Redis配置详解
我们说 Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品,有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。本篇博客我们就将介绍这些数据类型的详细使用以及顺带介绍Redis系统的相关命令用法。
注意:Redis的命令不区分大小写,但是key 严格区分大小写!!!
0、写在前面
下面介绍的Redis命令有很多,如果你想通过死记硬背来记住这些命令几乎不可能,但是如果理解了Redis的一些机制,这些命令其实是由很强的通用性的,通过理解来记忆是最好的。 另外,每种数据类型都有其适合的使用场景,我也会在文中给与说明,如果滥用,反而会适得其反。
1、string 数据类型
string 是Redis的最基本的数据类型,可以理解为与 Memcached 一模一样的类型,一个key 对应一个 value。string 类型是二进制安全的,意思是 Redis 的 string 可以包含任何数据,比如图片或者序列化的对象,一个 redis 中字符串 value 最多可以是 512M。
①、相关命令介绍
string 数据类型在 Redis 中的相关命令:
表格图片引用:http://www.cnblogs.com/xrq730/p/8944539.html(下同)
PS:
①、上面的 ttl 命令是返回 key 的剩余过期时间,单位为秒。
②、mset和mget这种批量处理命令,能够极大的提高操作效率。因为一次命令执行所需要的时间=1次网络传输时间+1次命令执行时间,n个命令耗时=n次网络传输时间+n次命令执行时间,而批量处理命令会将n次网络时间缩减为1次网络时间,也就是1次网络传输时间+n次命令处理时间。
但是需要注意的是,Redis是单线程的,如果一次批量处理命令过多,会造成Redis阻塞或网络拥塞(传输数据量大)。
③、setnx可以用于实现分布式锁,具体实现方式后面会介绍。
上面是 string 类型的基本命令,下面介绍几个自增自减操作,这在实际工作中还是特别有用的(分布式环境中统计系统的在线人数,利用Redis的高性能读写,在Redis中完成秒杀,而不是直接操作数据库。)。
②、典型使用场景
一、计数
由于Redis单线程的特点,我们不用考虑并发造成计数不准的问题,通过 incrby 命令,我们可以正确的得到我们想要的结果。
二、限制次数
比如登录次数校验,错误超过三次5分钟内就不让登录了,每次登录设置key自增一次,并设置该key的过期时间为5分钟后,每次登录检查一下该key的值来进行限制登录。
2、hash 数据类型
hash 是一个键值对集合,是一个 string 类型的 key和 value 的映射表,key 还是key,但是value是一个键值对(key-value)。类比于 Java里面的 Map<String,Map<String,Object>> 集合。
①、相关命令介绍
演示如下:
②、典型使用场景
查询的时间复杂度是O(1),用于缓存一些信息。
3、list 数据类型
list 列表,它是简单的字符串列表,按照插入顺序排序,你可以添加一个元素到列表的头部(左边)或者尾部(右边),它的底层实际上是个链表。
列表有两个特点:
一、有序
二、可以重复
这两个特点要注意和后面介绍的集合和有序集合相对比。
①、相关命令介绍
②、典型使用场景
一、栈
通过命令 lpush+lpop
二、队列
命令 lpush+rpop
三、有限集合
命令 lpush+ltrim
四、消息队列
命令 lpush+brpop
4、set 数据类型
Redis 的 set 是 string 类型的无序集合。
相对于列表,集合也有两个特点:
一、无序
二、不可重复
①、相关命令介绍
②、典型使用场景
利用集合的交并集特性,比如在社交领域,我们可以很方便的求出多个用户的共同好友,共同感兴趣的领域等。
5、zset 数据类型
zset(sorted set 有序集合),和上面的set 数据类型一样,也是 string 类型元素的集合,但是它是有序的。
①、相关命令介绍
②、典型使用场景
和set数据结构一样,zset也可以用于社交领域的相关业务,并且还可以利用zset 的有序特性,还可以做类似排行榜的业务。
6、Redis5.0新数据结构-stream
Redis的作者在Redis5.0中,放出一个新的数据结构,Stream。Redis Stream 的内部,其实也是一个队列,每一个不同的key,对应的是不同的队列,每个队列的元素,也就是消息,都有一个msgid,并且需要保证msgid是严格递增的。在Stream当中,消息是默认持久化的,即便是Redis重启,也能够读取到消息。那么,stream是如何做到多播的呢?其实非常的简单,与其他队列系统相似,Redis对不同的消费者,也有消费者Group这样的概念,不同的消费组,可以消费同一个消息,对于不同的消费组,都维护一个Idx下标,表示这一个消费群组消费到了哪里,每次进行消费,都会更新一下这个下标,往后面一位进行偏移。
7、系统相关命令
