Redis缓存高可用集群搭建步骤及工作原理

集群方案比较

哨兵模式

在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态，如果master节点异常，则会做主从切换，将某一台slave作为master，哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现一般，特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况，而且哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持很高的并发，且单个主节点内存也不宜设置得过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率。

高可用集群模式

redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需要sentinel哨兵也能完成节点移除和故障转移的功能。需要将每个节点设置成集群模式，这种集群模式没有中心节点，可水平扩展，据官方文档称可以线性扩展到上万个节点(官方推荐不超过1000个节点)。redis集群的性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式。

高可用集群搭建

集群搭建

redis集群需要至少三个master节点，这里搭建三个master节点，并且给每个master再搭建一个slave节点，总共6个redis节点，这里用6台机器部署6个redis实例，每台机器一主一从。

修改redis.conf配置文件

#设置绑定的ip，一般为当前机器的ip地址，也可以设置为 0.0.0.0
bind 0.0.0.0
#是否设置后台执行
daemonize yes
#设置日志文件位置
logfile "/usr/local/redis/redis.log"
#设置数据目录
dir /data/redis
#设置同步数据时的密码
masterauth 123456
#客户端连接密码
requirepass 123456
#打开AOF持久化
appendonly yes
#启动集群模式
cluster-enabled yes
#集群节点超时时间，单位毫秒
cluster-node-timeout 10000
#关闭保护模式
protected-mode no

使用redis-cli创建集群节点

1	./redis-cli -a 123456 --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.110.128:6379 192.168.110.129:6379 192.168.110.130:6379 192.168.110.131:6379 192.168.110.132:6379 192.168.110.133:6379

上面命令里的1代表为每个创建的主服务器节点创建一个从服务器节点。

执行这条命令需要确认机器之间的redis实例要能相互访问，可以把所有机器防火墙关掉

#临时关闭防火墙
systemctl stop firewalld
#禁止防火墙开机自启
systemctl disable firewalld

验证集群

使用redis-cli命令，以集群模式连接任意一个节点即可。
1
./redis-cli -a 123456 -c -h 192.168.110.128 -p 6379
-a访问服务端密码，-c表示集群模式，-h指定ip地址 -p指定端口号

使用cluster info查看集群信息，cluster nodes查看节点列表
操作数据

使用redis-cli集群模式，连接任意节点，就可以操作数据，Redis会根据key的hash，分片存储数据。

验证高可用

通过上面的搭建，已经成功启动了一个三主三从的Redis集群，当前集群的状态及节点如图所示：

集群的节点信息：

我们停掉其中的一个master节点（192.168.110.128）

再次查看集群的状态及节点：

此时集群状态如下：

当再次启动192.168.110.128时，他会变成192.168.110.132的从节点。

此时，集群的状态如图所示：

常见问题

redis数据不为空，此时需要先清除redis中所有的数据，再次执行创建集群命令。

先使用本地模式连接Redis，然后使用flushall清除Redis中的数据
1
127.0.0.1:6379> FLUSHALL
清除Redis生成的数据存储文件，及节点信息文件。
1
rm -rf appendonly.aof dump.rdb nodes.conf
重启Redis。
再次执行创建集群命令。

Java操作集群

jedis

maven增加jedis坐标

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
</dependency>

java示例代码：

public class JedisClusterTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        config.setMaxTotal(20);
        config.setMaxIdle(10);
        config.setMinIdle(5);

        Set<HostAndPort> jedisClusterNode = new HashSet<>();
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.110.128", 6379));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.110.129", 6379));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.110.130", 6379));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.110.131", 6379));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.110.132", 6379));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.110.133", 6379));

        JedisCluster jedisCluster = null;
        try {
            //connectionTimeout：指的是连接一个url的连接等待时间
            //soTimeout：指的是连接上一个url，获取response的返回等待时间
            jedisCluster = new JedisCluster(jedisClusterNode, 6000, 5000, 10, "123456", config);
            System.out.println(jedisCluster.set("cluster", "aaa"));
            System.out.println(jedisCluster.get("cluster"));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (jedisCluster != null) {
                jedisCluster.close();
            }
        }
    }
}

SpringBoot

maven增加Spring Redis配置

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

<dependency>
   <groupId>org.apache.commons</groupId>
   <artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

