这一节连我自己都觉得有点小高级了，今天我要学习使用docker安装redis集群来实现亿级数据存储。这一节会比较长，先讲理论，后动手实践，我尽量通过自己的实践来帮大家避坑。
- 一.案例分析
- 二.分布式存储之哈希取余算法
- 三.分布式存储之一致性哈希算法
- 四.分布式存储之哈希槽分区
- 五.3主3从redis集群配置
- 1.先拉取redis镜像
- 2.关闭防火墙(或放行端口) 启动docker后台服务
- 3.新建6个redis容器实例
- 4.进入容器redis-node-1，并未6台机器构建构建集群关系
- 5.链接进入6381作为切入点，查看集群状态
- 六.主从容错切换迁移案例
- 1.数据读写存储
- 2.对6381号机新增2个key
- 3.防止路由失效加参数-c并新增一个key试试
- 4.查看集群信息 `--cluster check`
- 5.容错切换迁移
- 6.主从扩容
- 7.主从缩容
一.案例分析
如果有1~2亿条数据需要缓存，那如何设计这个存储案例呢？单机是100%不可能的，肯定得是分布式存储，那具体如和实现呢？
并且分布式肯定是多台，多台的话，假设有6台，那数据该怎么存放，存放到哪一台。读的时候怎么读，假如你有一些数据原本放在2号机，能不能保证下一次读的时候从2号机读出来？
上述问题，业界一般有3种解决方案：哈希取余算法分区、一致性哈希算法分区、哈希槽分区。
二.分布式存储之哈希取余算法
数据量这么大，我们用redis来做缓存是必然的。
2亿条记录就是2亿个key,value，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式： hash(key) % N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。
优点： 简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡 分而治之的作用。
缺点： 原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。 某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。
三.分布式存储之一致性哈希算法
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了的问题。
提出一致性Hash解决方案，目的是当服务器个数发生变动时，尽量减少影响客户端到服务器的映射关系。
一致性hash算法的三大步骤：
1.算法构建一致性哈希环 一致性哈希环 一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^32 取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1 （即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到2^32-1 ,也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1， 0和2^32-1 在零点中方向重合，我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。
2.服务器IP节点映射 节点映射 将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：
3.key落到服务器的落键规则 当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。
如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。
优点：
1.一致性哈希算法的容错性 假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据，并且这些数据会转移到D进行存储。
2.一致性哈希算法的扩展性 数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，
不会导致hash取余全部数据重新洗牌。
缺点： 1.Hash环的数据倾斜问题 一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题， 例如系统中只有两台服务器：
数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。
四.分布式存储之哈希槽分区
哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。
1.为什么出现? Hash环的数据倾斜问题
2 能干什么? 解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。
槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，这样便于数据移动。
哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配。
3 多少个hash槽? 一个集群只能有16384个槽，编号0-16383（0-2^14-1）。这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。可以指定哪些编号的槽分配给哪个主节点。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取余，余数是几key就落入对应的槽里。slot = CRC16(key) % 16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。
4.哈希槽计算 Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。如下代码，key之A 、B在Node2， key之C落在Node3上。
五.3主3从redis集群配置
1.先拉取redis镜像
我使用的redis版本是6.0.8版。
代码语言：javascript复制docker pull redis:6.0.82.关闭防火墙(或放行端口) 启动docker后台服务
关闭防火墙：
代码语言：javascript复制# 关闭
systemctl stop firewalld
# 禁止开机启动防火墙
systemctl disable firewalld如果你是云服务器，建议不要关闭防火墙，涉及到哪些端口时放行就好：
代码语言：javascript复制firewall-cmd --zone=public --permanent --add-port=要放行的端口号/tcpfirewall-cmd --reload启动docker后台服务：
