搭建分布式 Redis Cluster 集群与 Redis 入门

2020年10月18日 2190点热度 0人点赞 0条评论
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发现以前也写过一篇 ASP.NET Core 使用 Redis 的文章,入门比较简单:https://www.cnblogs.com/whuanle/p/11360468.html

Redis 集群搭建

Redis 是啥

Redis(全称 REmote DIctionary Server) 是 NoSQL 型数据存储程序,其使用了内存来存储数据结构,可以作为数据库、缓存、消息代理使用。

Redis 使用键值来映射数据,其数据结构支持 strings, hashes, lists, sets, sorted sets with range queries, bitmaps, hyperloglogs, geospatial indexes 等类型。

集群(Cluster)

Redis 集群的官方文档:https://redis.io/topics/cluster-tutorial

学这个的时候,建议别老是百度,还是好好啃一下官方文档,一点点学吧。

Redis 支持三种集群模式:

  • 主从模式
  • Sentinel(哨兵)模式
  • Cluster 模式

本章的内容包括搭建、测试和操作 Redis Cluster(集群)。

主从模式,一个 Primary,多个 Secondary ,以及副本节点。

哨兵模式,不会。

Cluster 模式,主要为了提高并发能力和解决性能瓶颈。

Redis Cluster 说明

Redis Cluster 能够保证 Redis 服务一定程度的可用性,当集群中一部分实例发生故障时,其余实例还能正常运行。但是如果发生较大故障,整个 Redis 集群可能会停止运行。

Redis 集群的每个节点都需要使用两个 TCP 端口,一个是常规提供给客户端服务的端口,如 6379;而群集总线需要使用的端口是常规端口加上 10000 ,例如 163479。

Redis Cluster 不支持 NATted 环境,也就是不支持 Docker 重新映射端口,如果要在 Docker 上使用 Redis 集群,则需要使用 Dockers

主机模式,即启动 Redis 时要附加 --net=host 参数。

Redis Cluster 中,提供服务的都是 主节点(redis-master),从属节点(redis-slave) 用于备份主节点的数据,当主节点故障时,从属节点可以替换主节点。

Redis Cluster 节点

Redis 多个 Redis 实例来提供功能,即分片功能,每个 Redis 实例都是主节点。例如 A、B、C 三个节点集组成一个完整的 Redis 系统,redis cluster 自动将数据分片(sharding),在每个节点上放置一部分数据,这三个节点都是主节点。

例如 有 100 条数据,前 40 条在 A中,剩下的在 B、C中。

没有 primary,每个主节点都可以提供服务,这样就降低了服务器的压力,尽量使得流量被多台节点平均。要删除 C ,则将 C 的数据分为两部分,分别推送到 A 和 B 中,这就是数据复制。

但是,如果 C 故障了,那么整个集群则会瘫痪,因为 A、B、C 各自的数据是不同的。这就是 Redis Cluster 的缺点。

更多知识,请打开官方文档了解 https://redis.io/topics/cluster-tutorial

后面使用 & 符号来代表从属节点,如 &C,代表 C 的从属节点。

Redis Cluster 集群模式

Redis Cluster 集群,每个主节点有多个从属节点,从属节点的数据于此主节点一致。

前面提到过如果某一个主节点故障,将会导致整个集群故障。因此,每个主节点都应该有一个从属节点,当 C 故障时,&C (跟 C 具有一致的数据)将代替 C 工作。但是如果 C 和 &C 都故障,则整个系统也是会故障的。

Redis Cluster 的工作依赖于 redis.conf 文件。

下面我们将来一步步手动建立集群,过程会比较慢,如果需要尽快建立集群,可以百度找脚本。

为了真实,笔者使用两台服务器搭建服务,共三个主节点和三个从属节点,组成六个节点群集。

不能保证一致性

当客户端向 C 节点写入数据时,C 会向 &C 写入数据以保证一致性(同步)。但是这个同步过程是异步的,因为用户跟 C 交互,完成交互即返回,而且 C 到 & 的同步&程是异步的,不可能要用户等待所有的过程完成。

如果客户端写入数据到 C 后,C 还没有同步数据到 &C,C 就故障了,那么这部分数据就会丢失。因此这个从属节点,并不能保证数据的一致性。

创建和使用 Redis 集群

笔者有两台服务器,其理论设计如下:

服务器 节点 port cluster port
服务器1 A 7001 17001
服务器1 B 7002 17002
服务器1 C 7003 17003
服务器2 &A 7001 17001
服务器2 &B 7002 17002
服务器2 &C 7003 17003

实际上,由于启动集群时,节点是自动分配的,哪个是主节点哪个是从属节点是机器分配,因此这里只是作为一个设计思路处理,实际情况要看输出结果。

部署三个主节点

在服务器 1,创建六个目录:

cd /var
mkdir 7001 7002 7003 A B C

7001、7002、7003 都是以端口命名的,分别存储 A、B、C 三个节点的配置文件,而 A、B、C 三个文件是为了使用 Docker 启动时,映射物理文件(备份数据)。如果你不是使用 docker 启动,则不需要 A、B、C 三个目录。

三个端口目录分别创建一个 redis.conf 文件,port 的内容请根据端口填写,其内容如下:

port 7001
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes

记得改掉 7001。

如果你只有一台服务器,就使用 7001-7006A B C D E F 这这目录。

非 docker

如果不使用 docker 的话, 可以这样启动 redis:

