redis集群的插槽问啥是16384个

Posted 2023-04-16

作者原话，关注下。

1、普通心跳数据包携带节点的完整配置，该配置可以用旧配置以幂等方式替换，以便更新旧配置。这意味着它们包含原始形式的节点的槽配置，16k的槽配置需要使用2k内存空间，但是使用65k槽将使用8k的内存空间。

2、同时，由于其他设计折衷，Redis集群不可能扩展到超过1000个节点。

因此，16k是比较合适的，可以确保每个主设备有足够的槽，最大为1000个。redis的node配置信息通过位图存储传输的，传输前有一个压缩过程，压缩比跟槽个数和节点数有很大关系（because when N is small the bitmap would have slots/N bits set that is a large percentage of bits set.）【槽数量／节点数】当这个N越大，压缩比就越小。

参考技术A 　　redis集群在启动的时候就自动在多个节点间分好片。同时提供了分片之间的可用性：当一部分redis节点故障或网络中断，集群也能继续工作。但是，当大面积的节点故障或网络中断（比如大部分的主节点都不可用了），集群就不能使用。
　　所以，从实用性的角度，Redis集群提供以下功能：
　　自动把数据切分到多个redis节点中
　　当一部分节点挂了或不可达，集群依然能继续工作
　　本回答被提问者采纳

Redis之持久化主从哨兵及分片集群

文章目录

• 一.Redis持久化
• • 1.RDB持久化
  • 2.AOF持久化
  • 3.对比
• 二.Redis主从
• • 1.主从架构
  • 2.主从同步
• 三.Redis哨兵
• • 1.哨兵作用及原理
• 四.Redis分片集群
• • 1.分片集群结构
  • 2.散列插槽
  • 3.集群伸缩
  • 4.故障转移

单点Redis的问题

• 数据丢失问题：Redis是内存存储，服务重启可能会丢失数据
• 并发能力问题：单节点Redis并发能力虽然不错，但也无法满足如618这样的高并发场景
• 故障恢复问题：如果Redis宕机，则服务不可用，需要一种自动的故障恢复手段
• 存储能力问题：Redis基于内存，单节点能存储的数据量难以满足海量数据需求

一.Redis持久化

1.RDB持久化

RDB全称Redis Database Backup file（Redis数据备份文件），也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据。
快照文件称为RDB文件，默认是保存在当前运行目录

Redis内部有触发RDB的机制，可以在redis.conf文件中找到，格式如下

# 900秒内，如果至少有1个key被修改，则执行bgsave
# 如果是save "" 则表示禁用RDB
save 900 1  

RDB的其它配置也可以在redis.conf文件中设置

# 是否压缩 ,建议不开启，压缩也会消耗cpu，磁盘的话不值钱
rdbcompression yes

# RDB文件名称
dbfilename dump.rdb  

# 文件保存的路径目录
dir ./ 

bgsave开始时会fork主进程得到子进程，子进程共享主进程的内存数据
完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件
fork采用的是copy-on-write技术：

1. 当主进程执行读操作时，访问共享内存
2. 当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据，执行写操作

RDB的缺点:

• RDB执行间隔时间长，两次RDB之间写入数据有丢失的风险
• fork子进程、压缩、写出RDB文件都比较耗时

2.AOF持久化

AOF全称为Append Only File（追加文件）。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件，可以看做是命令日志文件

AOF默认是关闭的，需要修改redis.conf配置文件来开启AOF：

# 是否开启AOF功能，默认是no
appendonly yes
# AOF文件的名称
appendfilename "appendonly.aof"

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配：

# 表示每执行一次写命令，立即记录到AOF文件
appendfsync always 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，然后表示每隔1秒将缓冲区数据写到AOF文件，是默认方案
appendfsync everysec 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘
appendfsync no

因为是记录命令，AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作，但只有最后一次写操作才有意义。通过执行bgrewriteaof命令，可以让AOF文件执行重写功能，用最少的命令达到相同效果

Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件。阈值也可以在redis.conf中配置：

# AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# AOF文件体积最小多大以上才触发重写 
auto-aof-rewrite-min-size 64mb 

3.对比

RDB和AOF各有自己的优缺点，如果对数据安全性要求较高，在实际开发中往往会结合两者来使用

二.Redis主从

1.主从架构

单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离

2.主从同步

主从第一次同步是全量同步：

slave做数据同步，必须向master声明自己的replication id 和offset，master才可以判断到底需要同步哪些数据

• Replication Id：简称replid，是数据集的标记，id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replid
• offset：偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset，说明slave数据落后于master，需要更新

全量同步的流程:

• slave节点请求增量同步
• master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步
• master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave
• slave清空本地数据，加载master的RDB
• master将RDB期间的命令记录在repl_baklog，并持续将log中的命令发送给slave
• slave执行接收到的命令，保持与master之间的同步

主从第一次同步是全量同步，但如果slave重启后同步，则执行增量同步

repl_baklog大小有上限，写满后会覆盖最早的数据。如果slave断开时间过久，导致尚未备份的数据被覆盖，则无法基于log做增量同步，只能再次全量同步

主从同步优化

• 在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制，避免全量同步时的磁盘IO。
• Redis单节点上的内存占用不要太大，减少RDB导致的过多磁盘IO
• 适当提高repl_baklog的大小，发现slave宕机时尽快实现故障恢复，尽可能避免全量同步
• 限制一个master上的slave节点数量，如果实在是太多slave，则可以采用主-从-从链式结构，减少master压力
  

全量同步和增量同步区别

• 全量同步：master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog，逐个发送给slave
• 增量同步：slave提交自己的offset到master，master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave

全量同步执行时间

• slave节点第一次连接master节点时
• slave节点断开时间太久，repl_baklog中的offset已经被覆盖时

增量同步执行时间

• slave节点断开又恢复，并且在repl_baklog中能找到offset时

三.Redis哨兵

1.哨兵作用及原理

哨兵作用

Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。哨兵的结构和作用如下：

• 监控：Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
• 自动故障恢复：如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
• 通知：Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端

服务状态监控

Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：

• 主观下线：如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线。
• 客观下线：若超过指定数量（quorum）的sentinel都认为该实例主观下线，则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半

选举新的master

一旦发现master故障，sentinel需要在salve中选择一个作为新的master，选择依据是这样的：

• 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过指定值（down-after-milliseconds * 10）则会排除该slave节点
• 然后判断slave节点的slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举
• 如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高
• 最后是判断slave节点的运行id大小，越小优先级越高。

故障转移

当选中了其中一个slave为新的master后（例如slave1），故障的转移的步骤如下：

• sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master
• sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 命令，让这些slave成为新master的从节点，开始从新的master上同步数据。
• 最后，sentinel将故障节点标记为slave，当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点

四.Redis分片集群

1.分片集群结构

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：

• 海量数据存储问题
• 高并发写的问题

使用分片集群可以解决上述问题，分片集群特征：

• 集群中有多个master，每个master保存不同数据
• 每个master都可以有多个slave节点
• master之间通过ping监测彼此健康状态
• 客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点

2.散列插槽

Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，查看集群信息时就能看到：

数据key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值，分两种情况：
key中包含""，且“”中至少包含1个字符，“”中的部分是有效部分
key中不包含“”，整个key都是有效部分
例如：key是num，那么就根据num计算，如果是itcastnum，则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值，然后对16384取余，得到的结果就是slot值。

如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例？
这一类数据使用相同的有效部分，例如key都以typeId为前缀

3.集群伸缩

添加一个节点到集群

redis-cli --cluster提供了很多操作集群的命令，可以通过下面方式查看：

比如，添加节点的命令：

4.故障转移

当集群中有一个master宕机会发生什么呢？
首先是该实例与其它实例失去连接
然后是疑似宕机：

最后是确定下线，自动提升一个slave为新的master：

手动故障转移

利用cluster failover命令可以手动让集群中的某个master宕机，切换到执行cluster failover命令的这个slave节点，实现无感知的数据迁移。其流程如下：

手动的Failover支持三种不同模式：

• 缺省：默认的流程，如图1~6歩
• force：省略了对offset的一致性校验
• takeover：直接执行第5歩，忽略数据一致性、忽略master状态和其它master的意见