上一篇:使用Nacos作为分布式配置中心
关于Redis
Redis
应该是在现在任何一个微服务系统中都必不可少的一个中间件了——它可以用于缓存、Token(会话状态)存储,以及一些业务逻辑相关的使用。
虽然单体Redis的搭建并不是特别困难,但是要搭建Redis的高可用集群,如果不使用Docker,还是有一定难度的。既然上次使用Docker搭建SkyWalking
十分简单,那这次我们也用Docker来搭建Redis高可用集群。
当然,这仅仅是一个比赛用的项目,不会上线部署到生产环境,目的也仅仅是搭建一个最简单的Redis高可用集群,所以肯定会有一些问题没有考虑到。
关于Redis Sentinel
Redis Sentinel
是Redis官方推荐的Redis高可用解决方案,它可以监控Redis集群,在Master宕掉之后能进行自动切换。
很显然,不可能只用一个Redis Sentinel去监控整个Redis集群——那样假如Redis Sentinel宕机了,就会引发单点故障,所以如果要实现高可用,Redis Sentinel也要做成集群的形式。
Reference
https://www.cnblogs.com/duanxz/p/4701831.html
https://testerhome.com/topics/13091
https://www.bilibili.com/video/av36042649?p=118
在Ubuntu 16.04 LTS上安装docker-compose
如果要启动一主两从的Redis高可用集群,加上Redis Sentinel,一共有6个容器。为了方便管理,我打算在虚拟机里启动这些Docker容器。
虽然Ubuntu安装Docker并没有什么坑,但是安装docker-compose
,坑就大了,并且在寻找解决方案的过程中,发现踩了这个坑的人还真不少。
Ubuntu如果直接使用apt-get install docker-compose
,安装的docker-compose
是不能使用的。要安装的话,只能从GitHub下载:
(以下命令都在root用户下运行,不是root用户记得加sudo)
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.22.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose
没有curl
命令的话,需要先安装:
apt-get install curl
因为在GitHub,下载速度比较慢,大概需要下载15分钟。
下载好之后如果是用docker-compose
命令不能运行,显示No such file or directory
的话,就需要把下载好的docker-compose拷贝到/usr/bin
目录中去:
mv ./docker-compose /usr/bin/docker-compose
docker-compose --version
如果可以输出版本号信息,就代表安装成功了。
docker-compose搭建Redis集群
本来我采用了 https://www.bilibili.com/video/av36042649?p=118 视频中的方法,但是不知道为什么只能启动一个Master和一个Slave,有一个Slave怎么也启动不起来,无奈之下更换了 https://testerhome.com/topics/13091 的方法,一次成功,感谢作者。
Dockerfile
FROM redis
COPY redis.conf /etc/redis.conf
RUN redis-server /etc/redis.conf
主要是把自定义的redis.conf
添加到镜像中。
redis.conf
daemonize yes
pidfile /var/run/redis.pid
port 6379
timeout 0
loglevel notice
logfile stdout
databases 16
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
stop-writes-on-bgsave-error yes
rdbcompression yes
rdbchecksum yes
dbfilename dump.rdb
dir ./
slave-serve-stale-data yes
slave-read-only no
slave-priority 100
appendonly yes
appendfsync everysec
no-appendfsync-on-rewrite no
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
lua-time-limit 5000
slowlog-log-slower-than 10000
slowlog-max-len 128
hash-max-ziplist-entries 512
hash-max-ziplist-value 64
list-max-ziplist-entries 512
list-max-ziplist-value 64
set-max-intset-entries 512
zset-max-ziplist-entries 128
zset-max-ziplist-value 64
activerehashing yes
client-output-buffer-limit normal 0 0 0
client-output-buffer-limit slave 256mb 64mb 60
client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60
docker-compose.yml
在这个文件中,配置了Master节点和两个Slave节点的信息:
version: '2'
services:
remaster:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
container_name: master
ports:
- "6379:6379"
restart: always
expose:
- 6379
slave6380:
image: redis
container_name: slave01
ports:
- "6380:6379"
restart: always
expose:
- 6379
command: /bin/bash -c "sleep 2 && redis-server --port 6380 --slaveof remaster 6379"
depends_on:
- remaster
slave6381:
image: redis
container_name: slave02
ports:
- "6381:6379"
restart: always
expose:
- 6379
command: /bin/bash -c "sleep 2 && redis-server --port 6381 --slaveof remaster 6379"
depends_on:
- remaster
启动:
docker-compose up -d
使用docker ps
命令就能查看到启动好的三个Redis的信息了。
docker-compose搭建Redis Sentinel集群
Redis Sentinel也是要部署成集群形式的,同样使用docker-compose来搭建。
