Redis系列-四种部署方式-单机部署+主从模式+哨兵模式【7】

目录

  • Redis系列-四种部署方式-单机部署+主从模式【7】
    • redis-四种部署模式
    • 单机模式
    • 主从模式
      • 数据同步的方式
        • 全量数据同步
        • 增量数据同步
    • Redis哨兵模式
        • 总结缺点：
        • 哨兵模式应用
        • sentinel.conf配置项
    • REF

个人主页: 【⭐️个人主页】
需要您的【💖 点赞+关注】支持 💯

Redis系列-四种部署方式-单机部署+主从模式【7】

redis-四种部署模式

  • 单机模式
  • 主从模式
  • 哨兵模式
  • 集群模式

为什么要搞这么多部署模式，这就要涉及到高可用性了。

高可用是分布式的概念

Redis的高可用性是指在Redis集群中，当主节点宕机了，通过切换备用节点顶替它继续运行，保持系统正常运行且数据可靠性不受影响。

通过实现Redis的高可用性，可以提供以下几个主要优势

  1. 避免单点故障：通过配置和设置多个Redis节点，如果其中一个节点发生故障，其他节点可以接替工作，避免了单点故障对整个系统的影响。

  2. 数据冗余和复制：通过数据的复制和持久化备份，Redis能够在主节点出现故障时，自动切换到备用节点，并恢复数据，确保数据的持久性和可用性。

  3. 故障自动检测和故障转移：Redis的高可用方案通常具备故障检测和自动故障转移的功能，能够监控节点的健康状态，并在节点故障时自动将从节点升级为主节点。

redis的高可用主要完成以下工作

  1. 数据同步。主节点和从节点（备用节点）之间的数据需要进行同步。

  2. 主从切换。若主节点宕机，需要有一种机制可以切换从节点变成主节点。

单机模式

不是高可用的，一般用在测试或开发节点。
本质上就是 单点redis服务提供服务给业务服务使用。一旦宕机或停机，业务服务等依赖服务立刻不能使用。

在这里插入图片描述
直接再服务器上部署一个redis服务，并提供给外部使用。

服务个数： 1

主从模式

主从模式是在单机模式的基础上添加了数据备份的功能
主从复制是数据同步方式，解决了单点故障的问题，但不能保证高可用（是高可用的基础）。
主要用来实现 redis 数据的可靠性，防止主 redis 所在磁盘损坏，造成数据永久丢失。

在主从模式中，Redis节点被分为主节点和从节点。
主节点负责处理所有的写操作，
而从节点则复制主节点的数据，并负责处理读操作。
主从模式的主要优点是提高了可靠性和可扩展性。
如果主节点发生故障，可以使用从节点来恢复数据。

主从之间采用异步复制的方式，以及采用读写分离的方式
主节点（master）可以进行读写操作，从节点（replica）一般是只读。也就是说，所有的数据修改只在主节点上进行，然后将最新的数据同步给节点，这样就使得主从服务器的数据是一致的。

在这里插入图片描述
需要注意的是：

1）主从复制无法提供高可用和数据保护能力，因为主节点发生故障时，需要手动进行故障转移。

2）从节点主动向主节点建立连接，从节点主动同步主节点的数据

在这里插入图片描述

数据同步的方式

全量数据同步

  1. 全量数据同步是在从节点刚加入复制集群或者需要进行完整数据更新时执行的同步过程。

  2. 它的目标是将主节点上的所有数据完整地同步到从节点。

    全量数据同步的过程是将主节点上的所有内存数据通过快照（RDB文件）方式发送给从节点，从节点接收到快照后将其加载到自己的数据库中。

  3. 全量数据同步会消耗较大的网络带宽和时间，特别是在数据集较大的情况下。并且在全量数据同步过程中，从节点无法处理外部的读取请求，因为它正在重新加载大量的数据。

在这里插入图片描述

增量数据同步

  1. 增量数据同步是在全量数据同步完成后，用于保持主从节点之间数据的一致性。

  2. 它通过记录主节点上的增量写命令（例如AOF日志文件）并将其发送给从节点来实现。

    增量数据同步的过程是在主节点上记录所有的写操作，并将这些操作记录传输给从节点，从节点接收到后执行这些操作以保持与主节点的数据一致。

  3. 增量数据同步具有实时性，可以减少数据同步的延迟

从数据库会记录一个偏移量offset（即记录同步到哪里了）。当从数据库断开重连，主数据库补发丢失数据到从数据库。此时如果offset在环形缓冲区当中，从数据库就会将offset后面的那部分数据同步过来，增量同步；如果offset不在环形缓存区中，说明数据过期太久，就会全量同步，把主数据库内部所有数据都同步过来。

在这里插入图片描述

Redis哨兵模式

可以完成高可用性的要求.

