redis集群

一：集群

1.哨兵的问题

　　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

 

2.集群

　　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)。

　　

 

3.搭建

　　将会搭建的结构：

　　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

　　

 

　　先按照单机的方式，将redis分别解压到三台机器中。

　　新建文件夹：

　　

　　

　　

 

　　开始配置8001：

daemonize yes
port 8001
pidfile /var/run/redis_8001.pid
dir /opt/software/redis-cluster/8001
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-8001.conf
cluster-node-timeout 15000
#bind 127.0.0.1
protected-mode no
appendonly yes
requirepass caojun
masterauth caojun

　　

 

　　然后配置8002,8003,8004,8005,8006

　　只需要将数字替换

 

　　启动

/opt/software/redis-5.0.3/src/redis-server 800*/redis.conf 

 

　　查看：

　　

 

　　用redis‐cli创建整个redis集群

/opt/software/redis-5.0.3/src/redis-cli -a caojun --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.19.132:8001 192.168.19.133:8002 192.168.19.134:8003 192.168.19.132:8004 192.168.19.133:8005 192.168.19.134:8006

　　

 

　　验证集群

　　./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）

/opt/software/redis-5.0.3/src/redis-cli -a caojun -c -h 192.168.19.132 -p 8001

　　进行验证： cluster info（查看集群信息）、cluster nodes（查看节点列表）

　　

 

　　集群信息被记录：

　　在上面的cluster nodes中可以看到，所以下次启动的时候，一台台机器进行启动就可以了。

 

4.重新启动

# /opt/software/redis-5.0.3/src/redis-server 8001/redis.conf 
# /opt/software/redis-5.0.3/src/redis-server 8004/redis.conf 
# /opt/software/redis-5.0.3/src/redis-server 8002/redis.conf 
# /opt/software/redis-5.0.3/src/redis-server 8005/redis.conf 
# /opt/software/redis-5.0.3/src/redis-server 8003/redis.conf 
# /opt/software/redis-5.0.3/src/redis-server 8006/redis.conf 

 

5.重新定位

　　

 

 

　　这个时候，在8005上有内容的，找到对应的从节点。下面是最新的启动后的节点信息：

　　

 

 

　　去8001上看下：

　　

 

　　所以：数据应该在005和8001上，看看8002：

　　

 

 

　　总结：数据只会到算到的槽位上。

 

6.jedis的集群访问

package com.jun.jedis;

import redis.clients.jedis.HostAndPort;
import redis.clients.jedis.JedisCluster;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

/**
 * 访问redis集群
 */
public class JedisClusterTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        config.setMaxTotal(20);
        config.setMaxIdle(10);
        config.setMinIdle(5);

        Set<HostAndPort> jedisClusterNode = new HashSet<HostAndPort>();
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.19.132", 8001));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.19.133", 8002));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.19.134", 8003));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.19.132", 8004));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.19.133", 8005));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.19.134", 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, "caojun", config);
            System.out.println(jedisCluster.set("caojun", "6666"));
            System.out.println(jedisCluster.get("caojun"));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (jedisCluster != null)
                jedisCluster.close();
        }
    }
}

 

7.springboot访问集群

配置文件

server:
  port: 8080

spring:
  redis:
    database: 0
    timeout: 3000
#    sentinel:    #哨兵模式
#      master: mymaster #主服务器所在集群名称
#      nodes: 192.168.19.132:26379,192.168.19.132:26380,192.168.19.132:26381
    cluster:
      nodes: 192.168.19.132:8001,192.168.19.133:8002,192.168.19.134:8003,192.168.19.132:8004,192.168.19.133:8005,192.168.19.134:8006
    lettuce:
      pool:
        max-idle: 50
        min-idle: 10
        max-active: 100
        max-wait: 1000
    password: caojun

 

代码：

　　代码没有变化

package com.redis;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class IndexController {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IndexController.class);

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping("/test_sentinel")
    public void testSentinel() {
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("caojun", "777"); //jedis.set(key,value);
        System.out.println(stringRedisTemplate.opsForValue().get("caojun"));
    }

}

 

8.集群选举

　　上面分析知道8005是master，8001是对应的slave

　　现在关闭8005的节点，然后观察集群情况

　　

 

　　进入8002，观察8001：

　　

 

二：原理

1.16384个槽位

　　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。

　　

2.槽位定位

　　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

 

3.跳槽重定位

　　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。

 

4.节点之前通信

　　redis cluster节点间采取gossip协议进行通信

　　

 

 

 　　gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail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。

　　

　　特点：

　　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。

　　

　　通信端口：

　　 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。

 

5.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cluster­node­timeout，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)。

 

6.集群选举原理

　　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：

　　1.slave发现自己的master变为FAIL

　　2.将自己记录的集群currentEpoch加1，并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST 信息

　　3.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

　　4.尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACK

　　5.slave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)

　　6.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 * 1000ms

　　 •SLAVE_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）。

 

7.脑裂问题

　　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。

 

三：集群的操作

1.添加新的节点

　　

 

 

　　新加俩个节点。

　　将8001的redis.conf拷贝到8007,8008。

 

2.先将8007,8008启动

/opt/software/redis-5.0.3/src/redis-server 8007/redis.conf
/opt/software/redis-5.0.3/src/redis-server 8008/redis.conf 

 

3.配置8007为主节点

　　使用add-node命令新增一个主节点8007(master)，前面的ip:port为新增节点，后面的ip:port为已知存在节点，看到日志最后有"[OK] New node added correctly"提示代表新节点加入成功

 /opt/software/redis-5.0.3/src/redis-cli -a caojun --cluster add-node 192.168.19.132:8007 192.168.19.132:8001

　　进入集群看看效果：

/opt/software/redis-5.0.3/src/redis-cli -a caojun -c -h 192.168.19.132 -p 8001

　　

 

 

 

4.分配hash槽

　　当添加节点成功以后，新增的节点不会有任何数据，因为它还没有分配任何的slot(hash槽)，我们需要为新节点手工分配hash槽

　　使用redis-cli命令为8007分配hash槽，找到集群中的任意一个主节点，对其进行重新分片工作。

/opt/software/redis-5.0.3/src/redis-cli -a caojun --cluster reshard 192.168.19.132:8001

　　步骤：

　　

 

 

 　　分配的机器id：

　　

 

 

 　　从所有的节点抽取：

　　

 

 

　　再输入yes完成执行

　　查看集群状态：

　　

 

 

 

5.将8008添加到集群中

　　方式和8007一样

/opt/software/redis-5.0.3/src/redis-cli -a caojun --cluster add-node 192.168.19.132:8008 192.168.19.132:8001 

　　

 

 

 

6.将8008变为8007的从节点

　　我们需要执行replicate命令来指定当前节点(从节点)的主节点id为哪个,首先需要连接新加的8008节点的客户端，然后使用集群命令进行 操作，把当前的8008(slave)节点指定到一个主节点下(这里使用之前创建的8007主节点)

/opt/software/redis-5.0.3/src/redis-cli -a caojun -c -h 192.168.19.132 -p 8008
cluster replicate 78d2fac8cdc646a5c527f761dfcd0c36849941fc