Redis高可用

tim-qtp...大约 17 分钟Redis

单机Redis存在的问题

  • 内存→数据丢失
  • 并发能力→搭建主从集群，实现读写分离
  • 存储能力→搭建分片集群，利用插槽机制实现动态扩容
  • 故障恢复→哨兵，实现健康检测和自动恢复

主从复制：允许一个 Redis 服务器（主节点）将数据复制到一个或多个 Redis 服务器（从节点）。这种方式可以实现读写分离，适合读多写少的场景。

哨兵模式：用于监控主节点和从节点的状态，实现自动故障转移。如果主节点发生故障，哨兵可以自动将一个从节点升级为新的主节点。

集群模式：Redis 集群通过分片的方式存储数据，每个节点存储数据的一部分，用户请求可以并行处理。集群模式支持自动分区、故障转移，并且可以在不停机的情况下进行节点增加或删除。

主从

我们在服务器 B 上执行下面这条命令：

#服务器 B 执行这条命令
replicaof <服务器 A 的 IP 地址> <服务器A的 Redis 端口号>

服务器 B 就会变成服务器 A 的「从服务器」，然后与主服务器进行第一次同步。

然后可以通过INFO replication查看状态信息，发现是角色是master，连接的从节点数量是2个，状态是online

在7001set后，在7002和7003都能拿的到

然后现在在从节点set一下数据，发现报错，只能进行只读操作，说明天然就实现了读写分离，主写从读

：在5.0以后新增命令replicaof，与salveof效果一致。

数据同步原理：

全量同步

  • runid 指的是主服务器的 run ID，从节点第一次同步不知道主节点 ID，于是传递 "?"。
  • offset 为复制进度，第一次同步值为 -1。

文字版本的流程：

  • 从节点发送 psync ？ -1，触发同步。
  • 主节点收到从节点的 psync 命令之后，发现 runid 没值，判断是全量同步，返回 fullresync 并带上主服务器的 runid 和当前复制进度，从服务器会存储这两个值。
  • 主节点执行 bgsave 生成 RDB 文件，在 RDB 文件生成过程中，主节点新接收到的写入数据的命令会存储到 replication buffer 中。
  • RDB 文件生成完毕后，主节点将其发送给从节点，从节点清空旧数据，加载 RDB 的数据。
  • 等到从节点中 RDB 文件加载完成之后，主节点将 replication buffer 缓存的数据发送给从节点，从节点执行命令，保证数据的一致性。

待同步完毕后，主从之间会保持一个长连接，主节点会通过这个连接将后续的写操作传递给从节点执行，来保证数据的一致。

增量同步

什么时候做增量同步呢？

当slave故障重启还是手动重启的slave同步，就叫增量同步。

主从之间的网络可能不稳定，如果连接断开，主节点部分写操作未传递给从节点执行，主从数据就不一致了。

此时有一种选择是再次发起全量同步，但是全量同步数据量比较大，非常耗时。因此 Redis 在 2.8 版本引入了增量同步（psync 其实就是 2.8 引入的命令），仅需把连接断开其间的数据同步给从节点就好了。

repl_backlog原理

master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。

这个文件是一个固定大小的数组，只不过数组是环形，也就是说角标到达数组末尾后，会再次从0开始读写，这样数组头部的数据就会被覆盖。

repl_baklog中会记录Redis处理过的命令日志及offset，包括master当前的offset，和slave已经拷贝到的offset：

slave与master的offset之间的差异，就是salve需要增量拷贝的数据了。

随着不断有数据写入，master的offset逐渐变大，slave也不断的拷贝，追赶master的offset：

直到数组被填满：

此时，如果有新的数据写入，就会覆盖数组中的旧数据。不过，旧的数据只要是绿色的，说明是已经被同步到slave的数据，即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。

但是，如果slave出现网络阻塞，导致master的offset远远超过了slave的offset：

如果master继续写入新数据，其offset就会覆盖旧的数据，直到将slave现在的offset也覆盖：

棕色框中的红色部分，就是尚未同步，但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复，需要同步，却发现自己的offset都没有了，无法完成增量同步了。只能做全量同步。

