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Redis 主从集群架构
单节点 redis 并发能力有上限，要进一步提高 redis 并发能力，就要搭建主从集群，实现读写分离
主从同步原理
Replicaition id：每台 master 机器都一个 repl_id，是数据集的表示，若 salve 的 repl_id 与 master 的一样，则表示它们属于同一个集群
offset：偏移量，表示 master 在 repl_backlong 的位置。而同步时 salve 也会保存一个 offset，若 master 的 offset 大于 salve 的 offset，则表示 salve 的数据落后于 master，需要进行更新
主从同步方式
全量同步
Redis 主从、哨兵和分片集群
2023-04-27 09:16·爱做梦的程序员
Redis 主从集群架构
单节点 redis 并发能力有上限，要进一步提高 redis 并发能力，就要搭建主从集群，实现读写分离
主从同步原理
Replicaition id：每台 master 机器都一个 repl_id，是数据集的表示，若 salve 的 repl_id 与 master 的一样，则表示它们属于同一个集群
offset：偏移量，表示 master 在 repl_backlong 的位置。而同步时 salve 也会保存一个 offset，若 master 的 offset 大于 salve 的 offset，则表示 salve 的数据落后于 master，需要进行更新
主从同步方式
全量同步
执行时机
- salve 第一次连接 master 时；
- slave 断开时间太久，repl_backlog 中的 offset 已经被覆盖
执行过程
- salve 向 master 发送 offset、repl_id，master 判断该 repl_id 为空或与自己的不同，则进行全量同步
- master 调用 bgsave 命令异步生成 RDB 文件，同时把生成 RDB 文件过程中接收到命令写入 repl_baklog 缓冲区 中，
- master 生成完 RDB 文件后，把 RDB 文件和 repl_baklog 缓冲区中的命令一并发送给 salve；
- slave 根据命令和 RDB 文件进行数据同步即可；
增量同步
执行时机
- salve 断开又恢复，并且能在 repl_backlog 中找到 offset
执行过程
- salve 向 master 发送 offset、repl_id，master 判断该 repl_id 与自己的相同，则进行增量同步
- master 根据 salve 发送过来的 offset，读取 repl_backlog 位于 offset 后的命令，发送给 salve；
- salve 根据接收的命令进行同步即可；
区别：
全量同步： master 执行 bgsave 命令，生成 RDB 文件发送给 slave，并将后续的命令存储在 repl_backlog 中，持续发送给 slave
增量同步： master 获取 slave 发送的 offset，将 repl_backlog 中 offset 之后的数据发送给 slave 进行同步
优化：
- 使用无磁盘复制，将数据流直接读入网络 IO 中；
- 适当控制 Redis 内存的使用量，避免生成的 RDB 文件过大；
- 当 slave 宕机时，要尽快进行恢复，避免进行全量复制；
- 可以使用 主-从-从 的链式模式，减少 master 的压力；
Redis 哨兵
哨兵作用
服务状态监控：sentinel 不断监控 Redis 集群中 master 和 salve 的状态；
自动故障转移：当 master 宕机后，sentinel 会在所有的 slave 中选举出一个 master，当宕机后的机器恢复后，也以新选择的 master 为主
通知：sentinel 充当 Redis 的客户端服务发现来源，当集群发送故障时，会把最新的消息发送到客户端
服务状态监控
sentinel 基于心跳的机制来判断 master 或者 slave 是否正常工作，每隔1秒向集群中的每个实例发送 ping 命令
- 若该实例没有在规定的时间范围内得到 pong 响应，则认为该机器 主观下线
- 若超过指定数量（quorum）台 sentinel 没有在规定的时间范围内得到该实例 pong 响应，则认为该机器 客观下线，quorum 的值最好超过 sentinel 机器数的一半
自动故障转移
选举原则
- 判断 salve 和 master 断开时间的长短，若超过 10 * down-after-milliseconds ，则该 slave 不会被选举为 master
- 判断 salve-priority 的大小，最小则优先级越高，但该值为 0 却不会被选到；
- 判断 offset 的大小，offset 值越大表示数据越新；
- 判断 salve 的 id 大小，id 越小，节点的优先级越高；
选举过程
- 向某个选举为 master 的 salve 机器发送 salve of one
- 向所有的机器发送 salve of 新 master
- 最后更改宕机的 master 配置，添加 slave of 新master
Redis 分片集群
主从和哨兵解决了高并发和高可用的问题，但是有两个问题没有解决：
- 海量数据存储；
- 高并发写入；
分片集群的特征
- 拥有多个 master，每个 master 可以存储不同的信息；
- 每个 master 拥有多个 salve；
- master 之间通过心跳来监控健康状态；
- 客户端可以访问任意节点，但最后都会被路由到正确的节点；
散列插槽
Redis 分片集群把每个 master 映射到不同的散列插槽中
会根据 key 的有效部分来计算插槽的位置，所以 key 不是跟节点绑定，而是跟插槽绑定
- 将 16384 个插槽分配到不同的实例上；
- 根据 key 的有效部分取 hash 值，对 16384 取余即可；
- 余数作为插槽，寻找查找对应的实例即可；
- 若有效部分的余数相同，则可以实现把同类的信息放到同一个 master 节点上；
