并发编程之Redis：Redis主从架构及哨兵架构

2022-04-06 16:14:00 浏览数 (1)
思考
  • 如何让Redis能够带来更高的QPS？ 十万 ？百万 ？亿并发？一个系统、一个软件的并发数，很难给他一个具体的值，因为有很多的因素会影响到；比如Redis，你存的单Key的数据量，保存数据的数据结构，CPU的性能，磁盘的性能等等...当我们需要承载更高访问量的时候，很容易想到的就以下的方式
redis扩容方式
  • 搞更好的机器（垂直扩容）
    • 优点：简单，只需要花钱配置一台更好的机器就可以了
    • 缺点：成本高，性能越好，机器越贵；很容易达到瓶颈，假如最好的单机能承载20万QPS，那我现在要达到40万，怎么办？；
  • 搞更多的机器（水平扩容）
    • 优点：成本低，很容易水平扩展，随便搞台机器，加上去就好了，按需添加；
    • 缺点：使用，维护成本更高，需要管理一个大的集群，需要维护更多的机器。
  • Redis针对扩展提供的方案
    • 方案一：主从架构（master slave）
    • 方案二：集群架构（cluster）
主从架构（master slave）
  • 基本结构图
  • 作用
    • 实现读写分离，降低单点服务的压力；
    • 方便水平扩展，带来更高的吞吐量；
    • 为Redis的高可用打好基础；就单纯的主从架构是没法做到高可用的；
  • 特点
    1. master处理完消息之后，就立马对客户端进行响应
    2. 数据是通过异步的方式从master同步到slave
    3. slave复制数据的时候，不会阻塞master的服务
    4. slave复制数据的时候，也不会阻塞自己的读服务
    5. slave复制完成之后，将新的数据加载到内存期间，会将对外服务暂停
主从架构Redis的搭建

Redis安装（单机版） https://lupf.cn/articles/2020/04/06/1586153137483.html 当主从所有机器都按上面的方式安装好Redis，且保证Redis本机下能正常启动之后，就可以按以下当时做主从配置了

  • 主节点配置调整(6379.conf)
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// 1. 第一个参数 bind  就是redis绑定的ip，默认为127.0.0.1；意味着只能本机访问，其他机器访问不了
//     将本机的ip添加进去
bind 192.168.1.140 127.0.0.1

// 2. 第二个参数，从节点只读，默认就是打开的，确认一下
slave-read-only yes

// 3. redis的认证密码
requirepass 
// 设置之后，客户端可以通过-a参数指定密码连接：redis-cli -a 123456789
// 或者进去之后通过指令：auth 123456789 进行认证

// 4. redis的master节点的连接口令
masterauth
  • 从节点配置调整
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// 从节点添加以上主节点的所有配置

// 额外添加项
// 设置主节点的ip端口
// slaveof <masterip> <masterport>
slaveof 192.168.1.140
  • 检查防火墙
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// 第一种方式，将防火墙关了

// 第二种方式，添加端口开放；如果防火墙开着，又不配置端口开放，从节点将无法连接主节点
iptables -A INPUT -ptcp --dport   -j ACCEPT
  • 启动服务；优先启动主节点，再次依次启动从节点
  • 主备状态查看
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info replication
  • 主备测试
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// 主节点修改，从节点查询
  • 压测
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// redis自带提供了压测工具，位于：redis-4.0.1/src 下
redis-benchmark -h 192.168.1.140
主从架构存在的问题
  • 问题分析 是不是我们做到上面这种架构之后，咱就可以应对基于redis的高并发、高可用了呢？其实不然！上面的这种架构只是解决了高并发的问题，一旦不够了，水平加上机器(slave)就可以了，但是还是会存在以下的问题：
    • 如果是海量数据的Redis存储，那就只能使用后面要说的Redis集群(Redis Cluster)
    • 如何解决呢？能不能master挂了之后，某个slave来接管呢？当然是可以的，这就是下面要说的 哨兵模式
    • 问题一，高可用 上面的架构并没有解决高可用的问题，假如说Master挂了，整个Redis等于是不可能了；虽然说还有从节点在，但是从节点只能读数据，没办法写数据；redis既然主要是用来做缓存的，缓存却没法更新了，那就等于是没法正常使用了；
    • 问题二，无法应对海量数据 从上面的测试来看，master和slave的数据是一样的，slave保存的是master的一个备份；这样也就意味着，master能存储多少数据，整个主从架构也就只能存储多少数据？无法满足大数据量的要求。
哨兵(sentinal)架构
  • 哨兵的功能
    1. 集群监控；负责监控master和slave是否健康存在
    2. 消息通知；当存在节点不可用时，哨兵将消息通知给管理员
    3. 故障迁移；当master挂了之后，哨兵会选举一个slave替代master，实现故障迁移
    4. 配置中心；当slave提升为master，会将迁移之后的master节点地址通知给客户端(client)
哨兵部署
  • 创建配置
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// 创建用于保存哨兵配置文件的目录
mkdir -p /etc/sentinal
mkdir -p /var/sentinal/26379