哨兵模式是一种特殊的模式，Redis 为其提供了专属的哨兵命令，它是一个独立的进程，能够独立运行。下面使用 Sentinel 搭建 Redis 集群，基本结构图如下所示
在这里插入图片描述

在上图过程中，哨兵主要有两个重要作用：

  • 第一：哨兵节点会以每秒一次的频率对每个 Redis 节点发送PING命令，并通过 Redis 节点的回复来判断其运行状态。
  • 第二：当哨兵监测到主服务器发生故障时，会自动在从节点中选择一台将机器，并其提升为主服务器，然后使用 PubSub 发布订阅模式，通知其他的从节点，修改配置文件，跟随新的主服务器。

在实际生产情况中，Redis Sentinel 是集群的高可用的保障，为避免 Sentinel 发生意外，它一般是由 3～5 个节点组成，这样就算挂了个别节点，该集群仍然可以正常运转。
在这里插入图片描述
上图所示，多个哨兵之间也存在互相监控，这就形成了多哨兵模式，现在对该模式的工作过程进行讲解，介绍如下：

  1. 主观下线
    主观下线，适用于主服务器和从服务器。

    如果在规定的时间内(配置参数：down-after-milliseconds)，Sentinel 节点没有收到目标服务器的有效回复，则判定该服务器为“主观下线”。

    比如 Sentinel1 向主服务发送了PING命令，在规定时间内没收到主服务器PONG回复，则 Sentinel1 判定主服务器为“主观下线”。.

  1. 客观下线
    客观下线，只适用于主服务器。 Sentinel1 发现主服务器出现了故障，它会通过相应的命令，询问其它 Sentinel 节点对主服务器的状态判断。如果超过半数的 Sentinel 节点认为主服务器 down 掉，则 Sentinel1 节点判定主服务为“客观下线”。

  2. 投票选举
    投票选举，所有 Sentinel 节点会通过投票机制，按照谁发现谁去处理的原则，选举 Sentinel1 为领头节点去做 Failover（故障转移）操作。Sentinel1 节点则按照一定的规则在所有从节点中选择一个最优的作为主服务器，然后通过发布订功能通知其余的从节点（slave）更改配置文件，跟随新上任的主服务器（master）。至此就完成了主从切换的操作。

对上对述过程做简单总结：

Sentinel 负责监控主从节点的“健康”状态。当主节点挂掉时，自动选择一个最优的从节点切换为主节点。客户端来连接 Redis 集群时，会首先连接 Sentinel，通过 Sentinel 来查询主节点的地址，然后再去连接主节点进行数据交互。当主节点发生故障时，客户端会重新向 Sentinel 要地址，Sentinel 会将最新的主节点地址告诉客户端。因此应用程序无需重启即可自动完成主从节点切换。

总结缺点：

1）部署麻烦：哨兵模式的配置相对复杂，需要管理和维护多个哨兵节点以及与它们关联的 Redis 服务器。调试和故障排除也可能变得更加困难。

2）数据一致性：哨兵模式下的故障转移是异步进行的，这意味着在发生主服务器故障时，可能会有一段时间内的数据丢失。因此，在一些对数据一致性要求非常高的场景下，哨兵模式可能无法满足需求。

3）难以在线扩容的缺点，Redis的容量受限于单机配置

4）延迟增加：当主服务器故障时，哨兵节点需要通过选举机制选择新的主服务器，并通知其他从服务器切换到新的主服务器。这个过程需要时间（至少十几秒），会导致系统的延迟增加。

