Redis基础--架构模式

单机模式、主从模式、哨兵模式、集群模式

单机模式

就是安装一个redis,启动起来,业务调用即可;单机模式选择需要根据自己的业务场景去选择,在一个并非必须保证高可用的情况下,可以使用该模式。

优点:

  • 部署简单,成本低;
  • 高性能,不需要数据同步。

缺点:

  • 可靠性低,宕机影响大;
  • 单机高性能受限于CPU的处理能力,Redis单线程。

主从模式

主从复制,是将一台Redis服务器的数据,复制到其他的Redis服务器。

前者称为主节点(master),后者称为从节点(slave);数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点。

Redis主从模式.png

redis多机器部署时,这些机器节点会被分成两类,一类是主节点(master节点),一类是从节点(slave节点)。一般主节点可以进行读、写操作,而从节点只能进行读操作。同时由于主节点可以写,数据会发生变化,当主节点的数据发生变化时,会将变化的数据同步给从节点,这样从节点的数据就可以和主节点的数据保持一致了。一个主节点可以有多个从节点,但是一个从节点会只会有一个主节点,也就是所谓的一主多从结构。

主从复制机制

Redis主从复制过程.png
  1. Slave连接Master,发送SYNC命令;
  2. Master接收到SYNC命令后,可以执行BGSAVE命令生成RDB文件并使用缓冲区记录此后执行的所有写命令;
  3. Master使用BGSAVE完后,向所有Slave发送快照文件,并在发送期间继续记录被执行的写命令;
  4. Slave收到快照文件后丢弃所有旧数据,载入收到的快照;
  5. Master快照发送完毕后开始向Slave发送缓冲区中的写命令;
  6. Slave完成对快照的载入,开始接受命令请求,并执行来自Master缓冲区的写命令;(Slave初始化完成)
  7. Master每执行一个写命令就会向Slave发送相同的写命令,Slave接收并执行收到的写命令(Slave初始化完成后的操作)
  8. 出现断开重连后,2.8之后的版本会将断线期间的命令传给从数据库,增量复制。

主从刚刚连接的时候,进行全量同步;全同步结束后,进行增量同步。当然,如果有需要,slave在任何时候都可以发起全量同步。Redis的策略是,无论如何,首先会尝试进行增量同步,如不成功,要求从机进行全量同步。

优点:

  • 一旦主节点宕机,从节点 作为主节点的备份可以随时顶上来;
  • 支持主从复制,主机会自动将数据同步到从机,可以进行读写分离,减轻主节点压力;
  • 高可用基石:除了上述作用以外,主从复制还是哨兵模式和集群模式能够实施的基础,因此说主从复制是Redis高可用的基石。

缺点:

  • 不具备自动容错和恢复功能,宕机主备切换需要人工干预;
  • 若主节点突然宕机,存在数据可能不一致的风险;
  • 节点的读写能力都受单机的限制。

哨兵模式

为了解决Redis的主从复制的不支持高可用性能,Redis实现了Sentinel哨兵机制解决方案。由一个或多个Sentinel去监听任意多个主服务以及主服务器下的所有从服务器,并在被监视的主服务器进入下线状态时,自动将下线的主服务器属下的某个从服务器升级为新的主服务器,然后由新的主服务器代替已经下线的从服务器,并且Sentinel可以互相监视。

一般为了便于决策选举,使用奇数个哨兵。哨兵可以和Redis机器部署在一起,也可以部署在其他的机器上。多个哨兵构成一个哨兵集群,哨兵直接也会相互通信,检查哨兵是否正常运行,同时发现master宕机哨兵之间会进行决策选举新的master。

Redis哨兵模式.png

哨兵作用

  • 通过发送命令,让Redis服务器返回监控其运行状态,包括主服务器和从服务器;
  • 当哨兵监测到master宕机,会自动将slave切换到master,然后通过发布订阅模式通过其他的从服务器,修改配置文件,让它们切换主机;
  • 然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控,也可能会出现问题,为此,我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控,这样就形成了多哨兵模式。

哨兵模式的工作

  1. 每个Sentinel(哨兵)进程以每秒钟一次的频率向整个集群中的Master主服务器,Slave从服务器以及其他Sentinel(哨兵)进程发送一个 PING 命令;

  2. 如果一个实例(instance)距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值, 则这个实例会被 Sentinel(哨兵)进程标记为主观下线(SDOWN);

