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  • Redis集群架构

    千人学习 2017-02-12 18:32:37
    Redis是现在使用为广泛的NoSQL数据库技术,其自身不仅拥有着良好的操作性能,也被广泛的应用于各种集群架构的数据整合处理之中,而本课程将通过Redis的核心作用,以及单实例redis存在的问题为读者进行分析,而后重点...
  • Redis 集群架构

    2020-06-13 22:58:14
    Redis 集群架构3. 槽指派4. 在集群中执行命令4.1 计算键属于哪个槽 1. 哨兵架构的局限性        在哨兵架构中,虽然我们可以利用哨兵在主服务器宕机时,快速、自动地选择一个新...

    1. 哨兵架构的局限性

           在哨兵架构中,虽然我们可以利用哨兵在主服务器宕机时,快速、自动地选择一个新的主服务器,但是在选择的这段时间依然无法进行写操作。

           同时,如果我们想使Redis的存储能力达到1T,那么主从架构是无法达到的。我所见过的计算机内存最大为 64G,和 1T相差甚远。

           由此,便产生了Redis的集群架构。

    2. Redis 集群架构

           Redis的集群架构图如下:

    在这里插入图片描述

           Redis的集群是Redis提供的分布式数据库方案,集群通过分片来进行数据共享,并提供复制和故障转移功能。

           优点

           存储容量不受限制,可以进行横向扩容,新增Master即可。

           数据分片可理解为hash的方式,被存储到不同的Master中,如果其中一个Master挂掉,那么有新的数据进行插入,并不意味着一定插入到挂掉的Master中,倘若Master的数量越多,那么数据插入挂掉的Master的概率便越小。同时,Sentinel会快速进行主服务器的重新选举,数据被丢失的概率极低。可见,可用性非常高,并且读写的吞吐量也很高。

    3. 槽指派

           Redis 集群通过分片的方式来保存数据库中的键值对:集群的整个数据库被分为16384个槽(slot),数据库中的每个键都属于这16384个槽的其中一个(键并不存储在槽中,还是在 Redis服务器中,通过槽可以确定其所属的节点,找到该节点后再节点的数据库中进行键值对操作,而槽的作用是进行分流),集群中的每个节点可以处理0个或最多16384个槽。

           当数据库中的16384个槽都有节点在处理时,集群处于上线状态(ok);如果数据库中有任何一个槽没有得到处理,那么集群处于下线状态( fail )。

           如果集群启动后,并没有分配槽位,所以并不能使用。

    在这里插入图片描述
           槽被指派好后,结构图如下所示:

    在这里插入图片描述

    4. 在集群中执行命令

           当客户端向节点发送与数据库键有关的命令时,接收命令的节点会计算出命令要处理的数据库键属于哪个槽,并检查这个槽是否指派给了自己:

    • 如果键所在的槽正好就指派给了当前节点,那么节点直接执行这个命令。
    • 如果键所在的槽并没有指派给当前节点,那么节点会向客户端返回一个MOVED错
      误,指引客户端转向( redirect )至正确的节点,并再次发送之前想要执行的命令。

    在这里插入图片描述

    4.1 计算键属于哪个槽

           节点使用以下算法来计算给定键key属于哪个槽:

    def slot_number(key):
    	return CRC16(key) & 16383
    

           其中CRC16(key)语句用于计算键keyCRC-16·校验和,而& 16383则用于计算出介于0-16383的整数作为键key的槽号。

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  • redis集群架构

    2021-01-27 12:06:04
    老规矩,我以循序渐进的方式来讲,我一共经历过三套集群架构的演进! 这套架构使用的是社区版本推出的原生高可用解决方案,其架构图如下! 这里Sentinel的作用有三个:监控:Sentinel会不断的检查主服务器和从服务器...
  • redis 集群架构 Java操作redis集群 Redis集群原理分析 -------------------------- 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,...

    redis 集群架构

    Java操作redis集群

    Redis集群原理分析

    Redis集群选举原理分析 

    --------------------------

    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 集群架构

    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

    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'。

    集群下载:

    Java操作redis集群

    1.配置pom 文件:

      <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>junit</groupId>
                <artifactId>junit</artifactId>
                <version>3.8.1</version>
                <scope>test</scope>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>redis.clients</groupId>
                <artifactId>jedis</artifactId>
                <version>2.9.0</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>com.google.guava</groupId>
                <artifactId>guava</artifactId>
                <version>22.0</version>
            </dependency>
        </dependencies>

    2.源码:

    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("153.34.16.42", 6379));
            jedisClusterNode.add(new HostAndPort("153.34.16.42", 6380));
            jedisClusterNode.add(new HostAndPort("153.34.16.42", 6381));
          
    
            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, "123456", config);
                System.out.println(jedisCluster.set("cluster", "nihao"));
                System.out.println(jedisCluster.get("cluster"));
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
    			/*
    			 * if (jedisCluster != null) jedisCluster.close();
    			 */
            }
        }
    }

    Redis集群原理分析

    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。 gossip: 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。 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。

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  • Redis集群是一个由多个Redis服务器组成的分布式网络服务器群,集群中的各个服务器被称为节点(node),这些节点会相互连接并进行通信。分布式的Redis集群没有中心节点,所以用户不必担心某个节点会成为整个集群的...


