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个文件夹如下
1. mkdir ‐p /opt/module/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. pidfile /var/run/redis_8001.pid # 把pid进程号写入pidfile配置的文件
4. dir /opt/module/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;
5. cluster‐enabled yes;启动集群模式;
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;
7. cluster‐node‐timeout 10000
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;
9. protected‐mode no ;关闭保护模式;
10. appendonly yes
11. 如果要设置密码需要增加如下配置;
requirepass 123456 (设置redis访问密码)
masterauth 123456 (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、4、6项里的端口号;可以用批量替换;:%s/源字符串/目的字符串/g
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. /opt/module/redis‐7.0.4/src/redis‐server /opt/module/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16379(默认是在redis端口号上加1W)
# 关闭防火墙
# systemctl stop firewalld # 临时关闭防火墙
# systemctl disable firewalld # 禁止开机启动
/opt/module/redis‐7.0.4/src/redis‐cli ‐a 123456 ‐‐cluster create ‐‐cluster‐replicas 1 192.168.140.129:8001 192.168.140.130:8003 192.168.140.131:8002 192.168.140.129:8004 192.168.140.130:8006 192.168.140.131:8005
‐‐cluster‐replicas 1 代表为集群里面所有主节点配一个副本;这个例子里面就相当于三主三从
下面表示的集群分片的计划;总共有16384个逻辑分片;类似于先将你所有主节点的内存统计出来;然后分配到16384个hash slot里面;然后平均分配给各个主节点;前面M代表master;S代表slaver;只会给主节点指定槽位
第七步;验证集群;
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 123456 ‐c ‐h 192.168.0.61 ‐p 800*
进行验证; cluster info;查看集群信息;、cluster nodes;查看节点列表;
进行数据操作验证
关闭集群则需要逐个进行关闭;使用命令;
/opt/module/redis‐7.0.4/src/redis‐cli ‐a 123456 ‐c ‐h 192.168.0.60 ‐p 800* shutdown
输入cluster info
3个节点;;已知总共的节点6个;
cluster nodes
前面代表的该节点的id;根据从节点后面的id能够找到对应的主节点;这边能看到主从节点不在同一台服务器上;尽可能错峰连接;使得数据更加安全;如果主从在一个服务器上;服务器挂掉直接整个数据都会丢失
会把集群信息写到这个文件里面;之前那个命令create cluster是用来创建集群的;等你关掉之后;重新启动就不需要这个命令了;直接启动每个节点自动生成集群了;就是通过上面文件里面的信息;每次启动都会向对应服务器发送通讯;又会重新组成集群状态还原
进入客户端设置参数;可以看到定位到了8002;因为根据设置的key的hash算法结果为6783;相应分配到8002这个节点;其他节点是没有这个信息的
Redis集群原理分析
过程;
就是你先建立集群嘛;然后生成对应的分片信息以及主从节点信息;这些信息都会对应写到设置的conf里面;你设置key-value的时候就从这个文件里面读取信息;先算出slot值;然后判断是在那个范围内;对应的是哪个服务器;在Java 代码里面会将文件里面信息进行缓存
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.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);
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
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;
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
