Redis专题(持续更新)

03-VIP-Redis缓存高可用集群

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正文

1、Redis集群方案比较

在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态，如果master节点异
常，则会做主从切换，将某一台slave作为master，哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现
一般，特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况，而且哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持
很高的并发，且单个主节点内存也不宜设置得过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的
效率

redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需
要sentinel哨兵?也能完成节点移除和故障转移的功能。需要将每个节点设置成集群模式，这种集群模式没有中
心节点，可水平扩展，据官方文档称可以线性扩展到上万个节点(官方推荐不超过1000个节点)。redis集群的
性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式，且集群配置非常简单

2、Redis高可用集群搭建

redis集群搭建

redis集群需要至少三个master节点，我们这里搭建三个master节点，并且给每个master再搭建一个slave节
点，总共6个redis节点，这里用三台机器部署6个redis实例，每台机器一主一从，搭建集群的步骤如下：

1 第一步：在第一台机器的/usr/local下创建文件夹redis‐cluster，然后在其下面分别创建2个文件夾如下
2 （1）mkdir ‐p /usr/local/redis‐cluster
3 （2）mkdir 8001 8004
4
5 第一步：把之前的redis.conf配置文件copy到8001下，修改如下内容：
6 （1）daemonize yes
7 （2）port 8001（分别对每个机器的端口号进行设置）
8 （3）pidfile /var/run/redis_8001.pid # 把pid进程号写入pidfile配置的文件
9 （4）dir /usr/local/redis‐cluster/8001/（指定数据文件存放位置，必须要指定不同的目录位置，不然会
丢失数据）
10 （5）cluster‐enabled yes（启动集群模式）
11 （6）cluster‐config‐file nodes‐8001.conf（集群节点信息文件，这里800x最好和port对应上）
12 （7）cluster‐node‐timeout 10000
13 (8)# bind 127.0.0.1（bind绑定的是自己机器网卡的ip，如果有多块网卡可以配多个ip，代表允许客户端通
过机器的哪些网卡ip去访问，内网一般可以不配置bind，注释掉即可）
14 (9)protected‐mode no （关闭保护模式）
15 (10)appendonly yes
16 如果要设置密码需要增加如下配置：
17 (11)requirepass zhuge (设置redis访问密码)
18 (12)masterauth zhuge (设置集群节点间访问密码，跟上面一致)
19
20 第三步：把修改后的配置文件，copy到8004，修改第2、3、4、6项里的端口号，可以用批量替换：
21 :%s/源字符串/目的字符串/g
22
23 第四步：另外两台机器也需要做上面几步操作，第二台机器用8002和8005，第三台机器用8003和8006
24
25 第五步：分别启动6个redis实例，然后检查是否启动成功
26 （1）/usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐server /usr/local/redis‐cluster/800*/redis.conf
27 （2）ps ‐ef | grep redis 查看是否启动成功
28
29 第六步：用redis‐cli创建整个redis集群(redis5以前的版本集群是依靠ruby脚本redis‐trib.rb实现)
30 # 下面命令里的1代表为每个创建的主服务器节点创建一个从服务器节点
31 # 执行这条命令需要确认三台机器之间的redis实例要能相互访问，可以先简单把所有机器防火墙关掉，如果不
关闭防火墙则需要打开redis服务端口和集群节点gossip通信端口16379(默认是在redis端口号上加1W)
32 # 关闭防火墙
33 # systemctl stop firewalld # 临时关闭防火墙
34 # systemctl disable firewalld # 禁止开机启动
35 # 注意：下面这条创建集群的命令大家不要直接复制，里面的空格编码可能有问题导致创建集群不成功
36 （1）/usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐cli ‐a zhuge ‐‐cluster create ‐‐cluster‐replicas 1 1
92.168.0.61:8001 192.168.0.62:8002 192.168.0.63:8003 192.168.0.61:8004 192.168.0.62:8005 192.
168.0.63:8006
37
38 第七步：验证集群：
39 （1）连接任意一个客户端即可：./redis‐cli ‐c ‐h ‐p (‐a访问服务端密码，‐c表示集群模式，指定ip地址
和端口号）
40 如：/usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐cli ‐a zhuge ‐c ‐h 192.168.0.61 ‐p 800*
41 （2）进行验证： cluster info（查看集群信息）、cluster nodes（查看节点列表）
42 （3）进行数据操作验证
43 （4）关闭集群则需要逐个进行关闭，使用命令：
44 /usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐cli ‐a zhuge ‐c ‐h 192.168.0.60 ‐p 800* shutdown

