[微服务]redis主从集群搭建与优化

搭建主从集群

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。

1. 主从集群结构

下图就是一个简单的Redis主从集群结构：

如图所示，集群中有一个master节点、两个slave节点（现在叫replica）。当我们通过Redis的Java客户端访问主从集群时，应该做好路由：

如果是写操作，应该访问master节点，master会自动将数据同步给两个slave节点
如果是读操作，建议访问各个slave节点，从而分担并发压力

2. 搭建主从集群

我们会在同一个虚拟机中利用3个Docker容器来搭建主从集群，容器信息如下：

2.1. 启动多个Redis实例

利用资料提供的docker-compose配置文件来构建主从集群：

a. 文件内容说明：

version: "3.2"services:r1:image: rediscontainer_name: r1network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7001"]r2:image: rediscontainer_name: r2network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7002"]r3:image: rediscontainer_name: r3network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7003"]

redis官网建议在搭建集群时, 使用host网络模式, 让每个容器直接使用宿主机的网络
此网络模式下, 容器会暴露在宿主机, 相当于成为宿主机的一个进程, 所以部署时也不需要端口映射
直接使用宿主机的端口就可以了
entrypoint 入口配置, 用于修改容器的启动命令
"--port" 参数用于配置容器的默认端口

b. 把镜像文件上传至root目录下, 然后加载镜像文件

c. 在虚拟机的root目录下新建redis目录, 上传配置文件包

d. 执行命令，运行集群

docker compose up -d

执行结果:

查看docker容器，发现都正常启动了：

由于采用的是host模式，我们看不到端口映射。不过能直接在宿主机通过ps命令查看到Redis进程：

2.2. 建立集群

虽然我们启动了3个Redis实例，但是它们并没有形成主从关系。我们需要通过命令来配置主从关系：

# 参数说明
# masterip 主节点IP
# masterport 主节点端口# 两个命令都能用
# Redis5.0以前
slaveof <masterip> <masterport>
# Redis5.0以后
replicaof <masterip> <masterport>

有临时和永久两种模式：

永久生效：在redis.conf文件中利用slaveof命令指定master节点
临时生效：直接利用redis-cli控制台输入slaveof命令，指定master节点

我们测试临时模式，首先连接r2，让其以r1为master

# 连接r2
docker exec -it r2 redis-cli -p 7002
# 认r1主，也就是7001
slaveof 192.168.150.101 7001
# 退出连接
exit

然后连接r3，让其以r1为master

# 连接r3
docker exec -it r3 redis-cli -p 7003
# 认r1主，也就是7001
slaveof 192.168.150.101 7001

然后连接r1，查看集群状态：

# 连接r1
docker exec -it r1 redis-cli -p 7001
# 查看集群状态
info replication

可以看到，当前节点r1:7001的角色是master，有两个slave与其连接：

slave0：port是7002，也就是r2节点
slave1：port是7003，也就是r3节点

其中重要的信息有:

master_replid: 主节点的唯一id
offset=672: 偏移量

2.3. 测试

依次在r1、r2、r3节点上执行下面命令：

set num 123get num

只有在r1这个节点上可以执行set命令（写操作), 其它两个节点只能执行get命令（读操作）。
也就是说读写操作已经分离了。

主从同步原理

主从同步原理时序图

当主从第一次同步连接或断开重连时，从节点都会发送psync请求，尝试数据同步
主节点判断从节点是否第一次连接

每个节点默认都是主节点, 每个主节点都有唯一id属性replicationID, 简称replid
第一次paync, 从节点携带自己的replid
所以, 主节点只需要判断, 从节点的replid是否与自己一致就可以了

如果是第一次连接, 主节点把自己所有数据全部发送给子节点

replid不一致, 属于第一次同步, 进行全量同步
主节点将完整内存数据生成RDB，发送到从节点
从节点清空本地数据, 加载RDBD到内存
从节点把自己的replid 改成主节点的replid

如果是重新连接, 主节点把子节点缺少的数据发给子节点

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
大多数时候从节点与主节点都是做增量同步。
增量同步就是只更新主从节点存在差异的数据。
主节点会维护repl backlog文件, 其中会记录Redis处理过的命令及offset，包括主节点当前的offset，和子节点已经拷贝到的offset
只要主从的offset一致, 代表数据一致, 如果offset存在差异, 那差异的部分，就是子节点需要增量拷贝的数据
repl_baklog大小有上限，写满后会覆盖最早的数据。如果slave断开时间过久，导致尚未备份的数据被覆盖，则无法基于repl_baklog做增量同步，只能再次全量同步。

