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以下内容无关:
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前面提到的Redis学习笔记七:主从复制和哨兵只能解决Redis的单点压力大和单点故障问题,接下来要讲的Redis Cluster模式,主要是用来解决Redis的单点容量问题。
如何来解决Redis单点容量问题呢?
如果数据可以拆分,我们可以让不同业务的客户端打到不同的Redis实例中。
如果数据不能拆分,我们有如下方式:
方案2-1 modula方式
可以通过Hash加上取模的方式来定位打到哪个Redis实例中。
这种方式的弊端在于:模数值固定,会影响分布式下的扩展性。
方案2-2 random方式
即每次请求redis的实例是随机的,一部分客户端负责push数据,一部分客户端负责消费数据,这样的场景可以适用于消息队列。
方案2-3 ketama方式
这种方式是通过一致性Hash算法(没有取模),规划成一个环形,环形上有很多虚拟节点,每次选择的实例通过hash算法对应到具体的一个节点。模型如下:
Client1~Client4通过Hash分别找到了环上A~B四个点
image
这种方式的优点在于:增加节点的时候可以分担其他节点的压力,不会造成全局洗牌。
缺点在于:新增节点造成一小部分数据不能命中,会使得缓存击穿,压到mysql
解决方案:取离我最近的2个物理节点
modula,random和ketama方式都是从客户端入手,因为每个客户端都需要与redis实例建立连接,所以,这种情况会导致连接的成本很高。如何解决这个问题呢?
我们可以在客户端和Redis之间增加一个代理层,通过代理层去实现原先在客户端要实现的三个方案。
image
此时,代理层就容易成为一个单点故障。所以代理可以做集群,然后最前端通过LVS来做负载均衡,防止LVS挂掉,可以通过KeepAlived来调配LVS,同时,KeepAlived也可以作为代理层健康检查的工具。整个架构图如下:
image
这三种模式的弊端都在于:只能让Redis做缓存,无法做数据库。(因为数据会丢失)
要解决这个问题,可以通过预分区的方式,增加槽位的概念:http://www.redis.cn/topics/cluster-tutorial.html
可以通过redis-cluster 模式(无主模型)来解决。
image
客户端随机地请求任意一个redis实例,然后由Redis将请求转发给正确的Redis节点。Redis Cluster实现了一种混合形式的查询路由,但并不是直接将请求从一个redis节点转发到另一个redis节点,而是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。
但是数据分治的时候,会带来一个问题,无法做聚合操作,怎么解决呢?
我们可以使用hash tag,让同一组key打到同一个redis实例上面,并且对同一hash tag下的key可以进行聚合操作。
Twemproxy实战
Twemproxy 也叫 nutcraker。是 Twitter 开源的一个 Redis 和 Memcache 代理服务器,主要用于管理 Redis 和 Memcached 集群,减少与Cache 服务器直接连接的数量。
启动3个redis服务实例:假设为:
6379
6381
6380
image
在/usr/local/src目录下,下载最新的twemproxy的源码包
cd /usr/local/src
下载源码
wget https://github.com/twitter/twemproxy/archive/refs/tags/v0.4.1.tar.gz
解压
tar xf v0.4.1.tar.gz
重命名
mv twemproxy-0.4.1/ twemproxy/
接下来按照官方步骤编译安装
yum install automake libtool -y
cd /usr/local/src/twemproxy/
autoreconf -fvi
./configure --enable-debug=full
make
src/nutcracker -h
安装成服务
cp nutcracker.init /etc/init.d/nutcracker
chmod +x /etc/init.d/nutcracker
mkdir /etc/nutcracker
cp /usr/local/src/twemproxy/conf/* /etc/nutcracker/
cp /usr/local/src/twemproxy/src/nutcracker /usr/bin
接下来修改twemproxy的配置文件
vi /etc/nutcracker/nutcracker.yml
修改为:
alpha:
listen: 127.0.0.1:22121
hash: fnv1a_64
distribution: ketama
auto_eject_hosts: true
redis: true
server_retry_timeout: 2000
server_failure_limit: 1
servers:
- 127.0.0.1:6379:1
- 127.0.0.1:6380:1
- 127.0.0.1:6381:1