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分布式缓存Redis
灰羽 Lv3
  2023-07-08 22:18:50   2023-07-08 22:20:34  

分布式缓存

– 基于Redis集群解决单机Redis存在的问题

1.Redis持久化

Redis有两种持久化方案：

  • RDB持久化
  • AOF持久化

1.1.RDB持久化

RDB全称Redis Database Backup file（Redis数据备份文件），也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据。快照文件称为RDB文件，默认是保存在当前运行目录。

1.1.1.执行时机

RDB持久化在四种情况下会执行：

  • 执行save命令
  • 执行bgsave命令
  • Redis停机时
  • 触发RDB条件时

1）save命令

save命令会导致主进程执行RDB，这个过程中其它所有命令都会被阻塞。只有在数据迁移时可能用到。

2）bgsave命令

异步执行RDB：

这个命令执行后会开启独立进程完成RDB，主进程可以持续处理用户请求，不受影响。

3）停机时

Redis停机时会执行一次save命令，实现RDB持久化。

4）触发RDB条件

Redis内部有触发RDB的机制，可以在redis.conf文件中找到，格式如下：

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# 900秒内，如果至少有1个key被修改，则执行bgsave ， 如果是save "" 则表示禁用RDB
save 900 1  
save 300 10  
save 60 10000

RDB的其它配置也可以在redis.conf文件中设置：

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# 是否压缩 ,建议不开启，压缩也会消耗cpu，磁盘的话不值钱
rdbcompression yes

# RDB文件名称
dbfilename dump.rdb  

# 文件保存的路径目录
dir ./

1.1.2.RDB原理

bgsave开始时会fork主进程得到子进程，子进程共享主进程的内存数据。完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件。

fork采用的是copy-on-write技术：

  • 当主进程执行读操作时，访问共享内存；
  • 当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据副本，执行写操作。

1.1.3.小结

RDB方式bgsave的基本流程？

  • fork主进程得到一个子进程，共享内存空间
  • 子进程读取内存数据并写入新的RDB文件
  • 用新RDB文件替换旧的RDB文件

RDB会在什么时候执行？save 60 1000代表什么含义？

  • 默认是服务停止时
  • 代表60秒内至少执行1000次修改则触发RDB

RDB的缺点？

  • RDB执行间隔时间长，两次RDB之间写入数据有丢失的风险
  • fork子进程、压缩、写出RDB文件都比较耗时

1.2.AOF持久化

1.2.1.AOF原理

AOF全称为Append Only File（追加文件）。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件，可以看做是命令日志文件。

1.2.2.AOF配置

AOF默认是关闭的，需要修改redis.conf配置文件来开启AOF：

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# 是否开启AOF功能，默认是no
appendonly yes
# AOF文件的名称
appendfilename "appendonly.aof"

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配：

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# 表示每执行一次写命令，立即记录到AOF文件
appendfsync always 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，然后表示每隔1秒将缓冲区数据写到AOF文件，是默认方案
appendfsync everysec 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘
appendfsync no

三种策略对比：

同步刷盘，每秒刷盘，操作系统控制

可靠性高，性能适中，性能最好

性能影响大，最多丢失1秒的数据，可靠性差

1.2.3.AOF文件重写

因为是记录命令，AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作，但只有最后一次写操作才有意义。

通过执行bgrewriteaof命令，可以让AOF文件执行重写功能，用最少的命令达到相同效果。

比如，AOF原本有三个命令，但是set num 123 和 set num 666都是对num的操作，第二次会覆盖第一次的值，因此第一个命令记录下来没有意义。

所以重写命令后，AOF文件内容就是：mset name jack num 666

Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件。阈值也可以在redis.conf中配置：

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# AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# AOF文件体积最小多大以上才触发重写 
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

