本篇文章給大家?guī)砹岁P(guān)于Redis的相關(guān)知識，其中主要介紹了關(guān)于高可用架構(gòu)搭建到原理分析的相關(guān)內(nèi)容，下面一起來看一下，希望對大家有幫助。

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由于近期公司在做系統(tǒng)優(yōu)化，前段時間將大表進行分表后，現(xiàn)在又來搞redis了。關(guān)于redis,其中有一項要求就是將redis服務(wù)由阿里云遷移到公司自己的服務(wù)器中(由于公司性質(zhì)原因)。剛好借著這次機會，重新回顧一下redis的高可用集群架構(gòu)。redis集群方式有三種，分別為主從復(fù)制模式，哨兵模式以及Cluster集群模式，一般情況下哨兵和Cluster集群用的相對多一些，下面就來簡單理解這三種模式。

持久化機制

在理解集群架構(gòu)前，先要介紹一下redis的持久化機制，因為在后面的集群中會涉及到持久化。redis持久化是將緩存在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)根據(jù)一些規(guī)則進行落盤，以防止在redis服務(wù)宕機時可以進行數(shù)據(jù)恢復(fù)或者是集群架構(gòu)中進行主從節(jié)點數(shù)據(jù)同步。redis持久化的方式有RDB和AOF兩種，在4.0版本后新出了混合持久化模式。

RDB

RDB是redis默認開啟的持久化機制，其持久化方式是按照用戶配置的規(guī)則"X秒內(nèi)至少發(fā)生過Y次改動",生成快照并落盤到dump.rdb二進制文件中。默認情況下，redis配置了三種，分別為900秒內(nèi)至少發(fā)生過1次緩存key的改動，300秒內(nèi)至少發(fā)生過10次緩存key的改動以及60秒內(nèi)至少發(fā)生過10000次改動。

除了redis自動快照持久化數(shù)據(jù)外，還有兩個命令可以幫助我們手動進行內(nèi)存數(shù)據(jù)快照，這兩個命令分別為save和bgsave。

• save：以同步的方式進行數(shù)據(jù)快照，當緩存數(shù)據(jù)量大，會阻塞其他命令的執(zhí)行，效率不高。

• bgsave：以異步的方式進行數(shù)據(jù)快照，有redis主線程fork出一個子進程來進行數(shù)據(jù)快照，不會阻塞其他命令的執(zhí)行，效率較高。由于是采用異步快照的方式，那么就有可能發(fā)生在快照的過程中，有其他命令對數(shù)據(jù)進行了修改。為了避免這個問題reids采用了寫時復(fù)制(Cpoy-On-Write)的方式,因為此時進行快照的進程是由主線程fork出來的，所以享有主線程的資源，當快照過程中發(fā)生數(shù)據(jù)改動時，那么該數(shù)據(jù)會被復(fù)制一份并生成副本數(shù)據(jù)，子進程會將改副本數(shù)據(jù)寫入到dump.rdb文件中。

RDB快照是以二進制的方式進行存儲的，所以在數(shù)據(jù)恢復(fù)時，速度會比較快，但是它存在數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險。假如設(shè)置的快照規(guī)則為60秒內(nèi)至少發(fā)生100次數(shù)據(jù)改動，那么在50秒時，redis服務(wù)由于某種原因突然宕機了，那在這50秒內(nèi)的所有數(shù)據(jù)將會丟失。

AOF

AOF是Redis的另一種持久化方式，與RDB不同時是，AOF記錄著每一條更改數(shù)據(jù)的命令并保存到磁盤下的appendonly.aof文件中，當redis服務(wù)重啟時，會加載該文將并再次執(zhí)行文件中保存的命令，從而達到數(shù)據(jù)恢復(fù)的效果。默認情況下，AOF是關(guān)閉的，可以通過修改conf配置文件來進行開啟。

 # appendonly no  關(guān)閉AOF持久化  appendonly yes   # 開啟AOF持久化  # The name of the append only file (default: "appendonly.aof")  appendfilename "appendonly.aof" # 持久化文件名

