Redis三种集群方式:主从复制、哨兵模式和Cluster模式
一、主从复制模式
Redis配置成主从模式,主库(Master)只负责客户端的写数据,从库(Slave)只负责客户端的读数据。
主从数据复制过程如图所示:
主从复制原理:
- slave redis连接master redis,发送sync命令;
- master redis接收到sync命名后,执行BGSAVE命令生成RDB文件,使用缓冲区记录此后执行的所有写命令;
- master redis BGSAVE执行完后,向所有slave redis发送快照文件,并在发送期间继续记录被执行的写命令;
- slave redis收到快照文件后丢弃所有旧数据,载入收到的快照;
- master redis快照发送完毕后开始向slave redis发送缓冲区中的写命令;
- slave redis器完成对快照的载入,开始接收命令请求,并执行来自master redis缓冲区的写命令;
- master redis每执行一个写命令就会向slave redis发送相同的写命令,slave redis接收并执行收到的写命令
主从复制优缺点:
优点:
- 实现读写分离:客户端从master redis写数据,从slave redis读数据
- 支持主从复制:master redis自动将数据同步到slave redis
- Slave分载Master的同步压力:slave可以接受其它Slaves的连接和同步请求
- Master Server是以非阻塞的方式为Slaves提供服务:在Master-Slave同步期间,客户端仍然可以提交查询或修改请求
- Slave Server同样是以非阻塞的方式完成数据同步:在同步期间,如果有客户端提交查询请求,Redis则返回同步之前的数据
缺点:
- 不具备自动容错和恢复功能:主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败,需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复;宕机前有部分数据未能及时同步到从机,切换IP后还会引入数据不一致的问题,降低了系统的可用性
- 较难支持在线扩容:在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。
二、哨兵模式
哨兵模式:
在主从复制模式中当主服务器中断服务后,需要人工手动操作来将一个从服务器升级为主服务器,以便继续提供服务。而哨兵模式可以实现自动化的系统监控和故障恢复功能。
哨兵模式是一种特殊的模式,首先Redis提供了哨兵的命令,哨兵是一个独立的进程,作为进程,它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令,等待Redis服务器响应,从而监控运行的多个Redis实例。
哨兵的作用:
- 监控主服务器和从服务器是否正常运行。
- 主服务器出现故障时自动将从服务器转换为主服务器
故障切换(failover)过程:
假设主服务器宕机,哨兵1先检测到这个结果,系统并不会马上进行failover过程,仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用,这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用,并且数量达到一定值时,那么哨兵之间就会进行一次投票,投票的结果由一个哨兵发起,进行failover操作。切换成功后,就会通过发布订阅模式,让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机,这个过程称为客观下线。这样对于客户端而言,一切都是透明的。
哨兵除了监控服务器,哨兵之间也相互监控,如下图所示:
哨兵模式的优缺点
优点:
- 基于主动复制模式,主从复制模式的所有优点都有
- 主从可以自动切换,系统更健壮,可用性更高
缺点:
- 很难支持在线扩容,在线扩容复杂
三、Redis-Cluster集群
现在很多公司采用的是这种redis集群模式。
redis的哨兵模式基本已经可以实现高可用,读写分离 ,但是在这种模式下每台redis服务器都存储相同的数据,很浪费内存,所以在redis3.0上加入了cluster模式,实现的redis的分布式存储,也就是说每台redis节点上存储不同的内容。解决了前面哨兵模式扩容复杂的问题。
Cluster集群模式是在哨兵模式的基础上进行升级改造:
- 集群节点复制:遵循前面讲到的主从复制模式的节点复制方式
- 故障转移:和前面讲到的哨兵模式进行故障转移的方法基本一样,不同的是,在集群里面,故障转移是由集群中其他在线的主节点负责进行的,所以集群不必另外使用Redis Sentinel。
- 集群分片策略: 每台redis节点上存储不同的内容
Redis Cluster的具体实现细节:
采用了Hash槽的概念,集群会预先分配16384个槽,并将这些槽分配给具体的服务节点,通过对Key进行CRC16(key)%16384运算得到对应的槽是哪一个,从而将读写操作转发到该槽所对应的服务节点。当有新的节点加入或者移除的时候,再来迁移这些槽以及其对应的数据。在这种设计之下,我们可以很方便的进行动态扩容或缩容,目前很多公司都倾向于这种集群模式。
如下图所示:
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