Redis7之集群（十）

10.1 介绍

由于数据量过大，单个Master复制集难以承担，因此需要对多个复制集进行集群，形成水平扩展每个复制集只负责存储整个数据集的一部分，这就是Redis的集群，其作用是提供在多个Redis节点间共享数据的程序集。
Redis集群是一个提供在多个Redis节点间共享数据的程序集
- Redis集群可以支持多个Master

在这里插入图片描述

Redis集群支持多个Master，每个Master又可以挂载多个Slave
- 读写分离
- 支持海量数据的高可用
- 支持海量数据的读写存储操作
由于Cluster自带Sentinel的故障转移机制，内置了高可用的支持，无需再去使用哨兵功能
客户端和Redis的节点连接，不再需要连接集群中所有节点，只需连接集群中的任意一个可用节点即可
槽位slot负责分配到各个物理服务节点，由对应的集群来负责维护节点、插槽和数据之间的关系

10.2 Redis集群分布式存储

Redis集群分布式存储有大概有3种解决方法

哈希取余分区
一致性哈希算法分区
哈希槽分区

哈希取余分区

hash(key) % N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。

在这里插入图片描述

优点：

简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划节点例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。

缺点：

直接规划好节点，进行扩容或者缩容会很麻烦，不管扩还是缩，每次数据变动会导致节点有变动，映射关系都要重新计算，在服务器个数固定不变时没有问题。
如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化，Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。
某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。

一致性哈希算法分区

提出一致性Hash解决方案。目的是当服务器个数发生变动时，尽量减少影响客户端到服务器的映射关系

三个步骤

算法构建一致性哈希环
- 一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
- 它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^{32取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2}32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到2^{32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2}32-1， 0和2^{32-1在零点中方向重合，我们把这个由2}32个点组成的圆环称为Hash环。

在这里插入图片描述

服务器IP节点映射
- 将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。
- 将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：
key 落到服务器的落键规则
- 当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。
- 如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

在这里插入图片描述

优点

一致性哈希算法的容错性
- 假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据，并且这些数据会转移到D进行存储。
一致性哈希算法的扩展性
- 数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，
  不会导致hash取余全部数据重新洗牌。

缺点

一致性哈希算法的数据倾斜问题
- Hash环的数据倾斜问题
  一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，
  例如系统中只有两台服务器：

哈希槽分区

哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。
解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。
槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，这样便于数据移动。哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配
一个集群只能有16384个槽，编号0-16383（0-2^14-1）。这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。
集群会记录节点和槽的对应关系，解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取模，余数是几key就落入对应的槽里。HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。
当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis先对key使用crc16算法算出一个结果然后用结果对16384求余数[ CRC16(key) % 16384]，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。如下代码，key之A 、B在Node2， key之C落在Node3上

分片是什么	使用Redis集群时我们会将存储的数据分散到多台redis机器上，这称为分片。简言之，集群中的每个Redis实例都被认为是整个数据的一个分片。
如何找到给定key的分片	为了找到给定key的分片，我们对key进行CRC16(key)算法处理并通过对总分片数量取模。然后，使用确定性哈希函数，这意味着给定的key将多次始终映射到同一个分片，我们可以推断将来读取特定key的位置。

在这里插入图片描述

优势：

在这里插入图片描述

缺点：

Redis集群不保证 强一致性，这意味着在特定的条件下，Redis集群可能会丢掉一些被系统收到的写入请求命令

10.3 为什么redis集群的最大槽数是16384

Redis集群并没有使用一致性hash而是引入了哈希槽的概念。Redis 集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。
- 正常的心跳数据包带有节点的完整配置，可以用幂等方式用旧的节点替换旧节点，以便更新旧的配置。这意味着它们包含原始节点的插槽配置，该节点使用2k的空间和16k的插槽，但是会使用8k的空间（使用65k的插槽）。同时，由于其他设计折衷，Redis集群不太可能扩展到1000个以上的主节点。因此16k处于正确的范围内，以确保每个主机具有足够的插槽，最多可容纳1000个矩阵，但数量足够少，可以轻松地将插槽配置作为原始位图传播。请注意，在小型群集中，位图将难以压缩，因为当N较小时，位图将设置的slot / N位占设置位的很大百分比。