AOF提供了三種方式，可以讓命令保存到磁盤。默認情況下，AOF采用appendfsync everysec的方式進行命令持久化。

appendfsync always #每次有新的改寫命令時，都會追加到磁盤的aof文件中。數(shù)據(jù)安全性最高，但效率最慢。 appendfsync everysec # 每一秒，都會將改寫命令追加到磁盤中的aof文件中。如果發(fā)生宕機，也只會丟失1秒的數(shù)據(jù)。 appendfsync no #不會主動進行命令落盤，而是由操作系統(tǒng)決定什么時候?qū)懭氲酱疟P。數(shù)據(jù)安全性不高。

開啟AOF后需要重新啟動redis服務(wù)，當再次執(zhí)行相關(guān)改寫命令時，aof文件中會記錄操作的命令。

相對于RDB，雖然AOF的數(shù)據(jù)安全性更高，但是隨著服務(wù)的持續(xù)運行，aof的文件也會越來越大，等到下次恢復(fù)數(shù)據(jù)時，速度會越來越慢。如果RDB和AOF都開啟，在恢復(fù)數(shù)據(jù)時，redis會優(yōu)先選擇AOF,畢竟AOF丟失的數(shù)據(jù)更少啊。

混合模式

由于RDB持久化方式容易造成數(shù)據(jù)丟失，AOF持久化方式數(shù)據(jù)恢復(fù)較慢，所以在redis4.0版本后，新出來混合持久化模式。混合持久化將RDB和AOF的優(yōu)點進行了集成，并而且依賴于AOF,所以在使用混合持久化前，需要開啟AOF。在開啟混合持久化后，當發(fā)生AOF重寫時，會將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)以RDB的數(shù)據(jù)格式保存到aof文件中，在下一次的重寫之前，混合持久化會追加保存每條改寫命令到aof文件中。當需要恢復(fù)數(shù)據(jù)時，會加載保存的rdb內(nèi)容數(shù)據(jù)，然后再繼續(xù)同步aof指令。

  # AOF重寫配置，當aof文件達到60MB并且比上次重寫后的體量多100%時自動觸發(fā)AOF重寫  auto-aof-rewrite-percentage 100   auto-aof-rewrite-min-size 64mb      aof-use-rdb-preamble yes # 開啟混合持久化# aof-use-rdb-preamble no # 關(guān)閉混合持久化

AOF重寫是指當aof文件越來越大時，redis會自動優(yōu)化aof文件中無用的命令，從而減少文件體積。比如在處理文章閱讀量時，每查看一次文章就會執(zhí)行一次Incr命令，但是隨著閱讀量的不斷增加,aof文件中的incr命令也會積累的越來越多。在AOF重寫后，將會刪除這些沒用的Incr命令，將這些命令直接替換為set key value命令。除了redis自動重寫AOF，如果需要，也可以通過bgrewriteaof命令手動觸發(fā)。

主從復(fù)制

在生產(chǎn)環(huán)境中，一般不會直接配置單節(jié)點的redis服務(wù)，這樣壓力太大。為了緩解redis服務(wù)壓力，可以搭建主從復(fù)制，做讀寫分離。redis主從復(fù)制，是有一個主節(jié)點Master和多個從節(jié)點Slave組成。主從節(jié)點間的數(shù)據(jù)同步只能是單向傳輸?shù)模荒苡蒑aster節(jié)點傳輸?shù)絊lave節(jié)點。

環(huán)境配置

準備三臺linux服務(wù)器，其中一臺作為redis的主節(jié)點，兩臺作為reids的從節(jié)點。如果沒有足夠的機器可以在同一臺機器上面將redis文件多復(fù)制兩份并更改端口號，這樣可以搭建一個偽集群。

1. 配置從節(jié)點36.130，36.131機器中reids.conf

修改redis.conf文件中的replicaof，配置主節(jié)點的ip和端口號，并且開啟從節(jié)點只讀。

2. 啟動主節(jié)點36.128機器中reids服務(wù)

 ./src/redis-server redis.conf

3. 依次啟動從節(jié)點36.130，36.131機器中的redis服務(wù)

