分布式缓存-Redis集群

一、单点Redis弊端

1、数据丢失问题：Redis是内存存储，服务器重启可能会丢失数据

2、并发能力问题：单节点Redis并发能力虽然不错，但也无法满足如618这样的高并发场景

3、故障恢复问题：如果Redis宕机，则服务不可用，需要一种自动的故障恢复手段

4、存储能力问题：Redis基于内存，单节点能存储的数据量难以满足海量数据需求

解决方案：

1、数据丢失问题：数据持久化

2、并发能力问题：搭建主从集群，实现读写分离

3、故障恢复问题：利用Redis哨兵，实现健康监测和故障自动恢复

4、存储能力问题：搭建分片集群，利用插槽机制实现动态扩容

二、Redis的持久化

Redis持久化方式有RDB和AOF两种。

1、RDB

1、概念

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。

2、RDB执行时机

1、使用命令save手动执行

2、Redis停机时执行一次

3、在Redis配置文件中配置RDB执行条件

3、RDB执行原理

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：

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

4、总结

1、RDB方式bgsave的基本流程？

• fork主进程得到一个子进程，共享内存空间
• 子进程读取内存数据并写入新的RDB文件
• 用新RDB文件替换旧的RDB文件。

2、RDB会在什么时候执行？save 60 1000代表什么含义？

• 默认是服务停止时。
• 代表60秒内至少执行1000次修改则触发RDB

3、RDB的缺点？

• RDB执行间隔时间长，两次RDB之间写入数据有丢失的风险
• fork子进程、压缩、写出RDB文件都比较耗时

2、AOF

1、概念

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。

2、AOF配置

AOF默认是关闭的，需要修改redis.conf配置文件来开启AOF：

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配：

因为是记录命令，AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作，但只有最后一次写操作才有意义。通过执行bgrewriteaof命令，可以让AOF文件执行重写功能，用最少的命令达到相同效果。

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：

3、RDB和AOF的异同

RDB和AOF各有自己的优缺点，如果对数据安全性要求较高，在实际开发中往往会结合两者来使用。

三、Redis主从

1、搭建主从架构

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。

具体搭建步骤参考：https://www.aliyundrive.com/s/4U2qESC5gri

2、主从原理

1、全量同步

主从第一次同步是全量同步：

master如何判断slave是不是第一次来同步数据？这里会用到两个很重要的概念：

• 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
• 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

2、总结

简述全量同步的流程？

1. slave节点请求增量同步
2. master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步
3. master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave
4. slave清空本地数据，加载master的RDB
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

3、增量同步

主从第一次是全量同步，slave重启后同步，则是增量同步。

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。

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。
• 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

4、总结

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

思考：slave节点宕机恢复后可以找master节点同步数据，那master节点宕机怎么办？

四、Redis哨兵

1、哨兵的作用及原理

1、哨兵的作用

Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。哨兵的结构和作用如下：

• 监控：Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
• 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
• 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

2、服务状态监控

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：

• 主观下线：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。

3、选举新的master

一旦发现master故障，sentinel需要在salve中选择一个作为新的master，选择依据是这样的：

• 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
• 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
• 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。

4、如何实现故障转移

当选中了其中一个slave为新的master后（例如slave1），故障的转移的步骤如下：

• sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master
• sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 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。
• 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

2、总结

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

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
• 然后让所有节点都执行slaveof 新master
• 修改故障节点配置，添加slaveof 新master

2、搭建哨兵集群

具体搭建步骤参考：https://www.aliyundrive.com/s/4U2qESC5gri

3、RedisTemplate的哨兵模式

1、引入依赖

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

2、配置文件设置

spring:
  redis:
    sentinel:
      nodes: # 配置sentinel集群地址
        - 192.168.73.128:27001
        - 192.168.73.128:27002
        - 192.168.73.128:27003
      master: mymaster # 指定主从集群名

3、配置主从读写分离

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

这里的ReadFrom是配置Redis的读取策略，是一个枚举，包括下面选择：

• 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

五、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. 高并发写的问题

使用分片集群可以解决上述问题，分片集群特征：

1. 集群中有多个master，每个master保存不同数据
2. 每个master都可以有多个slave节点
3. master之间通过ping监测彼此健康状态
4. 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

1、搭建分片集群

具体搭建步骤参考：https://www.aliyundrive.com/s/4U2qESC5gri

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：

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

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：

比如，添加节点的命令：

常用命令：

redis-cli -p 7001 cluster nodes   # 查看集群节点信息

redis-cli --cluster help # 集群帮助信息

4、故障转移

1、自动故障转移

当集群中有一个master宕机会发生什么呢？

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：

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：

手动的Failover支持三种不同模式：

• 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

5、RedisTemplate访问分片集群

1、引入依赖

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

2、配置文件设置

spring:
  redis:
    cluster:
      nodes:
        - 192.168.73.128:7001
        - 192.168.73.128:7002
        - 192.168.73.128:7003
        - 192.168.73.128:8001
        - 192.168.73.128:8002
        - 192.168.73.128:8003

3、配置主从读写分离

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