
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。

四.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(问题:中间从节点挂了,后面的都数据不同步)

主从从架构图:
在这里插入图片描述

六.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。

一.哨兵原理

一.集群结构和作用

在这里插入图片描述
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

二.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。
在这里插入图片描述

三.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
    在这里插入图片描述

二.搭建哨兵集群

一.集群结构

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实例如下:

节点IPPORT
s1 192.168.136.16027001
s2 192.168.136.16027002
s3 192.168.136.16027003

二.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)我们创建三个文件夹,名字分别叫s1、s2、s3:

# 进入/tmp/app目录
cd /tmp/app
# 创建目录
mkdir s1 s2 s3

在这里插入图片描述
(2)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 192.168.136.160
sentinel monitor mymaster 192.168.136.160 7001 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 60000
dir "/tmp/app/s1"

解读:

  • port 27001:是当前sentinel实例的端口
  • sentinel monitor mymaster 192.168.136.160 7001 2:指定主节点信息
    • mymaster:主节点名称,自定义,任意写
    • 192.168.136.160 7001:主节点的ip和端口
    • 2:选举master时的quorum值

(3)然后将s1/sentinel.conf文件拷贝到s2、s3两个目录中(在/tmp/app目录执行下列命令):

# 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

(4)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

三.启动

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

在这里插入图片描述
三个redis-sentinel+三个redis-server就有6个实例了

三.RedisTemplate

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。

一.引入依赖

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

二.配置Redis地址

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

spring:
  redis:
    sentinel:
      master: mymaster
      nodes:
        - 192.168.136.160:27001
        - 192.168.136.160:27002
        - 192.168.136.160:27003

在这里插入图片描述

三.配置读写分离

在项目的启动类中,添加一个新的bean,这样就可以直接使用了:

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

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

七.Redis分片集群

一.搭建分片集群

一.计划

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,如图:
在这里插入图片描述
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

这里我们会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:

IPPORT角色
192.168.136.1607001master
192.168.136.1607002master
192.168.136.1607003master
192.168.136.1608001slave
192.168.136.1608002slave
192.168.136.1608003slave

二.准备实例和配置

(1)删除之前的7001、7002、7003这几个目录,重新创建出7001、7002、7003、8001、8002、8003目录:

# 进入/tmp/app目录
cd /tmp/app
# 删除旧的,避免配置干扰
rm -rf 7001 7002 7003
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003 8001 8002 8003

(2)在/tmp/app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/app/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/app/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 192.168.136.160
# 保护模式
protected-mode no
# 数据库数量
databases 1
# 日志
logfile /tmp/app/6379/run.log

(3)将这个文件拷贝到每个目录下:

# 进入/tmp/app目录
cd /tmp/app
# 执行拷贝
echo 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -t -n 1 cp redis.conf

(4)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/app目录
cd /tmp/app
# 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

三.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/app目录
cd /tmp/app
# 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

在这里插入图片描述
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(推荐这种方式):

printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown

四.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。
(1)Redis5.0之前
Redis5.0之前集群命令都是用redis安装包下的src/redis-trib.rb来实现的。因为redis-trib.rb是有ruby语言编写的所以需要安装ruby环境。

 # 安装依赖
 yum -y install zlib ruby rubygems
 gem install redis

然后通过命令来管理集群:

# 进入redis的src目录
cd /tmp/app/redis-6.2.4/src
# 创建集群
./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.136.160:7001 192.168.136.160:7002 192.168.136.160:7003 192.168.136.160:8001 192.168.136.160:8002 192.168.136.160:8003

(2)Redis5.0以后
我们使用的是Redis6.2.4版本,集群管理以及集成到了redis-cli中,格式如下:

redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.136.160:7001 192.168.136.160:7002 192.168.136.160:7003 192.168.136.160:8001 192.168.136.160:8002 192.168.136.160:8003

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

(3)运行后:
在这里插入图片描述
输入yes,集群开始创建:
在这里插入图片描述
(4)通过命令可以查看集群状态:

redis-cli -p 7001 cluster nodes

在这里插入图片描述

五.测试

(1)集群操作时,需要给redis-cli加上-c参数才可以:

redis-cli -c -p 7001

在这里插入图片描述

二.散列插槽

一.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:
在这里插入图片描述
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为a,那么就根据a计算,如果是{itcast}a,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。
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如图,在7001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,因此需要切换到7003节点

切换到了7001后,执行get a时,对a做hash运算,对16384取余,得到的结果是15495,因此需要切换到7003节点

二.集群伸缩

一.分片集群命令

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:
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比如,添加节点的命令:
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二.创建新的redis实例

在/tmp/app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 -e 's/6379/7004/g'  7004/redis.conf

启动

redis-server 7004/redis.conf

三.添加新节点到redis

查看手册:

redis-cli --cluster help

在这里插入图片描述

执行命令:

redis-cli --cluster add-node  192.168.136.160:7004 192.168.136.160:7001

通过命令查看集群状态:

redis-cli -p 7001 cluster nodes

如图,7004加入了集群,并且默认是一个master节点:
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但是,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

四.转移插槽

(1)我们要将a存储到7004节点,因此需要先看看a的插槽是多少:
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如图所示,a的插槽为15495

(2)我们可以将13000~16383的插槽从7001转移到7004,命令格式如下:
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建立连接:

redis-cli --cluster reshard 192.168.136.160:7001

得到下面的反馈:
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询问要移动多少个插槽,我们计划是3383个:
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又询问哪个node来接收这些插槽?我们是分配到7004去,先得到7004的ID(注意:空格)
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复制这个id,然后拷贝到刚才的控制台后:

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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

这里我们要从7003获取,因此填写7003的id:
在这里插入图片描述
填写:done
在这里插入图片描述
确认要转移吗?输入yes

然后,通过命令查看集群状态:

redis-cli -p 7001 cluster nodes

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二.故障转移

一.自动故障转移

当集群中有一个master宕机会发生什么呢?

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
(2)然后是疑似宕机:
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(3)最后是确定下线,自动提升一个slave为新的master:
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(4)当7002再次启动,就会变为一个slave节点了:
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二.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,切换到执行cluster failover命令的这个slave节点,实现无感知的数据迁移。其流程如下:
在这里插入图片描述
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

案例需求: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

redis-cli -p 7002
CLUSTER FAILOVER

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(3)然后,通过命令查看集群状态:

redis-cli -p 7001 cluster nodes

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三.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:
        - 192.168.136.160:7001
        - 192.168.136.160:7002
        - 192.168.136.160:7003
        - 192.168.136.160:8001
        - 192.168.136.160:8002
        - 192.168.136.160:8003