Redis集群
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Redis集群
一、为什么用Redis集群？
由于数据量过大，单个Master复制集难以承担，因此需要对多个复制集进行集群，形成水平扩展每个复制集只负责存储整个数据集的一部分，这就是Redis的集群，其作用是提供在多个Redis节点间共享数据的程序集。
二、Redis集群能干什么
1、Redis集群支持多个Master，每个Master又可以挂载多个Slave。
2、由于Cluster自带Sentinel的故障转移机制，内置了高可用的支持，无需再去使用哨兵功能。
3、客户端与Redis的节点连接，不再需要连接集群中所有的节点，只需要任意连接集群中的一个可用节点即可。
4、槽位slot负责分配到各个物理服务节点，由对应的集群来负责维护节点、插槽和数据之间的关系。
三、Redis集群槽位
Redis集群使用槽位（slot）来分片和存储数据。每个Redis集群共有16384个槽位，每个槽位可以存储一个键值对。
在Redis集群中，每个节点都负责一部分槽位。当一个节点加入集群时，它会被分配一些槽位。通过这种分片方式，集群中的每个节点都负责处理一部分数据，从而实现数据的分布式存储和处理。
具体来说，Redis集群将16384个槽位均匀地分配给所有的节点。例如，如果集群有3个节点，那么每个节点将被分配约5461个槽位。当一个节点加入或离开集群时，集群会重新计算和重新分配槽位，以保持数据的均衡分布。
通过使用槽位，Redis集群可以提供以下功能：
1、数据分片：将数据划分到不同的节点上，实现数据的分布式存储和处理，提高系统的吞吐量和并发性能。
2、故障转移：当一个节点发生故障时，集群会将该节点负责的槽位自动迁移到其他正常节点上，确保数据的可用性和高可靠性。
3、扩缩容：当需要扩展或缩小集群规模时，可以通过增加或减少节点来重新分配槽位，实现集群的动态扩缩容。
四、Redis集群的分片
使用Redis集群时我们会将存储的数据分散到多台redis机器上，这称为分片。简言之，集鹏中的每个Redis实例都被认为是整个数据的一个分片。
如何找到给定key的分片？
为了找到给定key的分片，我们对key进行CRC16(key)算法处理并通过对总分片数量取模。然后，使用确定性哈希函数，可以推断将来读取特定key的位置。
通过将数据分片到多个节点，Redis集群可以获得以下好处：
1、增加数据容量：每个节点只负责存储部分数据，可以利用多个节点的存储容量。
2、提高读写性能：由于数据被分散存储在多个节点上，可以同时并行地处理多个读写请求，提高系统的整体吞吐量。
3、实现高可用性：当一个节点发生故障时，集群可以自动将该节点上的哈希槽迁移到其他健康的节点上，确保数据的可用性和系统的高可用性。
1、哈希取余分区算法
该算法的基本思想是，将数据通过哈希函数映射到一个固定数量的分区上，然后通过对分区数取模计算得到对应的分区编号。
优点：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。?
2、一致性哈希算法分区
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。
步骤：1、算法构建一致性哈希环? ? ? 2、服务器IP节点映射? ? ? 3、key落到服务器的落键规则
算法构建一致性哈希环
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个32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
服务器IP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:
key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。
优点：
- 均衡性：一致性哈希算法能够将节点均匀地映射到哈希环上，从而实现负载均衡。在增加或删除节点时，只会影响到相邻的节点，对整体的影响较小，使得系统能够快速适应节点变化。
- 扩展性：由于哈希环的结构，一致性哈希算法能够有效地支持节点的动态扩展和收缩。当增加或删除节点时，只需要重新映射受影响的数据，而不需要重新分配所有数据，降低了数据迁移的成本。
- 缓存友好：一致性哈希算法在分布式缓存系统中应用广泛。由于节点的增加或删除只会影响到少部分数据，缓存的命中率相对较高，减少了缓存失效带来的性能损失。
- 容错性：一致性哈希算法通过将数据复制到多个节点来提高系统的容错性。当某个节点故障时，数据可以自动转移到其他节点上，保证系统的可用性。
缺点：
- 数据倾斜：由于哈希函数的输出可能存在冲突，一致性哈希算法在某些情况下可能导致数据倾斜。部分节点可能会负载过重，而其他节点负载较轻。为了解决这个问题，可以引入虚拟节点来增加哈希的离散性，使得数据更均匀地映射到节点上。
- 节点增删复杂性：当节点增加或删除时，会导致部分数据需要重新映射和迁移，可能会对系统的稳定性和性能造成一定的影响。为了减少这种影响，可以采用渐进式增删策略，逐渐迁移数据，避免一次性的大规模数据迁移。
3、哈希槽分区算法
为了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槽，槽里放的是数据。
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。
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。
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取模，余数是几key就落入对应的槽里。HASH_SLOT = CRC16(key) mod 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。
面试题：为什么redis集群的最大槽数是16384个(2^14)而不是65536(2^16)个?
(1)如果槽位为65536，发送心跳信息的消息头达8k，发送的心跳包过于庞大。
在消息头中最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。当槽位为65536时，这块的大小是:65536:8÷1024=8kb
在消息头中最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。当槽位为16384时，这块的大小是:16384:8÷1024=2kb
因为每秒钟，redis节点需要发送一定数量的ping消息作为心跳包，如果槽位为65536，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。没有必要拓展到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。如果节点数很少，而哈希槽数量很多的话，bitmap的压缩率就很低。
Redis集群不能保证其强一致性
Redis集群不能保证其强一致性，可能会出现数据丢失或者不一致的情况。这是因为，Redis集群采用异步复制机制来进行数据同步，而异步复制存在一定的延迟和不确定性，从而导致新的写入请求不能立即被同步和复制到所有节点上。
五、集群搭建
集群搭建设计图
??