3、Java操作redis集群

借助redis的java客户端jedis可以操作以上集群，引用jedis版本的maven坐标如下：

1 <dependency>
2 <groupId>redis.clients</groupId>
3 <artifactId>jedis</artifactId>
4 <version>2.9.0</version>
5 </dependency>

Java编写访问redis集群的代码非常简单，如下所示：

1 public class JedisClusterTest {
2 public static void main(String[] args) throws IOException {
3
4 JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
5 config.setMaxTotal(20);
6 config.setMaxIdle(10);
7 config.setMinIdle(5);
8
9 Set<HostAndPort> jedisClusterNode = new HashSet<HostAndPort>();
10 jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.61", 8001));
11 jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.62", 8002));
12 jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.63", 8003));
13 jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.61", 8004));
14 jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.62", 8005));
15 jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.63", 8006));
16
17 JedisCluster jedisCluster = null;
18 try {
19 //connectionTimeout：指的是连接一个url的连接等待时间
20 //soTimeout：指的是连接上一个url，获取response的返回等待时间
21 jedisCluster = new JedisCluster(jedisClusterNode, 6000, 5000, 10, "zhuge", config);
22 System.out.println(jedisCluster.set("cluster", "zhuge"));
23 System.out.println(jedisCluster.get("cluster"));
24 } catch (Exception e) {
25 e.printStackTrace();
26 } finally {
27 if (jedisCluster != null)
28 jedisCluster.close();
29 }
30 }
31 }
32
33 运行效果如下：
34 OK
35 zhuge

集群的Spring Boot整合Redis连接代码见示例项目：redis-sentinel-cluster
1、引入相关依赖：

1 <dependency>
2 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
3 <artifactId>spring‐boot‐starter‐data‐redis</artifactId>
4 </dependency>
5
6 <dependency>
7 <groupId>org.apache.commons</groupId>
8 <artifactId>commons‐pool2</artifactId>
9 </dependency>

springboot项目核心配置：

1 server:
2 port: 8080
3
4 spring:
5 redis:
6 database: 0
7 timeout: 3000
8 password: zhuge
9 cluster:
10 nodes: 192.168.0.61:8001,192.168.0.62:8002,192.168.0.63:8003,192.168.0.61:8004,192.168.0.
62:8005,192.168.0.63:8006
11 lettuce:
12 pool:
13 max‐idle: 50
14 min‐idle: 10
15 max‐active: 100
16 max‐wait: 1000
17

访问代码：

1 @RestController
2 public class IndexController {
3
4 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IndexController.class);
5
6 @Autowired
7 private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
8
9 @RequestMapping("/test_cluster")
10 public void testCluster() throws InterruptedException {
11 stringRedisTemplate.opsForValue().set("zhuge", "666");
12 System.out.println(stringRedisTemplate.opsForValue().get("zhuge"));
13 }
14 }

4、Redis集群原理分析

Redis Cluster 将所有数据划分为 16384 个 slots(槽位)，每个节点负责其中一部分槽位。槽位的信息存储于每
个节点中。
当 Redis Cluster 的客户端来连接集群时，它也会得到一份集群的槽位配置信息并将其缓存在客户端本地。这
样当客户端要查找某个 key 时，可以直接定位到目标节点。同时因为槽位的信息可能会存在客户端与服务器不
一致的情况，还需要纠正机制来实现槽位信息的校验调整。

槽位定位算法

Cluster 默认会对 key 值使用 crc16 算法进行 hash 得到一个整数值，然后用这个整数值对 16384 进行取模
来得到具体槽位。
HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384

跳转重定位

当客户端向一个错误的节点发出了指令，该节点会发现指令的 key 所在的槽位并不归自己管理，这时它会向客
户端发送一个特殊的跳转指令携带目标操作的节点地址，告诉客户端去连这个节点去获取数据。客户端收到指
令后除了跳转到正确的节点上去操作，还会同步更新纠正本地的槽位映射表缓存，后续所有 key 将使用新的槽
位映射表。

Redis集群节点间的通信机制
redis cluster节点间采取gossip协议进行通信
维护集群的元数据(集群节点信息，主从角色，节点数量，各节点共享的数据等)有两种方式：集中
式和gossip
集中式：
优点在于元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现变更立即就会更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以立即感知到；不足在于所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能导致元数据的存储压力。 很多中间件都会借助zookeeper集中式存储元数据。
gossip：

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；
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(类似自己感知到的集群节点增加和移除，hash slot信息等)；
pong: 对ping和meet消息的返回，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。
gossip协议的优点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；缺点在于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。

gossip通信的10000端口

每个节点都有一个专门用于节点间gossip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。 每个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消息之后返回pong消息。