1.3.RDB与AOF对比

RDB和AOF各有自己的优缺点，如果对数据安全性要求较高，在实际开发中往往会结合两者来使用。

RDB AOF
持久化方式 定时对整个内存做快照 记录每一次执行的命令
数据完整性 不完整，两次备份之间会丢失 相对完整，取决于刷盘策略
文件大小 有压缩，文件体积小 记录命令，文件体积大
宕机恢复速度 很快 慢
数据恢复优先级 低，因为数据完整性不如AOF 高，数据完整性高
系统资源占用 高，大量的CPU和内存消耗 低，主要是磁盘IO资源，但AOF重写时会占用大量CPU和内存资源
使用场景 可以忍受数分钟数据丢失，更快的启动速度 对数据安全性要求较高场景

2.Redis主从

2.1.搭建主从架构

单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。

2.1.1.准备实例和配置

要在同一台虚拟机开启3个实例，必须准备三份不同的配置文件和目录，配置文件所在目录也就是工作目录。

1）创建目录

我们创建三个文件夹，名字分别叫7001、7002、7003：

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# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003

2）恢复原始配置

修改redis.conf文件，将其中的持久化模式改为默认的RDB模式，AOF保持关闭状态。

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# 开启RDB
# save ""
save 3600 1
save 300 100
save 60 10000

# 关闭AOF
appendonly no

3）拷贝配置文件到每个实例目录

然后将redis.conf文件拷贝到三个目录中：

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# 方式一：逐个拷贝
cp redis-6.2.4/redis.conf 7001
cp redis-6.2.4/redis.conf 7002
cp redis-6.2.4/redis.conf 7003
# 方式二：管道组合命令，一键拷贝
echo 7001 7002 7003 | xargs -t -n 1 cp redis-6.2.4/redis.conf

4）修改每个实例的端口、工作目录

修改每个文件夹内的配置文件，将端口分别修改为7001、7002、7003，将rdb文件保存位置都修改为自己所在目录（在/tmp目录执行下列命令）：

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sed -i -e 's/6379/7001/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7001\//g' 7001/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7002/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7002\//g' 7002/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7003/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7003\//g' 7003/redis.conf

5）修改每个实例的声明IP

虚拟机本身有多个IP，为了避免将来混乱，我们需要在redis.conf文件中指定每一个实例的绑定ip信息，格式如下：

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# redis实例的声明 IP
replica-announce-ip 192.168.150.101

每个目录都要改，我们一键完成修改（在/tmp目录执行下列命令）：

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# 逐一执行
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7001/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7002/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7003/redis.conf

# 或者一键修改
printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' {}/redis.conf

2.1.2.启动

为了方便查看日志，我们打开3个ssh窗口，分别启动3个redis实例，启动命令：

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# 第1个
redis-server 7001/redis.conf
# 第2个
redis-server 7002/redis.conf
# 第3个
redis-server 7003/redis.conf

如果要一键停止，可以运行下面命令：

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printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown

2.1.3.开启主从关系

现在三个实例还没有任何关系，要配置主从可以使用replicof 或者slaveof（5.0以前）命令。

有临时和永久两种模式：

  • 修改配置文件（永久生效）

    • 在redis.conf中添加一行配置：slaveof <masterip> <masterport>

  • 使用redis-cli客户端连接到redis服务，执行slaveof命令（重启后失效）：

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    slaveof <masterip> <masterport>

注意：在5.0以后新增命令replicaof，与salveof效果一致。

这里我们为了演示方便，使用方式二。

通过redis-cli命令连接7002，执行下面命令：

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# 连接 7002
redis-cli -p 7002
# 执行slaveof
slaveof 192.168.150.101 7001

通过redis-cli命令连接7003，执行下面命令：

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# 连接 7003
redis-cli -p 7003
# 执行slaveof
slaveof 192.168.150.101 7001

然后连接 7001节点，查看集群状态：

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# 连接 7001
redis-cli -p 7001
# 查看状态
info replication

