redis cluster集群模式

Posted ren-kai

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了redis cluster集群模式相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

普通的redis读写分离架构面对海量数据时存储力是不够的,所以需要redis cluster集群来分布式缓存数据。

redis cluster

  • 支撑N个redis master node,每个master node都可以挂载多个slave node
  • 读写分离的架构,对于每个master来说,写就写到master,然后读就从mater对应的slave去读
  • 高可用,因为每个master都有salve节点,那么如果mater挂掉,redis cluster就会自动将某个slave切换成master
  • redis cluster(多master + 读写分离 + 高可用)
  • 我们只要基于redis cluster去搭建redis集群即可,无需配置主从复制和哨兵集群

数据分布算法

传统hash算法

根据master数量对其行编号,当key过来时计算hash值然后根据master数量取模从而分配此key的存储位置。

一致性hash算法

对简单hash算法分配的改进,对每个节点计算hash值,将其配置到0~232的“圆”上,再给每个节点计算出若干虚拟节点,这些节点hash值将尽可能均匀穿插在圆上。然同样对请求计算hash值打到圆上的对应位置,再从该位置顺时针寻找最近的节点hash值,最后落在该节点中。

redis集群使用的hash slot算法

redis cluster有固定的16384个hash slot,对每个key计算CRC16值,然后对16384取模,可以获取key对应的hash slot,每个master都会持有部分slot,比如有3个master,那么可能每个master持有5000多个hash slot。

redis cluster节点间的内部通信机制

1、基础通信原理

(1)redis cluster节点间采取gossip协议进行通信

跟集中式不同,不是将集群元数据(节点信息,故障,等等)集中存储在某个节点上,而是互相之间不断通信,保持整个集群所有节点的数据是完整的

集中式:好处在于,元数据的更新和读取,时效性非常好,一旦元数据出现了变更,立即就更新到集中式的存储中,其他节点读取的时候立即就可以感知到; 不好在于,所有的元数据的跟新压力全部集中在一个地方,可能会导致元数据的存储有压力

gossip:好处在于,元数据的更新比较分散,不是集中在一个地方,更新请求会陆陆续续,打到所有节点上去更新,有一定的延时,降低了压力; 缺点,元数据更新有延时,可能导致集群的一些操作会有一些滞后

(2)10000端口

每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口,就是自己提供服务的端口号+10000,比如7001,那么用于节点间通信的就是17001端口

每隔节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息,同时其他几点接收到ping之后返回pong

(3)交换的信息

故障信息,节点的增加和移除,hash slot信息,等等

2、gossip协议

  • gossip协议包含多种消息,包括ping,pong,meet,fail,等等
  • meet: 某个节点发送meet给新加入的节点,让新节点加入集群中,然后新节点就会开始与其他节点进行通信
  • ping: 每个节点都会频繁给其他节点发送ping,其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据,互相通过ping交换元数据
  • pong: 返回ping和meet,包含自己的状态和其他信息,也可以用于信息广播和更新
  • fail: 某个节点判断另一个节点fail之后,就发送fail给其他节点,通知其他节点,指定的节点宕机了

3、ping消息深入

ping很频繁,而且要携带一些元数据,所以可能会加重网络负担

每个节点每秒会执行10次ping,每次会选择5个最久没有通信的其他节点

当然如果发现某个节点通信延时达到了cluster_node_timeout / 2,那么立即发送ping,避免数据交换延时过长,落后的时间太长了

比如说,两个节点之间都10分钟没有交换数据了,那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况,就会有问题

所以cluster_node_timeout可以调节,如果调节比较大,那么会降低发送的频率

每次ping,一个是带上自己节点的信息,还有就是带上1/10其他节点的信息,发送出去,进行数据交换

至少包含3个其他节点的信息,最多包含总节点-2个其他节点的信息

面向集群的jedis内部实现原理

开发,jedis,redis的java client客户端,redis cluster,jedis cluster api

jedis cluster api与redis cluster集群交互的一些基本原理

1、基于重定向的客户端

redis-cli -c,自动重定向

(1)请求重定向

客户端可能会挑选任意一个redis实例去发送命令,每个redis实例接收到命令,都会计算key对应的hash slot

如果是本地就在本地处理,否则返回moved给客户端,让客户端进行重定向

cluster keyslot mykey,可以查看一个key对应的hash slot是什么

用redis-cli的时候,可以加入-c参数,支持自动的请求重定向,redis-cli接收到moved之后,会自动重定向到对应的节点执行命令

(2)计算hash slot

计算hash slot的算法,就是根据key计算CRC16值,然后对16384取模,拿到对应的hash slot

用hash tag可以手动指定key对应的slot,同一个hash tag下的key,都会在一个hash slot中,比如set mykey1:{100}和set mykey2:{100}