 ./src/redis-server redis.conf

啟動成功后可以看到日志中顯示已經(jīng)與Master節(jié)點建立的連接。如果出現(xiàn)與Master節(jié)點的連接被拒，那么先檢查Master節(jié)點的服務(wù)器是否開啟防火墻,如果開啟，可以開放6379端口或者關(guān)閉防火墻。如果防火墻被關(guān)閉但連接仍然被拒，那么可以修改Master節(jié)點服務(wù)中的redis.conf文件。將bing 127.0.0.1修改為本機對外的網(wǎng)卡ip或者直接注釋掉即可，然后重啟服務(wù)器即可。

4. 查看狀態(tài)

全部節(jié)點啟動成功后，Master節(jié)點可以查看從節(jié)點的連接狀態(tài)，offset偏移量等信息。

 info replication # 主節(jié)點查看連接信息

數(shù)據(jù)同步流程

• 全量數(shù)據(jù)同步主從節(jié)點之間的數(shù)據(jù)同步是通過建立socket長連接來進行傳輸?shù)摹．擲lave節(jié)點啟動時，會與Master節(jié)點建立長連接，并且發(fā)送psync同步數(shù)據(jù)命令。當Master節(jié)點收到psync命令時，會執(zhí)行pgsave進行rdb內(nèi)存數(shù)據(jù)快照(這里的rdb快照與conf文件中是否開啟rdb無關(guān)),如果在快照過程中有新的改寫命令，那么Master節(jié)點會將這些命令保存到repl buffer緩沖區(qū)中。當快照結(jié)束后，會將rdb傳輸給Slave節(jié)點。Slave節(jié)點在接收到rdb后，如果存在舊數(shù)據(jù)，那么會將這些舊數(shù)據(jù)清除并加載rdb。加載完成后會接受master緩存在repl buffer中的新命令。在這些步驟全部執(zhí)行完成后，主從節(jié)點已經(jīng)算連接成功了，后續(xù)Master節(jié)點的命令會不斷的發(fā)送到Slave節(jié)點。如果在高并發(fā)的情況下，可能會存在數(shù)據(jù)延遲的情況。

• 部分數(shù)據(jù)同步

部分數(shù)據(jù)同步發(fā)生在Slave節(jié)點發(fā)生宕機，并且在短時間內(nèi)進行了服務(wù)恢復(fù)。短時間內(nèi)主從節(jié)點之間的數(shù)據(jù)差額不會太大，如果執(zhí)行全量數(shù)據(jù)同步將會比較耗時。部分數(shù)據(jù)同步時，Slave會向Master節(jié)點建立socket長連接并發(fā)送帶有一個offset偏移量的數(shù)據(jù)同步請求，這個offset可以理解數(shù)據(jù)同步的位置。Master節(jié)點在收到數(shù)據(jù)同步請求后，會根據(jù)offset結(jié)合buffer緩沖區(qū)內(nèi)新的改寫命令進行位置確定。如果確定了offset的位置，那么就會將這個位置往后的所有改寫命令發(fā)送到Slave節(jié)點。如果沒有確定offset的位置，那么會再次執(zhí)行全量數(shù)據(jù)同步。比如，在Slave節(jié)點沒有宕機之前命令已經(jīng)同步到了offset=11這個位置，當該節(jié)點重啟后，向Master節(jié)點發(fā)送該offset，Master根據(jù)offset在緩沖區(qū)中進行定位，在定位到11這個位置后，將該位置往后的所有命令發(fā)送給Slave。在數(shù)據(jù)同步完成后，后續(xù)Master節(jié)點的命令會不斷的發(fā)送到該Slave節(jié)點

優(yōu)缺點

• 優(yōu)點

  1. 可以實現(xiàn)一主多從，讀寫分離，減輕Master節(jié)點讀操作壓力
  2. 是哨兵，集群架構(gòu)的基礎(chǔ)

• 缺點

  1. 不具備自動主從切換功能，當Master節(jié)點宕機后，需要手動切換主節(jié)點
  2. 容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致，當Master節(jié)點宕機前，如果有數(shù)據(jù)未同步，則會造成數(shù)據(jù)丟失

