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解析Redis Cluster原理

 更新時(shí)間:2021年06月21日 08:49:38   作者:detectiveHLH  
redis最開(kāi)始使用主從模式做集群,若master宕機(jī)需要手動(dòng)配置slave轉(zhuǎn)為master;后來(lái)為了高可用提出來(lái)哨兵模式,該模式下有一個(gè)哨兵監(jiān)視master和slave,若master宕機(jī)可自動(dòng)將slave轉(zhuǎn)為master,但它也有一個(gè)問(wèn)題,就是不能動(dòng)態(tài)擴(kuò)充;所以在3.x提出cluster集群模式

一、前言

Sentinel集群會(huì)對(duì)Redis的主從架構(gòu)中的Redis實(shí)例進(jìn)行監(jiān)控,一旦發(fā)現(xiàn)了master節(jié)點(diǎn)宕機(jī)了,就會(huì)選舉出一個(gè)Sentinel節(jié)點(diǎn)來(lái)執(zhí)行故障轉(zhuǎn)移,從原來(lái)的slave節(jié)點(diǎn)中選舉出一個(gè),將其提升為master節(jié)點(diǎn),然后讓其他的節(jié)點(diǎn)去復(fù)制新選舉出來(lái)的master節(jié)點(diǎn)。

你可能會(huì)覺(jué)得這樣沒(méi)有問(wèn)題啊,甚至能夠滿(mǎn)足我們生產(chǎn)環(huán)境的使用需求了,那我們?yōu)槭裁催€需要Redis Cluster呢?

二、為什么需要Redis Cluster

的確,在數(shù)據(jù)上,有replication副本做保證;可用性上,master宕機(jī)會(huì)自動(dòng)的執(zhí)行failover。

那問(wèn)題在哪兒呢?

首先Redis Sentinel說(shuō)白了也是基于主從復(fù)制,在主從復(fù)制中slave的數(shù)據(jù)是完全來(lái)自于master。

假設(shè)master節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存只有4G,那slave節(jié)點(diǎn)所能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)上限也只能是4G。主從復(fù)制架構(gòu)中是讀寫(xiě)分離的,我們可以通過(guò)增加slave節(jié)點(diǎn)來(lái)擴(kuò)展主從的讀并發(fā)能力,但是寫(xiě)能力和存儲(chǔ)能力是無(wú)法進(jìn)行擴(kuò)展的,就只能是master節(jié)點(diǎn)能夠承載的上限。

所以,當(dāng)你只需要存儲(chǔ)4G的數(shù)據(jù)時(shí)候的,基于主從復(fù)制和基于Sentinel的高可用架構(gòu)是完全夠用的。

但是如果當(dāng)你面臨的是海量的數(shù)據(jù)的時(shí)候呢?16G、64G、256G甚至1T呢?現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)里面,如果你的體量足夠大,我覺(jué)得是肯定會(huì)面臨緩存海量緩存數(shù)據(jù)的場(chǎng)景的。

這就是為什么我們需要引入Redis Cluster。

三、Redis Cluster是什么

知道了為什么需要Redis Cluster之后,我們就可以來(lái)對(duì)其一探究竟了。

那什么是Redis Cluster呢?

很簡(jiǎn)單,你就可以理解為n個(gè)主從架構(gòu)組合在一起對(duì)外服務(wù)。Redis Cluster要求至少需要3個(gè)master才能組成一個(gè)集群,同時(shí)每個(gè)master至少需要有一個(gè)slave節(jié)點(diǎn)。

這樣一來(lái),如果一個(gè)主從能夠存儲(chǔ)32G的數(shù)據(jù),如果這個(gè)集群包含了兩個(gè)主從,則整個(gè)集群就能夠存儲(chǔ)64G的數(shù)據(jù)。

我們知道,主從架構(gòu)中,可以通過(guò)增加slave節(jié)點(diǎn)的方式來(lái)擴(kuò)展讀請(qǐng)求的并發(fā)量,那Redis Cluster中是如何做的呢?雖然每個(gè)master下都掛載了一個(gè)slave節(jié)點(diǎn),但是在Redis Cluster中的讀、寫(xiě)請(qǐng)求其實(shí)都是在master上完成的。

slave節(jié)點(diǎn)只是充當(dāng)了一個(gè)數(shù)據(jù)備份的角色,當(dāng)master發(fā)生了宕機(jī),就會(huì)將對(duì)應(yīng)的slave節(jié)點(diǎn)提拔為master,來(lái)重新對(duì)外提供服務(wù)。

四、節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡

知道了什么是Redis Cluster,我們就可以繼續(xù)下面的討論了。

不知道你思考過(guò)一個(gè)問(wèn)題沒(méi),這么多的master節(jié)點(diǎn)。我存儲(chǔ)的時(shí)候,到底該選擇哪個(gè)節(jié)點(diǎn)呢?一般這種負(fù)載均衡算法,會(huì)選擇哈希算法。哈希算法是怎么做的呢?