  3. 如果一个Master主服务器被标记为主观下线(SDOWN),则正在监视这个Master主服务器的所有 Sentinel(哨兵)进程要以每秒一次的频率确认Master主服务器的确进入了主观下线状态;

  4. 当有足够数量的 Sentinel(哨兵)进程(大于等于配置文件指定的值)在指定的时间范围内确认Master主服务器进入了主观下线状态(SDOWN), 则Master主服务器会被标记为客观下线(ODOWN);

  5. 在一般情况下, 每个 Sentinel(哨兵)进程会以每 10 秒一次的频率向集群中的所有Master主服务器、Slave从服务器发送 INFO 命令;

  6. 当Master主服务器被 Sentinel(哨兵)进程标记为客观下线(ODOWN)时,Sentinel(哨兵)进程向下线的 Master主服务器的所有 Slave从服务器发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次;

  7. 若没有足够数量的 Sentinel(哨兵)进程同意 Master主服务器下线, Master主服务器的客观下线状态就会被移除。若 Master主服务器重新向 Sentinel(哨兵)进程发送 PING 命令返回有效回复,Master主服务器的主观下线状态就会被移除。

优点:

  • 哨兵模式是基于主从模式的,所有主从的优点,哨兵模式都具有;
  • 主从可以自动切换,系统更健壮,可用性更高。

缺点:

  • 具有主从模式的缺点,每台机器上的数据是一样的,内存的可用性较低;
  • Redis较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。

集群模式(Cluster、官方)

从Redis 3.0之后版本支持Redis-Cluster集群,Redis-Cluster采用无中心结构,每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他所有节点连接。集群是Redis提供的分布式数据库方案,集群通过分片来进行数据共享,并提供复制和故障转移功能。一个Redis集群通常由多个节点组成;最初,每个节点都是独立的,需要将独立的节点连接起来才能形成可工作的集群。

Redis集群模式.png

集群模式的节点Redis 服务分别启动成功之后,这时虽然配置了集群开启,但是这Node节点还是独立的。使用集群管理命令将这些机器添加到一个集群中。

为什么是16384个槽

  • 如果槽位为65536,发送心跳信息的消息头达8k,发送的心跳包过于庞大;
  • Redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个;
  • 槽位越小,节点少的情况下,压缩率高。

运行机制

  1. 在 Redis 的每一个节点上,都有这么两个东西,一个是插槽(slot),它的的取值范围是:0-16383,可以从上面redis-trib.rb执行的结果看到这16383个slot在三个master上的分布。还有一个就是cluster,可以理解为是一个集群管理的插件,类似的哨兵;
  2. 当存取的 Key到达的时候,Redis 会根据 crc16的算法对计算后得出一个结果,然后把结果和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,通过这个值,去找到对应的插槽所对应的节点,然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作;
  3. 当数据写入到对应的master节点后,这个数据会同步给这个master对应的所有slave节点;
  4. 为了保证高可用,redis-cluster集群引入了主从模式,一个主节点对应一个或者多个从节点。当其它主节点ping主节点master 1时,如果半数以上的主节点与master 1通信超时,那么认为master 1宕机了,就会启用master 1的从节点slave 1,将slave 1变成主节点继续提供服务;
  5. 如果master 1和它的从节点slave 1都宕机了,整个集群就会进入fail状态,因为集群的slot映射不完整。如果集群超过半数以上的master挂掉,无论是否有slave,集群都会进入fail状态;
  6. redis-cluster采用去中心化的思想,没有中心节点的说法,客户端与Redis节点直连,不需要中间代理层,客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可。

优点:

  • 无中心架构(不存在哪个节点影响性能瓶颈),少了 proxy 层;
  • 数据按照 slot 存储分布在多个节点,节点间数据共享,可动态调整数据分布;
  • 可扩展性,可线性扩展到 1000 个节点,节点可动态添加或删除;
  • 高可用性,部分节点不可用时,集群仍可用。通过增加 Slave 做备份数据副本;
  • 实现故障自动 failover,节点之间通过 gossip 协议交换状态信息,用投票机制完成 Slave到 Master 的角色提升。

缺点:

  • 资源隔离性较差,容易出现相互影响的情况;
  • 数据通过异步复制,不保证数据的强一致性。
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