8、key 相关命令
关于 key 的命令应该说是最常用的,需要大家记住。
这里在介绍一个命令 :
OBJECT ENCODING key
这是用来显示这五种数据类型的底层数据结构,下一篇博客我们会详细介绍。
上面的命令我们给string 数据类型 k1 赋值 str,给 k2 赋值 123,通过 OBJECT ENCODING 显示底层实现的数据类型分别是 embstr 和 int。这到底是什么呢?下篇博客我们会详细介绍的。
前面我们说过,Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品,有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。这几种丰富的数据类型我们花了两篇文章进行了详细的介绍,接下来我们要介绍 Redis 的另外一大优势——持久化。
由于 Redis 是一个内存数据库,所谓内存数据库,就是将数据库中的内容保存在内存中,这与传统的MySQL,Oracle等关系型数据库直接将内容保存到硬盘中相比,内存数据库的读写效率比传统数据库要快的多(内存的读写效率远远大于硬盘的读写效率)。但是保存在内存中也随之带来了一个缺点,一旦断电或者宕机,那么内存数据库中的数据将会全部丢失。
为了解决这个缺点,Redis提供了将内存数据持久化到硬盘,以及用持久化文件来恢复数据库数据的功能。Redis 支持两种形式的持久化,一种是RDB快照(snapshotting),另外一种是AOF(append-only-file)。本篇博客先对 RDB 快照进行介绍。
1、RDB 简介
RDB是Redis用来进行持久化的一种方式,是把当前内存中的数据集快照写入磁盘,也就是 Snapshot 快照(数据库中所有键值对数据)。恢复时是将快照文件直接读到内存里。
2、触发方式
RDB 有两种触发方式,分别是自动触发和手动触发。
①、自动触发
在 redis.conf 配置文件中的 SNAPSHOTTING 下,在这篇文章中我们介绍过。
①、save:这里是用来配置触发 Redis的 RDB 持久化条件,也就是什么时候将内存中的数据保存到硬盘。比如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次修改时,自动触发bgsave(这个命令下面会介绍,手动触发RDB持久化的命令)
默认如下配置:
save 900 1:表示900 秒内如果至少有 1 个 key 的值变化,则保存 save 300 10:表示300 秒内如果至少有 10 个 key 的值变化,则保存 save 60 10000:表示60 秒内如果至少有 10000 个 key 的值变化,则保存
当然如果你只是用Redis的缓存功能,不需要持久化,那么你可以注释掉所有的 save 行来停用保存功能。可以直接一个空字符串来实现停用:save ""
②、stop-writes-on-bgsave-error :默认值为yes。当启用了RDB且最后一次后台保存数据失败,Redis是否停止接收数据。这会让用户意识到数据没有正确持久化到磁盘上,否则没有人会注意到灾难(disaster)发生了。如果Redis重启了,那么又可以重新开始接收数据了
③、rdbcompression ;默认值是yes。对于存储到磁盘中的快照,可以设置是否进行压缩存储。如果是的话,redis会采用LZF算法进行压缩。如果你不想消耗CPU来进行压缩的话,可以设置为关闭此功能,但是存储在磁盘上的快照会比较大。
④、rdbchecksum :默认值是yes。在存储快照后,我们还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验,但是这样做会增加大约10%的性能消耗,如果希望获取到最大的性能提升,可以关闭此功能。
⑤、dbfilename :设置快照的文件名,默认是 dump.rdb
⑥、dir:设置快照文件的存放路径,这个配置项一定是个目录,而不能是文件名。默认是和当前配置文件保存在同一目录。
也就是说通过在配置文件中配置的 save 方式,当实际操作满足该配置形式时就会进行 RDB 持久化,将当前的内存快照保存在 dir 配置的目录中,文件名由配置的 dbfilename 决定。
②、手动触发
手动触发Redis进行RDB持久化的命令有两种:
1、save
该命令会阻塞当前Redis服务器,执行save命令期间,Redis不能处理其他命令,直到RDB过程完成为止。
显然该命令对于内存比较大的实例会造成长时间阻塞,这是致命的缺陷,为了解决此问题,Redis提供了第二种方式。
2、bgsave
执行该命令时,Redis会在后台异步进行快照操作,快照同时还可以响应客户端请求。具体操作是Redis进程执行fork操作创建子进程,RDB持久化过程由子进程负责,完成后自动结束。阻塞只发生在fork阶段,一般时间很短。
基本上 Redis 内部所有的RDB操作都是采用 bgsave 命令。
ps:执行执行 flushall 命令,也会产生dump.rdb文件,但里面是空的.
