redis集群，高可用处理

本文主要是介绍redis集群，高可用处理，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

今天搭建了一下redis集群，还是收获非常多，所以写出来，给大家分享一下

首先，遇到的第一个坑，就是redis 集群必须要6个节点，才能正常启动，
为什么？

Redis集群至少需要3个节点，因为投票容错机制要求超过半数节点认为某个节点挂了该节点才是挂了，所以2个节点无法构成集群。
要保证集群的高可用，需要每个节点都有从节点，也就是备份节点，所以Redis集群至少需要6台服务器。因为我没有那么多服务器，也启动不了那么多虚拟机，所在这里搭建的是伪分布式集群，即一台服务器虚拟运行6个redis实例，修改端口号为（7001-7006），当然实际生产环境的Redis集群搭建和这里是一样的。

然后我们发现一个有趣的事情就是，他的数据存储是原理竟然和哨兵很相像

redis cluster

　　redis cluster是Redis的分布式解决方案，在3.0版本推出后有效地解决了redis分布式方面的需求

　　自动将数据进行分片，每个master上放一部分数据

　　提供内置的高可用支持，部分master不可用时，还是可以继续工作的

 

　　支撑N个redis master node，每个master node都可以挂载多个slave node

　　高可用，因为每个master都有salve节点，那么如果mater挂掉，redis cluster这套机制，就会自动将某个slave切换成master



 

redis cluster vs. replication + sentinal

　　如果你的数据量很少，主要是承载高并发高性能的场景，比如你的缓存一般就几个G，单机足够了

　　replication，一个mater，多个slave，要几个slave跟你的要求的读吞吐量有关系，然后自己搭建一个sentinal集群，去保证redis主从架构的高可用性，就可以了

　　redis cluster，主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，海量数据，如果你的数据量很大，那么建议就用redis cluster

 

数据分布算法

hash算法

　　比如你有 N 个 redis实例，那么如何将一个key映射到redis上呢，你很可能会采用类似下面的通用方法计算 key的 hash 值，然后均匀的映射到到 N 个 redis上：

　　hash(key)%N

　　如果增加一个redis，映射公式变成了 hash(key)%(N+1)

　　如果一个redis宕机了，映射公式变成了 hash(key)%(N-1)

　　在这两种情况下，几乎所有的缓存都失效了。会导致数据库访问的压力陡增，严重情况，还可能导致数据库宕机。

 

一致性hash算法



　　一个master宕机不会导致大部分缓存失效，可能存在缓存热点问题

 

用虚拟节点改进



 

 

 

redis cluster的hash slot算法

　　redis cluster有固定的16384个hash slot，对每个key计算CRC16值，然后对16384取模，可以获取key对应的hash slot

　　redis cluster中每个master都会持有部分slot，比如有3个master，那么可能每个master持有5000多个hash slot

　　hash slot让node的增加和移除很简单，增加一个master，就将其他master的hash slot移动部分过去，减少一个master，就将它的hash slot移动到其他master上去

　　移动hash slot的成本是非常低的

　　客户端的api，可以对指定的数据，让他们走同一个hash slot，通过hash tag来实现

 

　　127.0.0.1:7000>CLUSTER ADDSLOTS 0 1 2 3 4 ... 5000  可以将槽0-5000指派给节点7000负责。

　　每个节点都会记录哪些槽指派给了自己，哪些槽指派给了其他节点。

　　客户端向节点发送键命令，节点要计算这个键属于哪个槽。

　　如果是自己负责这个槽，那么直接执行命令，如果不是，向客户端返回一个MOVED错误，指引客户端转向正确的节点。

 

 

redis cluster  多master的写入

　　在redis cluster写入数据的时候，其实是你可以将请求发送到任意一个master上去执行

　　但是，每个master都会计算这个key对应的CRC16值，然后对16384个hashslot取模，找到key对应的hashslot，找到hashslot对应的master