这次因为一共有三个Redis,所以启动了三个Redis Sentinel,实际上数量比这个多或者比这个少也没有太大的问题。
docker-compose.yml
version: '2'
services:
sentinel1:
image: redis
container_name: redis-sentinel-1
ports:
- 26379:26379
command: redis-sentinel /usr/local/etc/redis/sentinel.conf
volumes:
- ./sentinel1.conf:/usr/local/etc/redis/sentinel.conf
sentinel2:
image: redis
container_name: redis-sentinel-2
ports:
- 26380:26379
command: redis-sentinel /usr/local/etc/redis/sentinel.conf
volumes:
- ./sentinel2.conf:/usr/local/etc/redis/sentinel.conf
sentinel3:
image: redis
container_name: redis-sentinel-3
ports:
- 26381:26379
command: redis-sentinel /usr/local/etc/redis/sentinel.conf
volumes:
- ./sentinel3.conf:/usr/local/etc/redis/sentinel.conf
其中volumes
指定了每一个Redis Sentinel的配置文件,并将它们映射到容器中。这三个配置文件的内容其实是相同的。
Redis Sentinel的默认端口是26379
。
sentinel.conf
前面docker-compose.yml
中出现的sentinel1.conf
、sentinel2.conf
和sentinel3.conf
的内容其实都是一样的,采用的是 https://www.bilibili.com/video/av36042649?p=118 中的配置方案:
port 26379
dir "/tmp"
sentinel myid 634b81133a6b7bb6c56e1eb2e6c107a41de5f816
sentinel deny-scripts-reconfig yes
sentinel monitor mymaster 172.16.103.136 6379 2
sentinel config-epoch mymaster 0
sentinel leader-epoch mymaster 0
# Generated by CONFIG REWRITE
sentinel known-replica mymaster 172.16.103.136 6381
sentinel known-replica mymaster 172.16.103.136 6380
sentinel known-sentinel mymaster 172.16.103.136 26379 34130f5bcda76cfbe8e3f84a07c1ed65404bbd4b
sentinel known-sentinel mymaster 172.16.103.136 26379 3c13257691001f533ce8886384e555eb8e496b44
sentinel current-epoch 0
使用docker-compose up -d
启动,再使用docker-ps
检查,可以发现三个Redis Sentinel也启动好了。
Spring Cloud创建Redis存储服务
本来想单独开一篇写这个的,但是看了看代码量不是很多,就都写在这里了。
这个服务大体上采用的是 https://www.bilibili.com/video/av36042649?p=119 的方案,但是因为技术栈几乎完全不同,所以代码的区别还是比较大的。
使用可视化工具检查Redis集群的运行状况
首先用Medis
连接Redis Sentinel:
连接成功,在Terminal
里使用PING
命令检查是否正常:
返回PONG
就说明正常了。Redis Sentinel似乎也是用这个命令检查Master节点是否存活的。
注意:Medis对Redis Sentinel的支持其实很有限——它似乎不能识别Redis集群,比如我添加一个Key,就显示不出来,但是如果直接连接Master节点的话,就没问题了。。。如果大家知道什么在macOS下比较好用的Redis可视化工具,欢迎推荐。
依赖
pom.xml:
<dependencies>
<!-- 公共API模块 -->
<dependency>
<groupId>com.timeline</groupId>
<artifactId>timeline-api</artifactId>
</dependency>
<!-- 公共工具类模块 -->
<dependency>
<groupId>com.timeline</groupId>
<artifactId>timeline-common</artifactId>
</dependency>
<!-- Dubbo -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-dubbo</artifactId>
</dependency>
<!-- Spring Boot -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- Nacos Discovery -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<!-- Nacos Config -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>
<!-- Alibaba Spring Context Support -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.spring</groupId>
<artifactId>spring-context-support</artifactId>
</dependency>
<!-- Lombok -->
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<!-- Redis 相关依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
其实也就是那么几个依赖,比如公共API、工具模块、服务注册、服务配置、Spring Boot、Lombok等等。但是这里比其他的服务提供者多了两个Redis的依赖:
<!-- Redis 相关依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
Spring Boot的Redis模块底层实现还是用的jedis
。
配置
bootstrap.yml:
spring:
cloud:
nacos:
config:
server-addr: 127.0.0.1:8848
name: timeline-service-redis
file-extension: yml
group: TIMELINE_DEV
dubbo:
application:
