分布式缓存-Redis集群

在前面文章介绍了Redis的一些常用命令,及持久化方式,那么Redis作为一个分布式缓存是怎么保证自己数据的高可用的,下边我们来介绍一下Redis的集群

Redis的主从复制

主从复制流程

主从复制

1.slave服务器通过psync命令发送它自己已有的同步进度(同步源ID-可以理解用master-server的唯一id,同步进度offset)
2.master收到请求后,如果同步源id为当前master-server,则根据偏移量offset增量同步
3.如果同步源非当前master,则进入全量同步,master-server生成rdb数据快照传输到slave,加载到slave内存中
4.复制的过程是异步复制
5.一个master可以拥有多个slave
6.slave可以接受其他slave的连接,同事slave也可以有下级的sub-slave
7.主从同步时,在master侧是非阻塞的
8.slave初次同步,会删除旧数据,加载新数据,会阻塞到来的连接请求

主从复制使用场景

1.读多写少
2.slave设为只读,数据安全隔离
但会出现复制风暴的问题,一主多从,每个slave都要复制,并且主从复制,还是只有一个master,写的能力还是有限

主从复制的使用

1.为提升master写的性能,master关闭持久化,slave开启aof,减少master持久化的压力
2.关闭故障自动重启,master重启后,无数据,会导致集群数据丢失。
3.故障后,从slave拿到备份文件就行恢复,然后手动重启master

Redis哨兵模式

哨兵模式

1.哨兵连接到master,为client提供服务,如果哨兵是一个集权,只有超过一定数量的哨兵,判定master存在问题,才会做故障切换
2.client在使用期间,真正访问的是Redis-server master,当客户端发现Redis-server出现问题时,会去询问哨兵,如果哨兵出现了问题,此时集群中还有其他哨兵,客户端在重试之后,会连接到其他哨兵,这里只有当客户端无法去连接redis-server 的master时,才会去通过询问哨兵,获取最新的可用连接
3.哨兵搭建与故障恢复流程


搭建与故障恢复流程

哨兵如何知道Redis主从信息

1.哨兵配置文件中,保存这主从集权中master的信息,哨兵启动时,通过info命令,进行主从信息的自动发现
2.哨兵的检测机制,哨兵通过向Redis服务发送ping请求,来判断Redis服务的状态。

主观下线与客观下线

1.主观下线:单个哨兵自认为Redis实例已经不能提供服务。
2.客观下线:一定数量值的哨兵认为master下线。当哨兵认为master下线后,则通过sentinelis-master-down-by-addy 命令询问其他哨兵,是否认为master已经下线,如果达成共识(到达quorum个数,哨兵配置文件中可以配置),就认为master节点客观下线,开始故障转移。

哨兵之间如何通信

哨兵之间通过PUB/SUB消息订阅。

sentinel 命令来订阅

哨兵的选举规则:Raft算法

Raft算法主要分为四个阶段。
1.拉票阶段,所有的哨兵都希望自己成为领导者,都会去发起选举
2.sentinel节点收到拉票命令后,如果没有收到或者同意过其他的sentinel节点的请求,就同意该sentinel节点的请求,每个sentinel只持有一张票数
3.如果sentinel节点发现自己的票数已经超过一半的值,那么它就成为领导者,去执行故障转移
4.投票结束后,如果超过failover-timeout的时间内,没进行实际的故障转移操作,则重新拉票选举
Raft算法为避免出现无法选举的情况,在每个sentinel去发送拉票的时候,会有随机休眠去进行拉票,这样有效避免了无法选举出leader的情况。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 218,204评论 6 506
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,091评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 164,548评论 0 354
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,657评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,689评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,554评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,302评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,216评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,661评论 1 314
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,851评论 3 336
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,977评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,697评论 5 347
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,306评论 3 330
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,898评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,019评论 1 270
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,138评论 3 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,927评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容