Java-分布式框架-redis-3

2021-07-15 本文已影响0人蓝色_笔记本

一、Redis哨兵集群弊端

redis3.0之前比较可靠的集群就是哨兵集群，主从节点，主节点拥有写与读的权限，从节点只拥有读的权限，同时从节点实时同步主节点的数据。

弊端一：主节点宕机，从节点进行选举，期间集群不对外开放，期间服务会停滞几秒~几十秒不等。

弊端二：所有的写操作都是在主节点上进行，哨兵集群的主节点只有1个，相当于集群有写瓶颈的存在。

弊端三：哨兵集群单节点内存不适合设置过大，过大的内存会影响从节点的同步速度和集群初始化的速度，同时单节点机器的内存也不会很大，相对于大型互联网来说。

二、Redis高可用集群模式

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。

image.png

注意：Redis集群模式完全没有哨兵集群的第二、第三个弊端，第一个弊端可以大部分解决，原因在于，Redis集群下的子集群有多个，就算是其中一个子集群宕机，也只是该子集群在几秒~几十秒不对外开放，但不影响其它子集群的对外服务。

Redis高可用集群搭建

redis集群需要至少要三个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：

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
（1）mkdir ‐p /usr/local/redis‐cluster
（2）mkdir 8001 8004
第二步：把之前的redis.conf配置文件copy到8001下，修改如下内容：
（1）daemonize yes
（2）port 8001（分别对每个机器的端口号进行设置）
（3）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
（4）cluster‐enabled yes（启动集群模式）
（5）cluster‐config‐file nodes‐8001.conf（集群节点信息文件，这里800x最好和port对应上）
（6）cluster‐node‐timeout 5000
  (7)  # bind 127.0.0.1（去掉bind绑定访问ip信息）
  (8)  protected‐mode no （关闭保护模式）
  (9)appendonly yes
如果要设置密码需要增加如下配置：
 (10)requirepass password(设置redis访问密码)
 (11)masterauth password(设置集群节点间访问密码，跟上面一致)
第三步：把修改后的配置文件，copy到8004，修改第2、3、5项里的端口号。
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。
第五步：分别启动6个redis实例，然后检查是否启动成功
（1）/usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐server /usr/local/redis‐cluster/800*/redis.conf
（2）ps ‐ef | grep redis 查看是否启动成功
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)
# 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
# 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
# 关闭防火墙
# systemctl stop firewalld 
# 临时关闭防火墙
# systemctl disable firewalld # 禁止开机启动
（1）/usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐cli ‐a password ‐‐cluster create ‐‐cluster‐replicas 1 192.168.0.61:8001 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
第七步：验证集群：
（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）如：/usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐cli ‐a password ‐c ‐h 192.168.0.61 ‐p 800*
（2）进行验证： cluster info（查看集群信息）、cluster nodes（查看节点列表）
（3）进行数据操作验证
（4）关闭集群则需要逐个进行关闭，使用命令：
/usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐cli ‐a zhuge ‐c ‐h 192.168.0.60 ‐p 800* shutdown

Redis分片

如下面集群模式关系图，第一列为节点的唯一id；第二列为节点的ip端口；第三列为节点类型，其中myself指的是该节点为当前操作的节点；第四列中，slave节点的指的是该节点对应的主节点id；主节点最后一列指的是分片区间，在写入key时候根据hash取模获取的值判定该key该写入哪个子集群。

image.png

注意：Redis集群也正是因为分片这一机制分摊了主节点写的瓶颈问题，同时横向拓展分摊了内存集中的问题。

三、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：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
</dependency>

Java编写访问redis集群的代码非常简单，如下所示：

public class JedisClusterTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        config.setMaxTotal(20);
        config.setMaxIdle(10);
        config.setMinIdle(5);

        Set<HostAndPort> jedisClusterNode = new HashSet<HostAndPort>();
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.61", 8001));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.62", 8002));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.63", 8003));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.61", 8004));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.62", 8005));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.63", 8006));

        JedisCluster jedisCluster = null;
        try {
            //connectionTimeout：指的是连接一个url的连接等待时间
            //soTimeout：指的是连接上一个url，获取response的返回等待时间
            jedisCluster = new JedisCluster(jedisClusterNode, 6000, 5000, 10, "password", config);
            System.out.println(jedisCluster.set("cluster", "value_1"));
            System.out.println(jedisCluster.get("cluster"));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (jedisCluster != null)
                jedisCluster.close();
        }
    }
}

集群的Spring Boot整合Redis连接代码见示例项目：
引入相关依赖：

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

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

spring:
  redis:
    database: 0
    timeout: 3000
    password: zhuge
    cluster:
      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
    lettuce:
      pool:
        max-idle: 50
        min-idle: 10
        max-active: 100
        max-wait: 1000

访问代码

@RestController
public class IndexController {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IndexController.class);

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping("/test_cluster")
    public void testSentinel() throws InterruptedException {
        int i = 1;
        while (true){
            try {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("key"+i, i+""); //jedis.set(key,value);
                System.out.println("设置key："+ "key" + i);
                i++;
                Thread.sleep(1000);
            }catch (Exception e){
                logger.error("错误：", e);
            }
        }
    }
}

