Redis（九）集群（cluster）

文章目录

    • 概述
    • 作用
      • 1. redis集群的槽位slot
      • 2. redis集群的分片
      • 3. 第1,2点的优势：**最大优势，方便扩缩容和数据分派查找**
      • 4. slot槽位映射，一般业界有3种解决方案
        • 第一种：哈希取余分区
        • 第二种：一致性哈希算法分区
        • 第三种：哈希槽分区
      • 为什么redis集群的最大槽数是16384个?
      • 注意点
    • 案例
      • 1、配置
      • 2、集群读写
      • 3、 主从容错迁移
      • 4、 主从扩容
      • 5、 主从缩容
    • 集群常用命令和CRC16命令
      • 不在同一个slot槽位下的键值无法使用mset、mget等多键操作
      • 集群是否完整才能对外提供服务
      • CLUSTER COUNTKEYSINSLOT 槽位数字编号
      • CLUSTER KEYSLOT 键名称

概述

https://redis.io/docs/reference/cluster-spec/

  1. Redis集群是一个提供在多个Redis节点间共享数据的程序集
  2. Redis集群可以支持多个Master
    在这里插入图片描述

作用

集群算法-分片-槽位slot
建议节点最大为1000左右

1. redis集群的槽位slot

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2. redis集群的分片

  • 使用Redis集群时我们会将存储的数据分散到多台redis机器上，这称为分片。简言之，集群中的每个Redis实例都被认为是整个数据的一个分片。
  • 为了找到给定key的分片，我们对key进行CRC16(key)算法处理并通过对总分片数量取模。然后，使用确定性哈希函数，这意味着给定的key将多次始终映射到同一个分片，我们可以推断将来读取特定key的位置。

3. 第1,2点的优势：最大优势，方便扩缩容和数据分派查找

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4. slot槽位映射，一般业界有3种解决方案

第一种：哈希取余分区

缺点：
原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。
某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。
在这里插入图片描述

第二种：一致性哈希算法分区

目的是当服务器个数发生变动时，尽量减少影响客户端到服务器的映射关系。

构建一致性哈希环
一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
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redis服务器IP节点映射

  • 将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。
  • 将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：
    在这里插入图片描述

key落到服务器的落键规则
当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。

如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

在这里插入图片描述优点

  • 容错性

假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据且这些数据会转移到D进行存储。

  • 扩展性

数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，

不会导致hash取余全部数据重新洗牌。

缺点

  • Hash环的数据倾斜问题

一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，

例如系统中只有两台服务器：
在这里插入图片描述
总结
为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。而当有节点加入或退出时仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。

  • 优点
    加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点，对其他节点无影响。
  • 缺点
    数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。
第三种：哈希槽分区
HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384

为什么redis集群的最大槽数是16384个?

在这里插入图片描述
(1)如果槽位为65536，发送心跳信息的消息头达8k，发送的心跳包过于庞大。

在消息头中最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。 当槽位为65536时，这块的大小是: 65536÷8÷1024=8kb 在消息头中最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。 当槽位为16384时，这块的大小是: 16384÷8÷1024=2kb 因为每秒钟，redis节点需要发送一定数量的ping消息作为心跳包，如果槽位为65536，这个ping消息的消息头太大了，浪费带宽。

(2)redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。

集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者不建议redis cluster节点数量超过1000个。 那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。没有必要拓展到65536个。

(3)槽位越小，节点少的情况下，压缩比高，容易传输

Redis主节点的配置信息中它所负责的哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的，在传输过程中会对bitmap进行压缩，但是如果bitmap的填充率slots / N很高的话(N表示节点数)，bitmap的压缩率就很低。 如果节点数很少，而哈希槽数量很多的话，bitmap的压缩率就很低。

