裸泳的猪

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redis持久化和集群高可用

Redis持久化

RDB

  • RDB做镜像全量持久化

    是对 Redis 中的数据执行周期性的持久化。
    • 优点:

      RDB对Redis的性能影响非常小,是因为在同步数据的时候他只是fork了一个子进程去做持久化的,
      而且他在数据恢复的时候速度比AOF来的快。适合做快照之类的备份。
    • 缺点:

      RDB都是快照文件,生成时间间隔可能比较大(默认5分钟),可能丢失数据,
      还有就是RDB在生成数据快照的时候,如果文件很大,客户端可能会暂停几毫秒甚至几秒.

AOF

  • AOF做增量持久化。

    AOF 机制对每条写入命令作为日志,以 append-only 的模式写入一个日志文件中,因为这个模式是只追加的方式,所以没有任何磁盘寻址的开销,所以很快,有点像Mysql中的binlog。
    • 优点:

      可能丢失的数据少(1秒),

      AOF日志可读性好,可对有问题的命令做修改.
    • 缺点:

      AOF文件体积较大。

      AOF开启后,Redis支持写的QPS会比RDB支持写的要低

总结:RDB和AOF配合使用

因为RDB会耗费较长时间,不够实时,在停机的时候会导致大量丢失数据,所以需要AOF来配合使用。在redis实例重启时,会使用RDB持久化文件重新构建内存,再使用AOF重放近期的操作指令来实现完整恢复重启之前的状态。

Redis 4.0 混合持久化

重启 Redis 时,我们很少使用 RDB来恢复内存状态,因为会丢失大量数据。

我们通常使用 AOF 日志重放,但是重放 AOF 日志性能相对 RDB来说要慢很多,这样在 Redis 实例很大的情况下,启动需要花费很长的时间。

Redis 4.0 为了解决这个问题,带来了一个新的持久化选项——混合持久化。

通过如下配置可以开启混合持久化(必须先开启aof):

#aof-use-rdb-preamble yes

如果开启了混合持久化,AOF在重写时,不再是单纯将内存数据转换为RESP命令写入AOF文件

而是将重写这一刻之前的内存做RDB快照处理,并且将RDB快照内容和增量的AOF修改内存数据的命令存在一起,都写入新的AOF文件

新的文件一开始不叫appendonly.aof,等到重写完新的AOF文件才会进行改名,覆盖原有的AOF文件,完成新旧两个AOF文件的替换。

于是在 Redis 重启的时候,可以 先加载 RDB 的内容,然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放,因此重启效率大幅得到提升。


Redis集群高可用

Redis的集群高可用方案常见的有3种:

  1. 主从同步/复制
  2. 哨兵模式
  3. Cluster 集群

主从复制

原理:

  1. 从服务器连接主服务器,发送SYNC命令;
  2. 主服务器接收到SYNC命名后,开始执行BGSAVE命令生成RDB文件并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令;
  3. 主服务器BGSAVE执行完后,向所有从服务器发送快照文件,并在发送期间继续记录被执行的写命令;
  4. 从服务器收到快照文件后丢弃所有旧数据,载入收到的快照;
  5. 主服务器快照发送完毕后开始向从服务器发送缓冲区中的写命令;
  6. 从服务器完成对快照的载入,开始接收命令请求,并执行来自主服务器缓冲区的写命令;(从服务器初始化完成)
  7. 主服务器每执行一个写命令就会向从服务器发送相同的写命令,从服务器接收并执行收到的写命令(从服务器初始化完成后的操作)

    主从复制优缺点:

    优点:
  • 支持主从复制,主机会自动将数据同步到从机,可以进行读写分离
  • 为了分载Master的读操作压力,Slave服务器可以为客户端提供只读操作的服务,写服务仍然必须由Master来完成
  • Slave同样可以接受其它Slaves的连接和同步请求,这样可以有效的分载Master的同步压力。
  • Master Server是以非阻塞的方式为Slaves提供服务。所以在Master-Slave同步期间,客户端仍然可以提交查询或修改请求。
  • Slave Server同样是以非阻塞的方式完成数据同步。在同步期间,如果有客户端提交查询请求,Redis则返回同步之前的数据.
    缺点:
  • Redis不具备自动容错和恢复功能,主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败,需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
  • 主机宕机,宕机前有部分数据未能及时同步到从机,切换IP后还会引入数据不一致的问题,降低了系统的可用性。
  • Redis较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。