修改application.properties 配置文件为：

1
2
3

#多个节点使用英文的,分割
spring.redis.cluster.nodes=192.168.110.128:6379,192.168.110.129:6379,192.168.110.130:6379
spring.redis.password=123456

代码里注入StringRedisTemplate或者RedisTemplate使用即可

原理分析

Redis Cluster 将所有数据划分为 16384 个 slots(槽位)，每个节点负责其中一部分槽位。槽位的信息存储于每个节点中。

当 Redis Cluster 的客户端来连接集群时，它也会得到一份集群的槽位配置信息并将其缓存在客户端本地。这样当客户端要查找某个 key 时，可以直接定位到目标节点。同时因为槽位的信息可能会存在客户端与服务器不一致的情况，还需要纠正机制来实现槽位信息的校验调整。

槽位定位算法

Cluster 默认会对 key 值使用 crc16 算法进行 hash 得到一个整数值，然后用这个整数值对 16384 进行取模来得到具体槽位。

1	HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384

jedis底层使用cluster时，也会使用此算法计算具体槽位，具体的源码：

public static int getSlot(String key) {
    key = JedisClusterHashTagUtil.getHashTag(key);
    // optimization with modulo operator with power of 2
    // equivalent to getCRC16(key) % 16384
    return getCRC16(key) & (16384 - 1);
  }

跳转重定向

当客户端向一个错误的节点发出了指令，该节点会发现指令的 key 所在的槽位并不归自己管理，这时它会向客户端发送一个特殊的跳转指令携带目标操作的节点地址，告诉客户端去连这个节点去获取数据。客户端收到指令后除了跳转到正确的节点上去操作，还会同步更新纠正本地的槽位映射表缓存，后续所有 key 将使用新的槽位映射表。

Redis集群节点通讯机制

redis cluster节点间采取gossip协议进行通信。

维护集群的元数据(集群节点信息，主从角色，节点数量，各节点共享的数据等)有两种方式：集中式和gossip

集中式

优点在于元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现变更立即就会更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以立即感知到；不足在于所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，可能导致元数据的存储压力。很多中间件都会借助zookeeper集中式存储元数据。

gossip

gossip协议

gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail等等。

meet：某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其他节点进行通信；
ping：每个节点都会频繁给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过ping交换元数据(类似自己感知到的集群节点增加和移除，hash slot信息等)；
pong: 对ping和meet消息的返回，包含自己的状态和其他信息，也可以用于信息广播和更新；
fail: 某个节点判断另一个节点fail之后，就发送fail给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了。

gossip协议的优点在于元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到所有节点上去更新，有一定的延时，降低了压力；缺点在于元数据更新有延时可能导致集群的一些操作会有一些滞后。

gossip通信的10000端口

每个节点都有一个专门用于节点间gossip通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口。每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他几点接收到ping消息之后返回pong消息。

网络抖动

真实世界的机房网络往往并不是风平浪静的，它们经常会发生各种各样的小问题。比如网络抖动就是非常常见的一种现象，突然之间部分连接变得不可访问，然后很快又恢复正常。

为解决这种问题，Redis Cluster 提供了一种选项cluster-node-timeout，表示当某个节点持续 timeout 的时间失联时，才可以认定该节点出现故障，需要进行主从切换。如果没有这个选项，网络抖动会导致主从频繁切换 (数据的重新复制)。

Redis集群选举原理分析

当slave发现自己的master变为FAIL状态时，便尝试进行Failover，以期成为新的master。由于挂掉的master可能会有多个slave，从而存在多个slave竞争成为master节点的过程，其过程如下：

slave发现自己的master变为FAIL
将自己记录的集群currentEpoch（选举轮数）加1，并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST 信息
其他节点收到该信息，只有master响应，判断请求者的合法性，并发送FAILOVER_AUTH_ACK，对每一个epoch只发送一次ack
尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACK
slave收到超过半数master的ack后变成新Master(这里解释了集群为什么至少需要三个主节点，如果只有两个，当其中一个挂了，只剩一个主节点是不能选举成功的)
slave广播Pong消息通知其他集群节点。

