从前慢现在也慢

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2022版Docker高级篇 - 1、Docker复杂安装详说_2022安装容器

作者：从前慢现在也慢 | 2024-06-14 00:55:37

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2022安装容器

2022版Docker高级篇 - 1、Docker复杂安装详说

一、Docker复杂安装详说

连接视频

一、Docker复杂安装详说

安装mysql主从复制

主从搭建步骤：

1、新建主服务器容器实例3307

docker run -p 3307:3306 --name mysql-master \
-v /mydata/mysql-master/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql-master/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql-master/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root  \
-d mysql:5.7
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docker run -p 3307:3306 --name mysql-master \
-v /mydata/mysql-master/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql-master/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql-master/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7

2、进入/mydata/mysql-master/conf目录下新建my.cnf

vim /mydata/mysql-master/conf/my.cnf

[mysqld]
## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
server_id=101
## 指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=mysql
## 开启二进制日志功能
log-bin=mall-mysql-bin
## 设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_cache_size=1M
## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row）
binlog_format=mixed  
## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
expire_logs_days=7
## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062 
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3、修改完配置后重启master实例

docker restart mysql-master

4、进入mysql-master容器

docker exec -it mysql-master /bin/bash
mysql -uroot -p

5、master容器实例内创建数据同步用户

创建一个名为slave的用户

CREATE USER 'slave'@'%' IDENTIFIED BY '123456';

给该用户授予权限

GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'slave'@'%';

6、新建从服务器容器实例3308

docker run -p 3308:3306 --name mysql-slave \
-v /mydata/mysql-slave/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql-slave/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql-slave/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7
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docker run -p 3308:3306 --name mysql-slave \
-v /mydata/mysql-slave/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql-slave/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql-slave/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7

7、进入/mydata/mysql-slave/conf目录下新建my.cnf

vim /mydata/mysql-slave/conf/my.cnf

[mysqld]
## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
server_id=102
## 指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=mysql
## 开启二进制日志功能，以备Slave作为其它数据库实例的Master时使用
log-bin=mall-mysql-slave1-bin
## 设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_cache_size=1M
## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row）
binlog_format=mixed
## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
expire_logs_days=7
## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062
## relay_log配置中继日志
relay_log=mall-mysql-relay-bin
## log_slave_updates表示slave将复制事件写进自己的二进制日志
log_slave_updates=1
## slave设置为只读（具有super权限的用户除外）
read_only=1
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8、修改完配置后重启slave实例

docker restart mysql-slave

9、在主数据库中查看主从同步状态

show master status;

10、进入mysql-slave容器

docker exec -it mysql-slave /bin/bash
mysql -uroot -p

11、在从数据库中配置主从复制

change master to master_host='宿主机ip', master_user='slave', master_password='123456', master_port=3307, master_log_file='mall-mysql-bin.000001', master_log_pos=617, master_connect_retry=30;

主从复制命令参数说明:
master_host：主数据库的IP地址；
master_port：主数据库的运行端口；
master_user：在主数据库创建的用于同步数据的用户账号；
master_password：在主数据库创建的用于同步数据的用户密码；
master_log_file：指定从数据库要复制数据的日志文件，通过查看主数据的状态，获取File参数
master_log_pos：指定从数据库从哪个位置开始复制数据，通过查看主数据的状态，获取Position参数
master_connect_retry：连接失败重试的时间间隔，单位为秒

change master to master_host='192.168.37.132', master_user='slave', master_password='123456', master_port=3307, master_log_file='mall-mysql-bin.000001', master_l og_pos=617, master_connect_retry=30;

12、在从数据库中查看主从同步状态

show slave status \G;

13、在从数据库中开启主从同步

start slave;

14、查看从数据库状态发现已经同步

show slave status \G;

15、主从复制测试

主机新建库-使用库-新建表-插入数据

从机使用库-查看记录

安装redis集群（大厂面试题第四季-分布式存储案例真题）

cluster(集群)模式-docker版
哈希槽分区进行亿级数据存储

面试题

问题：1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例

回答：单机单台100%不可能，肯定是分布式存储，用redis如何落地？

上述问题阿里P6~P7工程案例和场景设计类必考题目，一般业界有3种解决方案

方式一：哈希取余分区

在这里插入图片描述

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。

方式二：一致性哈希算法分区

是什么

一致性Hash算法背景：

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。

能干嘛

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

3大步骤

①算法构建一致性哈希环

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。

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

②服务器IP节点映射

节点映射

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:

在这里插入图片描述

③key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。

在这里插入图片描述

优点

一致性哈希算法的容错性

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。

在这里插入图片描述

一致性哈希算法的扩展性

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，那受到影响的也就是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。

在这里插入图片描述

缺点

一致性哈希算法的数据倾斜问题

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

在这里插入图片描述

小总结

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。

方式三：哈希槽分区

是什么

①为什么出现

一致性哈希算法的数据倾斜问题

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。
在这里插入图片描述

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。

为什么redis集群的最大槽数是16384个？

Redis 集群并没有使用一致性hash而是引入了哈希槽的概念。Redis 集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16效验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。但为什么哈希槽的数量是16384（2^14） 个呢？