哨兵模式

当主服务器中断服务后,可以将一个从服务器升级为主服务器,以便继续提供服务,但是这个过程需要人工手动来操作。 为此,Redis 2.8中提供了哨兵工具来实现自动化的系统监控和故障恢复功能。

哨兵的作用就是监控Redis系统的运行状况。它的功能包括以下两个。

  1. 监控主服务器和从服务器是否正常运行。
  2. 主服务器出现故障时自动将从服务器转换为主服务器。
    哨兵组件的主要作用:
  • 集群监控:负责监控 Redis master 和 slave 进程是否正常工作。
  • 消息通知:如果某个 Redis 实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。
  • 故障转移:如果 master node 挂掉了,会自动转移到 slave node 上。

配置中心:如果故障转移发生了,通知 client 客户端新的 master 地址。

哨兵的工作方式:

  1. 每个Sentinel(哨兵)进程以每秒钟一次的频率向整个集群中的Master主服务器,Slave从服务器以及其他Sentinel(哨兵)进程发送一个 PING 命令。
  2. 如果一个实例(instance)距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值, 则这个实例会被 Sentinel(哨兵)进程标记为主观下线(SDOWN)
  3. 如果一个Master主服务器被标记为主观下线(SDOWN),则正在监视这个Master主服务器的所有 Sentinel(哨兵)进程要以每秒一次的频率确认Master主服务器的确进入了主观下线状态
  4. 当有足够数量的 Sentinel(哨兵)进程(大于等于配置文件指定的值)在指定的时间范围内确认Master主服务器进入了主观下线状态(SDOWN), 则Master主服务器会被标记为客观下线(ODOWN)
  5. 在一般情况下, 每个 Sentinel(哨兵)进程会以每 10 秒一次的频率向集群中的所有Master主服务器、Slave从服务器发送 INFO 命令。
    当Master主服务器被 Sentinel(哨兵)进程标记为客观下线(ODOWN)时,Sentinel(哨兵)进程向下线的 Master主服务器的所有 Slave从服务器发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次。
  6. 若没有足够数量的 Sentinel(哨兵)进程同意 Master主服务器下线, Master主服务器的客观下线状态就会被移除。若 Master主服务器重新向 Sentinel(哨兵)进程发送 PING 命令返回有效回复,Master主服务器的主观下线状态就会被移除。
    哨兵模式的优缺点

优点:

  • 哨兵模式是基于主从模式的,所有主从的优点,哨兵模式都具有。
  • 主从可以自动切换,系统更健壮,可用性更高。

    缺点:
  • Redis较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。

Redis-Cluster集群

redis的哨兵模式基本已经可以实现高可用,读写分离 ,但是在这种模式下每台redis服务器都存储相同的数据,很浪费内存,同时主从模式还是不能很好解决过多的写(只有一个master写)所以在redis3.0上加入了cluster模式,实现的redis的分布式存储,也就是说每台redis节点上存储不同的内容。

Redis-Cluster采用无中心结构,它的特点如下:

所有的redis节点彼此互联(PING-PONG机制),内部使用二进制协议优化传输速度和带宽。

节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效。

客户端与redis节点直连,不需要中间代理层.客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可。

Redis-Cluster集群原理:

在redis的每一个节点上,都有这么两个东西,一个是插槽(slot),它的的取值范围是:0-16383。还有一个就是cluster,可以理解为是一个集群管理的插件。当我们的存取的key到达的时候,redis会根据crc16的算法得出一个结果,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,通过这个值,去找到对应的插槽所对应的节点,然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。

为了保证高可用,redis-cluster集群引入了主从模式,一个主节点对应一个或者多个从节点,当主节点宕机的时候,就会启用从节点。当其它主节点ping一个主节点A时,如果半数以上的主节点与A通信超时,那么认为主节点A宕机了。如果主节点A和它的从节点A1都宕机了,那么该集群就无法再提供服务了。

集群里面,故障转移是由集群中其他在线的主节点负责进行的,所以集群不必另外使用Redis Sentinel。

参考:https://www.cnblogs.com/cqming/p/11191079.html

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