2.1.4.测试

执行下列操作以测试：

  • 利用redis-cli连接7001，执行set num 123

  • 利用redis-cli连接7002，执行get num，再执行set num 666

  • 利用redis-cli连接7003，执行get num，再执行set num 888

可以发现，只有在7001这个master节点上可以执行写操作，7002和7003这两个slave节点只能执行读操作。

2.2.主从数据同步原理

2.2.1.全量同步

主从第一次建立连接时，会执行全量同步，将master节点的所有数据都拷贝给slave节点，流程：

这里有一个问题，master如何得知salve是第一次来连接呢？？

有几个概念，可以作为判断依据：

  • Replication Id：简称replid，是数据集的标记，id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replid
  • offset：偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset，说明slave数据落后于master，需要更新。

因此slave做数据同步，必须向master声明自己的replication id 和offset，master才可以判断到底需要同步哪些数据。

因为slave原本也是一个master，有自己的replid和offset，当第一次变成slave，与master建立连接时，发送的replid和offset是自己的replid和offset。

master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致，说明这是一个全新的slave，就知道要做全量同步了。

master会将自己的replid和offset都发送给这个slave，slave保存这些信息。以后slave的replid就与master一致了。

因此，master判断一个节点是否是第一次同步的依据，就是看replid是否一致。

完整流程描述：

  • slave节点请求增量同步
  • master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步
  • master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave
  • slave清空本地数据，加载master的RDB
  • master将RDB期间的命令记录在repl_baklog，并持续将log中的命令发送给slave
  • slave执行接收到的命令，保持与master之间的同步

2.2.2.增量同步

全量同步需要先做RDB，然后将RDB文件通过网络传输个slave，成本太高了。因此除了第一次做全量同步，其它大多数时候slave与master都是做增量同步。

2.2.3.repl_backlog原理

master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。

这个文件是一个固定大小的数组，只不过数组是环形，也就是说角标到达数组末尾后，会再次从0开始读写，这样数组头部的数据就会被覆盖。

repl_baklog中会记录Redis处理过的命令日志及offset，包括master当前的offset，和slave已经拷贝到的offset。

slave与master的offset之间的差异，就是salve需要增量拷贝的数据了。

随着不断有数据写入，master的offset逐渐变大，slave也不断的拷贝，追赶master的offset，直到数组被填满，此时，如果有新的数据写入，就会覆盖数组中的旧数据。不过，旧的数据只要是绿色的，说明是已经被同步到slave的数据，即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。

但是，如果slave出现网络阻塞，导致master的offset远远超过了slave的offset，如果master继续写入新数据，其offset就会覆盖旧的数据，直到将slave现在的offset也覆盖，就是尚未同步，但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复，需要同步，却发现自己的offset都没有了，无法完成增量同步了。只能做全量同步。

2.3.主从同步优化

主从同步可以保证主从数据的一致性，非常重要。

可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群：

  • 在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制，避免全量同步时的磁盘IO。
  • Redis单节点上的内存占用不要太大，减少RDB导致的过多磁盘IO
  • 适当提高repl_baklog的大小，发现slave宕机时尽快实现故障恢复，尽可能避免全量同步
  • 限制一个master上的slave节点数量，如果实在是太多slave，则可以采用主-从-从链式结构，减少master压力

2.4.小结

简述全量同步和增量同步区别？

  • 全量同步：master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog，逐个发送给slave。
  • 增量同步：slave提交自己的offset到master，master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave

什么时候执行全量同步？

  • slave节点第一次连接master节点时
  • slave节点断开时间太久，repl_baklog中的offset已经被覆盖时

什么时候执行增量同步？

  • slave节点断开又恢复，并且在repl_baklog中能找到offset时

3.Redis哨兵

Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。

3.1.哨兵原理

3.1.1.集群结构和作用

哨兵的作用如下：

  • 监控：Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
  • 自动故障恢复：如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
  • 通知：Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端

3.1.2.集群监控原理

Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：

•主观下线：如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线。

•客观下线：若超过指定数量（quorum）的sentinel都认为该实例主观下线，则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。

