SpringCloud---分布式缓存-Redis_springcloud redis 集群

------基于Redis集群集群解决单机Redis存在的问题

单机Redis存在的四大问题,如图:

 

1.Redis持久化(数据丢失问题解决)

Redis的两种持久化方案

1. RDB持久化
2. AOF持久化

1.1RDB持久化

RDB全称Redis Database Backup file（Redis数据备份文件），也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据。快照文件称为RDB文件，默认是保存在当前运行目录。

1.1.1执行时机

RDB持久化会在一下四种情况下执行:

1. 执行save命令 :主进程执行
2. 执行bgsave命令 :后台执行
3. Redis停机时
4. 触发RDB条件时执行 :
   1. # 900秒内，如果至少有1个key被修改，则执行bgsave ， 如果是save "" 则表示禁用RDB
      save 900 1  
      save 300 10  
      save 60 10000 

   2. # 是否压缩 ,建议不开启，压缩也会消耗cpu，磁盘的话不值钱
      rdbcompression yes

      # RDB文件名称
      dbfilename dump.rdb  

      # 文件保存的路径目录
      dir ./ 

 1.1.2RDB原理

        

 bgsave开始时会fork主进程得到子进程，子进程共享主进程的内存数据。完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件。  

fork采用的是copy-on-write技术：

1. 当主进程执行读操作时，访问共享内存；
2. 当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据，执行写操作。

总结:

1. RDB中bgsave的基本流程?
   1. fork主进程得到一个子进程,共享内存空间
   2. 子进程读取内存数据并写入新的RDB文件
   3. 用新的RDB文件去替换旧的RDB文件。
2. RDB会在什么时候执行？save 60 1000代表什么含义？
   1. RDB默认实在服务停止时执行;
   2. 代表在60秒内至少执行1000次修改才出发RDB
3. RDB的缺点?
   1. RDB执行间隔时间长，两次RDB之间写入数据有丢失的风险;
   2. fork子进程,压缩,写入RDB文件耗时较长

1.2AOF持久化

AOF全称为Append Only File（追加文件）。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件，可以看做是命令日志文件。

AOF配置:

修改redis.conf中的配置

# 是否开启AOF功能，默认是no
appendonly yes
# AOF文件的名称
appendfilename "appendonly.aof"

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配：

# 表示每执行一次写命令，立即记录到AOF文件
appendfsync always 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，然后表示每隔1秒将缓冲区数据写到AOF文件，是默认方案
appendfsync everysec 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘
appendfsync no

AOF文件重写:

AOF比RDB文件要大得多,因为AOF会记录每一条执行的操作,尽管记录很多天操作数据,但是最后一次写操作才有意义,所有通过bgrewriteaof指令,可以让AOF文件执行重写功能,用最少的命令达到相同的效果

如图，AOF原本有三个命令，但是set num 123 和 set num 666都是对num的操作，第二次会覆盖第一次的值，因此第一个命令记录下来没有意义。

所以重写命令后，AOF文件内容就是：mset name jack num 666

Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件。阈值也可以在redis.conf中配置：

# AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# AOF文件体积最小多大以上才触发重写 
auto-aof-rewrite-min-size 64mb  

RDB和AOF对比

2.Redis主从(并发能力问题解决)

单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。如图:

2.1主从数据同步原理:

        2.1.1全量同步

        全量同步就是在第一次建立连接时,会进行全量同步,将master节点的全部数据都拷贝到slave节点。如图:

如何知道salve是第一次连接的呢?

两个方面:

1. Replication Id：简称replid，是数据集的标记，id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replid。
2. offset：偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset，说明slave数据落后于master，需要更新。

 因此slave做数据同步，必须向master声明自己的replication id 和offset，master才可以判断到底需要同步哪些数据。

由于slave本身也是一个master,所以也有自己的replid和offset,当第一次发送请求时,会携带自己的replid和offset,但是与master的不一致,master就会认为这是一个全新的slave,就会执行全量同步,让slave和master的数据保持一致。

master判断一个节点是否是第一次同步的依据，就是看replid是否一致。如图:

 完整流程如下:

1. slave节点请求增量同步
2. master节点判断replid不一致,拒绝增量同步,
3. mater将自己完整的数据生成RDB,发送个slave
4. slave接收到master发送的RDB文件,就会清空本地数据,加载RDB文件
5. master将RDB期间的命令记录在repl_baklog，并持续将log中的命令发送给slave
6. slave执行接收到的命令,保持与master之间的同步

        2.1.2增量同步 

全量同步需要先做RDB，然后将RDB文件通过网络传输个slave，成本太高了。因此除了第一次做全量同步，其它大多数时候slave与master都是做增量同步

增量同步:只更新slave和master存在差异的那部分数据。如图:

master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

这里就要说到全量同步时的repl_baklog文件

2.2repl_backlog原理

 repl_backlog是一个固定大小的数组,只不过,这个数祖是环形的,也就是说角标到达数组末尾,要重新从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文件大小有限,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。

2.3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：

1. 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。
2. 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
3. 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
4. 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

主从从架构图：

总结: 

全量同步和增量同步的区别:

1. 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。
2. 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?

