带你剖析Redis Cluster

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Redis 的集群模式是否让你眼花缭乱呢?为什么有的时候三个,有的时候两个,有的时候六个,九个。其实当我们系统很小时有一个就够了,但是我们往往想做到读写分离,为数据搞一个备份,那么主从复制就来了。但是呢主从复制下,主节点挂了,只能手动去设置主节点,不能自动进行,这时哨兵模式就出现了,通过哨兵监控各个节点,主机挂了,哨兵感知到,就会有一个哨兵发起投票选举自己为领导者,从而由自己进行故障转移。但是主从加哨兵只能保证高可用与读写分离,并不能解决写并发的压力,然后多主节点的redis cluster就出现了,将三种模式整合,就构成最小六个节点的高并发,高可用的redis集群。

1. Redis Cluster 的基本概念

官方

Redis Cluster 是提供在多个Redis 节点共享数据程序集

Redis Cluster 不支持keys命令

简单来说:Redis 集群就是就是多个Redis组合实现存储,集群会自动将数据存入不同的节点,部分Redis宕机,集群任然可以处理客户端指令,只是部分数据可能读取不到。

2. Redis Cluster 数据分片

Redis Cluster 并没有使用一致性hash的概念,而是引入hash槽的概念。

在Redis Cluster中一个有16384个哈希槽,

每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽.集群的每个节点负责一部分hash槽,举个例子,比如当前集群有3个节点,那么:

  • 节点 A 包含 0 到 5500号哈希槽.
  • 节点 B 包含5501 到 11000 号哈希槽.
  • 节点 C 包含11001 到 16384号哈希槽.

这种模式很容易进行集群的缩展,扩展节点只需要分出部分哈希槽到新的节点,缩减节点只需要将去掉节点的哈希槽,分给集群其他节点即可,无需停机即可完成。

3. Redis 集群模型

3.1 Redis 主从复制模型

为保证写入Redis中的数据处于一直可以访问的状态,就需要将数据备份。这就是Redis的主从复制模型。

启动一台slave 的时候,会发送一个psync命令给master ,如果是这个slave第一次连接到master,他会触发一个全量复制。master就会启动一个线程,生成RDB快照,还会把新的写请求都缓存在内存中,RDB文件生成后,master会将这个RDB发送给slave的,slave拿到之后做的第一件事情就是写进本地的磁盘,然后加载进内存,然后master会把内存里面缓存的那些新命名都发给slave。 传输过程中有什么网络问题啥的,会自动重连的,并且连接之后会把缺少的数据补上的。 RDB快照的数据生成的时候,缓存区也必须同时开始接受新请求,不然你旧的数据过去了,同步期间的增量数据就会缺失

主从Redis.jpg

3.2 Redis 哨兵模式

Redis的哨兵模式是为解决Redis主从模式,主节点宕机后,从结点无法代替主节点提供写服务问题而诞生的。

Sentinel 的作用:

  • 通过发送命令,让Redis服务器返回监控其运行状态,包括主服务器和从服务器
  • 当哨兵监测到master宕机,会自动将slave切换成master,然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器,修改配置文件,让它们切换主机。

Sentinel1先检测到这个结果,系统并不会马上进行failover过程,仅仅是Sentinel1主观的认为master服务器不可用,这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用,并且数量达到一定值时,那么哨兵之间就会进行一次投票,投票的结果由一个哨兵发起,进行failover操作。切换成功后,就会通过发布订阅模式,让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机,这个过程称为客观下线。这样对于客户端而言,一切都是透明的。

哨兵必须用三个实例去保证自己的健壮性的,哨兵+主从并不能保证数据不丢失,但是可以保证集群的高可用

为啥不能用两个哨兵:

两个哨兵的时候:

使用两个哨兵,主节点宕机,主节点下哨兵也挂了,只剩下一个哨兵,它无法让别人选举它为领导者,就无法实现切换。

三个个哨兵的时候:

使用三个哨兵,主节点宕机,主节点下哨兵也挂了,剩下两个哨兵,两个选举出一个哨兵进行故障转移,就可以实现切换。

哨兵模式.png

3.3 Redis Cluster 模式

Redis Cluster 则主要是因为在主从模式中只有master节点支持写入,当并发写请求较多时,主从模式并不可以缓解写压力。那么我们是不是就可以多增加几个master就可以解决这个问题了,Redis Cluster就由此而生。

简单Cluster.jpg

3.4 三者结合Redis Cluster 高可用模式

最少每个master配一个slave,不然哨兵就没有意义

Redis集群.jpg

4. Redis Cluster 一致性保证

Redis Cluster 是不保证数据强一致性.在一定情况下可能会发生写丢失。

  • 客户端发送写命令到服务端。
  • 服务端完成响应。
  • 主结点将写操作复制到从结点上

出现数据不一致的情况分析:

  1. 服务端响应客户端发生在数据同步之前(这样可以极大提高响应速度,在一致性和性能面前,Redis选择了性能)。数据在复制失败,就会造成数据的不一致。

  2. 集群出现网络分区

    集群包含A、B、C、A1、B1、C1六个节点,其中A、B、C为主结点,A1、B1、C1为从结点。网络分裂为 A 、C 、A1 、B1 和 C1 ,另一部分则包含节点 B 和客户端 Z 。Z向B发送命令,仍可写入,但是如果在网络分裂期间,数量多的一方将B1选举为主节点,这时客户端写入B的数据就会丢失。

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转载自juejin.im/post/7017748023631413255

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