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Redis 搭建分片集群

2023-10-17 15:56我有一颗五叶草 Redis

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决:海量数据存储和高并发写的问题,而使用分片集群可以解决上述问题

0.1

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决

  • 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:

Redis 搭建分片集群

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

0.2 散列插槽

Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽(hash slot)上,查看集群信息时就能看到:

Redis 搭建分片集群

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。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值,然后对16384取余,得到的结果就是slot值。

Redis 搭建分片集群

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

0.3 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:

Redis 搭建分片集群

比如,添加节点的命令:

Redis 搭建分片集群

0.3.1 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
0.3.1 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
0.3.3 添加新节点到 Redis

添加节点的语法如下:

Redis 搭建分片集群

执行命令:

redis-cli --cluster add-node  192.168.150.101:7004 192.168.150.101:7001

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:

Redis 搭建分片集群

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

0.3.4 转移插槽

我们要将num存储到7004节点,因此需要先看看num的插槽是多少:

Redis 搭建分片集群

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:

Redis 搭建分片集群

具体命令如下:

建立连接:

Redis 搭建分片集群

得到下面的反馈:Redis 搭建分片集群

询问要移动多少个插槽,我们计划是3000个:

新的问题来了:

Redis 搭建分片集群

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?

Redis 搭建分片集群

复制这个id,然后拷贝到刚才的控制台后:

Redis 搭建分片集群

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:Redis 搭建分片集群

填完后,点击done,这样插槽转移就准备好了:

Redis 搭建分片集群

确认要转移吗?输入yes:

然后,通过命令查看结果:

Redis 搭建分片集群

可以看到:

Redis 搭建分片集群

目的达成。

0.4 故障转移

集群初识状态是这样的:Redis 搭建分片集群

其中7001、7002、7003都是master,我们计划让7002宕机。

0.4.1 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:

Redis 搭建分片集群

3)最后是确定下线,自动提升一个slave为新的master:

Redis 搭建分片集群

4)当7002再次启动,就会变为一个slave节点了:

Redis 搭建分片集群

0.4.2 生动故障转移

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:

Redis 搭建分片集群

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:

Redis 搭建分片集群

效果:Redis 搭建分片集群

0.5 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

与哨兵模式相比,其中只有分片集群的配置方式略有差异,如下:

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

 

1. 集群架构

分片集群需要的节点数量较多,这里我们搭建一个最小的分片集群,包含3个master节点,每个master包含一个slave节点,结构如下:

Redis 搭建分片集群

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:

IP PORT 角色
192.168.150.101 7001 master
192.168.150.101 7002 master
192.168.150.101 7003 master
192.168.150.101 8001 slave
192.168.150.101 8002 slave
192.168.150.101 8003 slave

2. 准备实例和配置

  1. 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
  1. 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
  1. 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
  1. 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
' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t sed -i 's/6379/{}/g' {}/redis.conf

3. 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
' 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:

图(TODO)

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
' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown

4. 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。

1)Redis5.0之前

Redis5.0之前集群命令都是用redis安装包下的src/redis-trib.rb来实现的。因为redis-trib.rb是有ruby语言编写的所以需要安装ruby环境。

 # 安装依赖
 yum -y install zlib ruby rubygems
 gem install redis

然后通过命令来管理集群:

# 进入redis的src目录
cd /tmp/redis-6.2.4/src
# 创建集群
./redis-trib.rb create --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

2)Redis5.0以后

我们使用的是Redis6.2.4版本,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:

Redis 搭建分片集群

这里输入yes,则集群开始创建:

Redis 搭建分片集群

通过命令可以查看集群状态:

redis-cli -p 7001 cluster nodes

Redis 搭建分片集群

5. 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:

Redis 搭建分片集群

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。

到此这篇关于Redis 搭建分片集群的文章就介绍到这了,更多相关内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家!

原文地址:https://blog.csdn.net/m0_60915009/article/details/132201230

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