Redis集群

Redis单机的问题以及解决方案

1，单点故障（主从/主备/集群）
2，容量有限（集群）
3，压力（主从/读写分离）

AKF

设计微服务的时候，会遵循以下4个原则：

  • 1.AKF拆分原则
  • 2.前后端分离原则
  • 3.无状态服务
  • 4.restful的通信风格

使用AKF原则分析上述问题，得到对Redis做主备复制，业务分离成不同集群的解决方案

CAP

百度百科：https://baike.baidu.com/item/CAP原则/5712863?fr=aladdin

CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），最多只能同时实现两点，三者不可得兼。

  • 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
  • 可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
  • 分区容忍性（P）：以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。

主从复制

三种方式实现主备复制

  • 1.同步阻塞。可以实现强一致性
  • 2.异步非阻塞。弱一致性，会丢失数据
  • 3.同步消息到MQ，由MQ进行传输。最终数据一致性，可能会读到错误值
    redis使用异步的方式进行数据复制。

复制

在 Redis 复制的基础上，使用和配置主从复制非常简单，能使得从 Redis 服务器（下文称 slave）能精确得复制主 Redis 服务器（下文称 master）的内容。每次当 slave 和 master 之间的连接断开时， slave 会自动重连到 master 上，并且无论这期间 master 发生了什么， slave 都将尝试让自身成为 master 的精确副本。

这个系统的运行依靠三个主要的机制：

  • 当一个 master 实例和一个 slave 实例连接正常时， master 会发送一连串的命令流来保持对 slave 的更新，以便于将自身数据集的改变复制给 slave ， ：包括客户端的写入、key 的过期或被逐出等等。

  • 当 master 和 slave 之间的连接断开之后，因为网络问题、或者是主从意识到连接超时， slave 重新连接上 master 并会尝试进行部分重同步：这意味着它会尝试只获取在断开连接期间内丢失的命令流。

  • 当无法进行部分重同步时， slave 会请求进行全量重同步。这会涉及到一个更复杂的过程，例如 master 需要创建所有数据的快照，将之发送给 slave ，之后在数据集更改时持续发送命令流到 slave 。

Redis使用默认的异步复制，其特点是低延迟和高性能，是绝大多数 Redis 用例的自然复制模式。但是，从 Redis 服务器会异步地确认其从主 Redis 服务器周期接收到的数据量。

客户端可以使用 WAIT 命令来请求同步复制某些特定的数据。但是，WAIT 命令只能确保在其他 Redis 实例中有指定数量的已确认的副本：在故障转移期间，由于不同原因的故障转移或是由于 Redis 持久性的实际配置，故障转移期间确认的写入操作可能仍然会丢失。你可以查看 Sentinel 或 Redis 集群文档，了解关于高可用性和故障转移的更多信息。本文的其余部分主要描述 Redis 基本复制功能的基本特性。

接下来的是一些关于 Redis 复制的非常重要的事实：

  • Redis 使用异步复制，slave 和 master 之间异步地确认处理的数据量

  • 一个 master 可以拥有多个 slave

  • slave 可以接受其他 slave 的连接。除了多个 slave 可以连接到同一个 master 之外， slave 之间也可以像层叠状的结构（cascading-like structure）连接到其他 slave 。自 Redis 4.0 起，所有的 sub-slave 将会从 master 收到完全一样的复制流。

  • Redis 复制在 master 侧是非阻塞的。这意味着 master 在一个或多个 slave 进行初次同步或者是部分重同步时，可以继续处理查询请求。

  • 复制在 slave 侧大部分也是非阻塞的。当 slave 进行初次同步时，它可以使用旧数据集处理查询请求，假设你在 redis.conf 中配置了让 Redis 这样做的话。否则，你可以配置如果复制流断开， Redis slave 会返回一个 error 给客户端。但是，在初次同步之后，旧数据集必须被删除，同时加载新的数据集。 slave 在这个短暂的时间窗口内（如果数据集很大，会持续较长时间），会阻塞到来的连接请求。自 Redis 4.0 开始，可以配置 Redis 使删除旧数据集的操作在另一个不同的线程中进行，但是，加载新数据集的操作依然需要在主线程中进行并且会阻塞 slave 。

  • 复制既可以被用在可伸缩性，以便只读查询可以有多个 slave 进行（例如 O(N) 复杂度的慢操作可以被下放到 slave ），或者仅用于数据安全。

  • 可以使用复制来避免 master 将全部数据集写入磁盘造成的开销：一种典型的技术是配置你的 master Redis.conf 以避免对磁盘进行持久化，然后连接一个 slave ，其配置为不定期保存或是启用 AOF。但是，这个设置必须小心处理，因为重新启动的 master 程序将从一个空数据集开始：如果一个 slave 试图与它同步，那么这个 slave 也会被清空。

