• redis集群理论与实战(二)


    代理

    下载编译好的文件

    git地址:
    https://github.com/joyieldInc/predixy
    编译文件地址:
    https://github.com/joyieldInc/predixy/releases/download/1.0.5/predixy-1.0.5-bin-amd64-linux.tar.gz
    

      

    编辑conf/predixy.conf

    Bind 127.0.0.1:7617
    Include sentinel.conf
    # Include try.conf
    

      

    编辑conf/sentinel.conf

    复制一份 Examples中SentinelServerPool
    光标定位复制行
    :.,$y 回车复制  大GNP粘贴
    
    去掉#
    :.,$s/#//
    
    配置:
        Sentinels {
            + 127.0.0.1:26379
            + 127.0.0.1:26380
            + 127.0.0.1:26381
        }
        Group shard001 {
        }
        Group shard002 {
        }
    Sentinels 代表三台哨兵
    shard001 、shard002 代表两套主从的主
    

      

    配置对应三台哨兵

    vi 26379.conf
    port 26379
    sentinel monitor shard001 127.0.0.1 36379 1
    sentinel monitor shard002 127.0.0.1 46379 1
    
    vi 26380.conf
    port 26380
    sentinel monitor shard001 127.0.0.1 36379 2
    sentinel monitor shard002 127.0.0.1 46379 2
    
    vi 26381.conf
    port 26381
    sentinel monitor shard001 127.0.0.1 36379 2
    sentinel monitor shard002 127.0.0.1 46379 2
    
    说明: 26379、26380、26381三台哨兵监控主36379/46379
    

    启动

    1.启动三台哨兵
    redis-server 26379.conf --sentinel
    redis-server 26380.conf --sentinel
    redis-server 26381.conf --sentinel
    
    2.启动两套主从
    mkdir 36379
    mkdir 36380
    mkdir 46379
    mkdir 46380
    redis-server --port 36379
    redis-server --port 36380 --replicaof 127.0.0.1 36379
    redis-server --port 46379
    redis-server --port 46380 --replicaof 127.0.0.1 46379
    
    
    3.启动joyieldinc代理(进入src)
    ./predixy ../conf/predixy.conf
    

      

    测试代理:

    [root@redis2 ~]# redis-cli -p 7617
    127.0.0.1:7617> set k1 aa
    OK
    127.0.0.1:7617> set k2 bb
    OK
    127.0.0.1:7617> set xiaoke 03
    OK
    127.0.0.1:7617> key *
    (error) ERR unknown command 'key'
    127.0.0.1:7617> watch k1
    (error) ERR forbid transaction in current server pool
    127.0.0.1:7617> multi
    (error) ERR forbid transaction in current server pool
    127.0.0.1:7617> 
    

      

    测试主36379/36380

    [root@redis2 ~]# redis-cli -p 36379
    127.0.0.1:36379> keys *
    1) "k1"
    

      

    测试主46379/46380

    [root@redis2 ~]# redis-cli -p 46380
    127.0.0.1:46380> keys *
    1) "k2"
    2) "xiaoke"
    

      

     down 46379 46380会被哨兵安排为主

    9419:X 23 Jan 2021 23:30:34.588 # +config-update-from sentinel f05144068bb19e08d15e2243259ac7575dbf375d 127.0.0.1 26381 @ shard002 127.0.0.1 46379
    9419:X 23 Jan 2021 23:30:34.588 # +switch-master shard002 127.0.0.1 46379 127.0.0.1 46380
    9419:X 23 Jan 2021 23:30:34.588 * +slave slave 127.0.0.1:46379 127.0.0.1 46379 @ shard002 127.0.0.1 46380
    9419:X 23 Jan 2021 23:31:04.604 # +sdown slave 127.0.0.1:46379 127.0.0.1 46379 @ shard002 127.0.0.1 46380
    

      

    面试总结:

    1.你在上家公司redis都遇到哪些问题呢?

    以前去过的公司redis都是单节点的,随着业务、客户数量的增多,面临以下问题 a.单点故障 b.容量有限 c 访问压力

    2.那你的解决方案是?

        a.对于单点故障和压力: 我们可以横向扩展(x轴),增加备用机器,当主挂掉备用机器顶上去,可以使用主从模式,主负责写,从负责读取
        b.对于容量有限问题: 可以纵向扩展(y轴), 进行业务拆分,嵌套到微服务内,每个redis集群负责各自的业务范围
        c.当我们的客户量达到几个亿,以上的方案难以支撑,可以增加Z轴,进行类似分库操作,比如: 1-1亿存A集群 1亿-2亿B集群

    3.搭建集群会面临什么问题,比如?假设集群:X  有A、B、C三个节点,A为主节点 

        a.集群一变多,会带来数据一致性问题
            1.假设集群是同步阻塞模式(数据强一致性),client访问给A写入数据,B此时网络不通,那么A节点同步不到B,聚会出现四等问题,client也会同步等死,破坏了可用性(数据一致性破坏可用性)
            2.假如集群是异步非阻塞模式(数据弱一致性),clinet访问给A写入数据,B此时网络不通,那么B数据丢失,当B恢复,客户去集群B查询,拿不到数据(这种情况不影响客户正常使用,可以去数据库拿,但是增加了DB压力)
            3.通过1和2方案,折中方案:使得数据最终一致性,增加一个消息中间件,具备条件:可靠、高可用、响应速度快(集群) client访问给A写入数据,A将数据写入kafka,B此时网络不通,等待B恢复,就去kafka同步数据,最终数据一致性
            
        b.Redis一般使用主从集群,数据延迟问题?
    
        c.为了解决单点故障增加了集群,那么主从切换时怎么做到的?
            1.增加监控 - 哨兵sentinel, a.说明当前主机是否挂了, b.投票选主
            2.一个哨兵: 统计不够准确,不高可用
            3.2个哨兵:容易脑裂
            4.三个机以上,成功解决脑裂问题 n/2 + 1 得票过半
                a.3台监控,允许一台挂掉,选主得票2,过半
                b.4台监控,允许一台挂掉,选主得票3,过半
                c.5台允许2台挂掉,选主得票3,过半
                4.so过半指的是得到的选票/总机器
        d.哨兵之间是可以通信的,通过发布订阅其他哨兵(PSUBSCRIBE*可以查看)
    
    
    
        

    4.解决容量的具体方案?

    说明: 数据按照业务微服务的那种方式已经无法再分,搭建redis集群A和B
        a.算法:hash+取模,将不同的数据分配到A和B中,问题:有数据倾斜问题
        b.random随机分配,讲不通的数据分配到A和B中,取数据的时候要去两个集群取,然后拼接起来
        c.kemata一致性哈希,规划一个环形哈希环
            1.可以解决数据倾斜问题
            2.可以随意增加节点,减少其他节点的压力(增加节点只会带来部分数据不会命中)
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bigdata-familyMeals/p/14317416.html
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