每次主节点写数据时, 都把命令传播给子节点, 保持数据实时同步

主从集群优化

可以从以下几个方面来优化Redis主从集群:

在master中配置repl-diskless-syncyes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, 一般建议不超过8G
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

哨兵原理

Redis提供了哨兵(Sentinel)机制来实现主从集群的自动故障恢复。哨兵的具体作用如下:

监控: Sentinel会不断检查您的master和slave是否按预期工作
自动故障切换: 如果master故障，Sentinel会将-个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
通知: 当集群发生故障转移时，Sentinel会将最新节点角色信息推送给Redis的客户端

服务状态监控

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。
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。
quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半

选举新的master

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, 默认都是1
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

如何实现故障转移

当选中了其中一个slave为新的master后(例如slave1)，故障的转移的步骤如下:

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

搭建哨兵集群

首先, 停掉之前的redis集群：

# 老版本DockerCompose
docker-compose down# 新版本Docker
docker compose down

然后，我们找到课前资料提供的sentinel.conf文件：

其内容如下：

sentinel announce-ip "192.168.150.101"
sentinel monitor hmaster 192.168.150.101 7001 2
sentinel down-after-milliseconds hmaster 5000
sentinel failover-timeout hmaster 60000

说明：

sentinel announce-ip "192.168.150.101"：声明当前sentinel的ip
sentinel monitor hmaster 192.168.150.101 7001 2：指定集群的主节点信息

- hmaster：主节点名称，自定义，任意写
- 192.168.150.101 7001：主节点的ip和端口
- 2：认定master下线时的quorum值

sentinel down-after-milliseconds hmaster 5000：声明master节点超时多久后被标记下线
sentinel failover-timeout hmaster 60000：在第一次故障转移失败后多久再次重试
把配置文件中的信息修改为自己虚拟机的地址

我们在虚拟机的/root/redis目录下新建3个文件夹：s1、s2、s3:

将课前资料提供的sentinel.conf文件上传到s1文件夹中, 再拷贝到其他文件夹中。

接着修改docker-compose.yaml文件, 注意ip地址，内容如下：

version: "3.2"services:r1:image: rediscontainer_name: r1network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7001"]r2:image: rediscontainer_name: r2network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7002", "--slaveof", "192.168.150.101", "7001"]r3:image: rediscontainer_name: r3network_mode: "host"entrypoint: ["redis-server", "--port", "7003", "--slaveof", "192.168.150.101", "7001"]s1:image: rediscontainer_name: s1volumes:- /root/redis/s1:/etc/redisnetwork_mode: "host"entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27001"]s2:image: rediscontainer_name: s2volumes:- /root/redis/s2:/etc/redisnetwork_mode: "host"entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27002"]s3:image: rediscontainer_name: s3volumes:- /root/redis/s3:/etc/redisnetwork_mode: "host"entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27003"]

直接运行命令，启动集群：

docker-compose up -d

运行结果：

我们以s1节点为例，查看其运行日志：

可以看到sentinel已经联系到了7001这个节点，并且与其它几个哨兵也建立了链接。哨兵信息如下：

27001：Sentinel ID是8e91bd24ea8e5eb2aee38f1cf796dcb26bb88acf
27002：Sentinel ID是5bafeb97fc16a82b431c339f67b015a51dad5e4f
27003：Sentinel ID是56546568a2f7977da36abd3d2d7324c6c3f06b8d

演示failover

接下来，我们演示一下当主节点故障时，哨兵是如何完成集群故障恢复（failover）的。

我们连接7001这个master节点，然后通过命令让其休眠60秒，模拟宕机：

# 连接7001这个master节点，通过sleep模拟服务宕机，60秒后自动恢复
docker exec -it r1 redis-cli -p 7001 DEBUG sleep 60

稍微等待一段时间后，会发现sentinel节点触发了failover：

RedisTemplate连接哨兵集群

分为三步：

1）引入依赖
2）配置哨兵地址
3）配置读写分离

1.引入依赖

就是SpringDataRedis的依赖：

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

2.配置哨兵地址

连接哨兵集群与传统单点模式不同，不再需要设置每一个redis的地址，而是直接指定哨兵地址：

spring:redis:sentinel:master: hmaster # 集群名nodes: # 哨兵地址列表- 192.168.150.101:27001- 192.168.150.101:27002- 192.168.150.101:27003

3.配置读写分离

最后，还要配置读写分离，让java客户端将写请求发送到master节点，读请求发送到slave节点。定义一个bean即可：

@Bean
public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){return clientConfigurationBuilder -> clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
}

这个bean中配置的就是读写策略，包括四种：