从节点并不是在主节点一进入 FAIL 状态就马上尝试发起选举，而是有一定延迟，一定的延迟确保我们等待FAIL状态在集群中传播，slave如果立即尝试选举，其它masters或许尚未意识到FAIL状态，可能会拒绝投票

延迟计算公式：

1	DELAY = 500ms + random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms

SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下，持有最新数据的slave将会首先发起选举（理论上）。

其他补充

集群脑裂数据丢失问题

redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。

规避方法可以在redis配置里加上参数(这种方法不可能百分百避免数据丢失，参考集群leader选举机制)：

min-replicas-to-write 1  #写数据成功最少同步的slave数量，这个数量可以模仿大于半数机制配置，比如集群总共三个节点可以配置1，加上leader就是2，超过了半数

注意：这个配置在一定程度上会影响集群的可用性，比如slave要是少于1个，这个集群就算leader正常也不能提供服务了，需要具体场景权衡选择。

集群是否完整才能对外提供服务

当redis.conf的配置cluster-require-full-coverage为no时，表示当负责一个插槽的主库下线且没有相应的从库进行故障恢复时，集群仍然可用，如果为yes则集群不可用。

Redis集群为什么至少需要三个master节点，并且推荐节点数为奇数？

因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同意才能选举成功，如果只有两个master节点，当其中一个挂了，是达不到选举新master的条件的。

奇数个master节点可以在满足选举该条件的基础上节省一个节点，比如三个master节点和四个master节点的集群相比，大家如果都挂了一个master节点都能选举新master节点，如果都挂了两个master节点都没法选举新master节点了，所以奇数的master节点更多的是从节省机器资源角度出发说的。

Redis集群对批量操作命令的支持

对于类似mset，mget这样的多个key的原生批量操作命令，redis集群只支持所有key落在同一slot的情况，如果有多个key一定要用mset命令在redis集群上操作，则可以在key的前面加上{XX}，这样参数数据分片hash计算的只会是大括号里的值，这样能确保不同的key能落到同一slot里去，示例如下：

1	mset {user1}:1:name zhangsan {user1}:1:age 18

假设name和age计算的hash slot值不一样，但是这条命令在集群下执行，redis只会用大括号里的 user1 做hash slot计算，所以算出来的slot值肯定相同，最后都能落在同一slot。

哨兵leader选举流程

当一个master服务器被某sentinel视为下线状态后，该sentinel会与其他sentinel协商选出sentinel的leader进行故障转移工作。每个发现master服务器进入下线的sentinel都可以要求其他sentinel选自己为sentinel的leader，选举是先到先得。同时每个sentinel每次选举都会自增配置纪元(选举周期)，每个纪元中只会选择一个sentinel的leader。如果所有超过一半的sentinel选举某sentinel作为leader。之后该sentinel进行故障转移操作，从存活的slave中选举出新的master，这个选举过程跟集群的master选举很类似。

哨兵集群只有一个哨兵节点，redis的主从也能正常运行以及选举master，如果master挂了，那唯一的那个哨兵节点就是哨兵leader了，可以正常选举新master。

不过为了高可用一般都推荐至少部署三个哨兵节点。为什么推荐奇数个哨兵节点原理跟集群奇数个master节点类似。

集群运维

集群状态查看

使用redis-cli客户端连接集群

1	./redis-cli -a 123456 -c -h 192.168.110.128 -p 6379

查看集群状态

1	cluster info

查看集群节点

1	cluster nodes

查看Redis集群的命令帮助

1	./redis-cli --cluster help

create：创建一个集群环境host1:port1 … hostN:portN
call：可以执行redis命令
add-node：将一个节点添加到集群里，第一个参数为新节点的ip:port，第二个参数为集群中任意一个已经存在的节点的ip:port
del-node：移除一个节点
reshard：重新分片
check：检查集群状态

集群操作

创建集群

1	./redis-cli -a 123456 --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.110.128:6379 192.168.110.129:6379 192.168.110.130:6379 192.168.110.131:6379 192.168.110.132:6379 192.168.110.133:6379

创建三主三从的集群

上面命令里的1代表为每个创建的主服务器节点创建一个从服务器节点。

新增节点

新增master节点

1	src/redis-cli -a 123456 --cluster add-node 192.168.110.128:6380 192.168.110.128:6379