哨兵模式

哨兵模式對主從復(fù)制進行了進一步優(yōu)化，獨立出單獨的哨兵進程用于監(jiān)控主從架構(gòu)中的服務(wù)器狀態(tài)，一旦發(fā)生宕機，哨兵會在短時間內(nèi)選舉出新的Master節(jié)點并進行主從切換。不僅如此，在多哨兵的節(jié)點下，每個哨兵都會相互進行監(jiān)控，監(jiān)控哨兵節(jié)點是否宕機。

環(huán)境配置

主從復(fù)制是哨兵模式的基礎(chǔ)，所以在搭建哨兵前需要完成主從復(fù)制的配置。在搭建完主從后，哨兵的搭建就容易很多。 找到安裝目錄下的sentinel.conf文件并進行修改。主要修改兩個地方，分別為哨兵端口port和監(jiān)控的主節(jié)點ip地址和端口號。

在配置完成后，可以使用命令啟動各機器的哨兵服務(wù)。啟動成功后，可查看redis服務(wù)和哨兵服務(wù)的進行信息。

搭建成功后，就來通過代碼演示主節(jié)點宕機的情況下，哨兵是否會幫助系統(tǒng)自動進行主備切換。在springboot項目中引入對應(yīng)的pom,并配置對應(yīng)的redis哨兵信息。

<dependency>     <groupId>org.springframework.boot</groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>     <version>2.2.2.RELEASE</version></dependency><dependency>     <groupId>org.apache.commons</groupId>     <artifactId>commons-pool2</artifactId>     <version>2.4.2</version></dependency>

server:   port: 8081spring:   redis:     sentinel:       master: mymaster # 主服務(wù)節(jié)點       nodes: 192.168.36.128:26379,192.168.36.130:26379,192.168.36.131:26379 #哨兵節(jié)點     timeout: 3000 #連接超時時間

@Slf4j @RestController public class RedisTest {      @Resource     private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;          /*     * 每秒鐘向redis中寫入數(shù)據(jù)，中途kill掉主節(jié)點進程，模擬宕機     */     @GetMapping("/redis/testSet")    public void test(@RequestParam(name = "key") String key,                     @RequestParam(name = "value") String value) throws InterruptedException {         int idx=0;         for(;;){             try {                 idx++;                 stringRedisTemplate.opsForValue().set(key+idx, value);                 log.info("=====存儲成功:{},{}=====",key+idx,value);             }catch (Exception e){                 log.error("====連接redis服務(wù)器失敗:{}====",e.getMessage());             }             Thread.sleep(1000);         }    } }

當啟動服務(wù)后，通過節(jié)后向后端傳遞數(shù)據(jù)，可以看到輸出的日志，表示redis哨兵集群已經(jīng)可以正常運行了。那么這個時候kill掉36.128機器上的主節(jié)點，模擬服務(wù)宕機。通過日志可以知道，服務(wù)出現(xiàn)異常了，在過十幾秒發(fā)現(xiàn)哨兵已經(jīng)自動幫系統(tǒng)進行了主從切換，并且服務(wù)也可以正常訪問了。

2022-11-14 22:20:23.134  INFO 8764 --- [nio-8081-exec-2] com.gz.redis.RedisTest                   : =====存儲成功:test14,123===== 2022-11-14 22:20:24.142  INFO 8764 --- [nio-8081-exec-2] com.gz.redis.RedisTest                   : =====存儲成功:test15,123===== 2022-11-14 22:20:24.844  INFO 8764 --- [xecutorLoop-1-1] i.l.core.protocol.ConnectionWatchdog     : Reconnecting, last destination was /192.168.36.128:6379 2022-11-14 22:20:26.909  WARN 8764 --- [ioEventLoop-4-4] i.l.core.protocol.ConnectionWatchdog     : Cannot reconnect to [192.168.36.128:6379]: Connection refused: no further information: /192.168.36.128:6379 2022-11-14 22:20:28.165 ERROR 8764 --- [nio-8081-exec-2] com.gz.redis.RedisTest                   : ====連接redis服務(wù)器失敗:Redis command timed out; nested exception is io.lettuce.core.RedisCommandTimeoutException: Command timed out after 3 second(s)==== 2022-11-14 22:20:31.199  INFO 8764 --- [xecutorLoop-1-1] i.l.core.protocol.ConnectionWatchdog     : Reconnecting, last destination was 192.168.36.128:6379