四、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。

image.png
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。

gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail等等。
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；
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。
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，不需要发送形成网络的所需的所有CLUSTER MEET命令。发送CLUSTER MEET消息以便每个节点能够达到其他每个节点只需通过一条已知的节点链就够了。由于在心跳包中会交换gossip信息，将会创建节点间缺失的链接。

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。

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clusternodetimeout，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.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。

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。

哨兵leader选举流程

当一个master服务器被某sentinel视为客观下线状态后，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服务器进入客观下线的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。

五、高可用集群之水平扩展

Redis3.0以后的版本虽然有了集群功能，提供了比之前版本的哨兵模式更高的性能与可用性，但是集群的水平扩展却比较麻烦，今天就来带大家看看redis高可用集群如何做水平扩展，原始集群(见下图)由6个节点组成，6个节点分布在三台机器上，采用三主三从的模式。

image.png

集群水平扩容

我们在原始集群基础上再增加一主(8007)一从(8008)，增加节点后的集群参见下图，新增节点用虚线框表示。

image.png

在/usr/local/redis-cluster下创建8007和8008文件夹，并拷贝8001文件夹下的redis.conf文件到8007和8008这两个文件夹下。
查看redis集群的命令帮助。

1.create：创建一个集群环境host1:port1 ... hostN:portN 
2.call：可以执行redis命令 
3.add-node：将一个节点添加到集群里，第一个参数为新节点的ip:port，第二个参数为集群中任意一个已经存在的节点的ip:port  
4.del-node：移除一个节点 
5.reshard：重新分片 
6.check：检查集群状态

使用add-node命令新增一个主节点8007(master)，前面的ip:port为新增节点，后面的ip:port为已知存在节点，看到日志最后有"[OK] New node added correctly"提示代表新节点加入成功

/usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐cli ‐a password ‐‐cluster add‐node 192.168.0.61:8007 192.168.0.61:8001

使用redis-cli命令为8007分配hash槽，找到集群中的任意一个主节点，对其进行重新分片工作。

/usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐cli ‐a password ‐‐cluster reshard 192.168.0.61:8001

输出如下：

How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 600
(ps:需要多少个槽移动到新的节点上，自己设置，比如600个hash槽) 
What is the receiving node ID? 2728a594a0498e98e4b83a537e19f9a0a3790f38
(ps:把这600个hash槽移动到哪个节点上去，需要指定节点id) 
Please enter all the source node IDs.
Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots. 
Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.
Source node 1:all

add-node命令新增一个从节点8008(salve)，新增的节点默认为master节点，且没有被分配任何的hash槽。我们需要执行replicate命令来指定当前节点(从节点)的主节点id为哪个,首先需要连接新加的8008节点的客户端，然后使用集群命令进行操作，把当前的8008(slave)节点指定到一个主节点下(这里使用之前创建的8007主节点)

 /usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐cli ‐a password ‐c ‐h 192.168.0.61 ‐p 8008
 192.168.0.61:8008> cluster replicate 2728a594a0498e98e4b83a537e19f9a0a3790f38 #后面这串id为8007的节点id

集群水平缩容

用del-node删除从节点8008，指定删除节点ip和端口，以及节点id。

/usr/local/redis‐5.0.3/src/redis‐cli ‐a zhuge ‐‐cluster del‐node 192.168.0.61:8008 a1cfe35722d151cf70585cee21275565393c0956

再次查看集群状态，8008这个slave节点已经移除，并且该节点的redis服务也已被停止.
删除8007主节点，尝试删除之前加入的主节点8007，这个步骤相对比较麻烦一些，因为主节点的里面是有分配了hash槽的，所以我们这里必须先把8007里的hash槽放入到其他的可用主节点中去，然后再进行移除节点操作，不然会出现数据丢失问题(目前只能把master的数据迁移到一个节点上，暂时做不了平均分配功能)，执行命令如下

How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 600 
What is the receiving node ID? dfca1388f124dec92f394a7cc85cf98cfa02f86f
(ps:这里是需要把数据移动到哪？8001的主节点id) 
Please enter all the source node IDs. 
Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots. 
Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.
Source node 1:2728a594a0498e98e4b83a537e19f9a0a3790f38
(ps:这里是需要数据源，也就是我们的8007节点id) 
Source node 2:done 
(ps:这里直接输入done 开始生成迁移计划) 
 ... ... 
Do you want to proceed with the proposed reshard plan (yes/no)? Yes 
(ps:这里输入yes开始迁移)

注意1：子节点扩容、缩容区间，该子节点集群不可对外。
注意2：子集群整个宕机，可以设置cluster-require-full-coverage的值让整个集群部分可用或者不可用。
注意3：mset批操作在redis cluster集群中可能不支持，除非批操作的所有key对应的hash取余对应的槽slot是相同的，可以使用{}符号，hash取余只算{}中的。

Java-分布式框架-redis-3

一、Redis哨兵集群弊端

二、Redis高可用集群模式

Redis高可用集群搭建

Redis分片

三、Java操作redis集群

四、Redis集群原理分析

网络抖动

Redis集群选举原理分析

集群是否完整才能对外提供服务

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？

哨兵leader选举流程

五、高可用集群之水平扩展

集群水平扩容

集群水平缩容

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