使用add-node命令新增一个主节点，前面的ip:port为新增节点，后面的ip:port为已知存在节点，看到日志最后有[OK] New node added correctly提示代表新节点加入成功

查看集群状态

可以看到刚刚新添加的节点已经进去了，但是还未分配槽位，无法读写数据。

注意：当添加节点成功以后，新增的节点不会有任何数据，因为它还没有分配任何的slot(hash槽)，我们需要为新节点手工分配hash槽

使用reshard重新分配hash槽，找到集群中的任意一个主节点，对其进行重新分片工作。

1	src/redis-cli -a 123456 --cluster reshard 192.168.110.132:6379

执行命令后，控制台输出如下：

... ...
// 需要多少个槽移动到新的节点上，自己设置，比如1000个hash槽
How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 1000
// 把这1000个hash槽移动到哪个节点上去，需要指定节点id
What is the receiving node ID? 909ca5a8f6dbc84ca28c760cd62b502b9f7d7bba
// 输入all为从所有主节点中分别抽取相应的槽数指定到新节点中，抽取的总槽数为1000个
Please enter all the source node IDs.
  Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots.
  Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.
Source node 1:all
 ... ...
// 输入yes确认开始执行分片任务
Do you want to proceed with the proposed reshard plan (yes/no)? yes
... ...

现在新加入的master节点已经分配好槽位了，可以进行读写操作了。

新增slave节点

1	src/redis-cli -a 123456 --cluster add-node 192.168.110.128:6381 192.168.110.128:6379

如图所示，新增的还是默认为master节点。

我们需要使用replicate命令来指定当前节点的主节点id为哪个，首先需要连接新加的节点的客户端，然后使用集群命令进行操作，把当前的节点指定到一个主节点下。

1
2
3

[root@localhost redis-6.2.12]# src/redis-cli -a 123456 -c -h 192.168.110.128 -p 6381
Warning: Using a password with '-a' or '-u' option on the command line interface may not be safe.
192.168.110.128:6381> cluster replicate 909ca5a8f6dbc84ca28c760cd62b502b9f7d7bba

可以看到，此时新增的6381节点已经变成了6380的从节点了。

删除节点

删除从节点

用del-node删除从节点，指定删除节点ip和端口，以及节点id

1	src/redis-cli -a 123456 --cluster del-node 192.168.110.128:6381 8dc8669f0266519ab49d7d529dfcd5ca6f775e64

再次查看节点信息，该节点已经被删除了。

删除主节点

删除主节点相对比较麻烦一些，因为主节点的里面是有分配了hash槽的，所以我们这里必须先把节点里的hash槽放入到其他的可用主节点中去，然后再进行移除节点操作，不然会出现数据丢失问题(目前只能把master的数据迁移到一个节点上，暂时做不了平均分配功能)，执行命令如下：

1	src/redis-cli -a 123456 --cluster reshard 192.168.110.128:6380

命令行输出如下：

... ...
// 移动的总hash槽数
How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 1000
// 把数据移动到哪个节点上去，输入接收数据的节点id
What is the receiving node ID? adaa95f2a7cbb899519b828aaea6ad28c5970507
// 输入数据来源，输入被转移数据的节点id
Please enter all the source node IDs.
  Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots.
  Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.
Source node #1: 909ca5a8f6dbc84ca28c760cd62b502b9f7d7bba
// 输入done开始进行数据转移
Source node #2: done

Ready to move 1000 slots.
  Source nodes:
    M: 909ca5a8f6dbc84ca28c760cd62b502b9f7d7bba 192.168.110.128:6380
       slots:[0-332],[5461-5794],[10923-11255] (1000 slots) master
  Destination node:
    M: adaa95f2a7cbb899519b828aaea6ad28c5970507 192.168.110.132:6379
       slots:[333-5460] (5128 slots) master
       1 additional replica(s)
  Resharding plan:
  ... ...
  // 输入yes开始执行
  Do you want to proceed with the proposed reshard plan (yes/no)? Yes
  ... ...

查看节点信息，发现6380这个节点已经没有hash槽了，

最后直接使用del-node删除节点即可

1	src/redis-cli -a 123456 --cluster del-node 192.168.110.128:6380 909ca5a8f6dbc84ca28c760cd62b502b9f7d7bba

此时再次查看节点列表，已经没有6380这个节点了。