    一、分布式
    Redis集群是一个由多个Redis服务器组成的分布式网络服务器群,集群中的各个服务器被称为节点(node),这些节点会相互连接并进行通信。分布式的Redis集群没有中心节点,所以用户不必担心某个节点会成为整个集群的性能瓶颈。

     


    二、复制
    Redis 集群的每个节点都有两种角色可选,一个是主节点(master node),另一个是从节点(slavenode),其中主节点用于储存数据,而从节点则是某个主节点的复制品。当用户需要处理更多读请求的时候,可以添加从节点以扩展系统的读性能。因为Redis集群重用了单机Redis复制特性的代码,所以集群的复制行为和我们之前介绍的单机复制特性的行为是完全一样的。

     

    三、节点故障检测和自动故障转移
    Redis 集群的主节点内置了类似Redis Sentinel的节点故障检测和自动故障转移功能,当集群中的某个主节点下线时,集群中的其他在线主节点会注意到这一点,并对已下线的主节点进行故障转移。集群进行故障转移的方法和Redis Sentinel进行故障转移的方法基本一样,不同的是,在集群里面,故障转移是由集群中其他在线的主节点负责进行的,所以集群不必另外使用Redis Sentinel 。


    四、分片
    集群使用分片来扩展数据库的容量,并将命令请求的负载交给不同的节点来分担。
    集群将整个数据库分为 16384 个槽(slot),所有键都属于这 16384 个槽的其中一个,计算键 key属于哪个槽的公式为 slot_number = crc16(key) % 16384 ,其中 crc16 为 16 位的循环冗余校验和函数。集群中的每个主节点都可以处理 0 个至 16384 个槽,当 16384 个槽都有某个节点在负责处理时,集群进入上线状态,并开始处理客户端发送的数据命令请求。

    例如,我们有三个主节点7000、7001 和 7002,那么我们可以:
    将槽0至5460指派给节点7000负责处理;
    将槽 5461至 10922 指派给节点 7001 负责处理;
    将槽 10923至 16383指派给节点 7002 负责处理;

    这样就可以将16384个槽平均地指派给三个节点负责处理。


    五、转向
    对于一个被指派了槽的主节点来说,这个主节点只会处理属于指派给自己的槽的命令请求。如果一个节点接收到了与自己处理的槽无关的命令请求,那么节点会向客户端返回一个转向错误(redirection error),告诉客户端,哪个节点负责处理这条命令,之后客户端需要根据错误中包含的地址和端口号重新向正确的节点发送命令请求。

     

    六、Redis集群客户端
    因为集群功能比起单机功能要复杂得多,所以不同语言的 Redis 客户端通常需要为集群添加特别的支持,或者专门开发一个集群客户端。

    目前主要的 Redis 集群客户端(或者说,支持集群功能的 Redis 客户端)有以下这些:
    - redis-rb-cluster:antirez 使用 Ruby 编写的 Redis 集群客户端,集群客户端的官方实现。
    - predis:Redis 的 PHP 客户端,支持集群功能。
    - jedis:Redis 的 JAVA 客户端,支持集群功能。
    - StackExchange.Redis:Redis 的 C# 客户端,支持集群功能。
    -内置的 redis-cli :在启动时给定 -c 参数即可进入集群模式,支持部分集群功能。

    集群搭建:

    1、集群搭建至少三个主节点(选举)。

    2、安装ruby环境

    3、./redis-trib.rb 创建集群

    ./redis-trib.rb creat  IP:prot...

    redis自动分片

    4、虚拟分片

    slots

    5、选举机制

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  • Redis集群架构及对比

    万次阅读 2018-01-12 15:32:11
    1.Redis3.0 ·优点 a. 无中心节点 b. 数据按照 slot 存储分布在多个 Redis 实例上 c. 平滑的进行扩容/缩容节点 d. 自动故障转移(节点之间通过 Gossip 协议交换状态信息,进行投票机制完成 Slave 到 Master 角色的...

    欢迎关注“程序杂货铺”公众号,里面有精彩内容,欢迎大家收看^_^

    1.     Redis3.0

    ·        优点

    a. 无中心节点

    b. 数据按照 slot 存储分布在多个 Redis 实例上

    c. 平滑的进行扩容/缩容节点

    d. 自动故障转移(节点之间通过 Gossip 协议交换状态信息,进行投票机制完成 Slave Master 角色的提升)

    e. 降低运维成本,提高了系统的可扩展性和高可用性

    ·        缺点

    a. 严重依赖外部 Redis-Trib

    b. 缺乏监控管理

    c. 需要依赖 Smart Client(连接维护, 缓存路由表, MultiOp Pipeline 支持)

    d. Failover 节点的检测过慢,不如中心节点 ZooKeeper”及时

    e. Gossip 消息的开销

    f. 无法根据统计区分冷热数据

    g. Slave“冷备,不能缓解读压力

    2.     Proxy +Redis Cluster

     

