集群搭建步骤

1 Redis集群实现
1.1 Redis集群
1.1.1 为什么要搭建集群
通常,为了提高网站响应速度,总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取。
Redis是一个很好的Cache工具。大型网站应用,热点数据量往往巨大,几十G上百G是很正常的事儿。
由于内存大小的限制,使用一台 Redis 实例显然无法满足需求,这时就需要使用多台 Redis作为缓存数据库。但是如何保证数据存储的一致性呢,这时就需要搭建redis集群.采用合理的机制,保证用户的正常的访问需求.
采用redis集群,可以保证数据分散存储,同时保证数据存储的一致性.并且在内部实现高可用的机制.实现了服务故障的自动迁移.

1.1.2 集群搭建计划
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 准备集群文件夹
1.准备集群文件夹
Mkdir cluster
2.在cluster文件夹中分别创建7000-7005文件夹
集群搭建步骤

1.2.2 复制配置文件
说明:
将redis根目录中的redis.conf文件复制到cluster/7000/ 并以原名保存

cp redis.conf cluster/7000/

1.2.3 编辑配置文件

  1. 注释本地绑定IP地址
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  2. 关闭保护模式
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  3. 修改端口号
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  4. 启动后台启动
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  5. 修改pid文件
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  6. 修改持久化文件路径
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  7. 设定内存优化策略
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  8. 关闭AOF模式
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  9. 开启集群配置
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  10. 开启集群配置文件
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  11. 修改集群超时时间
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1.2.4 复制修改后的配置文件
说明:将7000文件夹下的redis.conf文件分别复制到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 批量修改
说明:分别将7001-7005文件中的7000改为对应的端口号的名称,
修改时注意方向键的使用
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1.2.6 通过脚本编辑启动/关闭指令

  1. 创建启动脚本 vim start.sh
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  2. 编辑关闭的脚本 vim shutdown.sh

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  1. 启动redis节点
sh start.sh
  1. 检查redis节点启动是否正常
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1.2.7 创建redis集群
#5.0版本执行 使用C语言内部管理集群

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

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1.2.8 Redis集群高可用测试

  1. 关闭redis主机.检查是否自动实现故障迁移.
  2. 再次启动关闭的主机.检查是否能够实现自动的挂载.
    一般情况下 能够实现主从挂载
    个别情况: 宕机后的节点重启,可能挂载到其他主节点中(7001-7002) 正确的
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1.3 Redis集群原理
1.3.1 Redis集群高可用推选原理
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原理说明:
Redis的所有节点都会保存当前redis集群中的全部主从状态信息.并且每个节点都能够相互通信.当一个节点发生宕机现象.则集群中的其他节点通过PING-PONG检测机制检查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剩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.实现故障迁移.
1.3.2 Redis集群宕机条件
特点:集群中如果主机宕机,那么从机可以继续提供服务,
当主机中没有从机时,则向其它主机借用多余的从机.继续提供服务.如果主机宕机时没有从机可用,则集群崩溃.
答案:9个redis节点,节点宕机5-7次时集群才崩溃.
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1.3.3 Redis hash槽存储数据原理
说明: RedisCluster采用此分区,所有的键根据哈希函数(CRC16[key]%16384)映射到0-16383槽内,共16384个槽位,每个节点维护部分槽及槽所映射的键值数据.根据主节点的个数,均衡划分区间.
算法:哈希函数: Hash()=CRC16[key]%16384
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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到管理该槽的节点中.
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