注意

repL_baklog大小有上限，写满后会覆盖最早的数据。如果slave断开时间过久，导 致尚未备份的数据被覆盖，则无法基于log做增量同步，只能再次全量同步。

主从同步优化

主从同步可以保证主从数据的一致性，非常重要。

可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群：

  • 在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制，避免全量同步时的磁盘IO（直接发给网络，避免一次IO）。
  • Redis单节点上的内存占用不要太大，减少RDB导致的过多磁盘IO
  • 适当提高repl_baklog的大小，发现slave宕机时尽快实现故障恢复，尽可能避免全量同步
  • 限制一个master上的slave节点数量，如果实在是太多slave，则可以采用主-从-从链式结构，减少master压力

架构图：

image-20210725154405899
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小结

简述全量同步和增量同步区别？

  • 全量同步：master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog，逐个发送给slave。
  • 增量同步：slave提交自己的offset到master，master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave

什么时候执行全量同步？

  • slave节点第一次连接master节点时
  • slave节点断开时间太久，repl_baklog中的offset已经被覆盖时

什么时候执行增量同步？

  • slave节点断开又恢复，并且在repl_baklog中能找到offset时

哨兵

Sentinel的三个作用是什么？

  • 监控
  • 故障转移
  • 通知

Sentinel如何判断一个redis实例是否健康？

  • 每隔1秒发送一次ping命令，如果超过一定时间没有相向则认为是主观下线
  • 如果大多数sentinel都认为实例主观下线，则判定服务下线

选哪个salve作为主节点？

  • 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短
  • 然后判断slave节点的slave-priority值，越小优先级越高
  • 如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高
  • 最后是判断slave节点的运行id大小，越小优先级越高。

故障转移步骤有哪些？

  • 首先选定一个slave作为新的master，执行slaveof no one（不为任何人所奴役）
  • 然后让所有节点都执行slaveof 新master
  • 强制修改故障节点配置，添加slaveof 新master

搭建哨兵集群

集群结构

这里搭建一个三节点形成的Sentinel集群，来监管之前的Redis主从集群。如图：

三个sentinel实例信息如下：

节点IPPORT
s1192.168.150.10127001
s2192.168.150.10127002
s3192.168.150.10127003

准备实例和配置

要在同一台虚拟机开启3个实例，必须准备三份不同的配置文件和目录，配置文件所在目录也就是工作目录。

我们创建三个文件夹，名字分别叫s1、s2、s3：

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 创建目录
mkdir s1 s2 s3

如图：

然后在s1目录创建一个sentinel.conf文件，添加下面的内容：

port 27001
sentinel announce-ip 192.168.150.101
sentinel monitor mymaster 192.168.150.101 7001 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 60000
dir "/tmp/s1"

解读：

  • port 27001：是当前sentinel实例的端口
  • sentinel monitor mymaster 192.168.150.101 7001 2：指定主节点信息
    • mymaster：主节点名称，自定义，任意写
    • 192.168.150.101 7001：主节点的ip和端口
    • 2：选举master时的quorum值

然后将s1/sentinel.conf文件拷贝到s2、s3两个目录中（在/tmp目录执行下列命令）：

# 方式一：逐个拷贝
cp s1/sentinel.conf s2
cp s1/sentinel.conf s3
# 方式二：管道组合命令，一键拷贝
echo s2 s3 | xargs -t -n 1 cp s1/sentinel.conf

修改s2、s3两个文件夹内的配置文件，将端口分别修改为27002、27003：

sed -i -e 's/27001/27002/g' -e 's/s1/s2/g' s2/sentinel.conf
sed -i -e 's/27001/27003/g' -e 's/s1/s3/g' s3/sentinel.conf

启动

为了方便查看日志，我们打开3个ssh窗口，分别启动3个redis实例，启动命令：

# 第1个
redis-sentinel s1/sentinel.conf
# 第2个
redis-sentinel s2/sentinel.conf
# 第3个
redis-sentinel s3/sentinel.conf

启动后：

测试

尝试让master节点7001宕机，查看sentinel日志：

查看7003的日志：

查看7002的日志：

RedisTemplate的哨兵模式

在Sentinel集群监管下的Redis主从集群，其节点会因为自动故障转移而发生变化，Redis的客户端必须感知这种变化，及时更新连接信息。Spring的RedisTemplate底层利用lettuce实现了节点的感知和自动切换。

在项目的pom文件中引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

然后在配置文件application.yml中指定redis的sentinel相关信息：

spring:
  redis:
    sentinel:
      master: mymaster
      nodes:
        - 192.168.150.101:27001
        - 192.168.150.101:27002
        - 192.168.150.101:27003

