1 Redis集群实现

1.1 Redis集群

1.1.1 为什么要搭建集群

通常，为了进步网站响应速度，总是把热点数据保留在内存中而不是间接从后端数据库中读取。

Redis是一个很好的Cache工具。大型网站利用，热点数据量往往微小，几十G上百G是很失常的事儿。

因为内存大小的限度，应用一台 Redis 实例显然无奈满足需要，这时就须要应用多台 Redis作为缓存数据库。然而如何保证数据存储的一致性呢,这时就须要搭建redis集群.采纳正当的机制,保障用户的失常的拜访需要.

采纳redis集群,能够保证数据扩散存储,同时保证数据存储的一致性.并且在外部实现高可用的机制.实现了服务故障的主动迁徙.

1.1.2 集群搭建打算

主从划分:

3台主机 3台从机共6台 端口划分7000-7005

1.2 集群搭建

1.2.1 筹备集群文件夹

1.筹备集群文件夹

Mkdir cluster

2.在cluster文件夹中别离创立7000-7005文件夹

1.2.2 复制配置文件

阐明:

将redis根目录中的redis.conf文件复制到cluster/7000/ 并以原名保留

cp redis.conf cluster/7000/

1.2.3 编辑配置文件

1. 正文本地绑定IP地址

1. 敞开保护模式

1. 批改端口号

1. 启动后盾启动

1. 批改pid文件

1. 批改长久化文件门路。7000目录下

1. 设定内存优化策略

1. 敞开AOF模式，这个能够关，也能够开着

1. 开启集群配置

1. 开启集群配置文件

1. 批改集群超时工夫

1.2.4 复制批改后的配置文件

阐明:将7000文件夹下的redis.conf文件别离复制到7001-7005中

[root@localhost cluster]# cp 7000/redis.conf 7001/

[root@localhost cluster]# cp 7000/redis.conf 7002/

[root@localhost cluster]# cp 7000/redis.conf 7003/

[root@localhost cluster]# cp 7000/redis.conf 7004/

[root@localhost cluster]# cp 7000/redis.conf 7005/

1.2.5 批量批改

阐明:别离将7001-7005文件中的7000改为对应的端口号的名称,

批改时留神方向键的应用

在cluster目录下：vim 7001/redis.conf，进入编辑页面，留神不要按i，间接输出：

:%s/7000/7001/g。输出完后回车，而后:wq。保留退出

7000是要替换的数据，7001是查找的数据。

1.2.6 通过脚本编辑启动/敞开指令

1. 创立启动脚本 vim start.sh

1. 编辑敞开的脚本 vim shutdown.sh

1. 启动redis节点

sh start.sh

1. 查看redis节点启动是否失常

1.2.7 创立redis集群

5.0版本执行 应用C语言外部治理集群

redis-cli –cluster create –cluster-replicas 1 192.168.35.130:7000 192.168.35.130:7001 192.168.35.130:7002 192.168.35.130:7003 192.168.35.130:7004 192.168.35.130:7005

1.2.8 Redis集群高可用测试

1. 敞开redis主机.查看是否主动实现故障迁徙.
2. 再次启动敞开的主机.查看是否可能实现主动的挂载.

个别状况下 可能实现主从挂载

个别情况: 宕机后的节点重启,可能挂载到其余主节点中(7001-7002) 正确的

1.3 Redis集群原理

1.3.1 Redis集群高可用推选原理

如图-24所示

图- 24

原理阐明:

Redis的所有节点都会保留以后redis集群中的全副主从状态信息.并且每个节点都可能互相通信.当一个节点产生宕机景象.则集群中的其余节点通过PING-P

来源gao!daima.com搞$代!码网

ONG检测机制查看Redis节点是否宕机.当有半数以上的节点认为宕机.则认为主节点宕机.同时由Redis残余的主节点进入选举机制.投票选举链接宕机的主节点的从机.实现故障迁徙.

1.3.2 Redis集群宕机条件

特点:集群中如果主机宕机,那么从机能够持续提供服务,

当主机中没有从机时,则向其它主机借用多余的从机.持续提供服务.如果主机宕机时没有从机可用,则集群解体.

答案:9个redis节点,节点宕机5-7次时集群才解体.

如图-25所示:

图- 25

1.3.3 Redis hash槽存储数据原理

阐明: RedisCluster采纳此分区，所有的键依据哈希函数(CRC16[key]%16384)映射到0－16383槽内，共16384个槽位，每个节点保护局部槽及槽所映射的键值数据.依据主节点的个数,平衡划分区间.

算法:哈希函数: Hash()=CRC16[key]%16384

如图-26所示

图- 26

当向redis集群中插入数据时,首先将key进行计算.之后将计算结果匹配到具体的某一个槽的区间内,之后再将数据set到治理该槽的节点中.

如图-27所示

图- 27

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