首先就是對(duì)key計(jì)算出一個(gè)hash值,然后用哈希值對(duì)master數(shù)量進(jìn)行取模。由此就可以將key負(fù)載均衡到每一個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)上去。這就是簡(jiǎn)單的哈希算法的實(shí)現(xiàn)。

那Redis Cluster是采取的上面的哈希算法嗎?答案是沒(méi)有。

Redis Cluster其實(shí)采取的是類(lèi)似于一致性哈希的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)選擇的。那為什么不用哈希算法來(lái)進(jìn)行實(shí)例選擇呢?以及為什么說(shuō)是類(lèi)似的呢?我們繼續(xù)討論。

因?yàn)槿绻藭r(shí)某一臺(tái)master發(fā)生了宕機(jī),那么此時(shí)會(huì)導(dǎo)致Redis中所有的緩存失效。為什么是所有的?假設(shè)之前有3個(gè)master,那么之前的算法應(yīng)該是 hash % 3,但是如果其中一臺(tái)master宕機(jī)了,則算法就會(huì)變成 hash % 2,會(huì)影響到之前存儲(chǔ)的所有的key。而這對(duì)緩存后面保護(hù)的DB來(lái)說(shuō),是致命的打擊。

五、什么是一致性哈希

知道了通過(guò)傳統(tǒng)哈希算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡的弊端,我們就需要進(jìn)一步了解什么是一致性哈希。

我們上面提過(guò)哈希算法是對(duì)master實(shí)例數(shù)量來(lái)取模,而一致性哈希則是對(duì)2^32取模,也就是值的范圍在[0, 2^32 -1]。一致性哈希將其范圍抽象成了一個(gè)圓環(huán),使用CRC16算法計(jì)算出來(lái)的哈希值會(huì)落到圓環(huán)上的某個(gè)地方。

然后我們的Redis實(shí)例也分布在圓環(huán)上,我們?cè)趫A環(huán)上按照順時(shí)針的順序找到第一個(gè)Redis實(shí)例,這樣就完成了對(duì)key的節(jié)點(diǎn)分配。我們舉個(gè)例子。

假設(shè)我們有A、B、C三個(gè)Redis實(shí)例按照如圖所示的位置分布在圓環(huán)上,此時(shí)計(jì)算出來(lái)的hash值,取模之后位置落在了位置D,那么我們按照順時(shí)針的順序,就能夠找到我們這個(gè)key應(yīng)該分配的Redis實(shí)例B。同理如果我們計(jì)算出來(lái)位置在E,那么對(duì)應(yīng)選擇的Redis的實(shí)例就是A。

即使這個(gè)時(shí)候Redis實(shí)例B掛了,也不會(huì)影響到實(shí)例A和C的緩存。

例如此時(shí)節(jié)點(diǎn)B掛了,那之前計(jì)算出來(lái)在位置D的key,此時(shí)會(huì)按照順時(shí)針的順序,找到節(jié)點(diǎn)C。相當(dāng)于自動(dòng)的把原來(lái)節(jié)點(diǎn)B的流量給轉(zhuǎn)移到了節(jié)點(diǎn)C上去。而其他原本就在節(jié)點(diǎn)A和節(jié)點(diǎn)C的數(shù)據(jù)則完全不受影響。

這就是一致性哈希,能夠在我們后續(xù)需要新增節(jié)點(diǎn)或者刪除節(jié)點(diǎn)的時(shí)候,不影響其他節(jié)點(diǎn)的正常運(yùn)行。

