Redis高级篇详细讲解

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Redis持久化【理解】
Redis主从
Redis哨兵
Redis分片集群【运维】

单点Redis的问题

数据丢失问题：Redis是内存存储，服务重启可能会丢失数据

并发能力问题：单节点Redis并发能力虽然不错，但也无法满足如618这样的高并发场景

故障恢复问题：如果Redis宕机，则服务不可用，需要一种自动的故障恢复手段

存储能力问题：Redis基于内存，单节点能存储的数据量难以满足海量数据需求

如何解决呢？

1.Redis持久化【理解】

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，恢复数据到内存中。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

执行下面的命令，可以立即执行一次RDB：

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

下面的命令可以异步执行RDB：

bg: background后台执行

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。

通过ctrl+c 正常中止Redis，不能直接杀进程

4）触发RDB条件【常用】

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

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

RDB的其它配置也可以在redis.conf文件中设置：

# 是否压缩 ,建议不开启，压缩也会消耗cpu，磁盘的话不值钱
rdbcompression no# RDB文件名称
dbfilename dump.rdb  # 文件保存的路径目录
dir ./ 
#dir /opt/data/sky/

#修改完配置文件后，需要重启redis，并且指定配置文件：
redis-server.exe redis.windows.conf

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，执行写操作。

1.1.3.小结

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执行有间隔时间，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

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

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（增删改）都会记录在AOF文件，可以看做是命令日志文件。

思考：

当修改Redis中的数据时，是先执行命令写入数据，还是先记录日志呢？

Redis采用了“写后”日志，意思即是Redis先执行了命令，把数据写入了内存了，再把命令记录到日志

为什么AOF是“写后”日志而不是“写前”？

可以避免额外的检查开销，Redis 在向 AOF 记录日志的时候，并不会先去对这些命令进行语法检查。因此如果先记日志再执行命令的话，日志中就有可能记录了错误的命令，Redis 在使用日志恢复数据时，就可能会出错。所以采取写后日志这种方式，就是先让系统执行命令，只有命令能执行成功，才会被记录到日志中。
而且在命令执行后才记录日志，不会阻塞当前的写操作。

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：

# 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：

# 表示每执行一次写命令，立即记录到AOF文件
appendfsync always # 默认方案每秒一次: 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: every second
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：

刷盘：将内存中的数据刷新到硬盘中（持久化）

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。

#bgrewriteaof: background rewrite aof（后台重写aof日志文件）
#在客户端redis-cli手动执行
bgrewriteaof

如图，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：

# 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。

redis 4.0之后提供混合持久化的方式将rdb和aof做了合并，每隔一段时间使用rdb来存储数据，在这一段时间之内修改操作使用aof来记录。

2.Redis主从集群【了解】

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.搭建主从架构【运维】

验证主从数据同步：

利用redis-cli连接6381，执行set num 123

利用redis-cli连接6382，执行get num，再执行set num 666

利用redis-cli连接6383，执行get num，再执行set num 888

可以发现，只有在6381这个master节点上可以执行写操作，6382和6383这两个slave节点只能执行读操作。

#在任一redis-cli的客户端中都可以查看状态：
info replication

2.2.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

但这里有一个问题，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（对应图中1.1），master才能判断需要同步哪些数据。

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（对应图中1.2），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发送给这个slave（对应图中1.3），slave保存这些信息（对应图中1.4）。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。

什么是增量同步？就是只更新slave与master存在差异的部分数据。如图：

那么master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

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：

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

主从从架构图：

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，offset差距过大，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哨兵集群【了解】

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

哨兵的结构如图：

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

1.哨兵是一个集群，一般是奇数个节点防止脑裂

2.哨兵会与master slave保持心跳，判断服务是否可用

3.如果master宕机进行投票判断是否客观下线，如果客观下线选出新的主节点

4.发送命令slave of no one 新主节点

5.发送命令slave of 新的master ip 端口号给所有其他节点

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（个人判断）。

•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（真正下线）。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
自动故障转移（选一个新的slave做为master）
通知（通知其他的slave，master换人了）

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【运维】

具体搭建流程参考课前资料《Redis集群.md》：

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。

3.3.1.导入Demo工程

首先，我们引入课前资料提供的Demo工程：

3.3.2.检查依赖

在项目的pom文件中引入依赖：

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

3.3.3.配置Redis地址

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

spring:redis:sentinel: #哨兵master: mymaster #指定master名称nodes: #指定哨兵的集群信息- 127.0.0.1:26401- 127.0.0.1:26402- 127.0.0.1:26403

为什么不配置master和slave的地址？

因为在集群运行过程中，master可能宕机，导致重新选举，产生新的master。

3.3.4.配置读写分离

在项目的启动类中，添加一个新的bean：

@Bean
public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){//readFrom：指定从什么地方读取数据//replica: 副本=== slave（从）//PREFERRED: 优先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【运维】【主流】