name: timeline-service-redis
registry:
address: spring-cloud://localhost:8848
配置好bootstrap.yml
之后,在Nacos里新建配置:
server:
port: 10700
spring:
application:
name: timeline-service-redis
main:
allow-bean-definition-overriding: true
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: 127.0.0.1:8848
# 注册到TIMELINE分组
group: TIMELINE
redis:
lettuce:
pool:
max-active: 8
max-idle: 8
max-wait: -1ms
min-idle: 0
sentinel:
master: mymaster
nodes: 172.16.103.136:26379, 172.16.103.136:26380, 172.16.103.136:26381
# 服务健康检查
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: "*"
dubbo:
scan:
base-packages: com.timeline.service.redis.service
# 使用dubbo协议,端口从20880开始自增以防重复
protocol:
name: dubbo
port: -1
cloud:
subscribed-services: "*"
重点关注Redis相关的配置:
redis:
lettuce:
pool:
max-active: 8
max-idle: 8
max-wait: -1ms
min-idle: 0
sentinel:
master: mymaster
nodes: 172.16.103.136:26379, 172.16.103.136:26380, 172.16.103.136:26381
redis.lettuce.pool
节点中定义了一些Redis连接池相关的信息。
redis.sentinel
节点则定义了Redis Sentinel的信息——主节点的名称(sentinel.conf
文件中配置)是mymaster
;一共有三个Redis Sentinel节点,就是我们用docker-compose启动的那三个。
Dubbo服务接口
因为我们是使用Dubbo作为RPC框架进行服务之间的调用的,Redis服务和其他服务之间也是,所以需要在公共API模块新建一个interface
作为服务接口:
package com.timeline.api.service.redis;
/**
* Redis相关服务的公共接口
*
* @author Architect
* @date 2020/3/8 2:20 上午
*/
public interface RedisService {
/**
* 向Redis集群中添加数据
*
* @param key key
* @param value value
* @param expire 过期时间(单位:秒)
*/
void put(String key, Object value, long expire);
/**
* 从Redis集群里拿数据
*
* @param key 要获取的数据的key
* @return 根据key获取到的value,此对象可能为缺省值
*/
Object get(String key);
}
顺便提一句:本来get()
方法返回值我使用的是Optional<Object>
类型,因为返回值可能为空,用Optional会减少一些问题,但是在跑单元测试时我发现Optional并不能像List一样被序列化,所以需要序列化的场景,不能使用Optional,需要手动判断缺省值null。
服务提供者
package com.timeline.service.redis.service;
import com.timeline.api.service.redis.RedisService;
import org.apache.dubbo.config.annotation.Service;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* Redis相关服务的实现类
* 提供了get()和put()两种方法,并对外暴露了Dubbo接口
*
* @author Architect
* @date 2020/3/8 2:22 上午
*/
@Service
@Component
public class RedisServiceImpl implements RedisService {
final RedisTemplate redisTemplate;
public RedisServiceImpl(RedisTemplate redisTemplate) {
this.redisTemplate = redisTemplate;
}
@Override
public void put(String key, Object value, long expire) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, expire, TimeUnit.SECONDS);
}
@Override
public Object get(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
}
这里的put
和get
方法使用了RedisTemplate
工具类。
测试
package com.timeline.service.redis.tests;
import com.timeline.api.service.redis.RedisService;
import org.apache.dubbo.config.annotation.Reference;
import org.junit.Assert;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import java.util.Optional;
/**
* Redis相关测试
* 注意:由于要调试Dubbo,所以需要先把服务本身开起来,再跑测试
*
* @author Architect
* @date 2020/3/8 2:31 上午
*/
@SpringBootTest
public class RedisTests {
@Reference
RedisService redisService;
/**
* 测试添加key
*/
@Test
void testPut() {
redisService.put("test", "timeline", 300);
}
/**
* 测试获取key
*/
@Test
void testGet() {
Object value = redisService.get("test");
if (value == null) {
Assert.fail();
}
Assert.assertEquals("timeline", value);
}
}
两个测试不能一起跑,否则testGet()
就获取不到key导致失败,不知道是啥原因,但是在跑完testPut()
之后单独跑testGet()
,就可以成功。