5）单点故障：哨兵节点是集群的核心，，它们负责监控主服务器和从服务器的状态，并执行故障转移操作。然而，如果哨兵节点本身发生故障，整个系统的可用性将会受到影响。

哨兵模式应用

Redis Sentinel 哨兵模式适合于在 Linux 系统中使用，所以下面的应用都基于 Ubuntu 实现。

  1. 安装SENTINEL
    Sentinel 需要作为插件单独安装，安装方式如下：

    sudo apt install redis-sentinel

  2. 搭建主从模式

    接下来，在本地环境使用主从模式搭建一个拥有三台服务器的 Redis 集群，命令如下所示：

    启动6379的redis服务器作为master主机:
sudo /etc/init.d/redis-server start启动6380的redis服务器，设置为6379的slave:
redis-server --port 6380
$ redis-cli -p 6380
127.0.0.1:6380> slaveof 127.0.0.1 6379
OK启动6381的redis服务器，设置为6379的salve
redis-server --port 6381
$ redis-cli -p 6381
127.0.0.1:6381> slaveof 127.0.0.1 6379
  1. 配置SENTINEL哨兵
    首先新建 sentinel.conf 文件，并对其进行配置，如下所示：
    port 26379
Sentinel monitor biancheng 127.0.0.1 6379 1
    配置文件说明如下：
    	port 26379 # sentinel监听端口，默认是26379，可以更改
sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>第二个配置项表示：让 sentinel 去监控一个地址为 ip:port 的主服务器，这里的 master-name 可以自定义；<quorum> 是一个数字，表示当有多少个 sentinel 认为主服务器宕机时，它才算真正的宕机掉，通常数量为半数或半数以上才会认为主机已经宕机，<quorum> 需要根据 sentinel 的数量设置。

  1. 启动sentienl哨兵

    方式一: 
redis-sentinel sentinel.conf
方式二: 
redis-server sentinel.conf --sentinel

    如果您想开启多个哨兵，只需配置要多个 sentinel.conf 文件即可，一个配置文件开启一个。

  2. 停止主服务器服务

    下面模拟主服务意外宕机的情况，首先直接将主服务器的 Redis 服务终止，然后查看从服务器是否被提升为了主服务器。执行以下命令：

    #终止master的redis服务
`sudo /etc/init.d/redis-server stop`执行完上述命令，您会发现 6381 称为了新的 master，而其余节点变成了它的从机，执行命令验证：127.0.0.1:6381> set webname www.biancheng.net
OK

    哨兵的配置文件 sentinel.conf 也发生了变化：

    # port 26379
# sentinel myid 4c626b6ff25dca5e757afdae2bd26a881a61a2b2
# Generated by CONFIG REWRITE
dir "/home/biancheng"
maxclients 4064
sentinel myid 4c626b6ff25dca5e757afdae2bd26a881a61a2b2
sentinel monitor biancheng 127.0.0.1 6379 1
sentinel config-epoch biancheng 2
sentinel leader-epoch biancheng 2
sentinel known-slave biancheng 127.0.0.1 6379
sentinel known-slave biancheng 127.0.0.1 6380
sentinel known-slave biancheng 127.0.0.1 6381
port 26379
sentinel current-epoch 2
sentinel.conf配置项

下面对 Sentinel 配置文件的其他配置项做简单说明：

sentinel配置文件说明
配置项参数类型说明
dir文件目录哨兵进程服务的文件存放目录，默认为 /tmp。
port端口号启动哨兵的进程端口号，默认为 26379。
sentinel down-after-milliseconds<服务名称><毫秒数(整数)>在指定的毫秒数内，若主节点没有应答哨兵的 PING 命令，此时哨兵认为服务器主观下线，默认时间为 30 秒。
sentinel parallel-syncs<服务名称><服务器数(整数)>指定可以有多少个 Redis 服务同步新的主机，一般而言，这个数字越小同步时间越长，而越大，则对网络资源要求就越高。
sentinel failover-timeout<服务名称><毫秒数(整数)>指定故障转移允许的毫秒数，若超过这个时间，就认为故障转移执行失败，默认为 3 分钟。
sentinel notification-script<服务名称><脚本路径>脚本通知，配置当某一事件发生时所需要执行的脚本，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时发邮件通知相关人员。
sentinel auth-pass <服务器名称><密码>若主服务器设置了密码，则哨兵必须也配置密码，否则哨兵无法对主从服务器进行监控。该密码与主服务器密码相同。

REF

https://zhuanlan.zhihu.com/p/615864640

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/140200.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

移动医疗科技：开发互联网医院系统源码

移动医疗科技：开发互联网医院系统源码

在这个数字化时代&#xff0c;互联网医院系统成为了提供便捷、高效医疗服务的重要手段。本文将介绍利用移动医疗科技开发互联网医院系统的源码&#xff0c;为医疗行业的数字化转型提供有力支持。 智慧医疗、互联网医院这一类平台可以通过线上的形式进行部分医疗服务&#xff…
阅读更多...
59基于matlab的爬行动物搜索算法（Reptile search algorithm, RSA）