3、恢复数据
将备份文件 (dump.rdb) 移动到 redis 安装目录并启动服务即可,redis就会自动加载文件数据至内存了。Redis 服务器在载入 RDB 文件期间,会一直处于阻塞状态,直到载入工作完成为止。
获取 redis 的安装目录可以使用 config get dir 命令
载入的标识是如下命令:
4、停止 RDB 持久化
有些情况下,我们只想利用Redis的缓存功能,并不像使用 Redis 的持久化功能,那么这时候我们最好停掉 RDB 持久化。可以通过上面讲的在配置文件 redis.conf 中,可以注释掉所有的 save 行来停用保存功能或者直接一个空字符串来实现停用:save ""
也可以通过命令:
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redis-cli config set save " " |
5、RDB 的优势和劣势
①、优势
1.RDB是一个非常紧凑(compact)的文件,它保存了redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份和灾难恢复。
2.生成RDB文件的时候,redis主进程会fork()一个子进程来处理所有保存工作,主进程不需要进行任何磁盘IO操作。
3.RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
②、劣势
1、RDB方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为bgsave每次运行都要执行fork操作创建子进程,属于重量级操作,如果不采用压缩算法(内存中的数据被克隆了一份,大致2倍的膨胀性需要考虑),频繁执行成本过高(影响性能)
2、RDB文件使用特定二进制格式保存,Redis版本演进过程中有多个格式的RDB版本,存在老版本Redis服务无法兼容新版RDB格式的问题(版本不兼容)
3、在一定间隔时间做一次备份,所以如果redis意外down掉的话,就会丢失最后一次快照后的所有修改(数据有丢失)
6、RDB 自动保存的原理
Redis有个服务器状态结构:
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struct redisService{ //1、记录保存save条件的数组 struct saveparam *saveparams; //2、修改计数器 long long dirty; //3、上一次执行保存的时间 time_t lastsave; } |
①、首先看记录保存save条件的数组 saveparam,里面每个元素都是一个 saveparams 结构:
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struct saveparam{ //秒数 time_t seconds; //修改数 int changes; }; |
前面我们在 redis.conf 配置文件中进行了关于save 的配置:
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save 900 1:表示900 秒内如果至少有 1 个 key 的值变化,则保存 save 300 10:表示300 秒内如果至少有 10 个 key 的值变化,则保存 save 60 10000:表示60 秒内如果至少有 10000 个 key 的值变化,则保存 |
那么服务器状态中的saveparam 数组将会是如下的样子:
②、dirty 计数器和lastsave 属性
dirty 计数器记录距离上一次成功执行 save 命令或者 bgsave 命令之后,Redis服务器进行了多少次修改(包括写入、删除、更新等操作)。
lastsave 属性是一个时间戳,记录上一次成功执行 save 命令或者 bgsave 命令的时间。
通过这两个命令,当服务器成功执行一次修改操作,那么dirty 计数器就会加 1,而lastsave 属性记录上一次执行save或bgsave的时间,Redis 服务器还有一个周期性操作函数 severCron ,默认每隔 100 毫秒就会执行一次,该函数会遍历并检查 saveparams 数组中的所有保存条件,只要有一个条件被满足,那么就会执行 bgsave 命令。
执行完成之后,dirty 计数器更新为 0 ,lastsave 也更新为执行命令的完成时间。
上一篇文章我们介绍了Redis的RDB持久化,RDB 持久化存在一个缺点是一定时间内做一次备份,如果redis意外down掉的话,就会丢失最后一次快照后的所有修改(数据有丢失)。对于数据完整性要求很严格的需求,怎么解决呢?