更多信息参考：http://www.redis.cn/topics/replication.html

哨兵机制

Redis 的 Sentinel 系统用于管理多个 Redis 服务器（instance）， 该系统执行以下三个任务：

  • 监控（Monitoring）： Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。
  • 提醒（Notification）： 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
  • 自动故障迁移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作， 它会将失效主服务器的其中一个从服务器升级为新的主服务器， 并让失效主服务器的其他从服务器改为复制新的主服务器； 当客户端试图连接失效的主服务器时， 集群也会向客户端返回新主服务器的地址， 使得集群可以使用新主服务器代替失效服务器。

Redis Sentinel 是一个分布式系统， 你可以在一个架构中运行多个 Sentinel 进程（progress）， 这些进程使用流言协议（gossip protocols)来接收关于主服务器是否下线的信息， 并使用投票协议（agreement protocols）来决定是否执行自动故障迁移， 以及选择哪个从服务器作为新的主服务器。

更多信息参考：http://www.redis.cn/topics/sentinel.html

集群

集群可以解决单机redis容量不足的问题，将不同的数据按照一定的逻辑分发到不同的机器上

由客户端实现三种集群分发方式：

modula（hash+取模）

弊端：取模的数必须固定，影响分布式下的扩展性

random（随机）

使用场景：MQ（lpush和rpop命令）
弊端：同一个客户端放进去，不知道去哪儿取，要由另一个客户端读取

一致性哈希

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，目的是解决分布式缓存的问题。在移除或者添加一个服务器时，能够尽可能小地改变已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系。一致性哈希解决了简单哈希算法在分布式哈希表( Distributed Hash Table，DHT) 中存在的动态伸缩等问题。
百度百科：https://baike.baidu.com/item/一致性哈希/2460889?fr=aladdin


优点：增加节点，可以分担其他节点的压力，不会造成全局洗牌
缺点：新增节点造成一小部分数据不能命中

以上三种方式都不能完全保证数据不丢失，只适合做缓存，不适合做数据库

Redis集群的实现

不同的分区实现方案
分区可以在程序的不同层次实现。

  • 客户端分区就是在客户端就已经决定数据会被存储到哪个redis节点或者从哪个redis节点读取。大多数客户端已经实现了客户端分区。
  • 代理分区 意味着客户端将请求发送给代理，然后代理决定去哪个节点写数据或者读数据。代理根据分区规则决定请求哪些Redis实例，然后根据Redis的响应结果返回给客户端。redis和memcached的一种代理实现就是Twemproxy
  • **查询路由(Query routing) **的意思是客户端随机地请求任意一个redis实例，然后由Redis将请求转发给正确的Redis节点。Redis Cluster实现了一种混合形式的查询路由，但并不是直接将请求从一个redis节点转发到另一个redis节点，而是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。
Redis 集群

Redis 集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集。

Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误.

Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性,在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令. Redis 集群的优势:

  • 自动分割数据到不同的节点上。
  • 整个集群的部分节点失败或者不可达的情况下能够继续处理命令。
Redis 集群的数据分片

Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了 哈希槽的概念.

Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽.集群的每个节点负责一部分hash槽,举个例子,比如当前集群有3个节点,那么:

  • 节点 A 包含 0 到 5500号哈希槽.
  • 节点 B 包含5501 到 11000 号哈希槽.
  • 节点 C 包含11001 到 16384号哈希槽.
    这种结构很容易添加或者删除节点. 比如如果我想新添加个节点D, 我需要从节点 A, B, C中得部分槽到D上. 如果我想移除节点A,需要将A中的槽移到B和C节点上,然后将没有任何槽的A节点从集群中移除即可. 由于从一个节点将哈希槽移动到另一个节点并不会停止服务,所以无论添加删除或者改变某个节点的哈希槽的数量都不会造成集群不可用的状态.

参考：http://www.redis.cn/topics/cluster-tutorial.html
http://www.redis.cn/topics/partitioning.html

predixy高性能全功能redis代理

Predixy 是一款高性能全特征redis代理，支持redis-sentinel和redis-cluster
相对于Twemproxy，另一种可选的分区方案是在客户端实现一致性哈希或者其他类似算法。有很多客户端已经支持一致性哈希，如 Redis-rb 和 Predis.

官网：https://github.com/joyieldInc/predixy

twemproxy (nutcracker)

Twemproxy是Twitter维护的（缓存）代理系统，代理Memcached的ASCII协议和Redis协议。它是单线程程序，使用c语言编写，运行起来非常快。它是采用Apache 2.0 license的开源软件。

Twemproxy支持自动分区，如果其代理的其中一个Redis节点不可用时，会自动将该节点排除（这将改变原来的keys-instances的映射关系，所以你应该仅在把Redis当缓存时使用Twemproxy)。

Twemproxy本身不存在单点问题，因为你可以启动多个Twemproxy实例，然后让你的客户端去连接任意一个Twemproxy实例。

Twemproxy是Redis客户端和服务器端的一个中间层，由它来处理分区功能应该不算复杂，并且应该算比较可靠的。
官网：https://github.com/twitter/twemproxy

posted @ 2020-04-20 00:59  凿石头的小石匠  阅读(180)  评论(0)  编辑  收藏  举报