Redis使用原生命令搭建集群

1.Redis版本及下载

找到安装的redis版本，redis3.0以上版本才支持集群

下载对应的版本

2.安装redis集群

解压上传编译
[hadoop@host152 opensource]$ tar -xvf redis-3.2.11.tar.gz
[hadoop@host152 opensource]$ cd redis-3.2.11/
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ make
cd src && make all
make[1]: 进入目录“/home/hadoop/opensource/redis-3.2.11/src”
    CC adlist.o
/bin/sh: cc: 未找到命令
make[1]: *** [adlist.o] 错误 127
make[1]: 离开目录“/home/hadoop/opensource/redis-3.2.11/src”
make: *** [all] 错误 2

编译报错，缺少gcc，使用root用户先安装gcc，若没有报错则跳过此步骤
[root@host152 redis-3.2.11]#  gcc -v
bash: gcc: 未找到命令...
[root@host152 redis-3.2.11]# yum -y install gcc
[root@host152 redis-3.2.11]# gcc -v
gcc 版本 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-44) (GCC) 

需要删除原来的安装目录，重新解压编译安装redis，因为包已经弄坏
[hadoop@host152 opensource]$ rm -rf redis-3.2.11
[hadoop@host152 opensource]$ tar -xvf redis-3.2.11.tar.gz
[hadoop@host152 opensource]$ cd redis-3.2.11/
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ make
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ pwd
/home/hadoop/opensource/redis-3.2.11
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ cd src
[hadoop@host152 src]$ make install PREFIX=/home/hadoop/opensource/redis-3.2.11

此时可以切换到上面PREFIX指定的安装路径，可以看到bin目录下面有redis服务端和客户端生成
[hadoop@host152 src]$ cd /home/hadoop/opensource/redis-3.2.11
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ cd bin
[hadoop@host152 bin]$ ll
总用量 15080
-rwxr-xr-x. 1 hadoop hadoop 2433104 9月  10 23:22 redis-benchmark
-rwxr-xr-x. 1 hadoop hadoop   25008 9月  10 23:22 redis-check-aof
-rwxr-xr-x. 1 hadoop hadoop 5190752 9月  10 23:22 redis-check-rdb
-rwxr-xr-x. 1 hadoop hadoop 2585952 9月  10 23:22 redis-cli
lrwxrwxrwx. 1 hadoop hadoop      12 9月  10 23:22 redis-sentinel -> redis-server
-rwxr-xr-x. 1 hadoop hadoop 5190752 9月  10 23:22 redis-server

直接创建文件6个节点，7001-7006放置redis集群配置文件的
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ mkdir 7001
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ mkdir 7002
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ mkdir 7003
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ mkdir 7004
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ mkdir 7005
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ mkdir 7006
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ cp redis.conf 7001
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ cp redis.conf 7002
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ cp redis.conf 7003
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ cp redis.conf 7004
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ cp redis.conf 7005
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ cp redis.conf 7006

分别进入7001-7006文件夹修改改各个节点对应的配置redis.conf
bind 192.168.72.152
port 7006
daemonize yes
dir /home/hadoop/opensource/redis-3.2.11/7006
logfile "/home/hadoop/opensource/redis-3.2.11/7006/redis.log"
dbfilename "dump-7006.rdb"
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-7006.conf
##设置挂某个节点，不影响集群
cluster-require-full-coverage no 

启动所有节点，查看进程
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-server 7001/redis.conf
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-server 7002/redis.conf
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-server 7003/redis.conf
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-server 7004/redis.conf
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-server 7005/redis.conf
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-server 7006/redis.conf
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ps -ef|grep redis
hadoop    66312      1  0 23:41 ?        00:00:00 ./bin/redis-server 192.168.72.152:7001 [cluster]
hadoop    66316      1  0 23:41 ?        00:00:00 ./bin/redis-server 192.168.72.152:7002 [cluster]
hadoop    66320      1  0 23:41 ?        00:00:00 ./bin/redis-server 192.168.72.152:7003 [cluster]
hadoop    66324      1  0 23:41 ?        00:00:00 ./bin/redis-server 192.168.72.152:7004 [cluster]
hadoop    66328      1  0 23:41 ?        00:00:00 ./bin/redis-server 192.168.72.152:7005 [cluster]
hadoop    66332      1  0 23:41 ?        00:00:00 ./bin/redis-server 192.168.72.152:7006 [cluster]