本篇博客接着来介绍Redis的另一种持久化方式——AOF。
1、AOF简介
Redis的持久化方式之一RDB是通过保存数据库中的键值对来记录数据库的状态。而另一种持久化方式 AOF 则是通过保存Redis服务器所执行的写命令来记录数据库状态。
比如对于如下命令:
RDB 持久化方式就是将 str1,str2,str3 这三个键值对保存到 RDB文件中,而 AOF 持久化则是将执行的 set,sadd,lpush 三个命令保存到 AOF 文件中。
2、AOF 配置
在 redis.conf 配置文件的 APPEND ONLY MODE 下:
①、appendonly:默认值为no,也就是说redis 默认使用的是rdb方式持久化,如果想要开启 AOF 持久化方式,需要将 appendonly 修改为 yes。
②、appendfilename :aof文件名,默认是"appendonly.aof"
③、appendfsync:aof持久化策略的配置;
no表示不执行fsync,由操作系统保证数据同步到磁盘,速度最快,但是不太安全;
always表示每次写入都执行fsync,以保证数据同步到磁盘,效率很低;
everysec表示每秒执行一次fsync,可能会导致丢失这1s数据。通常选择 everysec ,兼顾安全性和效率。
④、no-appendfsync-on-rewrite:在aof重写或者写入rdb文件的时候,会执行大量IO,此时对于everysec和always的aof模式来说,执行fsync会造成阻塞过长时间,no-appendfsync-on-rewrite字段设置为默认设置为no。如果对延迟要求很高的应用,这个字段可以设置为yes,否则还是设置为no,这样对持久化特性来说这是更安全的选择。 设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync,暂时存在内存中,等rewrite完成后再写入,默认为no,建议yes。Linux的默认fsync策略是30秒。可能丢失30秒数据。默认值为no。
⑤、auto-aof-rewrite-percentage:默认值为100。aof自动重写配置,当目前aof文件大小超过上一次重写的aof文件大小的百分之多少进行重写,即当aof文件增长到一定大小的时候,Redis能够调用bgrewriteaof对日志文件进行重写。当前AOF文件大小是上次日志重写得到AOF文件大小的二倍(设置为100)时,自动启动新的日志重写过程。
⑥、auto-aof-rewrite-min-size:64mb。设置允许重写的最小aof文件大小,避免了达到约定百分比但尺寸仍然很小的情况还要重写。
⑦、aof-load-truncated:aof文件可能在尾部是不完整的,当redis启动的时候,aof文件的数据被载入内存。重启可能发生在redis所在的主机操作系统宕机后,尤其在ext4文件系统没有加上data=ordered选项,出现这种现象 redis宕机或者异常终止不会造成尾部不完整现象,可以选择让redis退出,或者导入尽可能多的数据。如果选择的是yes,当截断的aof文件被导入的时候,会自动发布一个log给客户端然后load。如果是no,用户必须手动redis-check-aof修复AOF文件才可以。默认值为 yes。
3、开启 AOF
将 redis.conf 的 appendonly 配置改为 yes 即可。
AOF 保存文件的位置和 RDB 保存文件的位置一样,都是通过 redis.conf 配置文件的 dir 配置:
可以通过 config get dir 命令获取保存的路径。
4、AOF 文件恢复
重启 Redis 之后就会进行 AOF 文件的载入。
异常修复命令:redis-check-aof --fix 进行修复
5、 AOF 重写
