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Redis高可用架构

时间:2024-05-10 14:15:32浏览次数:24  
标签:架构 可用 redis Redis master sentinel solt 下线 节点

redis 架构的演进

单机、主从、集群

特性/配置Redis 主从复制Redis 哨兵Redis 集群
主要目的 数据备份与读写分离 高可用性和故障自动切换 高并发和数据分散处理
架构 一个主节点和多个从节点 监控主从结构并自动切换 多个主节点,数据分片
数据复制 主节点到从节点 监控并管理主从复制 每个主节点管理自己的数据集
故障转移机制 手动或哨兵自动切换 自动故障转移 自动处理节点故障
可伸缩性 有限,依赖主节点 为主从结构增加高可用性 高,因为数据分布式处理
使用场景 数据备份和读扩展 关键应用的高可用性 大规模应用的高性能需求
设置复杂度 相对简单 中等,需配置哨兵 复杂,需规划数据分区

为了解决单机故障问题,redis引入了高可用架构,由多个redis结点组成redis集群,主节点挂了可以自动切换主节点。主流的高可用架构有以下几种

高可用架构

哨兵(高可用、只支持一个master)、cluster集群(高可用,高扩展)、proxy(第三方代理)

 

架构图

 

 

 

sentinel架构

sentinel是如何切换主库的?

sentinel实现主库切换主要有3大步骤:

监控——>决策——>通知

1、监控

每个sentinel会定时向各个结点发送ping命令。当sentinel1发现master在down_after_milillonseconds时间内没有回复,则认为mater主观下线了。

2、决策

master是否下线:当sentinel1发现master主观下线了就会询问其他sentinel,当超过一半的sentinel认为master主管下线了,master就会被认为是客观下线了。

选择新的master: 当master进入主观下线后,sentinel leader会在slave中选出新的mater。

 

 3、通知

当哨兵做好决策后,需要通知其他slave和客户端新的主节点

sentinel架构下各个结点是如何建立连接的的?

sentinel redis集群架构主要包括3个角色:sentinels、master、slaves(一组sentinel可以监控多个redis集群)

 

 

每个sentinel启动会配置要监控的主节点:sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>

sentinel可以是一个或者多个,但是为了高可用一般都设置为多个且为奇数个。多个sentinel节点通过向主节点pub自己的信息sub _sentinel_:hello信息感知到彼此并建立连接。每个sentinel获取到master信息对其进行监控。

 

主节点切换后如何通知客户端

sentinel leader发送sub消息switch-master,客户端jedis通过sbuscribe订阅此消息重新设置客户端主节点。

 

主观下线如何升级为客观下线

当某个哨兵链接master超时时,自己会主观认为该master下线了,但是由于网络波动等其他因素也不能过于武断。就会去问其他同僚的意见:is_master_down_by_addr?其他的sentinel会根据自身的链接情况回复Y/N,当quorum个sentinel主观认为master下线并同步信息后就会认为master已经失去连接了,客观下线了。这个时候就要选举sentinel leader,进行master切换了。

如何选举sentinel leader

如果只有一个snetinel不存在这个问题,当然可用性也不行,一般都是sentinel集群,至少3个sentinel节点,我们讨论集群情况下。

当sentinel集群认为master已经客观下线后,就要进行master切换等处理,可是谁来处理?总不能群龙无首18个儿子乱当家。这时候就需要选择一个sentinel作为leader,让他去负责后续工作。

怎么选?

首先肯定要那个节点认同master已经下线才行。所以只有发起master下线投票的节点能成为候选人,

sentinel会先给自己投一票,

再去找别人给他投,最终得到票数超过quorum的sentinel为leader,

当然也有可能进行一轮没有选举出来,(比如不同节点设置的超时时间不同,这边已经发起选举了,有的节点还认为原先的master没有失联),

就会进行第二轮选举。需要等上2倍的down_after_milillonseconds才可以。因此合理设置down_after_milillonseconds显得尤为重要。(一般30s左右?根据子自己的实际情况,能接受的响应时间,误判的概率等进行调整。)

sentinel的优缺点

sentinel解决了redis故障自动转移的问题,提升了redis的可用性。

但是sentinel集群模式下,只能有一个master,redis的水平扩容变得困难,由于只能再master写操作,写性能难以提升。

redis cluster也就应运而生。

 

redis cluster

redis cluster的特点

去中心化,redis cluster通过多master数据分片技术,方便集群的水平扩展和高并发读写的支持,自身通过gossip协议进行相互监控和选主切换,不再需要额外部署sentinel集群。

redis cluster数据分片引入了人分片规则,数据迁移等诸多问题。但是redis cluster已经一一解决。

master节点和slave节点的分工------->master:读写,salve:读

分布式寻址算法

hash、一致性hash、hash solt(Redis Cluster:范围+hash,16384个槽,

CRC16(key)%16383——>(redis server)solt(自己/转发给负责该solt的node)——>node)

算法名称 原理 优缺点
hash取模 hash(key)% 节点数

简单,不均匀,

可用性低,有服务宕机,落在这个node的请求失败

伸缩性差,不好扩容缩容

一致性hash

hash(node ip)->hash环->增加虚拟节点->更均匀

hash(key)%node ip ->沿着圆环顺时针寻找第一个真实node

分布可能不够均匀,可以通过增加虚拟节点解决,

有服务宕机她上面的请求会顺时针往后走落在下一个node,

增加节点也是落在下一个节点的一部分落在新增节点上

hash solt

slot = CRC16(key)& 16384 

key 与solt绑定   solt与node映射关系

伸缩性好,可以自动平均分配solt也可以手动指定

 

主从之间的solt怎么保持一致?

solt只在主节点分配,从节点不分配solt,从节点升位master后会继承原master的solt

选举过程不用slave参与

redis cluster的选举过程不用salve参与

具体选举过程

 

 

如果没有从节点,集群中有一个master下线,集群进入不可用状态。

rediscluster 扩容缩容

扩容:

增加一个节点,加入集群

分配solt,可以使用balance命令或者手动指定move solt

客户端jedis订阅相关事件更新本地缓存

 

redis cluster请求流程

jedisCluster.set("a","a"); byte[] as = SafeEncoder.encode("a"); //获取key对应的slot int slot = JedisClusterCRC16.getSlot("a"); //使用slot获取key所在的节点 int port = jedisCluster.getConnectionFromSlot(slot).getClient().getPort();

 

redis脑裂问题

Redis的脑裂问题是什么?怎么造成的?会造成什么后果?

同一个数据分片出现多个master的情况成为脑裂,这种原因的出现往往是以为选举者和salve与master不在一个网络分片导致的。因为部分节点连接不到master会认为master已经下线,从而选出新的master,但是实际上旧的master并没有下线,而且再向客户端提供服务,可能新增了一些数据。当网络恢复后,原先的master会被设置为salve从节点,复制new master的数据,会导致一部分数据丢失。  

redis是如何解决脑裂问题的?

1.设置每个master下最少有几个slave数量 min-replicas-to-write, 2.和slave升级为master前与master断开的时间限制min-replicas-max-lag。 少于指定的salve数量,master会拒绝执行redis命令

标签:架构,可用,redis,Redis,master,sentinel,solt,下线,节点
From: https://www.cnblogs.com/jyzyz/p/18137889

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