连接7001节点，使用cluster meet命令分别与7002-7006其他节点握手建立联系，显示OK即成功
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-cli -h 192.168.72.152 -p 7001
192.168.72.152:7001> cluster meet 192.168.72.152 7002
OK
192.168.72.152:7001> cluster meet 192.168.72.152 7003
OK
192.168.72.152:7001> cluster meet 192.168.72.152 7004
OK
192.168.72.152:7001> cluster meet 192.168.72.152 7005
OK
192.168.72.152:7001> cluster meet 192.168.72.152 7006
OK

查看各个节点是否已经和7001节点connected以及节点数量
192.168.72.152:7001> cluster nodes
236bca208b8ed0ba4a1f042d756bbaec56cac6e4 192.168.72.152:7003 master - 0 1694361465216 3 connected
88be3f0f135e582f93345078e6c32d9d66083755 192.168.72.152:7001 myself,master - 0 0 2 connected
a65395ca86e3a58b48da86b400b0ae16ee20da82 192.168.72.152:7006 master - 0 1694361469252 4 connected
018b58f800f2d23d1c712c039d5fda0e90c35426 192.168.72.152:7005 master - 0 1694361465216 5 connected
45063091c71eecef8b20af40322a9b33b806972a 192.168.72.152:7002 master - 0 1694361467237 1 connected
c3320213a8c90e6154aff53d8f84fd6a171407a3 192.168.72.152:7004 master - 0 1694361468245 0 connected
192.168.72.152:7001> cluster info
cluster_state:fail
cluster_slots_assigned:0
cluster_slots_ok:0
cluster_slots_pfail:0
cluster_slots_fail:0
cluster_known_nodes:6
cluster_size:0
cluster_current_epoch:5
cluster_my_epoch:2
cluster_stats_messages_sent:347
cluster_stats_messages_received:347

备注:或者也登陆客户端用CLUSTER NODES获取各个节点的UUID唯一编码，查看连接的节点
192.168.72.152:7001> CLUSTER NODES
88be3f0f135e582f93345078e6c32d9d66083755 :7001 myself,master - 0 0 0 connected

也可以通过cluster-config-file指定的配置.conf文件找到各个节点的编码
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ more 7001/nodes-7001.conf
88be3f0f135e582f93345078e6c32d9d66083755 :0 myself,master - 0 0 0 connected
vars currentEpoch 0 lastVoteEpoch 0
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ more 7002/nodes-7002.conf
45063091c71eecef8b20af40322a9b33b806972a :0 myself,master - 0 0 0 connected
vars currentEpoch 0 lastVoteEpoch 0
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ more 7003/nodes-7003.conf
236bca208b8ed0ba4a1f042d756bbaec56cac6e4 :0 myself,master - 0 0 0 connected
vars currentEpoch 0 lastVoteEpoch 0
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ more 7004/nodes-7004.conf
c3320213a8c90e6154aff53d8f84fd6a171407a3 :0 myself,master - 0 0 0 connected
vars currentEpoch 0 lastVoteEpoch 0
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ more 7005/nodes-7005.conf
018b58f800f2d23d1c712c039d5fda0e90c35426 :0 myself,master - 0 0 0 connected
vars currentEpoch 0 lastVoteEpoch 0
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ more 7006/nodes-7006.conf
a65395ca86e3a58b48da86b400b0ae16ee20da82 :0 myself,master - 0 0 0 connected
vars currentEpoch 0 lastVoteEpoch 0

分别登陆7004/7005/7006节点，用cluster replicate依次设置当前从节点跟随哪个主节点标识
设置7004为从节点，跟随7001
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-cli -h 192.168.72.152 -p 7004
192.168.72.152:7004> cluster replicate 88be3f0f135e582f93345078e6c32d9d66083755
OK
设置7005为从节点，跟随7002
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-cli -h 192.168.72.152 -p 7005
192.168.72.152:7005> cluster replicate 45063091c71eecef8b20af40322a9b33b806972a
OK
设置7006为从节点，跟随7003
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-cli -h 192.168.72.152 -p 7006
192.168.72.152:7006> cluster replicate 236bca208b8ed0ba4a1f042d756bbaec56cac6e4
OK

