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docker-安装redis集群

安装redis集群

安装redis集群

主要讲基于docker容器下三主三从集群环境的搭建以及扩容和缩容的演示。

cluster(集群)模式-docker版 哈希槽分区进行亿级数据存储

  • 面试题

问：1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例

答：单机单台100%不可能，肯定是分布式存储，用redis如何落地？

上述问题阿里P6~P7工程案例和场景设计类必考题目， 一般业界有3种解决方案

  1. 哈希取余分区

2亿条记录就是2亿个k,v，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：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。

  • 优点：

简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，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： 原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，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。 - 缺点那？？？

  • 缺点：

原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，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。

  1. 一致性哈希算法分区
  • 一致性Hash算法背景：

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。

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

  • 一致性哈希环概念：

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。

  • 服务器IP节点映射

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。

  • 优点

一致性哈希算法的容错性

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

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，那受到影响的也就是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：

小总结

为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据 将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。而当有节点加入或退出时仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。

  • 优点

加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点，对其他节点无影响。

  • 缺点

数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。

  1. 哈希槽分区

（该方式是大厂标配）

  • 为什么出现

哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。

  • 能干什么

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。

  • 多少个hash槽

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。可以指定哪些编号的槽分配给哪个主节点。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取余，余数是几key就落入对应的槽里。slot = CRC16(key) % 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。

  • 哈希槽计算

Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。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，然后把结果对 16384 求余数，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

3主3从redis集群扩缩容配置案例架构说明

  • 3主3从redis集群配置；
  • 主从容错切换迁移案例；
  • 主从扩容案例；
  • 主从缩容案例

3主3从redis集群配置

关闭防火墙+启动docker后台服务

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systemctl start docker

新建6个docker容器 redis实例

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docker run -d --name redis-node-1 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-1:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6381
docker run -d --name redis-node-2 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-2:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6382
docker run -d --name redis-node-3 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-3:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6383
docker run -d --name redis-node-4 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-4:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6384
docker run -d --name redis-node-5 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-5:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6385
docker run -d --name redis-node-6 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-6:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6386
  • 命令分步解释
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    docker run - 创建并运行docker容器实例

    --name redis-node-6 - 容器名字

    --net host - 使用宿主机的IP和端口，默认

    --privileged=true - 获取宿主机root用户权限

    -v /data/redis/share/redis-node-6:/data - 容器卷，宿主机地址:docker内部地址

    redis:6.0.8 - redis镜像和版本号

    --cluster-enabled yes - 开启redis集群

    --appendonly yes - 开启持久化

    --port 6386 - redis端口号

进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系

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docker exec -it redis-node-1 /bin/bash

构建主从关系

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//注意，进入docker容器后才能执行以下命令，且注意自己的真实IP地址

redis-cli --cluster create 192.168.111.147:6381 192.168.111.147:6382 192.168.111.147:6383 192.168.111.147:6384 192.168.111.147:6385 192.168.111.147:6386 --cluster-replicas 1 --cluster-replicas 1

表示为每个master创建一个slave节点

一切OK的话，3主3从搞定

链接进入6381作为切入点，查看集群状态

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redis-cli -p 6381  # 链接
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cluster info  # 查看集群信息
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cluster nodes # 查看有哪些节点

主从容错切换迁移案例

数据读写存储

1）启动6机构成的集群并通过exec进入

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docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
redis-cli -p 6381 # 单机模式启动

2）对6381新增两个key

3）防止路由失效加参数-c并新增两个key–>加入参数-c，优化路由

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docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
redis-cli -p 6381 -c # 集群模式启动

4）查看集群信息

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redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381

容错切换迁移

  • 主6381和从机切换，先停止主机6381

6381主机停了，对应的真实从机上位

6381作为1号主机分配的从机以实际情况为准，具体是几号机器就是几号

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docker stop redis-node-1
docker exec -it redis-node-2 bash # 由于node1已经宕机，故可以从node查看node信息
redis-cli -p 6382 -c
cluster nodes # 查看节点状态

可以看出，还是有6个node，但是活着的只有5个，因为node1已经宕机

  • 再次查看集群信息

6381宕机了，6384上位成为了新的master。

  • 先还原之前的3主3从
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    docker start redis-node-1