2022-11-14 22:20:52.189 ERROR 8764 --- [nio-8081-exec-2] com.gz.redis.RedisTest                   : ====連接redis服務(wù)器失敗:Redis command timed out; nested exception is io.lettuce.core.RedisCommandTimeoutException: Command timed out after 3 second(s)==== 2022-11-14 22:20:53.819  WARN 8764 --- [ioEventLoop-4-2] i.l.core.protocol.ConnectionWatchdog     : Cannot reconnect to [192.168.36.128:6379]: Connection refused: no further information: /192.168.36.128:6379 2022-11-14 22:20:56.194 ERROR 8764 --- [nio-8081-exec-2] com.gz.redis.RedisTest                   : ====連接redis服務(wù)器失敗:Redis command timed out; nested exception is io.lettuce.core.RedisCommandTimeoutException: Command timed out after 3 second(s)==== 2022-11-14 22:20:57.999  INFO 8764 --- [xecutorLoop-1-2] i.l.core.protocol.ConnectionWatchdog     : Reconnecting, last destination was 192.168.36.128:6379 2022-11-14 22:20:58.032  INFO 8764 --- [ioEventLoop-4-4] i.l.core.protocol.ReconnectionHandler    : Reconnected to 192.168.36.131:6379 2022-11-14 22:20:58.040  INFO 8764 --- [nio-8081-exec-2] com.gz.redis.RedisTest                   : =====存儲成功:test24,123===== 2022-11-14 22:20:59.051  INFO 8764 --- [nio-8081-exec-2] com.gz.redis.RedisTest                   : =====存儲成功:test25,123===== 2022-11-14 22:21:00.057  INFO 8764 --- [nio-8081-exec-2] com.gz.redis.RedisTest                   : =====存儲成功:test26,123===== 2022-11-14 22:21:01.065  INFO 8764 --- [nio-8081-exec-2] com.gz.redis.RedisTest                   : =====存儲成功:test27,123=====

故障轉(zhuǎn)移

在多個哨兵的模式下，每個哨兵都會向redis節(jié)點發(fā)送心跳包來檢測節(jié)點的運行狀態(tài)。如果某個哨兵發(fā)現(xiàn)主節(jié)點連接超時了，沒有收到心跳，那么系統(tǒng)并不會立刻進行故障轉(zhuǎn)移，這種情況叫做主觀下線。如果后續(xù)的哨兵節(jié)點發(fā)現(xiàn)，與主節(jié)點的心跳也失敗了并且哨兵數(shù)量超過2個，那么這個時候就會認為主節(jié)點客觀下線，并且會進行故障轉(zhuǎn)移，這個客觀下線的數(shù)值可以在哨兵的配置文件中進行配置。

sentinel monitor master 192.168.36.128 6378 2

在故障轉(zhuǎn)移前，需要選舉出一個哨兵leader來進行Master節(jié)點的重新選舉。哨兵的選舉過程大致可以分為三步：

• 當某個的哨兵確定主節(jié)點已經(jīng)下線時，會像其他哨兵發(fā)送is-master-down-by-addr命令，要求將自己設(shè)為leader，并處理故障轉(zhuǎn)移工作。

• 其他哨兵在收到命令后，進行投票選舉

• 如果票數(shù)過半時，那么發(fā)送命令的哨兵節(jié)點將成為主節(jié)點，并進行故障轉(zhuǎn)移。

當選舉出主哨兵后，那么這個主哨兵就會過濾掉宕機的redis節(jié)點，重新選舉出Master節(jié)點。首先會根據(jù)redis節(jié)點的優(yōu)先級進行選舉(slave-priority)，數(shù)值越大的從節(jié)點將會被選舉為主節(jié)點。如果這個優(yōu)先級相同，那么主哨兵節(jié)點就會選擇數(shù)據(jù)最全的從節(jié)點作為新的主節(jié)點。如果還是選舉失敗，那么就會選舉出進程id最小的從節(jié)點作為主節(jié)點。