由于AOF持久化是Redis不断将写命令记录到 AOF 文件中,随着Redis不断的进行,AOF 的文件会越来越大,文件越大,占用服务器内存越大以及 AOF 恢复要求时间越长。为了解决这个问题,Redis新增了重写机制,当AOF文件的大小超过所设定的阈值时,Redis就会启动AOF文件的内容压缩,只保留可以恢复数据的最小指令集。可以使用命令 bgrewriteaof 来重新。
比如对于如下命令:
如果不进行 AOF 文件重写,那么 AOF 文件将保存四条 SADD 命令,如果使用AOF 重写,那么AOF 文件中将只会保留下面一条命令:
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sadd animals "dog" "tiger" "panda" "lion" "cat" |
也就是说 AOF 文件重写并不是对原文件进行重新整理,而是直接读取服务器现有的键值对,然后用一条命令去代替之前记录这个键值对的多条命令,生成一个新的文件后去替换原来的 AOF 文件。
AOF 文件重写触发机制:通过 redis.conf 配置文件中的 auto-aof-rewrite-percentage:默认值为100,以及auto-aof-rewrite-min-size:64mb 配置,也就是说默认Redis会记录上次重写时的AOF大小,默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发。
这里再提一下,我们知道 Redis 是单线程工作,如果 重写 AOF 需要比较长的时间,那么在重写 AOF 期间,Redis将长时间无法处理其他的命令,这显然是不能忍受的。Redis为了克服这个问题,解决办法是将 AOF 重写程序放到子程序中进行,这样有两个好处:
①、子进程进行 AOF 重写期间,服务器进程(父进程)可以继续处理其他命令。
②、子进程带有父进程的数据副本,使用子进程而不是线程,可以在避免使用锁的情况下,保证数据的安全性。
使用子进程解决了上面的问题,但是新问题也产生了:因为子进程在进行 AOF 重写期间,服务器进程依然在处理其它命令,这新的命令有可能也对数据库进行了修改操作,使得当前数据库状态和重写后的 AOF 文件状态不一致。
为了解决这个数据状态不一致的问题,Redis 服务器设置了一个 AOF 重写缓冲区,这个缓冲区是在创建子进程后开始使用,当Redis服务器执行一个写命令之后,就会将这个写命令也发送到 AOF 重写缓冲区。当子进程完成 AOF 重写之后,就会给父进程发送一个信号,父进程接收此信号后,就会调用函数将 AOF 重写缓冲区的内容都写到新的 AOF 文件中。
这样将 AOF 重写对服务器造成的影响降到了最低。
6、AOF的优缺点
优点:
①、AOF 持久化的方法提供了多种的同步频率,即使使用默认的同步频率每秒同步一次,Redis 最多也就丢失 1 秒的数据而已。
②、AOF 文件使用 Redis 命令追加的形式来构造,因此,即使 Redis 只能向 AOF 文件写入命令的片断,使用 redis-check-aof 工具也很容易修正 AOF 文件。
③、AOF 文件的格式可读性较强,这也为使用者提供了更灵活的处理方式。例如,如果我们不小心错用了 FLUSHALL 命令,在重写还没进行时,我们可以手工将最后的 FLUSHALL 命令去掉,然后再使用 AOF 来恢复数据。
缺点:
①、对于具有相同数据的的 Redis,AOF 文件通常会比 RDF 文件体积更大。
②、虽然 AOF 提供了多种同步的频率,默认情况下,每秒同步一次的频率也具有较高的性能。但在 Redis 的负载较高时,RDB 比 AOF 具好更好的性能保证。
③、RDB 使用快照的形式来持久化整个 Redis 数据,而 AOF 只是将每次执行的命令追加到 AOF 文件中,因此从理论上说,RDB 比 AOF 方式更健壮。官方文档也指出,AOF 的确也存在一些 BUG,这些 BUG 在 RDB 没有存在。
那么对于 AOF 和 RDB 两种持久化方式,我们应该如何选择呢?