1. slave第一次连接到mater节点
2. slave断开连接时间太久,导致尚未备份的数据被覆盖

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

搭建主从集群:

1.创建三个文件夹，名字分别叫7001、7002、7003：

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003

 如图:

2. 修改原始配置:

修改redis-6.2.4/redis.conf文件，将其中的持久化模式改为默认的RDB模式，AOF保持关闭状态。

# 开启RDB
# save ""
save 3600 1
save 300 100
save 60 10000
 
# 关闭AOF
appendonly no

 

 

3.拷贝配置文件到每个实例目录

然后将redis-6.2.4/redis.conf文件拷贝到三个目录中（在/tmp目录执行下列命令）：

# 方式一：逐个拷贝
cp redis-6.2.4/redis.conf 7001
cp redis-6.2.4/redis.conf 7002
cp redis-6.2.4/redis.conf 7003
# 方式二：管道组合命令，一键拷贝
echo 7001 7002 7003 | xargs -t -n 1 cp redis-6.2.4/redis.conf

如图:

4.修改每个实例的端口、工作目录

修改每个文件夹内的配置文件，将端口分别修改为7001、7002、7003，将rdb文件保存位置都修改为自己所在目录（在/tmp目录执行下列命令）：

sed -i -e 's/6379/7001/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7001\//g' 7001/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7002/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7002\//g' 7002/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7003/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7003\//g' 7003/redis.conf

 如图:

5）修改每个实例的声明IP

虚拟机本身有多个IP，为了避免将来混乱，我们需要在redis.conf文件中指定每一个实例的绑定ip信息，格式如下：

# redis实例的声明 IP
replica-announce-ip 192.168.150.101(根据实际情况而定)

 每个目录都要改，我们一键完成修改（在/tmp目录执行下列命令）：

# 逐一执行
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7001/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7002/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7003/redis.conf
 
# 或者一键修改
printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' {}/redis.conf

如图:

 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-server 7001/redis.conf
# 第2个
redis-server 7002/redis.conf
# 第3个
redis-server 7003/redis.conf

启动后: 

 

 如果要一键停止可以运行以下命令:

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

开启主从关系:

现在三个实例还没有任何关系，要配置主从可以使用replicaof 或者slaveof（5.0以前）命令。

有临时和永久两种模式：

• 修改配置文件（永久生效）

  • 在redis.conf中添加一行配置：slaveof <masterip> <masterport>

• 使用redis-cli客户端连接到redis服务，执行slaveof命令（重启后失效）：

slaveof <masterip> <masterport>

这里我们为了演示方便，使用方式二。

通过redis-cli命令连接7002，执行下面命令：

# 连接 7002
redis-cli -p 7002
# 执行slaveof
slaveof 192.168.150.101 7001

通过redis-cli命令连接7003，执行下面命令：

# 连接 7003
redis-cli -p 7003
# 执行slaveof
slaveof 192.168.150.101 7001

然后连接 7001节点，查看集群状态：

# 连接 7001
redis-cli -p 7001
# 查看状态
info replication

结果:

测试: 

执行下列操作以测试：

• 利用redis-cli连接7001，执行set num 123

• 利用redis-cli连接7002，执行get num，再执行set num 666

• 利用redis-cli连接7003，执行get num，再执行set num 888

可以发现，只有在7001这个master节点上可以执行写操作，7002和7003这两个slave节点只能执行读操作。

到此,主从机搭建完成

3.Redis哨兵

结构图:

哨兵的作用: 

1. 监控:Sentinel会不断检查你的slave和master是否 按预期工作
2. 自动故障恢复:如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
3. 通知:Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端

集群监控原理:

Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令:

主关下线:如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线

客观下线:若超过指定数量（quorum）的sentinel都认为该实例主观下线，则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。

集群故障恢复原理: 

发现master发生故障,Sentinel会从slave中选择一个,称为新的master,具体的选择依据如下:

1. 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过指定值（down-after-milliseconds * 10）则会排除该slave节点。
2. 然后判断slave节点的slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举
3. 如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset(偏移量)值，越大说明数据越新，优先级越高
4. 最后是判断slave节点的运行id大小，越小优先级越高。

选出新的master之后,如何进行切换:

1. sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master
2. sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.29.129 7002 命令，让这些slave成为新master的从节点，开始从新的master上同步数据。
3. 最后，sentinel将故障节点标记为slave，当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点

 

总结:

1. 哨兵的三个作用?
   1. 监控
   2. 自动故障修复
   3. 通知
2. Sentinel如何判断一个redis实例是否健康?
   1. 每隔1秒发送一个ping命令,超出一段时间没有响应,则认为是主观下线
   2. 如果超过一般的Sentinel都认为是主观下线,那么则是客观下线
3. 故障转移步骤有哪些
   1. 从slave中选取一个新的master
   2. 向选取的slaver发送slaveof no one命令，让该节点成为master,
   3. 让所有节点执行slaveof执行,让这些slave称为新mater的节点
   4. 修改故障节点配置,待故障修复后会成为新master的slave。

哨兵集群搭建:

这里我们搭建一个三节点形成的Sentinel集群，来监管之前的Redis主从集群。

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:

 

然后我们在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"

 如图:

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

测试:

 

4.Redis分片集群

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:

1. 海量数据存储问题
2. 高并发写问题

使用分片集群可以解决以上问题,如图:

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

  4.1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:

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。  

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

4.2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：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:

1. 创建一个文件夹:mkdir 7004
2. 拷贝配置文件:cp redis.conf /7004
3. 修改配置文件:sed /s/6379/7004/g 7004/redis.conf
4. 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  192.168.29.129:7004 192.168.29.129:7001 

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:

 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:

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：

 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，我们计划是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 

4.3故障转移:

4.3.1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

 

4.3.2手动故障转移

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：

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: