Redis分片集群

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：

• 海量数据存储问题

• 高并发写的问题

使用分片集群可以解决上述问题，如图:

分片集群特征：

• 集群中有多个master，每个master保存不同数据

• 每个master都可以有多个slave节点

• master之间通过ping监测彼此健康状态

• 客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点

1 搭建分片集群

这里我们会在同一台虚拟机中开启6个redis实例，模拟分片集群，信息如下：

1.1 准备实例和设置

创建出7001、7002、7003、8001、8002、8003目录：

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 删除旧的，避免配置干扰
rm -rf 7001 7002 7003
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003 8001 8002 8003

在/tmp下准备一个新的redis.conf文件，内容如下：

port 6379# 开启集群功能cluster-enabled yes# 集群的配置文件名称，不需要我们创建，由redis自己维护cluster-config-file /tmp/6379/nodes.conf# 节点心跳失败的超时时间cluster-node-timeout 5000# 持久化文件存放目录dir /tmp/6379# 绑定地址bind 0.0.0.0# 让redis后台运行daemonize yes# 注册的实例ipreplica-announce-ip 192.168.50.129# 保护模式protected-mode no# 数据库数量databases 1# 日志logfile /tmp/6379/run.log

将这个文件拷贝到每个目录下：

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 执行拷贝
echo 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -t -n 1 cp redis.conf

修改每个目录下的redis.conf，将其中的6379修改为与所在目录一致：

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 修改配置文件
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t sed -i 's/6379/{}/g' {}/redis.conf

1.2 启动

因为已经配置了后台启动模式，所以可以直接启动服务：

# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 一键启动所有服务
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-server {}/redis.conf

通过ps查看状态：

ps -ef | grep redis

如果要关闭所有进程，可以执行命令：

ps -ef | grep redis | awk '{print $2}' | xargs kill

或者（推荐这种方式）：

printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown

1.3 创建集群

虽然服务启动了，但是目前每个服务之间都是独立的，没有任何关联。

我们使用的是Redis6.2.4版本，集群管理以及集成到了redis-cli中，格式如下：

redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.50.129:7001 192.168.50.129:7002 192.168.50.129:7003 192.168.50.129:8001 192.168.50.129:8002 192.168.50.129:8003

命令说明：

• redis-cli --cluster或者./redis-trib.rb：代表集群操作命令

• create：代表是创建集群

• --replicas 1或者--cluster-replicas 1 ：指定集群中每个master的副本个数为1，此时节点总数 ÷ (replicas + 1) 得到的就是master的数量。因此节点列表中的前n个就是master，其它节点都是slave节点，随机分配到不同master

通过命令可以查看集群状态：

redis-cli -p 7001 cluster nodes

1.4 测试

尝试连接7001节点，存储一个数据：

集群操作时，需要给redis-cli加上-c参数才可以：

redis-cli -c -p 7001

2 散列插槽

2.1 插槽原理

Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，查看集群信息时就能看到：

数据key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值，分两种情况：

• key中包含"{}"，且“{}”中至少包含1个字符，“{}”中的部分是有效部分

• key中不包含“{}”，整个key都是有效部分

例如：key是num，那么就根据num计算，如果是{itcast}num，则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值，然后对16384取余，得到的结果就是slot值。

2.2 总结

Redis如何判断某个key应该在哪个实例？

• 将16384个插槽分配到不同的实例

• 根据key的有效部分计算哈希值，对16384取余

• 余数作为插槽，寻找插槽所在实例即可

如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例？

这一类数据使用相同的有效部分，例如key都以{typeId}为前缀

3 集群拉伸

redis-cli --cluster提供了很多操作集群的命令，可以通过下面方式查看：

比如，添加节点的命令：

3.1 需求分析

需求：向集群中添加一个新的master节点，并向其中存储 num = 10

• 启动一个新的redis实例，端口为7004

• 添加7004到之前的集群，并作为一个master节点

• 给7004节点分配插槽，使得num这个key可以存储到7004实例

这里需要两个新的功能:

• 添加一个节点到集群中

• 将部分插槽分配到新插槽

3.2 创建新的redis实例

创建一个文件夹：

mkdir 7004

拷贝配置文件：

cp redis.conf /7004

修改配置文件：

sed /s/6379/7004/g 7004/redis.conf

启动

redis-server 7004/redis.conf

3.3.添加新节点到redis

添加节点的语法如下：

执行命令：

redis-cli --cluster add-node  192.168.50.129:7004 192.168.50.129:7001

通过命令查看集群状态：

redis-cli -p 7001 cluster nodes

如图，7004加入了集群，并且默认是一个master节点：

但是，可以看到7004节点的插槽数量为0，因此没有任何数据可以存储到7004上

3.4.转移插槽

我们要将num存储到7004节点，因此需要先看看num的插槽是多少：

如上图所示，num的插槽为2765.

我们可以将0~3000的插槽从7001转移到7004，命令格式如下：

具体命令如下：

建立连接：

得到下面的反馈：

询问要移动多少个插槽，我们计划是3000个：

新的问题来了：

那个node来接收这些插槽？？

显然是7004，那么7004节点的id是多少呢？

复制这个id，然后拷贝到刚才的控制台后：

这里询问，你的插槽是从哪里移动过来的？

• all：代表全部，也就是三个节点各转移一部分

• 具体的id：目标节点的id

• done：没有了

这里我们要从7001获取，因此填写7001的id：

填完后，点击done，这样插槽转移就准备好了：

确认要转移吗？输入yes：

然后，通过命令查看结果：

可以看到：

4 故障转移

集群初识状态是这样的：

其中7001、7002、7003都是master，我们计划让7002宕机。

4.1.自动故障转移

当集群中有一个master宕机会发生什么呢？

直接停止一个redis实例，例如7002：

redis-cli -p 7002 shutdown

1）首先是该实例与其它实例失去连接

2）然后是疑似宕机：

3）最后是确定下线，自动提升一个slave为新的master：

4）当7002再次启动，就会变为一个slave节点了：

4.2.手动故障转移

利用cluster failover命令可以手动让集群中的某个master宕机，切换到执行cluster failover命令的这个slave节点，实现无感知的数据迁移。其流程如下：

这种failover命令可以指定三种模式：

• 缺省：默认的流程，如图1~6歩

• force：省略了对offset的一致性校验

• takeover：直接执行第5歩，忽略数据一致性、忽略master状态和其它master的意见

案例需求：在7002这个slave节点执行手动故障转移，重新夺回master地位

步骤如下：

1）利用redis-cli连接7002这个节点

2）执行cluster failover命令

如图：

效果：

5.RedisTemplate访问分片集群

RedisTemplate底层同样基于lettuce实现了分片集群的支持，而使用的步骤与哨兵模式基本一致：

1）引入redis的starter依赖

2）配置分片集群地址

3）配置读写分离

与哨兵模式相比，其中只有分片集群的配置方式略有差异，如下：

spring:
  redis:
    cluster:
      nodes:
        - 192.168.50.129:7001
        - 192.168.50.129:7002
        - 192.168.50.129:7003
        - 192.168.50.129:8001
        - 192.168.50.129:8002
        - 192.168.50.129:8003