网络抖动

真实世界的机房网络往往并不是风平浪静的，它们经常会发生各种各样的小问题。比如网络抖动就是非常常见
的一种现象，突然之间部分连接变得不可访问，然后很快又恢复正常。
为解决这种问题，Redis Cluster 提供了一种选项cluster-node-timeout，表示当某个节点持续 timeout
的时间失联时，才可以认定该节点出现故障，需要进行主从切换。如果没有这个选项，网络抖动会导致主从频
繁切换 (数据的重新复制)。

Redis集群选举原理分析

当slave发现自己的master变为FAIL状态时，便尝试进行Failover，以期成为新的master。由于挂掉的master
可能会有多个slave，从而存在多个slave竞争成为master节点的过程， 其过程如下：
1.slave发现自己的master变为FAIL
2.将自己记录的集群currentEpoch加1，并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST 信息
3.其他节点收到该信息，只有master响应，判断请求者的合法性，并发送FAILOVER_AUTH_ACK，对每一个
epoch只发送一次ack
4.尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACK
5.slave收到超过半数master的ack后变成新Master(这里解释了集群为什么至少需要三个主节点，如果只有两
个，当其中一个挂了，只剩一个主节点是不能选举成功的)
6.slave广播Pong消息通知其他集群节点。
从节点并不是在主节点一进入 FAIL 状态就马上尝试发起选举，而是有一定延迟，一定的延迟确保我们等待
FAIL状态在集群中传播，slave如果立即尝试选举，其它masters或许尚未意识到FAIL状态，可能会拒绝投票
?延迟计算公式：
DELAY = 500ms + random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms
?SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下，持有最新数据的slave将会首先发起选举（理论上）。

集群脑裂数据丢失问题

redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，
会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。
规避方法可以在redis配置里加上参数(这种方法不可能百分百避免数据丢失，参考集群leader选举机制)：

1 min‐replicas‐to‐write 1 //写数据成功最少同步的slave数量，这个数量可以模仿大于半数机制配置，比如
集群总共三个节点可以配置1，加上leader就是2，超过了半数

集群总共三个节点可以配置1，加上leader就是2，超过了半数
注意：这个配置在一定程度上会影响集群的可用性，比如slave要是少于1个，这个集群就算leader正常也不能提供服务了，需要具体场景权衡选择。

集群是否完整才能对外提供服务

当redis.conf的配置cluster-require-full-coverage为no时，表示当负责一个插槽的主库下线且没有相应的从
库进行故障恢复时，集群仍然可用，如果为yes则集群不可用。

Redis集群为什么至少需要三个master节点，并且推荐节点数为奇数？

因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同意才能选举成功，如果只有两个master节点，当其中
一个挂了，是达不到选举新master的条件的。
奇数个master节点可以在满足选举该条件的基础上节省一个节点，比如三个master节点和四个master节点的
集群相比，大家如果都挂了一个master节点都能选举新master节点，如果都挂了两个master节点都没法选举
新master节点了，所以奇数的master节点更多的是从节省机器资源角度出发说的。

Redis集群对批量操作命令的支持

对于类似mset，mget这样的多个key的原生批量操作命令，redis集群只支持所有key落在同一slot的情况，如
果有多个key一定要用mset命令在redis集群上操作，则可以在key的前面加上{XX}，这样参数数据分片hash计
算的只会是大括号里的值，这样能确保不同的key能落到同一slot里去，示例如下：

1 mset {user1}:1:name zhuge {user1}:1:age 18

假设name和age计算的hash slot值不一样，但是这条命令在集群下执行，redis只会用大括号里的 user1 做hash slot计算，所以算出来的slot值肯定相同，最后都能落在同一slot。

哨兵leader选举流程

当一个master服务器被某sentinel视为下线状态后，该sentinel会与其他sentinel协商选出sentinel的leader进
行故障转移工作。每个发现master服务器进入下线的sentinel都可以要求其他sentinel选自己为sentinel的
leader，选举是先到先得。同时每个sentinel每次选举都会自增配置纪元(选举周期)，每个纪元中只会选择一
个sentinel的leader。如果所有超过一半的sentinel选举某sentinel作为leader。之后该sentinel进行故障转移
操作，从存活的slave中选举出新的master，这个选举过程跟集群的master选举很类似。
哨兵集群只有一个哨兵节点，redis的主从也能正常运行以及选举master，如果master挂了，那唯一的那个哨
兵节点就是哨兵leader了，可以正常选举新master。
不过为了高可用一般都推荐至少部署三个哨兵节点。为什么推荐奇数个哨兵节点原理跟集群奇数个master节点
类似。