59基于matlab的爬行动物搜索算法（Reptile search algorithm, RSA）

基于matlab的爬行动物搜索算法&#xff08;Reptile search algorithm, RSA&#xff09;一种新型智能优化算法。该算法主要模拟鳄鱼的捕食行为&#xff0c;来实现寻优求解&#xff0c;具有收敛速度快&#xff0c;寻优能力强的特点。程序已调通&#xff0c;可直接运行。 59matlab…
阅读更多...
云原生微服务架构及实现技术

云原生微服务架构及实现技术

云原生是一种技术理念和架构方法&#xff0c;它充分利用云计算的优势&#xff0c;将应用程序和基础设施进行优化&#xff0c;以适应云环境的特性。云原生的设计原则主要包括弹性、韧性、安全性、可观测性、灰度等&#xff0c;旨在让企业在云环境中实现轻量、敏捷、高度自动化的…
阅读更多...
从0开始python学习-33.夹具@pytest.fixture(scope=““,params=““,autouse=““,ids=““,name=““)

从0开始python学习-33.夹具@pytest.fixture(scope=““,params=““,autouse=““,ids=““,name=““)

目录 1. 创建夹具 1.1 pytest方式 1.2 unittest方式 2. 使用夹具 2.1 通过参数引用 2.2 通过函数引用 3. 参数详解 3.1 scope&#xff1a;作用域 3.2 params-参数化 3.3 autouseTrue表示自动使用&#xff0c;默认为False 3.4 ids&#xff1a;设置变量名 3.5 name&am…
阅读更多...
[ARM入门]ARM模式及其切换、异常

[ARM入门]ARM模式及其切换、异常

ARM技术特征 ARM处理器有如下特点 体积小、功耗低、成本低、性能高支持Thumb&#xff08;16位&#xff09;/ARM&#xff08;32位&#xff09;双指令集&#xff0c;能很好地兼容8位/16位器件大量使用寄存器&#xff0c;指令执行速度更快大多数数据操作都在寄存器中完成寻址方式…
阅读更多...
Java中的7大设计原则

Java中的7大设计原则

在面向对象的设计过程中&#xff0c;首先需要考虑的是如何同时提高一个软件系统的可维护性和可复用性。这时&#xff0c;遵从面向对象的设计原则&#xff0c;可以在进行设计方案时减少错误设计的产生&#xff0c;从不同的角度提升一个软件结构的设计水平。 1、单一职责 一个类…
阅读更多...
【Redis】set 集合

【Redis】set 集合

上一篇&#xff1a;list 列表 https://blog.csdn.net/m0_67930426/article/details/134364315?spm1001.2014.3001.5501 目录 Sadd Smembers Sismember Scard Srem ​编辑Srandomember Spop Smove 集合类 Sdiff Sinter Sunion 官网 https://redis.io/commands/?…
阅读更多...
Elasticsearch：Lucene 中引入标量量化

Elasticsearch：Lucene 中引入标量量化

作者&#xff1a;BENJAMIN TRENT 我们如何将标量量化引入 Lucene。 Lucene 中的自动字节量化 虽然 HNSW 是一种强大而灵活的存储和搜索向量的方法&#xff0c;但它确实需要大量内存才能快速运行。 例如&#xff0c;查询 768 维的 1MM float32 向量大约需要 1,000,000*4*(7681…
阅读更多...
cocosCreator 之 Bundle使用

cocosCreator 之 Bundle使用

版本&#xff1a; v3.4.0 语言&#xff1a; TypeScript 环境&#xff1a; Mac Bundle简介 全名 Asset Bundle(简称AB包)&#xff0c;自cocosCreator v2.4开始支持&#xff0c;用于作为资源模块化工具。 允许开发者根据项目需求将贴图、脚本、场景等资源划分在 Bundle 中&am…
阅读更多...
深度学习基于python+TensorFlow+Django的花朵识别系统

深度学习基于python+TensorFlow+Django的花朵识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 &#xff0c;由于篇幅有限&#xff0c;只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 花朵识别系统&#xff0c;基于Python实现&#xff0c;深度学习卷积神经网络&#xff0c;通过TensorFlow搭建卷积神经…
阅读更多...
05-Spring中Bean的生命周期