如果可以忍受一小段时间内数据的丢失,毫无疑问使用 RDB 是最好的,定时生成 RDB 快照(snapshot)非常便于进行数据库备份, 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快,而且使用 RDB 还可以避免 AOF 一些隐藏的 bug;否则就使用 AOF 重写。但是一般情况下建议不要单独使用某一种持久化机制,而是应该两种一起用,在这种情况下,当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。Redis后期官方可能都有将两种持久化方式整合为一种持久化模型。
7、RDB-AOF混合持久化
这里补充一个知识点,在Redis4.0之后,既上一篇文章介绍的RDB和这篇文章介绍的AOF两种持久化方式,又新增了RDB-AOF混合持久化方式。
这种方式结合了RDB和AOF的优点,既能快速加载又能避免丢失过多的数据。
具体配置为:
aof-use-rdb-preamble
设置为yes表示开启,设置为no表示禁用。
当开启混合持久化时,主进程先fork出子进程将现有内存副本全量以RDB方式写入aof文件中,然后将缓冲区中的增量命令以AOF方式写入aof文件中,写入完成后通知主进程更新相关信息,并将新的含有 RDB和AOF两种格式的aof文件替换旧的aof文件。
简单来说:混合持久化方式产生的文件一部分是RDB格式,一部分是AOF格式。
这种方式优点我们很好理解,缺点就是不能兼容Redis4.0之前版本的备份文件了。
前面介绍Redis,我们都在一台服务器上进行操作的,也就是说读和写以及备份操作都是在一台Redis服务器上进行的,那么随着项目访问量的增加,对Redis服务器的操作也越加频繁,虽然Redis读写速度都很快,但是一定程度上也会造成一定的延时,那么为了解决访问量大的问题,通常会采取的一种方式是主从架构Master/Slave,Master 以写为主,Slave 以读为主,Master 主节点更新后根据配置,自动同步到从机Slave 节点。
接下来我们就来介绍如何进行主从架构的搭建。
ps:这里我是在一台机器上模拟多个Redis服务器,与实际生产环境中相比,基本配置都是一样,仅仅是IP地址和端口号变化。
1、修改配置文件
首先将redis.conf 配置文件复制三份,通过修改端口分别模拟三台Redis服务器。
然后我们分别对这三个redis.conf 文件进行修改。
①、修改 daemonize yes
表示指定Redis以守护进程的方式启动(后台启动)
②、配置PID文件路径 pidfile
表示当redis作为守护进程运行的时候,它会把 pid 默认写到 /var/redis/run/redis_6379.pid 文件里面
③、配置端口 port
④、配置log 文件名字
⑤、配置rdb文件名
依次将 6380redis.conf 、6381redis.conf 配置一次,则配置完毕。
接下来我们分别启动这三个服务。
通过命令查看Redis是否启动:
接下来通过如下命令分别进入到这三个Redis客户端:
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redis-cli -p 6379 redis-cli -p 6380 redis-cli -p 6381 |
注意:如果修改端口了,启动redis-cli 命令,比如加上 -p 端口,否则连接不上.如果密码也修改了,则还得添加密码 -a 密码指令来连接.
2、设置主从关系
①、通过 info replication 命令查看节点角色
我们发现这三个节点都是扮演的 Master 角色。那么如何将 6380 和 6381 节点变为 Slave 角色呢?
②、选择6380端口和6381端口,执行命令:SLAVEOF 127.0.0.1 6379
我们再看 6379 节点信息:
这里通过命令来设置主从关系,一旦服务重启,那么角色关系将不复存在。想要永久的保存这种关系,可以通过配置redis.conf 文件来配置。
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slaveof 127.0.0.1 6379 |
3、测试主从关系
①、增量复制
主节点执行 set k1 v1 命令,从节点 get k1 能获取吗?
由上图可知是可以获取的。
②、全量复制
通过执行 SLAVEOF 127.0.0.1 6379,如果主节点 6379 以前还存在一些 key,那么执行命令之后,从节点会将以前的信息也都复制过来吗?
答案也是肯定的,这里我就不贴测试结果了。
③、主从读写分离
主节点能够执行写命令,从节点能够执行写命令吗?
这里的原因是在配置文件 6381redis.conf 中对于 slave-read-only 的配置
如果我们将其修改为 no 之后,执行写命令是可以的。
但是从节点写命令的数据从节点或者主节点都不能获取的。
④、主节点宕机
主节点 Maste 挂掉,两个从节点角色会发生变化吗?
上图可知主节点 Master 挂掉之后,从节点角色还是不会改变的。
⑤、主节点宕机后恢复
主节点Master挂掉之后,马上启动主机Maste,主节点扮演的角色还是 Master 吗?
