Docker版哈希分区进行亿级数据存储

Docker版哈希分区进行亿级数据存储

面试题

1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例

回答

采用分布式存储，用redis如何落地？

方案

1.哈希取余分区

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​ 2亿条记录就是2亿个k,v，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：
hash(key) % N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。

优点：

​ 简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。

缺点：

原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。

某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。

2.一致性哈希算法分区

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背景
　　一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。

作用

提出一致性Hash解决方案，目的是当服务器个数发生变化时，尽量减少影响客户端到服务器的映射关系。

步骤

1. 算法构建一致性哈希环

   ​ 一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。

    它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^32取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到2^32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1， 0和2^32-1在零点中方向重合，我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。
   

2. 节点映射

   ​ 将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。
   将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：

   ​

​

3. key落到服务器的落键规则

   ​ 当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。
   ​ 如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

优点

容错性
假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据，并且这些数据会转移到D进行存储。

扩展性

​ 数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，不会导致hash取余全部数据重新洗牌。

缺点

Hash环的数据倾斜问题
一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，例如系统中只有两台服务器：

总结

​ 为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据，将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。而当有节点加入或退出时仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。

优点
加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点，对其他节点无影响。

缺点
数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。

3.哈希槽分区

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1. 为什么出现

哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。

2. 能干什么
   解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。
3. 

槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，这样便于数据移动。
哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配。

3. 多少个hash槽
   一个集群只能有16384个槽，编号0-16383（0-2^14-1）。这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。可以指定哪些编号的槽分配给哪个主节点。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取余，余数是几key就落入对应的槽里。slot = CRC16(key) % 16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。

​ Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。如下代码，key之A 、B在Node2， key之C落在Node3上。

Redis主从集群案例

新建6个redis的docker实例

docker run -d --name redis-node-1 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-1:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6381
 
docker run -d --name redis-node-2 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-2:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6382
 
docker run -d --name redis-node-3 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-3:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6383
 
docker run -d --name redis-node-4 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-4:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6384
 
docker run -d --name redis-node-5 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-5:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6385
 
docker run -d --name redis-node-6 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-6:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6386

命令解释

进入容器redis-node-1并为6台服务器构建集群关系

docker exec -it redis-node-1 /bin/bash

构建主从关系

//注意，进入docker容器后才能执行一下命令，且注意自己的真实IP地址

redis-cli --cluster create 192.168.2.226:6381 192.168.2.226:6382 192.168.2.226:6383 192.168.2.226:6384 192.168.2.226:6385 192.168.2.226:6386 --cluster-replicas 1
##--cluster-replicas 1 表示为每个master创建一个slave节点

查看集群状态

链接进入6381作为切入点，查看集群状态

cluster info
cluster nodes

主从容错切换迁移案例

数据读写存储

启动6机构成的集群并通过exec进入

对6381新增两个key

防止路由失效加参数-c并新增两个key

查看集群信息

redis-cli -p 6381 -c 
redis-cli --cluster check 192.168.2.226:6381

容错切换迁移

主6381和从机切换，先停止主机6381，再次查看集群信息

可以看出，主6381已经停止，且6385成功上位，成为新的master。

还原之前的三主三从，6381会不会重新成为master节点？

先启动6381

docker start redis-node-1

再停止6385

docker stop redis-node-5

再启动6385

docker start redis-node-5

主从扩容案例

1. 新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点

   

2. 进入6387容器实例，将新增的6387节点作为master节点加入集群

   redis-cli --cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:6381
   6387 就是将要作为master新增节点
   6381 就是原来集群节点里面的领路人，相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群
   

   

此时6387成功加入原先集群

检查集群状态

redis-cli --cluster check 192.168.2.226:6381

新加入集群的6387并没有分配任何槽位

重新分配槽位

redis-cli --cluster reshard IP地址:端口号
redis-cli --cluster reshard 192.168.2.226:6381

再次检查重新分配槽位的redis集群

可以看到6387已经成功分配到槽位

为什么6387是3个新的区间，以前的还是连续？
重新分配成本太高，所以前3家各自匀出来一部分，从6381/6382/6383三个旧节点分别匀出1364个坑位给新节点6387

为主6387分配从6388节点

redis-cli --cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID
 
redis-cli --cluster add-node 192.168.2.226:6388 192.168.2.226:6387 --cluster-slave --cluster-master-id 7d142aa4ca0706705e1f4599a519249bae236358-------这个是6387的编号，按照自己实际情况

再次检查集群状态

redis-cli --cluster check 192.168.2.226:6381

可以看到6387、6388已经成功加入集群环境。

主从缩容

目的：6387和6388下线

检查集群情况活得6388的节点ID

redis-cli --cluster check 192.168.2.226:8381

将6388从集群中删除

redis-cli --cluster del-node ip:从机端口 从机6388节点ID
 
redis-cli --cluster del-node 192.168.2.226:6388 d64ae32807c5bab4e1d8f371dc3695117f6951f0

将6387的槽位清空，重新分配，将本例清出来的槽位全部分配给node1

redis-cli --cluster reshard 192.168.2.226:6381

重新分配后，检查集群状态

6387的槽位已经全部分配给6381节点，然后可以将6387从集群中删除

redis-cli --cluster del-node ip:端口 6387节点ID
 
redis-cli --cluster del-node 192.168.2.226:6387 7d142aa4ca0706705e1f4599a519249bae236358

删除后，再次检查集群状态，可以看到集群恢复到原先的三主三从了。