(3)hash slot查找

节点间通过gossip协议进行数据交换,就知道每个hash slot在哪个节点上

2、smart jedis

(1)什么是smart jedis

基于重定向的客户端,很消耗网络IO,因为大部分情况下,可能都会出现一次请求重定向,才能找到正确的节点

所以大部分的客户端,比如java redis客户端,就是jedis,都是smart的

本地维护一份hashslot -> node的映射表,缓存,大部分情况下,直接走本地缓存就可以找到hashslot -> node,不需要通过节点进行moved重定向

(2)JedisCluster的工作原理

在JedisCluster初始化的时候,就会随机选择一个node,初始化hashslot -> node映射表,同时为每个节点创建一个JedisPool连接池

每次基于JedisCluster执行操作,首先JedisCluster都会在本地计算key的hashslot,然后在本地映射表找到对应的节点

如果那个node正好还是持有那个hashslot,那么就ok; 如果说进行了reshard这样的操作,可能hashslot已经不在那个node上了,就会返回moved

如果JedisCluter API发现对应的节点返回moved,那么利用该节点的元数据,更新本地的hashslot -> node映射表缓存

重复上面几个步骤,直到找到对应的节点,如果重试超过5次,那么就报错,JedisClusterMaxRedirectionException

jedis老版本,可能会出现在集群某个节点故障还没完成自动切换恢复时,频繁更新hash slot,频繁ping节点检查活跃,导致大量网络IO开销

jedis最新版本,对于这些过度的hash slot更新和ping,都进行了优化,避免了类似问题

(3)hashslot迁移和ask重定向

如果hash slot正在迁移,那么会返回ask重定向给jedis

jedis接收到ask重定向之后,会重新定位到目标节点去执行,但是因为ask发生在hash slot迁移过程中,所以JedisCluster API收到ask是不会更新hashslot本地缓存

高可用性与主备切换原理

redis cluster的高可用的原理,几乎跟哨兵是类似的

1、判断节点宕机

如果一个节点认为另外一个节点宕机,那么就是pfail,主观宕机

如果多个节点都认为另外一个节点宕机了,那么就是fail,客观宕机,跟哨兵的原理几乎一样,sdown,odown

在cluster-node-timeout内,某个节点一直没有返回pong,那么就被认为pfail

如果一个节点认为某个节点pfail了,那么会在gossip ping消息中,ping给其他节点,如果超过半数的节点都认为pfail了,那么就会变成fail

2、从节点过滤

对宕机的master node,从其所有的slave node中,选择一个切换成master node

检查每个slave node与master node断开连接的时间,如果超过了cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor,那么就没有资格切换成master

这个也是跟哨兵是一样的,从节点超时过滤的步骤

3、从节点选举

哨兵:对所有从节点进行排序,slave priority,offset,run id

每个从节点,都根据自己对master复制数据的offset,来设置一个选举时间,offset越大(复制数据越多)的从节点,选举时间越靠前,优先进行选举

所有的master node开始slave选举投票,给要进行选举的slave进行投票,如果大部分master node(N/2 + 1)都投票给了某个从节点,那么选举通过,那个从节点可以切换成master

从节点执行主备切换,从节点切换为主节点

4、与哨兵比较

整个流程跟哨兵相比,非常类似,所以说,redis cluster功能强大,直接集成了replication和sentinal的功能

 

以上是关于redis cluster集群模式的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Redis-cluster集群

redis集群介绍与搭建(主从哨兵cluster集群)!

redis集群介绍与搭建(主从哨兵cluster集群)!

高可用集群架构——redis的主从复制与哨兵模式,cluster

Redis-cluster集群

redis 主从模式,哨兵模式,cluster(集群)模式 简介