**(1)如果槽位为65536，发送心跳信息的消息头达8k，发送的心跳包过于庞大。**在消息头中最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。当槽位为65536时，这块的大小是: 65536÷8÷1024=8kb

在消息头中最占空间的是myslots[CLUSTER_SLOTS/8]。当槽位为16384时，这块的大小是: 16384÷8÷1024=2kb

因为每秒钟，redis节点需要发送一定数量的ping消息作为心跳包，如果槽位为65536，这个ping消息的消息头太大了，浪费带宽。

(2)redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。

集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者不建议redis cluster节点数量超过1000个。那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。没有必要拓展到65536个。

(3)槽位越小，节点少的情况下，压缩比高，容易传输

Redis主节点的配置信息中它所负责的哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的，在传输过程中会对bitmap进行压缩，但是如果bitmap的填充率slots / N很高的话(N表示节点数)，bitmap的压缩率就很低。如果节点数很少，而哈希槽数量很多的话，bitmap的压缩率就很低。

10.4 集群配置（三主三从）

1.准备三台虚拟机，各自新建文件目放配置文件

mkdir -p /myredis/cluster

2.新建6个独立的redis实例服务（一台虚拟机两个）因为多个太过于占内存了，也可以用6个服务器

第一台虚拟机IP: 192.168.238.111 + 端口 6381 / 6382

端口6381 （记着将密码改成自己平常用的）

vim /myredis/cluster/redisCluster6381.conf

bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6381
logfile "/myredis/cluster/cluster6381.log"
pidfile /myredis/cluster6381.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6381.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6381.aof"
requirepass 123456
masterauth 123456
 
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6381.conf
cluster-node-timeout 5000

端口 6382

vim /myredis/cluster/redisCluster6382.conf

bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6382
logfile "/myredis/cluster/cluster6382.log"
pidfile /myredis/cluster6382.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6382.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6382.aof"
requirepass 123456
masterauth 123456
 
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6382.conf
cluster-node-timeout 5000

第二台虚拟机IP: 192.168.238.112 + 端口 6383 / 6384

端口 6383

vim /myredis/cluster/redisCluster6383.conf

bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6383
logfile "/myredis/cluster/cluster6383.log"
pidfile /myredis/cluster6383.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6383.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6383.aof"
requirepass 123456
masterauth 123456

cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6383.conf
cluster-node-timeout 5000

端口 6384

vim /myredis/cluster/redisCluster6384.conf

bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6384
logfile "/myredis/cluster/cluster6384.log"
pidfile /myredis/cluster6384.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6384.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6384.aof"
requirepass 123456
masterauth 123456
 
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6384.conf
cluster-node-timeout 5000

第三台虚拟机IP: 192.168.238.113 + 端口 6385 / 6386

端口 6385

vim /myredis/cluster/redisCluster6385.conf

bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6385
logfile "/myredis/cluster/cluster6385.log"
pidfile /myredis/cluster6385.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6385.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6385.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
 
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6385.conf
cluster-node-timeout 5000

端口 6386

vim /myredis/cluster/redisCluster6386.conf

bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6386
logfile "/myredis/cluster/cluster6386.log"
pidfile /myredis/cluster6386.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6386.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6386.aof"
requirepass 111111
masterauth 111111
 
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6386.conf
cluster-node-timeout 5000

3.启动6台redis实例

redis-server /myredis/cluster/redisCluter6381.conf 
..........
redis-server /myredis/cluster/redisCluter6386.conf

4.通过redis-cli命令为6台机器构建集群关系

构建主从关系注意用自己的IP

redis-cli -a 123456 --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.238.111:6381 192.168.238.111:6382 192.168.238.112:6383 192.168.238.112:6384 192.168.238.113:6385 192.168.238.113:6386