分配完成后查看主从节点关系master或者slave
192.168.72.152:7006> cluster nodes
a65395ca86e3a58b48da86b400b0ae16ee20da82 192.168.72.152:7006 myself,slave 236bca208b8ed0ba4a1f042d756bbaec56cac6e4 0 0 4 connected
88be3f0f135e582f93345078e6c32d9d66083755 192.168.72.152:7001 master - 0 1694362228496 2 connected
236bca208b8ed0ba4a1f042d756bbaec56cac6e4 192.168.72.152:7003 master - 0 1694362229004 3 connected
45063091c71eecef8b20af40322a9b33b806972a 192.168.72.152:7002 master - 0 1694362226980 1 connected
018b58f800f2d23d1c712c039d5fda0e90c35426 192.168.72.152:7005 slave 45063091c71eecef8b20af40322a9b33b806972a 0 1694362227992 5 connected
c3320213a8c90e6154aff53d8f84fd6a171407a3 192.168.72.152:7004 slave 88be3f0f135e582f93345078e6c32d9d66083755 0 1694362224957 2 connected

登陆主节点7001/7002/7003分配槽点，redis集群一共有16384个节点，范围在0-16383
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-cli -h 192.168.72.152 -p 7001
192.168.72.152:7001> cluster addslots {0..5461}
(error) ERR Invalid or out of range slot

上述分配报错原因及解决办法
原因：redis-cli的addslots 命令需要的是一个具体数组
        上述的{0..5461}中的{ }在bash中是 brace explansion(括号展开)的意思，在redis-cli客户端中并不认识{}这个命令，再看redis分配slot的命令:
CLUSTER ADDSLOTS slot [slot …]
        即需要的是一个数组，示例如下才是正确写法，但是总不可能从1写到5461吧，这就很扯了吧
CLUSTER ADDSLOTS 1 2 3

解决办法：用seq生成序列解决
查看下面命令
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ {0..10}
bash: 0: 未找到命令...
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ echo {0..10}
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

利用seq生成对应长度的槽点数组即可
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-cli -h 192.168.72.152 -p 7001 cluster addslots $(seq 0 5461)
OK
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-cli -h 192.168.72.152 -p 7002 cluster addslots $(seq 5462 10922 )
OK
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-cli -h 192.168.72.152 -p 7003 cluster addslots $(seq 10923 16383)
OK

查看slot分布情况，16384个 槽点是否分配完毕
192.168.72.152:7001> CLUSTER INFO
cluster_state:ok
cluster_slots_assigned:16384
cluster_slots_ok:16384
cluster_slots_pfail:0
cluster_slots_fail:0
cluster_known_nodes:6
cluster_size:3
cluster_current_epoch:5
cluster_my_epoch:2
cluster_stats_messages_sent:5553
cluster_stats_messages_received:5553
192.168.72.152:7001> CLUSTER NODES
236bca208b8ed0ba4a1f042d756bbaec56cac6e4 192.168.72.152:7003 master - 0 1694363986484 3 connected 10923-16383
88be3f0f135e582f93345078e6c32d9d66083755 192.168.72.152:7001 myself,master - 0 0 2 connected 0-5461
a65395ca86e3a58b48da86b400b0ae16ee20da82 192.168.72.152:7006 slave 236bca208b8ed0ba4a1f042d756bbaec56cac6e4 0 1694363989507 4 connected
018b58f800f2d23d1c712c039d5fda0e90c35426 192.168.72.152:7005 slave 45063091c71eecef8b20af40322a9b33b806972a 0 1694363988499 5 connected
45063091c71eecef8b20af40322a9b33b806972a 192.168.72.152:7002 master - 0 1694363987996 1 connected 5462-10922
c3320213a8c90e6154aff53d8f84fd6a171407a3 192.168.72.152:7004 slave 88be3f0f135e582f93345078e6c32d9d66083755 0 1694363987492 2 connected

至此集群创建成功，测试集群是否可用

连接7001节点
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-cli -c -h 192.168.72.152 -p 7001
192.168.72.152:7001> set age 99
OK
192.168.72.152:7001> get age
"99"
连接7002节点
[hadoop@host152 redis-3.2.11]$ ./bin/redis-cli -c -h 192.168.72.152 -p 7002
192.168.72.152:7002> get age
-> Redirected to slot [741] located at 192.168.72.152:7001
"99"

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.hqwc.cn/news/108335.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

关于 Resolution（分辨率、解析力）各单位的意义及相互之间的换算

关于 Resolution（分辨率、解析力）各单位的意义及相互之间的换算

1、问题背景 最近在调试的项目，有关于对解析力的要求，用 imatest 软件测试 MTF50 的值，如下图所示，可以看到他有不同的单位表示，LW/PH、Cycles/pixel 。另外关于解析力的单位还有LP/mm、L/mm、Cycles/mm、LP/PH&#…
阅读更多...
Java8实战-总结27