腦裂

在集群環(huán)境下會由于網(wǎng)絡(luò)等原因出現(xiàn)腦裂的情況，所謂的腦裂就是由于主節(jié)點和從節(jié)點和哨兵處于不同的網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，由于網(wǎng)絡(luò)波動等原因，使得哨兵沒有能夠即使接收到主節(jié)點的心跳，所以通過選舉的方式選舉了一個從節(jié)點為新的主節(jié)點，這樣就存在了兩個主節(jié)點，就像一個人有兩個大腦一樣，這樣會導(dǎo)致客戶端還在像老的主節(jié)點那里寫入數(shù)據(jù)，新節(jié)點無法同步數(shù)據(jù)，當網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后，哨兵會將老的主節(jié)點降為從節(jié)點，這時再從新主節(jié)點同步數(shù)據(jù)，這會導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)丟失。如果需要避免腦裂的問題，可以配置下面兩行信息。

 min-replicas-to-write 3 # 最少從節(jié)點為3  min-replicas-max-lag 10 # 表示數(shù)據(jù)復(fù)制和同步的延遲不能超過10秒

優(yōu)缺點

優(yōu)點：除了擁有主從復(fù)制的優(yōu)點外，還可以進行故障轉(zhuǎn)移，主從切換，系統(tǒng)更加可靠。

缺點：故障轉(zhuǎn)移需要花費一定的時間，在高并發(fā)場景下容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失。不容易實現(xiàn)在線擴容。

Cluster模式

哨兵模式中雖然在主節(jié)點宕機的情況下能夠做到主從切換，但是在切換的過程中需要花費十幾秒或者更久的時間,會造成部分數(shù)據(jù)的丟失。如果在并發(fā)量不高的情況下，可以使用該集群模式，但是在高并發(fā)的情況下，這十幾秒的時間可能會造成嚴重的后果，所以，在很多互聯(lián)網(wǎng)公司都是采用Cluster集群架構(gòu)。Cluster集群中由多個redis節(jié)點組成，每個redis服務(wù)節(jié)點都有一個Master節(jié)點和多個Slave節(jié)點，在進行數(shù)據(jù)存儲時，redis會對數(shù)據(jù)的key進行hash運算并根據(jù)運算結(jié)果分配到不同的槽位。一般情況下，Cluster集群架構(gòu)要設(shè)置6個節(jié)點(三主三從)。

環(huán)境搭建

由于只有三臺虛擬機，所以需要在每臺服務(wù)器上面搭建兩個redis服務(wù)，端口分別為6379和6380，這個剛好可以構(gòu)建6個節(jié)點。

為了看起來不是那么混亂，可以為cluster新建一個文件夾，并將redis的文件拷貝到cluster文件夾中，并修改文件夾名為redis-6379,reids-6380。

新建完成后，修改每個節(jié)點的redis.conf配置文件，找到cluster相關(guān)的配置位置，將cluster-enable更改為yes,表示開啟集群模式。開啟后，需要修改集群節(jié)點連接的超時時間cluster-node-timeout，節(jié)點配置文件名cluster-config-file等等，需要注意的是，同一臺機器上面的服務(wù)節(jié)點記得更改端口號。

在每個節(jié)點都配置完成后，可以依次啟動各節(jié)點。啟動成功后，可以查看redis的進程信息，后面有明顯的標識為[cluster]。

現(xiàn)在雖然每個節(jié)點的redis都已經(jīng)正常啟動了，但是每個節(jié)點之間并沒有任何聯(lián)系啊。所以這個時候還需要最后一步，將各節(jié)點建立關(guān)系。在任意一臺機器上運行下面的命令– cluster create ip:port,進行集群創(chuàng)建。命令執(zhí)行成功后，可以看到槽位的分布情況和主從關(guān)系。