3.1.3.集群故障恢复原理

一旦发现master故障，sentinel需要在salve中选择一个作为新的master，选择依据是这样的：

  • 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过指定值（down-after-milliseconds * 10）则会排除该slave节点
  • 然后判断slave节点的slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举
  • 如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高
  • 最后是判断slave节点的运行id大小，越小优先级越高。

当选出一个新的master后，该如何实现切换呢？

流程如下：

  • sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master
  • sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 命令，让这些slave成为新master的从节点，开始从新的master上同步数据。
  • 最后，sentinel将故障节点标记为slave，当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点

3.1.4.小结

Sentinel的三个作用是什么？

  • 监控
  • 故障转移
  • 通知

Sentinel如何判断一个redis实例是否健康？

  • 每隔1秒发送一次ping命令，如果超过一定时间没有相向则认为是主观下线
  • 如果大多数sentinel都认为实例主观下线，则判定服务下线

故障转移步骤有哪些？

  • 首先选定一个slave作为新的master，执行slaveof no one
  • 然后让所有节点都执行slaveof 新master
  • 修改故障节点配置，添加slaveof 新master

3.2.搭建哨兵集群

3.3.RedisTemplate

在Sentinel集群监管下的Redis主从集群，其节点会因为自动故障转移而发生变化，Redis的客户端必须感知这种变化，及时更新连接信息。Spring的RedisTemplate底层利用lettuce实现了节点的感知和自动切换。

下面，我们通过一个测试来实现RedisTemplate集成哨兵机制。

在项目的pom文件中引入依赖：

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

然后在配置文件application.yml中指定redis的sentinel相关信息：

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spring:
  redis:
    sentinel:
      master: mymaster
      nodes:
        - 192.168.150.101:27001
        - 192.168.150.101:27002
        - 192.168.150.101:27003

在项目的启动类中，添加一个新的bean：

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@Bean
public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){
    return clientConfigurationBuilder -> clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
}

这个bean中配置的就是读写策略，包括四种：

  • MASTER：从主节点读取
  • MASTER_PREFERRED：优先从master节点读取，master不可用才读取replica
  • REPLICA：从slave（replica）节点读取
  • REPLICA _PREFERRED：优先从slave（replica）节点读取，所有的slave都不可用才读取master

4.Redis分片集群

4.1.搭建分片集群

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：

  • 海量数据存储问题

  • 高并发写的问题

使用分片集群可以解决上述问题，如图:

分片集群特征：

  • 集群中有多个master，每个master保存不同数据

  • 每个master都可以有多个slave节点

  • master之间通过ping监测彼此健康状态

  • 客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点

4.2.散列插槽

4.2.1.插槽原理

Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，查看集群信息时就能看到

数据key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值，分两种情况：

  • key中包含”{}”，且“{}”中至少包含1个字符，“{}”中的部分是有效部分
  • key中不包含“{}”，整个key都是有效部分

例如：key是num，那么就根据num计算，如果是{itcast}num，则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值，然后对16384取余，得到的结果就是slot值。

如图，在7001这个节点执行set a 1时，对a做hash运算，对16384取余，得到的结果是15495，因此要存储到103节点。

到了7003后，执行get num时，对num做hash运算，对16384取余，得到的结果是2765，因此需要切换到7001节点

4.2.1.小结

Redis如何判断某个key应该在哪个实例？

  • 将16384个插槽分配到不同的实例
  • 根据key的有效部分计算哈希值，对16384取余
  • 余数作为插槽，寻找插槽所在实例即可

如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例？

  • 这一类数据使用相同的有效部分，例如key都以{typeId}为前缀

4.3.集群伸缩

4.4.故障转移

4.4.1.自动故障转移

4.4.2.手动故障转移

利用cluster failover命令可以手动让集群中的某个master宕机，切换到执行cluster failover命令的这个slave节点，实现无感知的数据迁移。