Java8实战-总结27

Java8实战-总结27 用流收集数据分区分区的优势将数字按质数和非质数分区 用流收集数据 分区 分区是分组的特殊情况：由一个谓词(返回一个布尔值的函数)作为分类函数，它称分区函数。分区函数返回一个布尔值，这意味着得到的分组Map的键类型是B…
阅读更多...
Springboot 集成 Ehcache操作数据库显示SQL语句设置

Springboot 集成 Ehcache操作数据库显示SQL语句设置

Springboot 集成 Ehcache操作数据库显示SQL语句设置 2023-09-13 23:33:35.030 INFO 6124 --- [ task-1] o.hibernate.jpa.internal.util.LogHelper : HHH000204: Processing PersistenceUnitInfo [name: default] 2023-09-13 23:33:35.124 INFO 6124 --- [ …
阅读更多...
linux安装nacos2.2.0

linux安装nacos2.2.0

1、使用docker拉取镜像：docker pull nacos/nacos-server:v2.2.0 2、下载官方配置文件：https://github.com/alibaba/nacos/releases 3、修改配置文件的数据库连接信息，修改完成后将配置文件移至挂载目录/home/shixp/docker/nacos/conf&#xf…
阅读更多...
PHP8中删除数组中的重复元素-PHP8知识详解

PHP8中删除数组中的重复元素-PHP8知识详解

在 php 8 中，你可以使用array_unique()函数来删除数组中的重复元素。该函数将返回一个新的数组，其中包含原始数组中的唯一元素，而重复的元素只保留第一个出现的。 array_unique()函数返回具有唯一性元素的数组，语法格式如下&#…
阅读更多...
Microsoft Excel 101 简介

Microsoft Excel 101 简介

什么是 Microsoft Excel？ Microsoft Excel 是一个电子表格程序，用于记录和分析数值数据。 将电子表格想像成构成表格的列和行的集合。 字母通常分配给列，数字通常分配给行。 列和行相交的点称为像元。 单元格的地址由代表列的字母和代表行的…
阅读更多...
Rsync远程同步inotify监控

Rsync远程同步inotify监控

Rsync 简介 rsync（Remote Sync，远程同步） 是一个开源的快速备份工具，可以在不同主机之间镜像同步整个目录树，支持增量备份，并保持链接和权限 在远程同步任务中，负责发起rsync同步操作的客户机…
阅读更多...
《向量数据库指南》——“插件版”向量数据库与Milvus Cloud原生向量数据库之间的区别？

《向量数据库指南》——“插件版”向量数据库与Milvus Cloud原生向量数据库之间的区别？

我一直坚持一个观点，即并非所有基于向量的解决方案都应被统称为向量数据库，尽管它们的能力在某些方面可以与之匹敌。从我的观点来看，例如 pgvector 或 Elasticsearch，它们都是非常出色且成熟的产品，在特定场景下&#…
阅读更多...
计算机网络的故事——确认访问用户身份的认证

计算机网络的故事——确认访问用户身份的认证

确认访问用户身份的认证 HTTP使用的认证方式：BASIC认证（基本认证）、DIGEST（摘要认证）、SSL客户端认证、FormBase认证（基于表单认证）。 基于表单的认证：涉及到session管理以及cookie…
阅读更多...
Redis——Java中的客户端和API

Redis——Java中的客户端和API

Java客户端 在大多数的业务实现中，我们还是使用编码去操作Redis，对于命令的学习只是知道这些数据库可以做什么操作，以及在后面学习到了Java的API之后知道什么方法对应什么命令即可。 官方推荐的Java的客户端网页链接如下： 爪哇…
阅读更多...
2023/9/13 -- C++/QT

2023/9/13 -- C++/QT

作业&#xff1a; 1> 将之前定义的栈类和队列类都实现成模板类 栈&#xff1a; #include <iostream> #define MAX 40 using namespace std;template <typename T> class Stack{ private:T *data;int top; public:Stack();~Stack();Stack(const Stack &ot…
阅读更多...
uniapp 触底加载

uniapp 触底加载

方式一 onReachBottomDistance 缺点&#xff1a;需要整个页面滑动&#xff0c;局部滑动触发不了 { // pages.json // 路由下增加 onReachBottomDistance "path": "detailed/detailed","style": {"navigationBarTitleText": "收…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023