./src/redis-cli --cluster create 192.168.36.128:6379 192.168.36.128:6380 192.168.36.130:6379 192.168.36.130:6380 192.168.36.131:6379 192.168.36.131:6380 --cluster-replicas 1復(fù)制代碼

cluster成功啟動后，可以在代碼中簡單的測試一下，這里的代碼依舊采用哨兵模式中的測試代碼，只是將sentinel相關(guān)的信息注釋掉并加上cluster的節(jié)點信息即可。

spring:   redis:     cluster:       nodes: 192.168.36.128:6379,192.168.36.128:6380,192.168.36.130:6379,192.168.36.130:6380,192.168.36.131:6379,192.168.36.131:6380#    sentinel:#      master: mymaster#      nodes: 192.168.36.128:26379,192.168.36.130:26379,192.168.36.131:26379     timeout: 3000     lettuce:       pool:         max-active: 80         min-idle: 50

數(shù)據(jù)分片

Cluster模式下由于存在多個Master節(jié)點，所以在存儲數(shù)據(jù)時，需要確定將這個數(shù)據(jù)存儲到哪臺機器上。上面在啟動集群成功后可以看到每臺Master節(jié)點都有自己的一個槽位(Slots)范圍,Master[0]的槽位范圍是0 – 5460，Master[1]的槽位范圍是5461 – 10922，Master[2]的槽位范圍是10922 – 16383。redis在存儲前會通過CRC16方法計算出key的hash值，并與16383進行位運算來確定最終的槽位值。所以，可以知道確定槽位的方式就是 CRC16(key) & 16383。計算出槽位后，此時在java服務(wù)端并不知道這個槽位對應(yīng)到哪一臺redis服務(wù)，其實在java服務(wù)端啟動服務(wù)時會將redis的相關(guān)槽位和映射的ip信息進行一個本地緩存，所以知道槽位后，就會知道對應(yīng)槽位的ip。

選舉機制

cluster模式中的選舉與哨兵中的不同。當某個從節(jié)點發(fā)現(xiàn)自己的主節(jié)點狀態(tài)變?yōu)閒ail狀態(tài)時，便嘗試進行故障轉(zhuǎn)移。由于掛掉的主節(jié)點可能會有多個從節(jié)點，從而存在多個從節(jié)點競爭成為新主節(jié)點 。其選舉過程大概如下：

• 從節(jié)點將自己記錄的集群currentEpoch加1，并廣播FAILOVER_AUTH_REQUEST信息，通知集群中的所有節(jié)點，需要進行重新選舉了。

• 其他節(jié)點收到該信息，但只有master節(jié)點會進行響應(yīng)，判斷請求者的合法性，并發(fā)送 FAILOVER_AUTH_ACK，對每一個epoch只發(fā)送一次ack。

• 發(fā)送通知的從節(jié)點會收集各master主節(jié)點返回的FAILOVER_AUTH_ACK。

• 如果該從節(jié)點收到的ack數(shù)過半，那么該節(jié)點就會被選舉為新的Master主節(jié)點。成為主節(jié)點后，廣播通知其他小集群節(jié)點

優(yōu)缺點

優(yōu)點：

• 有多個主節(jié)點，做到去中心化。

• 數(shù)據(jù)可以槽位進行分布存儲

• 擴展性更高，可用性更高。cluster集群中的節(jié)點可以在線添加或刪除，官方推薦節(jié)點數(shù)不超1000。當部分Master節(jié)點不可用時，整個集群任然可以正常工作。

缺點：

• 數(shù)據(jù)通過異步復(fù)制，不保證數(shù)據(jù)的強一致性

• Slave節(jié)點在集群中充當冷備，不能緩解讀壓力

總結(jié)

reids作為當下非常流行的一款中間件，它可以用作緩存，減少DB的壓力，提高系統(tǒng)的性能。也可以用作分布式鎖保證并發(fā)安全性。還可以用作MQ消息隊列，減少系統(tǒng)的耦合度。它支持單機模式，主從復(fù)制，哨兵以及Cluster模式。每個模式都有自己的優(yōu)點和缺點，在實際項目中可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需求以及并發(fā)程度來進行選擇。

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