也就是说主节点挂掉之后重启,又恢复了主节点的角色。
4、哨兵模式
通过前面的配置,主节点Master 只有一个,一旦主节点挂掉之后,从节点没法担起主节点的任务,那么整个系统也无法运行。如果主节点挂掉之后,从节点能够自动变成主节点,那么问题就解决了,于是哨兵模式诞生了。
哨兵模式就是不时地监控redis是否按照预期良好地运行(至少是保证主节点是存在的),若一台主机出现问题时,哨兵会自动将该主机下的某一个从机设置为新的主机,并让其他从机和新主机建立主从关系。
哨兵模式搭建步骤:
①、在配置文件目录下新建 sentinel.conf 文件,名字绝不能错,然后配置相应内容
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sentinel monitor 被监控机器的名字(自己起名字) ip地址 端口号 得票数 |
分别配置被监控的名字,ip地址,端口号,以及得票数。上面的得票数为1表示表示主机挂掉后salve投票看让谁接替成为主机,得票数大于1便成为主机
②、启动哨兵
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redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf |
启动界面:
接下来,我们干掉主机 6379,然后看从节点有啥变化。
干掉主节点之后,我们查看后台打印日志,发现 6381投票变为主节点了。
这时候我们查看从节点 6381的节点信息:
6381 节点自动变为主节点了。
PS:哨兵模式也存在单点故障问题,如果哨兵机器挂了,那么就无法进行监控了,解决办法是哨兵也建立集群,Redis哨兵模式是支持集群的。
5、主从复制原理
Redis的复制功能分为同步(sync)和命令传播(command propagate)两个操作。
①、旧版同步
当从节点发出 SLAVEOF 命令,要求从服务器复制主服务器时,从服务器通过向主服务器发送 SYNC 命令来完成。该命令执行步骤:
1、从服务器向主服务器发送 SYNC 命令
2、收到 SYNC 命令的主服务器执行 BGSAVE 命令,在后台生成一个 RDB 文件,并使用一个缓冲区记录从开始执行的所有写命令
3、当主服务器的 BGSAVE 命令执行完毕时,主服务器会将 BGSAVE 命令生成的 RDB 文件发送给从服务器,从服务器接收此 RDB 文件,并将服务器状态更新为RDB文件记录的状态。
4、主服务器将缓冲区的所有写命令也发送给从服务器,从服务器执行相应命令。
②、命令传播
当同步操作完成之后,主服务器会进行相应的修改命令,这时候从服务器和主服务器状态就会不一致。
为了让主服务器和从服务器保持状态一致,主服务器需要对从服务器执行命令传播操作,主服务器会将自己的写命令发送给从服务器执行。从服务器执行相应的命令之后,主从服务器状态继续保持一致。
总结:通过同步操作以及命令传播功能,能够很好的保证了主从一致的特性。
但是我们考虑一个问题,如果从服务器在同步主服务器期间,突然断开了连接,而这时候主服务器进行了一些写操作,这时候从服务器恢复连接,如果我们在进行同步,那么就必须将主服务器从新生成一个RDB文件,然后给从服务器加载,这样虽然能够保证一致性,但是其实断开连接之前主从服务器状态是保持一致的,不一致的是从服务器断开连接,而主服务器执行了一些写命令,那么从服务器恢复连接后能不能只要断开连接的哪些写命令,而不是整个RDB快照呢?
同步操作其实是一个非常耗时的操作,主服务器需要先通过 BGSAVE 命令来生成一个 RDB 文件,然后需要将该文件发送给从服务器,从服务器接收该文件之后,接着加载该文件,并且加载期间,从服务器是无法处理其他命令的。
为了解决这个问题,Redis从2.8版本之后,使用了新的同步命令 PSYNC 来代替 SYNC 命令。该命令的部分重同步功能用于处理断线后重复制的效率问题。也就是说当从服务器在断线后重新连接主服务器时,主服务器只将断开连接后执行的写命令发送给从服务器,从服务器只需要接收并执行这些写命令即可保持主从一致。
6、主从复制的缺点
主从复制虽然解决了主节点的单点故障问题,但是由于所有的写操作都是在 Master 节点上操作,然后同步到 Slave 节点,那么同步就会有一定的延时,当系统很繁忙的时候,延时问题就会更加严重,而且会随着从节点slave的增多而愈加严重。