// 拷贝哨兵
cp /usr/local/redis-4.0.1/sentinel.conf /etc/sentinal/26379.conf

vim /etc/sentinal/26379.conf

// 修改一下配置
// 以守护进程允许
daemonize yes
# 绑定的端口
port 
# 绑定的ip 本机IP
bind 192.168.1.140
# 持久化的目录
dir /var/sentinal/26379/
# 这里需要注意的是 所有哨兵节点的IP都是填master的地址
sentinel monitor mymaster 192.168.1.142 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel failover-timeout mymaster 60000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel auth-pass mymaster 123456789
// 在其他两台机器上采用以上相同的方式配置，除了IP配置成本机
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mymaster 给监控的master设置一个别名；一个哨兵可以监控多个master
192.168.1.142 标识当前主节点
quorum
  1. 至少达到多少个哨兵达成一致，认为master挂了，才做故障迁移
  2. quorum只是作为一个故障识别，最终的选举还是有哨兵集群一起完成的
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超过多久没连上master，哨兵就主观认为他挂了
代码语言：javascript复制
故障迁移，切换新的master的超时时间
代码语言：javascript复制
当新的master选出来之后，每次有多少个slaves去连接master做同步
  • 启动
代码语言：javascript复制
redis-sentinel /etc/sentinal/.conf
// 或者
redis-server /etc/sentinal/.conf --sentinel
  • Sentinel命令
    • PING sentinel回复PONG
    • SENTINEL masters 显示被监控的所有master以及它们的状态.
    • SENTINEL master <master name> 显示指定master的信息和状态
    • SENTINEL slaves <master name> 显示指定master的所有slave以及它们的状态
    • SENTINEL get-master-addr-by-name <master name> 返回指定master的ip和端口，如果正在进行failover或者failover已经完成，将会显示被提升为master的slave的ip和端口
    • SENTINEL reset <pattern> 重置名字匹配该正则表达式的所有的master的状态信息，清楚其之前的状态信息，以及slaves信息
    • SENTINEL failover <master name> 强制sentinel执行failover，并且不需要得到其他sentinel的同意。但是failover后会将最新的配置发送给其他sentinel
故障演练

当前192.168.1.142为master节点，现在我们将其手动停掉，用来测试故障迁移

代码语言：javascript复制
redis-cli -h 192.168.1.142 -a 123456789 shutdown
  • 故障迁移的步骤
    • 第一步，单个哨兵主观认为Master挂了(sdown)；不排除因为网络抖动导致误认为挂了
    • 第二步，当达到quorum数量的哨兵都认为Master挂了之后，哨兵集群客观认为Master挂了
    • 第三步，准备开始做故障迁移
    • 第四步，哨兵集群开始投票选举新的Master
    • 第五步，故障迁移至新的Master
    • 第六步，根据parallel-syncs开始做从节点挂载，故障迁移完成

    可以看到，master已经成功迁移到了新的节点；

主备切换带来的数据丢失问题
异步复制
  • 当客户端想master写了一条数据
  • 异步同步还没有做，master挂了
  • 当哨兵集群发现并做了故障迁移
  • 新的master中因为异步同步的原因，导致了部分数据的丢失
脑裂问题
解决方式
代码语言：javascript复制
  min-slaves-to-write 
  min-slaves-max-lag 
  // 表示，至少有一个salve，数据复制和同步的延迟不能超过s，一旦超过，master就停止接受任何写请求
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