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一篇文章理解Redis集群

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用户1212940
发布2019-11-02 21:24:19
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发布2019-11-02 21:24:19
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文章被收录于专栏:LambdaLambda

Redis作为一款性能优异的内存数据库,支撑着亿级数据量的社交平台,也成为很多互联网公司的标配。这里将以Redis Cluster 集群为核心,基于最新的Redis5版本,从原理到实战,玩儿转Redis集群。

常见的Redis集群方案

在介绍Redis Cluster集群方案之前,为了方便对比,先简单了解一下业界常见的Redis集群方案:

  • 1 基于客户端分片
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Redis Sharding是Redis Cluster出来之前,业界普遍使用的多Redis实例集群方法。其主要思想是基于哈希算法,根据Redis数据的key的哈希值对数据进行分片,将数据映射到各自节点上。 优点在于实现简单,缺点在于当Redis集群调整,每个客户端都需要更新调整

  • 2 基于代理服务器分片
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客户端发送请求到独立部署代理组件,代理组件解析客户端的数据,并将请求转发至正确的节点,最后将结果回复给客户端。 优点在于透明接入,容易集群扩展,调整Redis集群只需要更新代理即可,缺点在于多了一层代理转发,性能有所损耗

  • 3 Redis Sentinel(哨兵)
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Redis Sentinel是官方从Redis 2.6版本提供的高可用方案,在Redis主从复制集群的基础上,增加Sentinel集群监控整个Redis集群。当Redis集群master节点发生故障时,Sentinel进行故障切换,选举出新的master,同时Sentinel本身支持高可用集群部署。 优点在于支持集群高可用,高性能读写,缺点在于没有实现数据分片,每个节点需要承载完整数据集,负载能力受当个Redis服务器限制,仅支持通过增加机器内存实现垂直扩容,不支持水平扩展

Redis Cluster设计

  • 1 整体设计 Redis Cluster 是 在 3.0 版本正式推出的高可用集群方案,相比Redis Sentinel,Redis Cluster方案不需要额外部署Sentinel集群,而是通过集群内部通信实现集群监控,故障时主从切换;同时,支持内部基于哈希实现数据分片,支持动态水平扩容 整体架构如下:
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集群中有多个主节点,每个主节点有多个从节点,主从节点间数据一致,最少需要3个主节点,每个主节点最少需要1个从节点

  • 高可用:当master节点故障时,自动主从切换
  • 高性能:主节点提供读写服务,从节点只读服务,提高系统吞吐量
  • 可扩展性:集群的数据分片存储,主节点间数据各不同,各自维护对应数据,可以为集群添加节点进行扩容,也可以下线部分节点进行水平缩容

  • 2 数据分片 将整个数据集按照一定规则分配到多个节点上,称为数据分片,Redis Cluster采用的分片方案是哈希分片
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基本原理如下: Redis Cluster首先定义了编号0 ~ 16383的区间,称为槽,所有的键根据哈希函数映射到0 ~ 16383整数槽内,计算公式:slot=CRC16(key)&16383。每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据 槽是 Redis 集群管理数据的基本单位,集群扩容收缩就是槽和数据在节点之间的移动 槽与节点映射关系如下:

  • 每个集群节点维护着一个16384 bit (2kB)的位数组,每个bit对应相同编号的槽,用 0 / 1标识对于某个槽自己是否拥有
  • 集群节点同时还维护着槽到集群节点的映射,是由长度为16384,数组下标代表槽编号,值为节点信息的数组
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  • 3 集群扩容 Redis Cluster支持不影响集群对外服务的情况下,对集群进行动态扩容或缩容,当Redis 新节点加入现有集群后,需要为其迁移槽和数据,确保迁移后每个节点负责相似数量的槽,使数据分布均匀在各节点上 整个数据迁移涉及系列操作,Redis提供了集群管理工具,包括基于Ruby的redis-trib.rb,还Redis5新提供的基于C语言redis-cli,下面的介绍以redis-cli为例 源节点将指定slot数据迁移到目标节点,基本流程如下:
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  • (1) redis-cli设置目标节点指定slot状态importing,让目标节点准备迁入slot数据
  • (2) redis-cli设置源节点指定slot状态migrating,让让源节点准备迁出slot的数据
  • (3) redis-cli批量迁移源节点指定slot中的数据到目标节点
  • (4) 数据迁移完后 redis-cli向集群所有主节点通知槽被分配给目标节点,主节点更新slot与节点映射关系信息 通常情况下,如果客户端请求的数据不在节点上,节点会回复 MOVED 重定向信息,客户端根据该信息再请求正确的节点。对于正在迁移的slot数据,保证客户端仍然能正常访问的设计如下:
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  • (1) 迁移完成后才更新slot与节点映射关系信息,如果迁移进行中的映射信息保持与迁移前一致
  • (2) 如果客户端访问源节点,访问的key尚未迁出,则正常的处理该key
  • (3) 如果客户端访问源节点,访问的key尚已迁出,源节点返回ASK重定向信息
  • (4) 客户端根据ASK 重定向异常提取出目标节点信息,先向目标节点发送ASKING命令请求操作,再执行键命令

ASK 和 MOVED 这2个重定向控制有如下区别: ASK 重定向说明集群正在进行 slot 数据迁移,客户端无法知道什么时候迁移完成,因此只能是临时性的重定向,客户端不会更新 slot 到 Redis 节点的映射缓存。 MOVED 重定向说明键对应的slot 已经明确指定到新的节点,因此需要更新 slot 到 Redis 节点的映射缓存

  • 4 CAP取舍 CAP包括:一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition tolerance),系统如果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须在C和A之间做出选择 Redis Cluster选择了AP架构,为了保证可用性,Redis并不保证强一致性,在特定条件下会出现数据不一致甚至丢失写操作
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第一个原因是:为了在性能和一致性上做出权衡,主从节点间数据同步是异步复制的,当客户端成功写入master节点,master返回成功,master节点才将写操作异步复制给slave节点 另外一个原因是,当集群发送网络分区,集群可能会分为两部分:多数派和少数派,假如masterA节点位于少数派,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长,让多数派中选举为新的master替代matsterA,那么分区期间写入masterA的数据就丢失了 在网络分区期间, 客户端可以向matsterA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(cluster-node-timeout),是 Redis集群的一个重要的配置选项

总结

至此,Redis Cluster集群原理介绍到这里,其实还有集群通信协议,内存,数据备份,主从复制等特性值得学习,是设计分布式系统的典范,有机会再展开介绍

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原始发表:2019-10-23 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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