-cluster-replicas 1 表示为每个master创建一个slave节点

5.任意连接一个作为切入点（集群只需要连一个），并检验集群状态

这里连6381端口

redis-cli -a 123456 -p 6381 -c     // -c表示集群 不加的话不是按照集群启动的，对于在别的机器上的key，会报错

加 -c 启动

在这里插入图片描述

不加 -c 启动，在存值时，会报错

查看节点状态

cluster nodes       // 查看集群的主从关系

在这里插入图片描述

 cluster info       // 查看集群信息

在这里插入图片描述

```
 info replication    // 查看主从
```

6.测试一下集群

新增两个key，看看集群是否成功
查看这个key的槽位值
```
cluster keyslot k2
```

7.主从容错切换迁移

在我这里我的6381是slave，他的master是6384（在 cluster nodes 中看他们的id）

把6384停了，6381会成为master

在这里插入图片描述

启动6384，6381还是master，并不会让位
Redis集群不保证强一致性，意味着在特定的条件下，Redis集群可能会丢掉一些被系统收到的写入请求命令
- 因为本质还是发送心跳包，需要一些时间判断是否down机，如果down机，对应的slave直接成为master

如果想要原先的master继续做master的话

CLUSTER FAILOVER   // 让谁上位 就在谁的端口号下执行这个命令

在这里插入图片描述

8.主从扩容

新建6387、6388 两个服务实例配置文件+启动 (又加了个虚拟机或者直接在三个虚拟机里选一个)

6387端口

bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6387
logfile "/myredis/cluster/cluster6387.log"
pidfile /myredis/cluster6387.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6387.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6387.aof"
requirepass 123456
masterauth 123456

cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6387.conf
cluster-node-timeout 5000

6388 端口

bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 6388
logfile "/myredis/cluster/cluster6388.log"
pidfile /myredis/cluster6388.pid
dir /myredis/cluster
dbfilename dump6388.rdb
appendonly yes
appendfilename "appendonly6388.aof"
requirepass 123456
masterauth 123456
 
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes-6388.conf
cluster-node-timeout 5000

启动，此时这两个实例都是master

redis-server /myredis/cluster/redisCluster6388.conf 
    
redis-server /myredis/cluster/redisCluster6387.conf

将新增的6387节点作为master加入原集群

redis-cli -a 123456  --cluster add-node 192.168.230.114:6387 192.168.238.111:6381

在这里插入图片描述

检查集群情况，6381

redis-cli -a 123456 --cluster check 192.168.238.111:6381

在这里插入图片描述

分配槽号，上图没有分配槽
- ```
redis-cli -a 123456 --cluster reshard 192.168.238.111:6381
```
  重新分配成本太高，所以前3家各自匀出来一部分，从6381/6383/6385三个旧节点分别匀出1364个坑位，注意本机这里经过调整所以我是需要从6381中分出4096即可
- 做的时候如果slots都一样的话，直接用all，所有节点均匀分配给新节点

再次检查集群情况

redis-cli -a 123456 --cluster check 192.168.238.111:6381

在这里插入图片描述

为主节点6387分配从节点6388 –cluster-master-id 后跟的是6387的id

redis-cli -a 123456 --cluster add-node 192.168.238.114:6388 192.168.238.114:6387 --cluster-slave --cluster-master-id b861764cbba16a1b21536a3182349748e56f24cc

在这里插入图片描述

查看集群信息

9.主从缩容

让6388和6387下线

先获得6388的节点id（上图可获取），在集群中将6388删除

redis-cli -a 123456 --cluster del-node 192.168.238.114:6388 
411144d66f28e876de5a6433689c8cbfab10686f

在这里插入图片描述

检查节点，只剩7台

在这里插入图片描述

将6387的槽号情况，重新分配，先全部都给6381

redis-cli -a 123456 --cluster reshard 192.168.238.111:6381

在这里插入图片描述

查看集群情况

成功！

10.5 补充

在这里插入图片描述