中间需要等待一会儿，docker集群重新响应。

在执行启动之前，6381fail，6384成为master

在启动之后，6381还是slave，而6384还是master

不过在设计的架构中，还是希望6381位master，而6384为slave。故：

先停掉6384号机，给6381上位的机会：

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docker stop reids-node-4

等一会会。再执行cluster nodes

可以发现，6381成为了master，6384 died

再次启动6384号机

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docker start redis-node-4

等一会会，再执行cluster nodes

可以发现，6381再次成了主。

注意：主从机器分配情况以实际情况为准

  • 查看集群状态
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    redis-cli --cluster check 自己IP:6381
    可以发现，还是最原始的排布。

主从扩容案例

（阿里云的ECS弹性云以及类似的各大厂的弹性云都是主从扩容的思想）

新需求：当流量大时，原先的6台机器（三主三从）扛不住了，需要扩容变成8台即四主四从。

恢复上一步3主3从，即6381挂载6384，6382挂载6385，6383挂载6386

6387和6388加入集群，并且6388作为slave挂载到6387下。原先三主三从已经分配好槽位，现在新加入一主一从，又涉及到hash槽的重新分配的问题。

第四个主机6387分配好槽位，然后将6388挂载到6387下，完成四主四从新的docker redis缓存集群。

实现步骤：

1）新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点

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docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-7:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6387
docker run -d --name redis-node-8 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-8:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6388
docker ps

2）进入6387容器实例内部

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docker exec -it redis-node-7 /bin/bash

3）将新增的6387节点(空槽号)作为master节点加入原集群

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redis-cli --cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:6381
6387 就是将要作为master新增节点

6381 就是原来集群节点里面的领路人，相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群，第二个参数可以是活着的任意节点

4）检查集群情况第1次

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redis-cli --cluster check 真实ip地址:6381

可以看出6387作为一个新的node已经启动并加入到原三主三从集群中，但是还没有给6387分配数据和槽位。

5）重新分派槽

命令模版：

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redis-cli --cluster reshard IP地址:端口号
reshard：对原来的集群重新进行hash槽位的分配

在当前案例中执行下面的命令：

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redis-cli --cluster reshard 192.168.111.147:6381
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how many slots do you want to move(from 1 to 16384)?

答：通过原先的三主三从集群分配的槽位可以看出：一共有16384个槽位，6381节点分配的槽位为[0-5460]，6382节点分配的槽位为[5461-10922]，6383号节点分配的槽位为[10923-16383]，是16384/master台数 约等于每个节点占5461个槽位平均分配的，现在的情况是四主，则需要将16384/master台数，得到每个节点占4096个槽位，故在上面填写4096。

当输入4096回车后 ，会提示 what is the receiving node ID?

答：填写新加入的节点的ID名


当输入新加入节点ID名回车后，会提示 Please enter all the source node IDs.

答：all


当输入all回车后，会提示 Do you want to proceed with the proposed reshard plan(yes/no)?

答：yes

6）检查集群情况第2次

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redis-cli --cluster check 真实ip地址:6381

槽号分配说明：

问：为什么6387是3个新的区间，以前的还是连续？

答：重新分配成本太高，所以前3家各自匀出来一部分，从6381/6382/6383三个旧节点分别匀出1364个坑位给新节点6387

7）为主节点6387分配从节点6388

命令模版：

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redis-cli --cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID
redis-cli --cluster add-node 192.168.111.147:6388 192.168.111.147:6387 --cluster-slave --cluster-master-id e4781f644d4a4e4d4b4d107157b9ba8144631451-------这个是6387的编号，按照自己实际情况

8）检查集群情况第3次

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redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6382

可以看出，上面已经完成了三主三从到四主四从的扩容。

重点：新node加入已有的集群一定要重新分配hash槽位。

主从缩容案例

当流量波峰下去时，需要进行缩容操作

操作：使6387和6388下线

操作步骤：

先清除从节点6388

清出来的槽号重新分配

再删除6387

恢复成三主三从

检查集群情况1获得6388的节点ID

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redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6382

将6388删除 从集群中将4号从节点6388删除

命令：

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redis-cli --cluster del-node ip:从机端口 从机6388节点ID

检查一下发现，6388被删除了，只剩下7台机器了。

将6387的槽号清空，重新分配，本例将清出来的槽号都给6381（这里清出来4096个槽号）

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redis-cli --cluster reshard 192.168.111.147:6381

检查集群情况第二次

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redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381

4096个槽位都指给6381，它变成了8192个槽位，相当于全部都给6381了，不然要输入3次，一锅端

将6387删除

命令：

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redis-cli --cluster del-node ip:端口 6387节点ID
redis-cli --cluster del-node 192.168.111.147:6387 e4781f644d4a4e4d4b4d107157b9ba8144631451

检查集群情况第三次

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redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381

可以看出，上面已经完成了四主四从到三主三从的缩容。