05-Spring中Bean的生命周期

Bean的生命周期 生命周期就是对象从创建开始到最终销毁的整个过程 , Spring其实就是一个管理Bean对象的工厂,它负责对象的创建和销毁等 Bean生命周期的管理可以参考Spring的源码&#xff1a;AbstractAutowireCapableBeanFactory类的doCreateBean()方法 研究生命周期的意义&am…
阅读更多...
【案例】超声波测距系统设计

【案例】超声波测距系统设计

1.1 总体设计 1.1.1 概述 学习了明德扬至简设计法和明德扬设计规范&#xff0c;本人用FPGA设计了一个测距系统。该系统采用超声波进行测量距离再在数码管上显示。在本案例的设计过程中包括了超声波的驱动、三线式数码管显示等技术。经过逐步改进、调试等一系列工作后&#xf…
阅读更多...
Vue中的常用指令v-html / v-show / v-if / v-else / v-on / v-bind / v-for / v-model

Vue中的常用指令v-html / v-show / v-if / v-else / v-on / v-bind / v-for / v-model

前言 持续学习总结输出中&#xff0c;Vue中的常用指令v-html / v-show / v-if / v-else / v-on / v-bind / v-for / v-model 概念&#xff1a;指令&#xff08;Directives&#xff09;是Vue提供的带有 v- 前缀 的特殊标签属性。可以提高操作 DOM 的效率。 vue 中的指令按照不…
阅读更多...
Jenkins简介及Docker Compose部署

Jenkins简介及Docker Compose部署

Jenkins是一个开源的自动化服务器&#xff0c;用于自动化构建、测试和部署软件项目。它提供了丰富的插件生态系统&#xff0c;支持各种编程语言和工具&#xff0c;使得软件开发流程更加高效和可靠。在本文中&#xff0c;我们将介绍Jenkins的基本概念&#xff0c;并展示如何使用…
阅读更多...
【操作系统】考研真题攻克与重点知识点剖析 - 第 3 篇：内存管理

【操作系统】考研真题攻克与重点知识点剖析 - 第 3 篇：内存管理

前言 本文基础知识部分来自于b站&#xff1a;分享笔记的好人儿的思维导图与王道考研课程&#xff0c;感谢大佬的开源精神&#xff0c;习题来自老师划的重点以及考研真题。此前我尝试了完全使用Python或是结合大语言模型对考研真题进行数据清洗与可视化分析&#xff0c;本人技术…
阅读更多...
Leetcode刷题详解—— 有效的数独

Leetcode刷题详解—— 有效的数独

1. 题目链接&#xff1a;36. 有效的数独 2. 题目描述&#xff1a; 请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 &#xff0c;验证已经填入的数字是否有效即可。 数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只能出现一次。数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的…
阅读更多...
sass 封装媒体查询工具

sass 封装媒体查询工具

背景 以往写媒体查询可能是这样的&#xff1a; .header {display: flex;width: 100%; }media (width > 320px) and (width < 480px) {.header {height: 50px;} }media (width > 480px) and (width < 768px) {.header {height: 60px;} }media (width > 768px) …
阅读更多...
Python实战 | 使用 Python 和 TensorFlow 构建卷积神经网络（CNN）进行人脸识别

Python实战 | 使用 Python 和 TensorFlow 构建卷积神经网络（CNN）进行人脸识别

专栏集锦&#xff0c;大佬们可以收藏以备不时之需 Spring Cloud实战专栏&#xff1a;https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.html Python 实战专栏&#xff1a;https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.html Logback 详解专栏&#xff1a;https:/…
阅读更多...
链表的逆置

链表的逆置

方法1&#xff1a; 依次将指针反向&#xff0c;最后令头指针指向尾元素。 逆置过程如下&#xff1a; 当q指针为空时&#xff0c;循环结束。 //试写一算法&#xff0c;对单链表实现就地逆置&#xff0c; void Reverse1(List plist)//太复杂,不用掌握 {assert(plist ! NULL);i…
阅读更多...
Spark Job优化

Spark Job优化

1 Map端优化 1.1 Map端聚合 map-side预聚合&#xff0c;就是在每个节点本地对相同的key进行一次聚合操作&#xff0c;类似于MapReduce中的本地combiner。map-side预聚合之后&#xff0c;每个节点本地就只会有一条相同的key&#xff0c;因为多条相同的key都被聚合起来了。其他节…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023