关于java:Redis集群实现

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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

  1. 设定内存优化策略

  1. 敞开 AOF 模式

  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

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-PONG 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

正文完
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