配置读写分离

在项目的启动类中，添加一个新的bean：

@Bean
public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){
    return clientConfigurationBuilder ->      				clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
}

这个bean中配置的就是读写策略，包括四种：

  • MASTER：从主节点读取
  • MASTER_PREFERRED：优先从master节点读取，master不可用才读取replica
  • REPLICA：从slave（replica）节点读取
  • REPLICA _PREFERRED：优先从slave（replica）节点读取，所有的slave都不可用才读取master

集群

Redis分片集群

  • 海量数据存储问题
  • 高并发写的问题

使用分片集群可以解决上述问题，如图:

image-20210725155747294

分片集群特征：

  • 集群中有多个master，每个master保存不同数据

  • 每个master都可以有多个slave节点

  • master之间通过ping监测彼此健康状态

  • 客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点

这里我们会在同一台虚拟机中开启6个redis实例，模拟分片集群，信息如下：

IPPORT角色
192.168.150.1017001master
192.168.150.1017002master
192.168.150.1017003master
192.168.150.1018001slave
192.168.150.1018002slave
192.168.150.1018003slave

准备实例和配置

删除之前的7001、7002、7003这几个目录，重新创建出7001、7002、7003、8001、8002、8003目录：

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 删除旧的，避免配置干扰
rm -rf 7001 7002 7003
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003 8001 8002 8003

在/tmp下准备一个新的redis.conf文件，内容如下：

port 6379
# 开启集群功能
cluster-enabled yes
# 集群的配置文件名称，不需要我们创建，由redis自己维护
cluster-config-file /tmp/6379/nodes.conf
# 节点心跳失败的超时时间
cluster-node-timeout 5000
# 持久化文件存放目录
dir /tmp/6379
# 绑定地址
bind 0.0.0.0
# 让redis后台运行
daemonize yes
# 注册的实例ip
replica-announce-ip 192.168.150.101
# 保护模式
protected-mode no
# 数据库数量
databases 1
# 日志
logfile /tmp/6379/run.log

将这个文件拷贝到每个目录下：

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 执行拷贝
echo 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -t -n 1 cp redis.conf

修改每个目录下的redis.conf，将其中的6379修改为与所在目录一致：

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 修改配置文件
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t sed -i 's/6379/{}/g' {}/redis.conf

启动

因为已经配置了后台启动模式，所以可以直接启动服务：

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 一键启动所有服务
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-server {}/redis.conf

通过ps查看状态：

ps -ef | grep redis

发现服务都已经正常启动：

如果要关闭所有进程，可以执行命令：

ps -ef | grep redis | awk '{print $2}' | xargs kill

或者（推荐这种方式）：

printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown

创建集群

虽然服务启动了，但是目前每个服务之间都是独立的，没有任何关联。

我们需要执行命令来创建集群，在Redis5.0之前创建集群比较麻烦，5.0之后集群管理命令都集成到了redis-cli中。

Redis5.0以后

集群管理以及集成到了redis-cli中，格式如下：

redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.150.101:7001 192.168.150.101:7002 192.168.150.101:7003 192.168.150.101:8001 192.168.150.101:8002 192.168.150.101:8003

命令说明：

  • redis-cli --cluster或者./redis-trib.rb：代表集群操作命令
  • create：代表是创建集群
  • --replicas 1或者--cluster-replicas 1 ：指定集群中每个master的副本个数为1，此时节点总数 ÷ (replicas + 1) 得到的就是master的数量。因此节点列表中的前n个就是master，其它节点都是slave节点，随机分配到不同master

运行后的样子：

这里输入yes，则集群开始创建：

通过命令可以查看集群状态：

redis-cli -p 7001 cluster nodes

测试

尝试连接7001节点，存储一个数据：

# 连接
redis-cli -p 7001
# 存储数据
set num 123
# 读取数据
get num
# 再次存储
set a 1

结果悲剧了：

集群操作时，需要给redis-cli加上-c参数才可以：

redis-cli -c -p 7001

这次可以了：

散列插槽

插槽原理

Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，每个键根据其名字的 CRC16 值被映射到这些哈希槽上。然后，这些哈希槽会被均匀地分配到所有的 Redis 实例上。查看集群信息时就能看到：

数据key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值，分两种情况：

  • key中包含"{}"，且“{}”中至少包含1个字符，“{}”中的部分是有效部分
  • key中不包含“{}”，整个key都是有效部分

例如：key是num，那么就根据num计算，如果是{itcast}num，则根据itcast计算，得到一个hash值，然后对16384取余，得到的结果就是slot值。