1、3主3从redis集群配置
配置3台虚拟机，每台配置一主一从
修改redis主机配置文件：/myredis/cluster/redisCluster6381.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6381
logfile "/myredis/cluster/cluster6381.log"
pidfile /myredis/cluster6381.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6381.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6381.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6381.conf
cluster-node-timeout 5000
bind：指定Redis服务绑定的IP地址。在本例中，使用0.0.0.0表示服务将绑定到所有可用的IPv4地址上。
daemonize：决定Redis是否以守护进程方式运行。当设置为yes时，Redis将在后台运行，不会向终端输出日志信息。
protected-mode：控制Redis是否启用保护模式。当设置为no时，Redis将不会检查访问请求是否来自本地主机。
port：指定Redis服务监听的端口号。在本例中，服务将监听6381端口。
logfile：指定Redis日志文件的路径和文件名。在本例中，日志将写入/myredis/cluster/cluster6381.log文件。
pidfile：指定Redis进程ID文件的路径和文件名。在本例中，文件名为cluster6381.pid。
dir：指定Redis数据库文件和AOF文件所在的目录。在本例中，它们将存储在/myredis/cluster目录下。
dbfilename：指定Redis数据库文件的文件名。在本例中，文件名为dump6381.rdb。
appendonly：决定Redis是否启用AOF持久化。当设置为yes时，Redis将记录所有修改操作，并将其写入AOF文件中。
appendfilename：指定AOF文件的文件名。在本例中，文件名为appendonly6381.aof。
requirepass：设置Redis的访问密码。在本例中，密码为111111。
masterauth：设置Redis主节点的访问密码。在本例中，主节点密码也为111111。
cluster-enabled：决定Redis是否启用集群模式。当设置为yes时，Redis将启用集群模式。
cluster-config-file：指定Redis集群配置文件的路径和文件名。在本例中，文件名为nodes-6381.conf。
cluster-node-timeout：指定Redis集群节点之间的超时时间。在本例中，超时时间为5000毫秒
修改redis从机配置文件：/myredis/cluster/redisCluster6382.conf 添加一下配置
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6382
logfile "/myredis/cluster/cluster6382.log"
pidfile /myredis/cluster6382.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6382.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6382.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6382.conf
cluster-node-timeout 5000分别启动6台服务
查看进程看到是以集群的方式开启的
构建主从关系命令
redis-cli -a 111111 --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.111.185:6381 192.168.111.185:6382 192.168.111.172:6383 192.168.111.172:6384 192.168.111.184:6385
192.168.111.184:6386--cluster-replicas 1表示为每个master创建一个slave节点
?创建成功
集群配置号后会产生nodes-conf文件
以6381为切入点查看节点状态
?查看集群节点关系：CLUSTER NODES
2、3主3从redis集群读写
当写入数据时会报这个错误，说明k1要到6385服务器去存储，redis集群需要路由到所在的槽位
解决方法：连接redis时带? -c 参数打开路由
redis-cli -a 111111 -p 6381 -c
?从定向到6385这台redis
?
3、主从容错切换迁移
?关闭6381查看6384是否上位
进入6382查看主从关系，看到6381主机掉线，6384从机上位
?从新打开6381主机，6381变成了从机
6831宕机重启后变成了从机，如果还想6381变成主机使用一下命令
CLUSTER FAILOVER
4、主从扩容
重新配置一主一从
查看是否启动成功
将新增的6387作为master节点加入原有集群
redis-cli -a密码--cluster add-node自己实际IP地址:6387自己实际IP地址:6381
6387就是将要作为master新增节点
6381就是原来集群节点里面的领路人，相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群
redis-cli -a 111111 --cluster add-node 192.168.111.184:6387 192.168.111.185:6381
?新节点添加成功
?
从新分配槽位
命令:redis-cli -a密码--cluster reshard IP地址:端口号
redis-cli -a 111111 --cluster reshard 192.168.111.175:6381l
?分配多少槽位，分配主机ID是多少
?
?检查是否正确分配完成
redis- cli -a 111111 --cluster check 192.168.111.185:6381
为什么6387是3个新的区间，以前的还是连续?
重新分配成本太高，所以前3家各自匀出来一部分，从6381/6382/6383三个旧节点分别匀出1364个坑位给新节点6387
给新主机添加从机
redis-cli -a密码--cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口--cluster-slave --cluster-master-id新主机节点ID
redis-cli - a 111111 --cluster add-node 192.168.111.184:6388 192.168.111.184.6387
--cluster-slave --cluster-master-id 307a5f6617a6eeb4949f3cb9124edo4c6962c348
?
?
重新查看主从关系
?
5、主从缩容
检查集群情况获取从节点6388的节点ID
redis- cli -a 111111 --cluster check 192.168.111.184:6385
?
?从集群中将节点6388删除
redis-cli -a密码--cluster del-node ip:从机端口从机6388节点ID
?
将6387的槽位清空，重新分配槽位
redis- cli -a 111111 -- cluster reshard 192.168.111.185:6381
4096个槽位都指给6381，它变成了8192个槽位，相当于全部都给6381了，不然要输入3次?
?
检查集群情况，此时6381有两个从节点
将6387节点删除
redis-cli -a密码--cluster del-node ip:端口6387节点ID
再检查集群情况、6387和6388被删除
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