代码语言：javascript复制system start docker3.新建6个redis容器实例
代码语言：javascript复制docker run -d
--name redis-node-1
--net host
--privileged=true
-v /data/redis/share/redis-node-1:/data
redis:6.0.8
--cluster-enabled yes
--appendonly yes
--port 6381docker run -d
--name redis-node-2
--net host
--privileged=true
-v /data/redis/share/redis-node-2:/data
redis:6.0.8
--cluster-enabled yes
--appendonly yes
--port 6382docker run -d
--name redis-node-3
--net host
--privileged=true
-v /data/redis/share/redis-node-3:/data
redis:6.0.8
--cluster-enabled yes
--appendonly yes
--port 6383docker run -d
--name redis-node-4
--net host
--privileged=true
-v /data/redis/share/redis-node-4:/data
redis:6.0.8
--cluster-enabled yes
--appendonly yes
--port 6384docker run -d
--name redis-node-5
--net host
--privileged=true
-v /data/redis/share/redis-node-5:/data
redis:6.0.8
--cluster-enabled yes
--appendonly yes
--port 6385docker run -d
--name redis-node-6
--net host
--privileged=true
-v /data/redis/share/redis-node-6:/data
redis:6.0.8
--cluster-enabled yes
--appendonly yes
--port 6386命令解释：
docker run : 创建并运行docker容器实例
--name redis-node-x : 容器的名称
--net host ：使用宿主机的IP和端口
--privileged=true ：获取宿主机root用户的权限
-v /data/redis/share/redis-node-x:/data :挂载容器数据卷，宿主机地址：docker内部地址
redis:6.0.8 ：redis镜像和版本号
--cluster-enabled yes : 开启redis集群
--appendonly yes : 开启持久化
--port xxxx : 设置redis端口
运行完上面这些命令后，运行docker ps -a 可以查看当前的6个redis容器实例：
如果和我一样的话，那就没有问题了。
4.进入容器redis-node-1，并未6台机器构建构建集群关系
其实不一定要进入一号容器，其他几号redis容器也可以。
进入容器：
代码语言：javascript复制docker exec -it redis-node-1 /bin/bash构建主从关系： 注意：进入docker容器后才能执行以下的命令，并且注意自己的真实IP地址。
代码语言：javascript复制redis-cli --cluster create
192.168.172.131:6381
192.168.172.131:6382
192.168.172.131:6383
192.168.172.131:6384
192.168.172.131:6385
192.168.172.131:6386
--cluster-replicas 1--cluster-replicas 1 表示为每个master创建一个slave节点，集群关联一比一，1主1从对半分。
我们运行后，会有如下显示，会发现哈希槽分区已经帮我们弄好了：
之后会让我们选择yes或者no我们选择yes：
会看到，redis分配的6381、6382、6383号机为主，而分配6384，6385，8386号机为从。
到这里，如果OK的话，那3主3从就搞定了。
5.链接进入6381作为切入点，查看集群状态
进入6381容器
代码语言：javascript复制docker exec -it redis-node-1 /bin/bash进入redis客户端：
代码语言：javascript复制redis-cli -p 6381然后在redis里面查看集群信息：
代码语言：javascript复制cluster info
查看集群的主从信息，显示各台的主从关系：
代码语言：javascript复制cluster nodes下面显示6381的从服务器为6384。6382的从服务器为6385。6383的从服务器为6386。主从关系非常清晰。
但是这还没有完呢
六.主从容错切换迁移案例
我们上面虽然搭建好了3主3从的redis，但是我们只知道他们名下是怎么挂的，我们还需要学习一下这个集群的数据读写存储和容错切换迁移。我们set一个值以后，集群能不能共享数据？而且我们也知道槽位被分为3段的，这3段代表3个主机，那到底key存进来以后他存在哪里？又怎么在集群里面数据共享呢？我们还要考虑到，如果master1主机宕机了，slave1从机会不会补位？主从架构，主机宕机了，要求从机能够补位。这就是我们的俩个要考虑到的需求。
1.数据读写存储
启动6机构成的集群，并通过exec命令进入（多开几个命令窗口）：
代码语言：javascript复制docker exec -it redis-node-1 /bin/bashdocker exec -it redis-node-2 /bin/bashdocker exec -it redis-node-3 /bin/bashdocker exec -it redis-node-4 /bin/bashdocker exec -it redis-node-5 /bin/bashdocker exec -it redis-node-6 /bin/bash2.对6381号机新增2个key
进入6381号redis：
代码语言：javascript复制redis-cli -p 6381并可以看到keys没有任何东西：
我们参数新增一个key和value：
代码语言：javascript复制set name lily
会发现它报错了，没有存进去，显示要移动到6382号槽位。这是为什么呢？
因为我们的键name被redis集群计算出的hash对应的是5798，1号槽位存储的hash最大值是5460，超过5460就会被要求移动到2号机或其他号机。