如图，在7001这个节点执行set a 1时，对a做hash运算，对16384取余，得到的结果是15495，因此要存储到103节点。

到了7003后，执行get num时，对num做hash运算，对16384取余，得到的结果是2765，因此需要切换到7001节点

小结

Redis如何判断某个key应该在哪个实例？

  • 将16384个插槽分配到不同的实例
  • 根据key的有效部分计算哈希值，对16384取余
  • 余数作为插槽，寻找插槽所在实例即可

如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例？

  • 这一类数据使用相同的有效部分，例如key都以{typeId}为前缀

集群伸缩

redis-cli --cluster提供了很多操作集群的命令，可以通过下面方式查看：

比如，添加节点的命令：

需求分析

需求：向集群中添加一个新的master节点，并向其中存储 num = 10

  • 启动一个新的redis实例，端口为7004
  • 添加7004到之前的集群，并作为一个master节点
  • 给7004节点分配插槽，使得num这个key可以存储到7004实例

这里需要两个新的功能：

  • 添加一个节点到集群中
  • 将部分插槽分配到新插槽

创建新的redis实例

创建一个文件夹：

mkdir 7004

拷贝配置文件：

cp redis.conf /7004

修改配置文件：

sed /s/6379/7004/g 7004/redis.conf

启动

redis-server 7004/redis.conf

添加新节点到redis

添加节点的语法如下：

执行命令：

redis-cli --cluster add-node  192.168.150.101:7004 192.168.150.101:7001 #并以 192.168.150.101:7001 作为集群的入口节点

通过命令查看集群状态：

redis-cli -p 7001 cluster nodes

如图，7004加入了集群，并且默认是一个master节点：

但是，可以看到7004节点的插槽数量为0，因此没有任何数据可以存储到7004上

转移插槽

现在将num存储到7004节点，因此需要先看看num的插槽是多少：

如上图所示，num的插槽为2765.

我们可以将0~3000的插槽从7001转移到7004，命令格式如下：

具体命令如下：

建立连接：

得到下面的反馈：

询问要移动多少个插槽，计划是3000个：

新的问题来了：

那个node来接收这些插槽？？

显然是7004，那么7004节点的id是多少呢？

复制这个id，然后拷贝到刚才的控制台后：

这里询问，你的插槽是从哪里移动过来的？

  • all：代表全部，也就是三个节点各转移一部分
  • 具体的id：目标节点的id
  • done：没有了

这里我们要从7001获取，因此填写7001的id：

填完后，点击done，这样插槽转移就准备好了：

确认要转移吗？输入yes：

然后，通过命令查看结果：

可以看到：

目的达成。

故障转移

集群初识状态是这样的：

其中7001、7002、7003都是master，计划让7002宕机。

自动故障转移

当集群中有一个master宕机会发生什么呢？

直接停止一个redis实例，例如7002：

redis-cli -p 7002 shutdown

1）首先是该实例与其它实例失去连接

2）然后是疑似宕机：

3）最后是确定下线，自动提升一个slave为新的master：

4）当7002再次启动，就会变为一个slave节点了：

手动故障转移

想让一个旧的master下线，让一个新的master上升为主节点。

在新的节点上利用cluster failover命令可以手动让集群中的某个master宕机，切换到执行cluster failover命令的这个slave节点，实现无感知的数据迁移。其流程如 下：

这种failover命令可以指定三种模式：

  • 缺省：默认的流程，如图1~6歩
  • force：省略了对offset的一致性校验
  • takeover：直接执行第5歩，忽略数据一致性、忽略master状态和其它master的意见

案例需求：在7002这个slave节点执行手动故障转移，重新夺回master地位

步骤如下：

1）利用redis-cli连接7002这个节点

2）执行cluster failover命令

如图：

效果：

RedisTemplate访问分片集群

RedisTemplate底层同样基于lettuce实现了分片集群的支持，而使用的步骤与哨兵模式基本一致：

1）引入redis的starter依赖

2）配置分片集群地址

3）配置读写分离

在哨兵模式中，配的是哨兵的地址，在分片集群中配的就是集群中每个节点的地址。

spring:
  redis:
    cluster:
      nodes:
        - 192.168.150.101:7001
        - 192.168.150.101:7002
        - 192.168.150.101:7003
        - 192.168.150.101:8001
        - 192.168.150.101:8002
        - 192.168.150.101:8003
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