　　如果对应的master就在自己本地的话，set mykey1 v1，mykey1这个key对应的hashslot就在自己本地，那么自己就处理掉了

　　但是如果计算出来的hashslot在其他master上，那么就会给客户端返回一个moved error，告诉你，你得到哪个master上去执行这条写入的命令

 

　　什么叫做多master的写入，就是每条数据只能存在于一个master上，不同的master负责存储不同的数据，分布式的数据存储

　　100w条数据，5个master，每个master就负责存储20w条数据，分布式数据存储

 

　　默认情况下，redis cluster的核心的理念，主要是用slave做高可用的，每个master挂一两个slave，主要是做数据的热备，还有master故障时的主备切换，实现高可用的

　　redis cluster默认是不支持slave节点读或者写的，跟我们手动基于replication搭建的主从架构不一样的

 

　　jedis客户端，对redis cluster的读写分离支持不太好的

　　默认的话就是读和写都到master上去执行的

　　如果你要让最流行的jedis做redis cluster的读写分离的访问，那可能还得自己修改一点jedis的源码，成本比较高

 

　　读写分离，是为了什么，主要是因为要建立一主多从的架构，才能横向任意扩展slave node去支撑更大的读吞吐量

　　redis cluster的架构下，实际上本身master就是可以任意扩展的，你如果要支撑更大的读吞吐量，或者写吞吐量，或者数据量，都可以直接对master进行横向扩展就可以了

 

 

 

 

 


节点间的内部通信机制

1、基础通信原理

（1）redis cluster节点间采取gossip协议进行通信

　　跟集中式不同，不是将集群元数据（节点信息，故障，等等）集中存储在某个节点上，而是互相之间不断通信，保持整个集群所有节点的数据是完整的

　　集中式：好处在于，元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现了变更，立即就更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以感知到; 不好在于，所有的元数据的跟新压力全部集中在一个地方，可能会导致元数据的存储有压力

　　gossip：好处在于，元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到所有节点上去更新，有一定的延时，降低了压力; 缺点，元数据更新有延时，可能导致集群的一些操作会有一些滞后

 

（2）10000端口

　　每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口

　　每隔节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping之后返回pong

 

（3）交换的信息

　　故障信息，节点的增加和移除，hash slot信息，等等

 

2、gossip协议

　　gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail，等等

　　meet: 某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其他节点进行通信

　　redis-trib.rb add-node

　　其实内部就是发送了一个gossip meet消息，给新加入的节点，通知那个节点去加入我们的集群

　　ping: 每个节点都会频繁给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过ping交换元数据

　　每个节点每秒都会频繁发送ping给其他的集群，ping，频繁的互相之间交换数据，互相进行元数据的更新

　　pong: 返回ping和meet，包含自己的状态和其他信息，也可以用于信息广播和更新

　　fail: 某个节点判断另一个节点fail之后，就发送fail给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了

 

3、ping消息深入

　　ping很频繁，而且要携带一些元数据，所以可能会加重网络负担

　　每个节点每秒会执行10次ping，每次会选择5个最久没有通信的其他节点

　　当然如果发现某个节点通信延时达到了cluster_node_timeout / 2，那么立即发送ping，避免数据交换延时过长，落后的时间太长了

　　比如说，两个节点之间都10分钟没有交换数据了，那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况，就会有问题

　　所以cluster_node_timeout可以调节，如果调节比较大，那么会降低发送的频率

　　每次ping，一个是带上自己节点的信息，还有就是带上1/10其他节点的信息，发送出去，进行数据交换

　　至少包含3个其他节点的信息，最多包含总节点-2个其他节点的信息

 

 

基于重定向的客户端

（1）请求重定向

　　客户端可能会挑选任意一个redis实例去发送命令，每个redis实例接收到命令，都会计算key对应的hash slot

　　如果在本地就在本地处理，否则返回moved给客户端，让客户端进行重定向

　　cluster keyslot mykey，可以查看一个key对应的hash slot是什么

　　用redis-cli的时候，可以加入-c参数，支持自动的请求重定向，redis-cli接收到moved之后，会自动重定向到对应的节点执行命令

 