注意点

Redis集群不保证强一致性，这意味着在特定的条件下，Redis集群马可能会天掉一些被系统收到的写入请求命令

案例

1、配置

创建配置文件
redisCluster6381.conf
redisCluster6382.conf
…
redisCluster6386.conf

# redisCluster6381.conf 
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6381
logfile "/myredis/cluster/cluster6381.log"
pidfile /myredis/cluster6381.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6381.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6381.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6381.conf
cluster-node-timeout 5000

启动主机实例

redis-cli -a 111111 --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.111.129:6381 192.168.111.129:6382 192.168.111.130:6383 192.168.111.130:6384 192.168.111.131:6385 192.168.111.131:6386

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其他命令

info replication
cluster info
cluster nodes

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2、集群读写

注意-c

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一定注意槽位的范围区间，需要路由到位，路由到位，路由到位，路由到位
解决：加上-c
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3、 主从容错迁移

集群不保证强一致性，在特定条件下Redis集群可能会丢失掉一些被系统收到的写入请求命令

主节点down从节点上位，原主节点回归变成从节点

节点从属调整

# 变回老主从关系
CLUSTER FAILOVERb

4、 主从扩容

  1. 新建服务实例启动
  2. redis-cli -a 111111 --cluster add-node 192.168.111.174:6387 192.168.111.175:6381
将新增的6387作为master节点加入原有集群
redis-cli -a 密码 --cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:6381
6387 就是将要作为master**新增节点**
6381 就是原来集群节点里面的**领路人**，相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群
  1. 检查节点状况：redis-cli -a 密码 --cluster check 真实ip地址:6381
  2. 重新分配槽号：redis-cli -a 密码 --cluster reshard IP地址:端口号
redis-cli -a 密码 --cluster reshard 192.168.111.175:6381
  1. 检查节点状况
  2. 分配从节点：redis-cli -a 密码 --cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID
redis-cli -a 111111 --cluster add-node 192.168.111.174:6388 192.168.111.174:6387 --cluster-slave --cluster-master-id 4feb6a7ee0ed2b39ff86474cf4189ab2a554a40f-------这个是6387的编号

5、 主从缩容

1、清除从节点
2、重新分配槽号
3、删除主节点

  1. 获得从节点6388的id
redis-cli -a 密码 --cluster check 192.168.111.174:6388
  1. 移除6388节点
redis-cli -a 密码 --cluster del-node ip:从机端口 从机6388节点ID
  1. redis-cli -a 111111 --cluster reshard 192.168.111.175:6381
redis-cli -a 111111 --cluster reshard 192.168.111.175:6381

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  1. 删除变为从节点的6387
命令：redis-cli -a 密码 --cluster del-node ip:端口 6387节点IDredis-cli -a 111111 --cluster del-node 192.168.111.174:6387 4feb6a7ee0ed2b39ff86474cf4189ab2a554a40f

集群常用命令和CRC16命令

不在同一个slot槽位下的键值无法使用mset、mget等多键操作

可以通过{}来定义同一个组的概念，使key中{}内相同内容的键值对放到一个slot槽位去，对照下图类似k1k2k3都映射为x，自然槽位一样
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集群是否完整才能对外提供服务

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  • 默认YES，现在集群架构是3主3从的redis cluster由3个master平分16384个slot，每个master的小集群负责1/3的slot，对应一部分数据。
    cluster-require-full-coverage： 默认值 yes , 即需要集群完整性，方可对外提供服务 通常情况，如果这3个小集群中，任何一个（1主1从）挂了，你这个集群对外可提供的数据只有2/3了， 整个集群是不完整的， redis 默认在这种情况下，是不会对外提供服务的。
  • 如果你的诉求是，集群不完整的话也需要对外提供服务，需要将该参数设置为no ，这样的话你挂了的那个小集群是不行了，但是其他的小集群仍然可以对外提供服务。

CLUSTER COUNTKEYSINSLOT 槽位数字编号

1 表示被占用
0 表示没被占用

CLUSTER KEYSLOT 键名称

该键应该存在哪个槽位上

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