# 命令
redis-server /var/redis/7001/redis.conf
# 二进制文件
./redis-server /var/redis/7001/redis.conf

# 如法炮制

docker 安装

如果服务器的内存比较低,例如 1G,2G,则需要执行下面的命令,消除 Redis 警告。

查看 /proc/sys/net/core/somaxconn 文件,如果值是 128,则需要修改为 1024。

修改内存限制:

 echo "vm.overcommit_memory=1" >>  /etc/sysctl.conf
 sysctl vm.overcommit_memory=1

还有一个内核问题:

echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

其它问题请参考这里 https://blog.csdn.net/a491857321/article/details/52006376

拉取最新 redis 镜像:

docker pull redis:latest

执行以下三个命令启动三个 redis 实例:

docker run -itd --name redisa --net=host -v /var/redis/A:/data -v /var/redis/7001:/etc/redis redis:latest redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes
docker run -itd --name redisb --net=host -v /var/redis/B:/data -v /var/redis/7002:/etc/redis redis:latest redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes
docker run -itd --name redisc --net=host -v /var/redis/C:/data -v /var/redis/7003:/etc/redis redis:latest redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes

把本小节的内容,在另一台服务器上执行相同的操作。如果你是一台服务器,则也可以在这里修改一下,创建 6 个容器。

命令解析:

--net=host :使用主机网络,这样就不需要使用 -p 来映射端口了;

-v /var/redis/B:/data :数据持久化;

/var/redis/7002:/etc/redis :将物理机目录映射到容器中,里面有个配置文件;

redis-server : 启动容器时执行的命令;

/etc/redis/redis.conf :一个启动参数,告诉 redis-server ,要使用哪个配置启动;

--appendonly yes :总是重启;

创建集群

如果使用 docker 安装,则在第一台服务器执行命令进入容器。

docker exec -it redisa bash

然后创建集群:

redis-cli --cluster create {ip}:7001 {ip}:7002 {ip}:7003 {ip}:7001 {ip}:7002 {ip}:7003 --cluster-replicas 1

注:请自行替换 ip 地址。

执行命令后,会自动分配 redis 实例的地位,输入 yes 同意这种分配:

同意redis集群分配

这种自动分配是最优的,避免三台主节点都在同一台服务器中。

集群搭建完毕,我们来开始学习 Redis 中的一些概念,然后使用 C# 创建程序连接 Redis 。

Redis 入门

Redis 中的数据类型

Redis 中,常用的数据类型有以下几种:

  • String 字符串
  • Hash 散列/哈希
  • List 列表
  • Set 集合
  • Sorted Set 有序集合

所有数据都是 key-value 形式存储,每个数据都有唯一的 key,以上数据类型是 value。

删除一个数据的命令:DEL {key}

字符串(string)

字符串没啥好说的,就是 value 为 string。

Redis 命令,要设置或使用字符串类型的数据,则使用SETGET 开头的命令:

# 设置字符串
SET a AAA
SET b 666
# 其中 a 是 key,AAA 是 value,不需要 "" 包围字符串
# ------
# 获取字符串
GET a
# ------
# 获取多个字符串
MGET a b
# 使用空格分隔 key

因为 redis 没有值类型,因此使用不加 "" 也会被识别为字符串。建议加上双引号比较好,提高可读性。

哈希(Hash)

一个 string 类型,是 key-value 结构,而哈希则是 {key-value} 的集合,key 是 string 类型,value 可以是其它类型。

因此,可以称 Hash 为键值对的集合,就是相当于 C# 中的字典类型,主要存储有结构的数据。

Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 个键值对(40多亿)。

Hash 使用 HMSETHMGETHGETALL 等命令来操作哈希表。

有一个这个的数据:

id:1,
name:"痴者工良"

使用哈希存储:

# HMSET {key} {filed1} {value1} {filed2} {value2} ... ...
HMSET user id "1" name "痴者工良"

查询此哈希表的所有键值对:

HGETALL user

查看哈希表的一个字段:

HGET user id

删除其中一个字段:

HDEL user {字段名称}

列表(Lists)

列表中可以添加多中类型的元素,简单的就是字符串,列表即是数据结构中的链表,使用双向列表技术实现,越靠近两侧的元素速度越快。

子元素的添加要从头部或尾部加入,由于列表是栈,因此列表是有序的。因为列表是有序的,因此可以存储重复的数据。

适合做例如消息记录(队列),粉丝关注记录、订单记录等。

列表只能添加字符串。

往一个列表加入数据:

LPUSH {key} {一个元素值}

例如:

LPUSH list a
LPUSH list b
LPUSH list c

列表的命令比较多,自己查询文档就好,这里不再赘述。

集合(Set)

列表(List)是有序的,集合(Set)是无序的。集合不能出现重复的数据。

应用场景如网站的访问IP(去重)记录、花店中花的种类等。

集合是字符串元素的集合,只能存储字符串。

使用 SADD 命令往集合中添加一个元素:

SADD set a
SADD set b
SADD set c
SADD set a b c

有序集合(sorted set)

有序集合跟集合一样,只是有有序集合会根据元素的值从小到大排序。

有序集合也只能添加字符串。

ZADD ss 2 a
ZADD ss 1 b
ZADD ss 4 z

查询:

ZRANGE ss 0 10 WITHSCORES

提醒一下,生产环境记得给 Redis 设置密码。

痴者工良

高级程序员劝退师

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