（2）计算hash slot

　　计算hash slot的算法，就是根据key计算CRC16值，然后对16384取模，拿到对应的hash slot

　　用hash tag可以手动指定key对应的slot，同一个hash tag下的key，都会在一个hash slot中，比如set mykey1:{100}和set mykey2:{100}

 

（3）hash slot查找

　　节点间通过gossip协议进行数据交换，就知道每个hash slot在哪个节点上

 

smart jedis

（1）什么是smart jedis

　　基于重定向的客户端，很消耗网络IO，因为大部分情况下，可能都会出现一次请求重定向，才能找到正确的节点

　　所以大部分的客户端，比如java redis客户端，就是jedis，都是smart的

　　本地维护一份hashslot -> node的映射表，缓存，大部分情况下，直接走本地缓存就可以找到hashslot -> node，不需要通过节点进行moved重定向

 

（2）JedisCluster的工作原理

　　在JedisCluster初始化的时候，就会随机选择一个node，初始化hashslot -> node映射表，同时为每个节点创建一个JedisPool连接池

　　每次基于JedisCluster执行操作，首先JedisCluster都会在本地计算key的hashslot，然后在本地映射表找到对应的节点

　　如果那个node正好还是持有那个hashslot，那么就ok; 如果说进行了reshard这样的操作，可能hashslot已经不在那个node上了，就会返回moved

　　如果JedisCluter API发现对应的节点返回moved，那么利用该节点的元数据，更新本地的hashslot -> node映射表缓存

　　重复上面几个步骤，直到找到对应的节点，如果重试超过5次，那么就报错，JedisClusterMaxRedirectionException

　　jedis老版本，可能会出现在集群某个节点故障还没完成自动切换恢复时，频繁更新hash slot，频繁ping节点检查活跃，导致大量网络IO开销

　　jedis最新版本，对于这些过度的hash slot更新和ping，都进行了优化，避免了类似问题

 

（3）hashslot迁移和ask重定向

　　如果hash slot正在迁移，那么会返回ask重定向给jedis

　　jedis接收到ask重定向之后，会重新定位到目标节点去执行，但是因为ask发生在hash slot迁移过程中，所以JedisCluster API收到ask是不会更新hashslot本地缓存

　　已经可以确定说，hashslot已经迁移完了，moved是会更新本地hashslot->node映射表缓存的

 

高可用性与主备切换原理

redis cluster的高可用的原理，几乎跟哨兵是类似的

1、判断节点宕机

　　如果一个节点认为另外一个节点宕机，那么就是pfail，主观宕机

　　如果多个节点都认为另外一个节点宕机了，那么就是fail，客观宕机，跟哨兵的原理几乎一样，sdown，odown

　　在cluster-node-timeout内，某个节点一直没有返回pong，那么就被认为pfail

　　如果一个节点认为某个节点pfail了，那么会在gossip ping消息中，ping给其他节点，如果超过半数的节点都认为pfail了，那么就会变成fail

 

2、从节点过滤

　　对宕机的master node，从其所有的slave node中，选择一个切换成master node

　　检查每个slave node与master node断开连接的时间，如果超过了cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor，那么就没有资格切换成master

　　这个也是跟哨兵是一样的，从节点超时过滤的步骤

 

3、从节点选举

　　哨兵：对所有从节点进行排序，slave priority，offset，run id

　　每个从节点，都根据自己对master复制数据的offset，来设置一个选举时间，offset越大（复制数据越多）的从节点，选举时间越靠前，优先进行选举

　　所有的master node开始slave选举投票，给要进行选举的slave进行投票，如果大部分master node（N/2 + 1）都投票给了某个从节点，那么选举通过，那个从节点可以切换成master

　　从节点执行主备切换，从节点切换为主节点

 

4、与哨兵比较

　　整个流程跟哨兵相比，非常类似，所以说，redis cluster功能强大，直接集成了replication和sentinal的功能

最后附录参考搭建集群的博客地址，
https://www.cnblogs.com/zhaocaim/p/10112989.html

这篇关于redis集群，高可用处理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！