在生产环境（用户真实使用的服务器集群）

分片集群结构

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（单个redis内存数据量过大的问题）
高并发写的问题（单个redis主节点写入操作并发过多的问题）

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

4.1.搭建分片集群【运维】

具体搭建流程参考课前资料《Redis集群.md》：

4.2.散列插槽

4.2.1.插槽原理

分片集群中（master数量）整体编号，分为16384个插槽；如果集群中有3个master，则每个master分到的插槽个数为：16384 / 3 ≈ 5461，可以通过查询看到：

#打开集群客户端
redis-cli -c -p 端口号#查看集群节点信息
cluster nodes

set name zhangsan

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：

计算方式：HASH_SLOT=CRC16(key) % 16384, 结果在0 -16383之间
key中如果包含"{}"，且“{}”中至少包含1个字符，“{}”中的部分是有效部分

set goods-10001 xx
set goods-222000 xxset {goods}-1001 xxxx
set {goods}-56889234 xxxx
#计算存储时，
CRC16(goods) % 16384

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（纯数字），然后对16384取余，得到的结果肯定位于0-16383之间就是插槽值。

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7003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Master实例？

计算方式：HASH_SLOT=CRC16(key) % 16384, 结果在0 -16383之间
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

set {goods}1001 info
set {goods}10002 info2

hash(goods) % 16384 = 固定值，
#这样所有商品的数据就能保存到同一个master中

4.3.集群伸缩【运维】【了解】

不用练习，一般会由资深运维工程师来做

集群伸缩也可以称为：集群扩展

作用：如果添加或者减少 Master节点，手动进行分槽，将原来的一些槽移到新的节点上去

redis-cli --cluster提供了很多操作集群的命令，可以通过下面方式查看：

比如，添加节点的命令：

4.3.1.需求分析

需求：向集群中添加一个新的master节点，并向其中存储 num = 10

启动一个新的redis实例，端口为7004
添加7004到之前的集群，并作为一个master节点
给7004节点分配插槽，使得num这个key可以存储到7004实例

这里需要两个新的功能：

添加一个节点到集群中
将部分插槽分配到新插槽

4.3.2.创建新的redis实例

创建一个文件夹：

mkdir 7004

拷贝配置文件：

cp redis.conf /7004

修改配置文件：

sed /s/6379/7004/g 7004/redis.conf

启动

redis-server 7004/redis.conf

4.3.3.添加新节点到redis

添加节点的语法如下：

执行命令：

redis-cli --cluster add-node  192.168.150.101:7004 192.168.150.101:7001

通过命令查看集群状态：

redis-cli -p 7001 cluster nodes

如图，7004加入了集群，并且默认是一个master节点：

但是，可以看到7004节点的插槽数量为0，因此没有任何数据可以存储到7004上

4.3.4.转移插槽

我们要将num存储到7004节点，因此需要先看看num的插槽是多少：

如上图所示，num的插槽为2765.

我们可以将0~3000的插槽从7001转移到7004，命令格式如下：

具体命令如下：

建立连接：

得到下面的反馈：

询问要移动多少个插槽，我们计划是3000个：

新的问题来了：

那个node来接收这些插槽？？

显然是7004，那么7004节点的id是多少呢？

复制这个id，然后拷贝到刚才的控制台后：

这里询问，你的插槽是从哪里移动过来的？

all：代表全部，也就是三个节点各转移一部分
具体的id：目标节点的id
done：没有了

这里我们要从7001获取，因此填写7001的id：

填完后，点击done，这样插槽转移就准备好了：

确认要转移吗？输入yes：

然后，通过命令查看结果：

可以看到：

目的达成。

4.4.故障转移

当master宕机之后，集群会重新将slave提升成master集群可以继续工作

集群初识状态是这样的：

其中7001、7002、7003都是master，我们计划让7002宕机。

4.4.1.自动故障转移

当集群中有一个master宕机会发生什么呢？

直接停止一个redis的master实例，例如7002：

redis-cli -p 7002 shutdown

1）首先是该实例与其它实例失去连接

2）然后是疑似宕机：

#通过redis-cli.exe，查看集群信息
redis-cli -c -p 6501
cluster nodes

3）最后是确定下线，自动提升一个slave为新的master： 4）当7002再次启动，就会变为一个slave节点了：

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。其流程如下：

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

案例需求：在7002这个slave节点执行手动故障转移，重新夺回master地位

步骤如下：

1）利用redis-cli连接7002这个节点

2）执行cluster failover命令

如图：效果：

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：

注意：把哨兵相关配置注释掉

spring:redis:
#    sentinel:
#      master: mymaster #指定master名称
#      nodes: #指定哨兵的集群信息
#        - 127.0.0.1:26401
#        - 127.0.0.1:26402
#        - 127.0.0.1:26403cluster: #分片集群nodes:- 127.0.0.1:6501- 127.0.0.1:6502- 127.0.0.1:6503- 127.0.0.1:6504- 127.0.0.1:6505- 127.0.0.1:6506