CRC16算法产生的hash值有16bit，该算法可以产生 2^16 = 65536个值。
换句话来说值是分布在 0~65536之间。那作者做mod运算的时候，为什么不mod65536，而是选择mod16384？
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https://github.com/redis/redis/issues/2576

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正常的心跳数据包带有节点完整配置，可以用幂等方式用旧的节点替换旧节点，以便更新旧的配置。
这意味者它们包含原始节点的插槽配置，该节点使用2k的空间和16k的插槽，但是会使用8k的空间（使用65k的插槽）。
同时，由于其他设计的初衷，Reids集群不可能扩展到1000个以上的主节点。
因此16k处于正确的范围内，以确保每个主机具有足够的插槽，最多可容纳1000个矩形，但数量足够小，可以轻松地叫插槽配置作为原始位图。
请注意，在小型集群中，位图将难以压缩，因为当N较小时，位图将设置的 sort/N 位占设置的很大百分比。
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（1）如果槽位为65536，发送心跳信息消息头达8k，发送的心跳包过于庞大。
在消息头中最占空间是 myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。当槽位为65536时，这个ping消息的消息头太大了，浪费带宽。

（2）redis 的集群主节点数量基本不可能超过1000个。
集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者不建议redis cluster 节点数量超过1000个。那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。没有必要扩展到65536个。

（3）槽位越小，节点少的情况下，压缩比高，容易传输
Redis主节点的配置信息中心它所负责的哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的，在传输过程中会对bitmap进行压缩，但是如果是bitmap的填充率slots/N很高的话（N表示节点数），bitmap的压缩率就很低。如果节点很少，而哈希槽数量很多的话，bitmap的压缩率就很低。

哈希槽计算

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

在这里插入图片描述

3主3从redis集群扩缩容配置案例架构说明

在这里插入图片描述

开打步骤

3主3从redis集群配置

1、关闭防火墙 + 启动 docker 后台服务

systemctl start docker

2、新建6个docker容器 redis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

命令分步解释:
docker run：创建并运行docker容器实例
--name redis-node-6：容器名字
--net host：使用宿主机的IP和端口，默认
--privileged=true：获取宿主机root用户权限
-v /data/redis/share/redis-node-6:/data：容器卷，宿主机地址:docker内部地址
redis:6.0.8：redis镜像和版本号
--cluster-enabled yes：开启redis集群
--appendonly yes：开启持久化
--port 6386：redis端口号

在这里插入图片描述

3、进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系

进入容器

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

构建主从关系

注意: 进入docker容器后才能执行以下命令，且注意自己的真实IP地址

redis-cli --cluster create 192.168.37.132:6381 192.168.37.132:6382 192.168.37.132:6383 192.168.37.132:6384 192.168.37.132:6385 192.168.37.132:6386 --cluster-replicas 1

--cluster create：构建集群
--cluster-replicas 1：表示为每个节点master创建一个slave节点

在这里插入图片描述

一切OK的话，3主3从搞定

链接进入6381作为切入点，查看集群状态

cluster info # 查看集群信息
cluster nodes # 查看有哪些节点

注意：主从集群是内部随机分配的

在这里插入图片描述

主从容错切换迁移案例

数据读写存储

1、启动6机构成的集群并通过exec进入

docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
redis-cli -p 6381 # 单机模式启动

2、对6381新增两个key

在这里插入图片描述

3、防止路由失效加参数 -c 并新增两个 key–>加入参数 -c，优化路由

docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
redis-cli -p 6381 -c # 集群模式启动

4、查看集群信息

redis-cli --cluster check 192.168.37.132:6381

容错切换迁移

在这里插入图片描述

1、主6381和从机切换，先停止主机6381

6381（主）对应 6386（从）
在这里插入图片描述
docker stop redis-node-1【停掉redis-node-1节点】

2、再次查看集群信息

docker exec -it redis-node-2 bash
redis-cli -p 6382 -c
cluster nodes

6381宕机了，6386上位成为了新的master

3、先还原之前的3主3从

docker start redis-node-1

中间需要等待一会儿，docker集群重新响应

在执行启动之前，6381 -> fail，6386成为master，如下图所示：

在这里插入图片描述

在启动之后，6381还是slave，而6386还是master，如下图所示：
在这里插入图片描述

不过在设计的架构中，还是希望6381位master，而6386为slave。故

先停掉6386号机，给6381上位的机会：

docker stop reids-node-6

等一会会。再执行cluster nodes
可以发现，6381成为了master，6386–> fail
在这里插入图片描述

再次启动6386号机

docker start redis-node-6

主从扩容案例

在这里插入图片描述

1、新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点

docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-7:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6387

docker run -d --name redis-node-8 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-8:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6388

在这里插入图片描述