3.防止路由失效加参数-c并新增一个key试试
先退出redis：
代码语言：javascript复制quit加上-c参数后进入：
代码语言：javascript复制redis-cli -p 6381 -c
这下就重定向存入了，没有报错了。
4.查看集群信息 --cluster check
代码语言：javascript复制quitredis-cli --cluster check 192.168.172.131:6381
5.容错切换迁移
如果主机停了，从机就要上位。在本案例中，如果6381号主机停机了，那6384号从机就要上位成为了新的master。（每次案例下面挂的从机以实际情况为准，具体是几号机器就是几号，不见得和我的一样，主从分配情况以实际情况为准）
先停掉6381号机：
代码语言：javascript复制docker stop redis-node-1进入6382号机，其他号机也可以：
代码语言：javascript复制docker exec -it redis-node-2 /bin/bash进入容器：
代码语言：javascript复制redis-cli -p 6382 -c查看主从结构：
代码语言：javascript复制cluster nodes
还原之前的3主3从，考虑如果6381会来了，那么他们之间的主从状态怎么样？
先启动6381
代码语言：javascript复制docker start redis-node-1再停6485
代码语言：javascript复制docker stop redis-node-5再启动6385：
代码语言：javascript复制docker start redis-node-5查看集群状态：
代码语言：javascript复制redis-cli --cluster check 192.168.172.131:6381
6.主从扩容
假如现在3主3从不够用了，我们准备拓展到4主4从，加入6387和6388一主一从。这里涉及到槽位的变更等。
新建6387和6388两个节点
代码语言：javascript复制docker run -d
--name redis-node-7
--net host
--privileged=true
-v /data/redis/share/redis-node-7:/data
redis:6.0.8
--cluster-enabled yes
--appendonly yes
--port 6387docker run -d
--name redis-node-8
--net host
--privileged=true
-v /data/redis/share/redis-node-8:/data
redis:6.0.8
--cluster-enabled yes
--appendonly yes
--port 6388进入6387容器内部：
代码语言：javascript复制docker exec -it redis-node-7 /bin/bash将新增的6387节点作为master节点加入原集群：
代码语言：javascript复制将新增的6387作为master节点加入集群: redis-cli --cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:6381 6387 就是将要作为master新增节点 6381 就是原来集群节点里面的领路人，相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群
redis-cli --cluster add-node 192.168.172.131:6387 192.168.172.131:6381
第1次检测集群情况：
代码语言：javascript复制redis-cli --cluster check 192.168.172.131:6381
重新分派槽号,命令:redis-cli --cluster reshard IP地址:端口号：
redis-cli --cluster reshard 192.168.172.131:6381
第2次检测集群情况：
代码语言：javascript复制redis-cli --cluster check 192.168.172.131:6381
会发现并不是平均分配槽号，而是从其他主机里面分了过去。重新分配成本太高，所以前3家各自匀出来一部分，从6381/6382/6383三个旧节点分别匀出1364个坑位给新节点6387。
将6388节点加入集群
命令：redis-cli --cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID
redis-cli --cluster add-node 192.168.172.131:6388 192.168.172.131:6387 --cluster-slave --cluster-master-id 70d2db3b04f505cbd9689977a46ac4a04b1ce2ad第3次查看集群情况：
代码语言：javascript复制redis-cli --cluster check 192.168.172.131:63817.主从缩容
目的:6387和6388下线
命令：redis-cli --cluster del-node ip:从机端口 从机6388节点ID
将6388删除，从集群中将4号从节点6388删除：
代码语言：javascript复制redis-cli --cluster del-node 192.168.172.131:6388 1a7731d953e8bf82867d731b753e8c978739f1be
检查一下发现，6388被删除了，只剩下7台机器了。
代码语言：javascript复制redis-cli --cluster check 192.168.172.131:6381
将6387的槽号清空，重新分配，本例将清出来的槽号给6384节点：
代码语言：javascript复制redis-cli --cluster reshard 192.168.172.131:6381
查看集群状态,6387号没有槽点了：
代码语言：javascript复制redis-cli --cluster check 192.168.172.131:6381
将6387节点删除：
命令：redis-cli --cluster del-node ip:端口 6387节点ID
redis-cli --cluster del-node 192.168.172.131:6387 70d2db3b04f505cbd9689977a46ac4a04b1ce2ad
查看集群状态,6387号没了，又变成了3主3从：
代码语言：javascript复制redis-cli --cluster check 192.168.172.131:6381
