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redis 主从模式,哨兵模式,cluster(集群)模式 简介

时间:2020-07-03 19:26:29      阅读:58      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:同步   key   java   不同   通知   主服务器   故障   重启   timeout   

详细可以参看《redis官网文档》或者《redis中文网》

Redis集群方式共有三种:主从模式,哨兵模式,cluster(集群)模式

主从模式:是三种集群方式里最简单的。它主要是基于Redis的主从复制特性架构的。通常我们会设置一个主节点,N个从节点;默认情况下,主节点负责处理使用者的IO操作,而从节点则会对主节点的数据进行备份,并且也会对外提供读操作的处理。主要的特点如下:

主从模式下,当某一节点损坏时,因为其会将数据备份到其它Redis实例上,这样做在很大程度上可以恢复丢失的数据。

主从模式下,可以保证负载均衡,这里不再叙说了

主从模式下,主节点和从节点是读写分离的。使用者不仅可以从主节点上读取数据,还可以很方便的从从节点上读取到数据,这在一定程度上缓解了主机的压力。

从节点也是能够支持写入数据的,只不过从从节点写入的数据不会同步到主节点以及其它的从节点下。

从以上,我们不难看出Redis在主从模式下,必须保证主节点不会宕机——一旦主节点宕机,其它节点不会竞争称为主节点,此时,Redis将丧失写的能力。这点在生产环境中,是致命的。

哨兵模式:是基于主从模式做的一定变化,它能够为Redis提供了高可用性。在实际生产中,服务器难免不会遇到一些突发状况:服务器宕机,停电,硬件损坏等。这些情况一旦发生,其后果往往是不可估量的。而哨兵模式在一定程度上能够帮我们规避掉这些意外导致的灾难性后果。其实,哨兵模式的核心还是主从复制。只不过相对于主从模式在主节点宕机导致不可写的情况下,多了一个竞选机制——从所有的从节点竞选出新的主节点。竞选机制的实现,是依赖于在系统中启动一个sentinel进程。

sentinel特点:

监控:它会监听主服务器和从服务器之间是否在正常工作。

通知:它能够通过API告诉系统管理员或者程序,集群中某个实例出了问题。

故障转移:它在主节点出了问题的情况下,会在所有的从节点中竞选出一个节点,并将其作为新的主节点。

提供主服务器地址:它还能够向使用者提供当前主节点的地址。这在故障转移后,使用者不用做任何修改就可以知道当前主节点地址。

sentinel,也可以集群,部署多个哨兵,sentinel可以通过发布与订阅来自动发现Redis集群上的其它sentinel。sentinel在发现其它sentinel进程后,会将其放入一个列表中,这个列表存储了所有已被发现的sentinel。

集群中的所有sentinel不会并发着去对同一个主节点进行故障转移。故障转移只会从第一个sentinel开始,当第一个故障转移失败后,才会尝试下一个。当选择一个从节点作为新的主节点后,故障转移即成功了(而不会等到所有的从节点配置了新的主节点后)。这过程中,如果重启了旧的主节点,那么就会出现无主节点的情况,这种情况下,只能重启集群。

当竞选出新的主节点后,被选为新的主节点的从节点的配置信息会被sentinel改写为旧的主节点的配置信息。完成改写后,再将新主节点的配置广播给所有的从节点。

Redis集群(cluster) Redis 集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集。

Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误.

Redis 集群通过分区来提供一定程度的可用性,在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令. Redis 集群的优势:

自动分割数据到不同的节点上。

整个集群的部分节点失败或者不可达的情况下能够继续处理命令。

Redis 集群的数据分片 Redis 集群没有使用一致性hash, 而是引入了 哈希槽的概念.

Redis 集群有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.

这种结构很容易添加或者删除节点. 比如如果我想新添加个节点D, 我需要从节点 A, B, C中得部分槽到D上. 如果我想移除节点A,需要将A中的槽移到B和C节点上,然后将没有任何槽的A节点从集群中移除即可. 由于从一个节点将哈希槽移动到另一个节点并不会停止服务,所以无论添加删除或者改变某个节点的哈希槽的数量都不会造成集群不可用的状态.

Redis 集群的主从复制模型 为了使在部分节点失败或者大部分节点无法通信的情况下集群仍然可用,所以集群使用了主从复制模型,每个节点都会有N-1个复制品.

在我们例子中具有A,B,C三个节点的集群,在没有复制模型的情况下,如果节点B失败了,那么整个集群就会以为缺少5501-11000这个范围的槽而不可用.

然而如果在集群创建的时候(或者过一段时间)我们为每个节点添加一个从节点A1,B1,C1,那么整个集群便有三个master节点和三个slave节点组成,这样在节点B失败后,集群便会选举B1为新的主节点继续服务,整个集群便不会因为槽找不到而不可用了

不过当B和B1 都失败后,集群是不可用的.

Redis 一致性保证 Redis 并不能保证数据的强一致性. 这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作.

第一个原因是因为集群是用了异步复制. 写操作过程:

客户端向主节点B写入一条命令.

主节点B向客户端回复命令状态.

主节点将写操作复制给他得从节点 B1, B2 和 B3.

主节点对命令的复制工作发生在返回命令回复之后, 因为如果每次处理命令请求都需要等待复制操作完成的话, 那么主节点处理命令请求的速度将极大地降低 —— 我们必须在性能和一致性之间做出权衡。 注意:Redis 集群可能会在将来提供同步写的方法。 Redis 集群另外一种可能会丢失命令的情况是集群出现了网络分区, 并且一个客户端与至少包括一个主节点在内的少数实例被孤立。

举个例子 假设集群包含 A 、 B 、 C 、 A1 、 B1 、 C1 六个节点, 其中 A 、B 、C 为主节点, A1 、B1 、C1 为A,B,C的从节点, 还有一个客户端 Z1 假设集群中发生网络分区,那么集群可能会分为两方,大部分的一方包含节点 A 、C 、A1 、B1 和 C1 ,小部分的一方则包含节点 B 和客户端 Z1 .

Z1仍然能够向主节点B中写入, 如果网络分区发生时间较短,那么集群将会继续正常运作,如果分区的时间足够让大部分的一方将B1选举为新的master,那么Z1写入B中得数据便丢失了.

注意, 在网络分裂出现期间, 客户端 Z1 可以向主节点 B 发送写命令的最大时间是有限制的, 这一时间限制称为节点超时时间(node timeout), 是 Redis 集群的一个重要的配置选项:
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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_28410283/java/article/details/89197156

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原文地址:https://www.cnblogs.com/-mrl/p/13232074.html

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