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
posted on