这种failover命令可以指定三种模式：

  • 缺省：默认的流程，如图1~6歩
  • force：省略了对offset的一致性校验
  • takeover：直接执行第5歩，忽略数据一致性、忽略master状态和其它master的意见

4.5.RedisTemplate访问分片集群

RedisTemplate底层同样基于lettuce实现了分片集群的支持，而使用的步骤与哨兵模式基本一致：

1）引入redis的starter依赖

2）配置分片集群地址

3）配置读写分离

与哨兵模式相比，其中只有分片集群的配置方式略有差异，如下：

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spring:
  redis:
    cluster:
      nodes:
        - 192.168.150.101:7001
        - 192.168.150.101:7002
        - 192.168.150.101:7003
        - 192.168.150.101:8001
        - 192.168.150.101:8002
        - 192.168.150.101:8003
  1. 分布式缓存
  2. 1.Redis持久化
    1. 1.1.RDB持久化
      1. 1.1.1.执行时机
      2. 1.1.2.RDB原理
      3. 1.1.3.小结
    2. 1.2.AOF持久化
      1. 1.2.1.AOF原理
      2. 1.2.2.AOF配置
      3. 1.2.3.AOF文件重写
    3. 1.3.RDB与AOF对比
  3. 2.Redis主从
    1. 2.1.搭建主从架构
      1. 2.1.1.准备实例和配置
      2. 2.1.2.启动
      3. 2.1.3.开启主从关系
      4. 2.1.4.测试
    2. 2.2.主从数据同步原理
      1. 2.2.1.全量同步
      2. 2.2.2.增量同步
      3. 2.2.3.repl_backlog原理
    3. 2.3.主从同步优化
    4. 2.4.小结
  4. 3.Redis哨兵
    1. 3.1.哨兵原理
      1. 3.1.1.集群结构和作用
      2. 3.1.2.集群监控原理
      3. 3.1.3.集群故障恢复原理
      4. 3.1.4.小结
    2. 3.2.搭建哨兵集群
    3. 3.3.RedisTemplate
  5. 4.Redis分片集群
    1. 4.1.搭建分片集群
    2. 4.2.散列插槽
      1. 4.2.1.插槽原理
      2. 4.2.1.小结
    3. 4.3.集群伸缩
    4. 4.4.故障转移
      1. 4.4.1.自动故障转移
      2. 4.4.2.手动故障转移
    5. 4.5.RedisTemplate访问分片集群
  1. 分布式缓存
  2. 1.Redis持久化
    1. 1.1.RDB持久化
      1. 1.1.1.执行时机
      2. 1.1.2.RDB原理
      3. 1.1.3.小结
    2. 1.2.AOF持久化
      1. 1.2.1.AOF原理
      2. 1.2.2.AOF配置
      3. 1.2.3.AOF文件重写
    3. 1.3.RDB与AOF对比
  3. 2.Redis主从
    1. 2.1.搭建主从架构
      1. 2.1.1.准备实例和配置
      2. 2.1.2.启动
      3. 2.1.3.开启主从关系
      4. 2.1.4.测试
    2. 2.2.主从数据同步原理
      1. 2.2.1.全量同步
      2. 2.2.2.增量同步
      3. 2.2.3.repl_backlog原理
    3. 2.3.主从同步优化
    4. 2.4.小结
  4. 3.Redis哨兵
    1. 3.1.哨兵原理
      1. 3.1.1.集群结构和作用
      2. 3.1.2.集群监控原理
      3. 3.1.3.集群故障恢复原理
      4. 3.1.4.小结
    2. 3.2.搭建哨兵集群
    3. 3.3.RedisTemplate
  5. 4.Redis分片集群
    1. 4.1.搭建分片集群
    2. 4.2.散列插槽
      1. 4.2.1.插槽原理
      2. 4.2.1.小结
    3. 4.3.集群伸缩
    4. 4.4.故障转移
      1. 4.4.1.自动故障转移
      2. 4.4.2.手动故障转移
    5. 4.5.RedisTemplate访问分片集群