    ·        优点

    Smart Client

    a. 相比于使用代理,减少了一层网络传输的消耗,效率较高;

    b. 不依赖于第三方中间件,实现方法和代码自己掌控,可随时调整。

    Proxy

    a. 提供一套 HTTP Restful 接口,隔离底层存储。对客户端完全透明,跨语言调用。

    b. 升级维护较为容易,维护 Redis Cluster,只需要平滑升级 Proxy

    c. 层次化存储,底层存储做冷热异构存储。

    d. 权限控制,Proxy 可以通过秘钥控制白名单,把一些不合法的请求都过滤掉。并且也可以控制用户请求的超大 Value 进行控制和过滤。

    e. 安全性,可以屏蔽掉一些危险命令,比如 KeysSaveFlush All 等。

    f. 容量控制,根据不同用户容量申请进行容量限制。

    g. 资源逻辑隔离,根据不同用户的 Key 加上前缀,来进行资源隔离。

    h. 监控埋点,对于不同的接口进行埋点监控等信息。

    ·        缺点

    Smart Client

    a. 客户端的不成熟,影响应用的稳定性,提高开发难度。

    b. MultiOp Pipeline 支持有限。

    c. 连接维护,Smart 客户端对连接到集群中每个结点 Socket 的维护。

    Proxy

    a. 代理层多了一次转发,性能有所损耗。

    b.进行扩容/缩容时候对运维要求较高,而且难以做到平滑的扩缩容

    3.     技术选型

     

    redis官方文档中有如下这段话:

    The redis-cli cluster support is very basic so it alwaysuses the fact that Redis Cluster nodes are able to redirect a client to theright node. A serious client is able to do better than that, and cache the map betweenhash slots and nodes addresses, to directly use the right connection to theright node. The map is refreshed only when something changed in the clusterconfiguration, for example after a failover or after the system administratorchanged the cluster layout by adding or removing nodes.

    大意就是目前redis cluster官方客户端功能简陋,依赖于redis节点重定向去到集群中找到数据所在的redis实例。需要有一个更完善的客户端,能够实现一致性hashfailover和集群管理功能。因此使用官方的redis cluster客户端不是一个明智的选择,本文提供3种方案供大家参考,如果有不合理的地方,欢迎大家与我共同探讨。

    方案 1 使用nginx开发(OpenResty方式)

    原因如下:

    a. MasterWork模式,每个WorkRedis一样都是单进程单线程模式,并且都是基于Epoll事件驱动的模式。

    b. Nginx采用了异步非阻塞的方式来处理请求,高效的异步框架。

    c. 内存占用少,有自己的一套内存池管理方式。将大量小内存的申请聚集到一块,能够比Malloc更快。减少内存碎片,防止内存泄漏。减少内存管理复杂度。

    d. 为了提高 Nginx 的访问速度,Nginx 使用了自己的一套连接池。

    e. 最重要的是支持自定义模块开发。

    f. 业界内,对于NginxRedis的口碑可称得上两大神器。性能都很好。

    方案 2 codis(豌豆荚采用的基于代理的redis集群方案)

    参考codis官方文档https://github.com/CodisLabs/codis

    Codis是一整套缓存解决方案,包含高可用、数据分片、监控、动态扩态 etc.

    走的是 Apps->代理->rediscluster,一定规模后基本都采用这种方式。

    方案3 自己独立开发redis智能客户端

    主要实现redis slots管理,failover,一致性hash功能。

    4.      Redis 3.0集群

    Redis 3.0集群采用了P2P的模式,完全去中心化。Redis把所有的Key分成了16384slot,每个Redis实例负责其中一部分slot。集群中的所有信息(节点、端口、slot),都通过节点之间定期的数据交换而更新。

    Redis客户端在任意一个Redis实例发出请求,如果所需数据不在该实例中,通过重定向命令引导客户端访问所需的实例。

    Redis 3.0集群的工作流程如下图所示。

    Redis集群内的机器定期交换数据,工作流程如下:

    1 Redis客户端在Redis2实例上访问某个数据;

    2Redis2内发现这个数据是在Redis3这个实例中,给Redis客户端发送一个重定向的命令;

    3 Redis客户端收到重定向命令后,访问Redis3实例获取所需的数据。

    Redis 3.0的集群方案有以下两个问题:

    1)       一个Redis实例具备了数据存储路由重定向,完全去中心化的设计。这带来的好处是部署非常简单,直接部署Redis就行,不像Codis有那么多的组件和依赖。但带来的问题是很难对业务进行无痛的升级,若哪天Redis集群出了什么严重的Bug,就只能回滚整个Redis集群。

    2)       对协议进行了较大的修改,对应的Redis客户端也需要升级。升级Redis客户端后谁能确保没有Bug?而且对于线上已经大规模运行的业务,升级代码中的Redis客户端也是一个很麻烦的事情。

    5.      Redis4.0

    (1)所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽;

    (2)节点的Fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效;

    (3)客户端与redis节点直连,不需要中间proxy层。客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可;

    (4)redis-cluster把所有的物理节点映射到[0-16383]slot(插槽)上,cluster 负责维护node<->slot<->value

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  • Redis集群架构演变

    2021-03-25 14:43:59
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空空如也

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