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Java学习 - Redis-Cluster_java 使用 redis-cluster

java 使用 redis-cluster

为什么需要集群

  • 为了高的处理速度
    • 单机redis,官网宣传处理速度为10万命令/秒
    • 如果业务需要更高的处理速度,则需要使用集群
  • 为了存储大量数据
    • 一般机器的内存为16-256G
    • 如果想要存储更大量的数据,则需要使用集群

分布式之数据分区

  • 因为数据需要分布存储在不同的节点上,所以数据在进行存储之前需要先分区

  • 数据分区示意图
    在这里插入图片描述

  • 数据分区方法

    分区方式特点典型产品
    顺序分区数据分散有倾斜(某些节点有过多热门数据)
    可以顺序访问
    键与业务有关
    BigTabl
    HBase
    哈希分区数据分布无倾斜
    不能顺序访问
    键与业务无关(由哈希函数生成)
    Redis Cluster
    Memcache
  • 哈希分区的三种方法

    • 节点取分区余法

      • 原理:数据所属节点 = Hash(key) % 节点数
      • 优点:原理简单,实现简单
      • 缺点:在进行节点伸缩过程中,可能会发生大量的数据迁移,且缓存会失效
      • 经验:进行节点伸缩时,最好是以倍数进行扩容或缩减
    • 一致性哈希分区法

      • 原理:先定义Hash的取值范围,令它组成一个环,集群中每个节点负责一区间的Hash值,当一个数据加入集群时,让它加入哈希值按顺时针最近的节点

        在这里插入图片描述

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* 优点:节点伸缩只会影响最近邻近节点

* 缺点:还是具有数据迁移
  • 1
  • 2
  • 3
  • 虚拟槽分区法

    • 原理:预设虚拟槽,每个槽映射一个数据子集,一般比节点数大

      在这里插入图片描述

    • 优点:不会发生数迁移

    • 经验:redis-cluster使用的数据分区算法是虚拟槽分区法

redis-cluster架构

架构图
  • 节点之间相互通信,客户端随机连接一个节点

在这里插入图片描述

  • 集群中节点共享信息
  • 当客户端访问一个节点拿数据时
    • 数据就在访问节点:直接返回数据给客户端
    • 数据在其他节点:返回信息告诉客户端去哪个节点拿数据(不帮忙拿,只是告诉去哪里拿)
  • 集群中节点是高可用的,但不是依靠sentinel实现的,而是依靠节点之间通信实现的
节点配置
配置项配置说明
daemonize yes|no是否以守护线程方式启动
port端口
dir工作目录
logfile日志文件名
dbfilenameRDB文件名
cluster-enabled yes|no是否构建集群
cluster-config-file集群日志文件名
cluster-require-full-coverage yes|no是否只有当所有节点都可用时,集群才可用
meet操作
  • 概念:当一个节点A与节点B连接时,由于节点数据共享,所以节点B可以自动连接上与节点A进行连接的节点

    在这里插入图片描述

  • 命令

    • redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7000 cluster meet 127.0.0.1 7001
指派槽
  • 概念:让某个节点负责某个区间哈希值的槽

    节点
    A0 ~ 5460
    B5461 ~ 10922
    C10923 ~ 16383
  • 经验:当集群中未分配完所有的槽(16383)时,节点是不可用的

主从复制
客户端命令
  • 查看当前节点的信息
    • redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7000 cluster info
  • 查看当前节点连接了多个其他节点
    • redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7000 cluster nodes

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