六、虛擬節(jié)點(diǎn)機(jī)制

但是一致性哈希也存在自身的小問(wèn)題,例如當(dāng)我們的Redis節(jié)點(diǎn)分布如下時(shí),就有問(wèn)題了。

此時(shí)數(shù)據(jù)落在節(jié)點(diǎn)A上的概率明顯是大于其他兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的,其次落在節(jié)點(diǎn)C上的概率最小。這樣一來(lái)會(huì)導(dǎo)致整個(gè)集群的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不平衡,AB節(jié)點(diǎn)壓力較大,而C節(jié)點(diǎn)資源利用不充分。為了解決這個(gè)問(wèn)題,一致性哈希算法引入了虛擬節(jié)點(diǎn)機(jī)制。

virtual-dom

在圓環(huán)中,增加了對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的虛擬節(jié)點(diǎn),然后完成了虛擬節(jié)點(diǎn)到真實(shí)節(jié)點(diǎn)的映射。假設(shè)現(xiàn)在計(jì)算得出了位置D,那么按照順時(shí)針的順序,我們找到的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)就是C #1,最終數(shù)據(jù)實(shí)際還是會(huì)落在節(jié)點(diǎn)C上。

通過(guò)增加虛擬節(jié)點(diǎn)的方式,使ABC三個(gè)節(jié)點(diǎn)在圓環(huán)上的位置更加均勻,平均了落在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的概率。這樣一來(lái)就解決了上文提到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)存在不均勻的問(wèn)題了,這就是一致性哈希的虛擬節(jié)點(diǎn)機(jī)制。

七、Redis Cluster采用的什么算法

上面提到過(guò),Redis Cluster采用的是類(lèi)一致性哈希算法,之所以是類(lèi)一致性哈希算法是因?yàn)樗鼈儗?shí)現(xiàn)的方式還略微有差別。

例如一致性哈希是對(duì)2^32取模,而Redis Cluster則是對(duì)2^14(也就是16384)取模。Redis Cluster將自己分成了16384個(gè)Slot(槽位)。通過(guò)CRC16算法計(jì)算出來(lái)的哈希值會(huì)跟16384取模,取模之后得到的值就是對(duì)應(yīng)的槽位,然后每個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)都會(huì)負(fù)責(zé)處理一部分的槽位,就像下表這樣。

節(jié)點(diǎn) 處理槽位
A 0 - 5000
B 5001 - 10000
C 10001 - 16383

每個(gè)Redis實(shí)例會(huì)自己維護(hù)一份slot - Redis節(jié)點(diǎn)的映射關(guān)系,假設(shè)你在節(jié)點(diǎn)A上設(shè)置了某個(gè)key,但是這個(gè)key通過(guò)CRC16計(jì)算出來(lái)的槽位是由節(jié)點(diǎn)B維護(hù)的,那么就會(huì)提示你需要去節(jié)點(diǎn)B上進(jìn)行操作。

slot-to-node

八、Redis Cluster如何做到高可用

不知道你思考過(guò)一個(gè)問(wèn)題沒(méi),如果Redis Cluster中的某個(gè)master節(jié)點(diǎn)掛了,它是如何保證集群自身的高可用的?如果這個(gè)時(shí)候我們集群需要擴(kuò)容節(jié)點(diǎn),它該負(fù)責(zé)哪些槽位呢?我們一個(gè)一個(gè)問(wèn)題的來(lái)看一下。

8.1、集群如何進(jìn)行擴(kuò)容

我們開(kāi)篇聊過(guò),Redis Cluster可以很方便的進(jìn)行橫向擴(kuò)容,那當(dāng)新的節(jié)點(diǎn)加入進(jìn)來(lái)的時(shí)候,它是如何獲取對(duì)應(yīng)的slot的呢?

答案是通過(guò)reshard(重新分片)來(lái)實(shí)現(xiàn)。reshard可以將已經(jīng)分配給某個(gè)節(jié)點(diǎn)的任意數(shù)量的slot遷移給另一個(gè)節(jié)點(diǎn),在Redis內(nèi)部是由redis-trib負(fù)責(zé)執(zhí)行的。你可以理解為Redis其實(shí)已經(jīng)封裝好了所有的命令,而redis-trib則負(fù)責(zé)向獲取slot的節(jié)點(diǎn)和被轉(zhuǎn)移slot的節(jié)點(diǎn)發(fā)送命令來(lái)最終實(shí)現(xiàn)reshard。

假設(shè)我們需要向集群中加入一個(gè)D節(jié)點(diǎn),而此時(shí)集群內(nèi)已經(jīng)有A、B、C三個(gè)節(jié)點(diǎn)了。

此時(shí)redis-trib會(huì)向A、B、C三個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送遷移出槽位的請(qǐng)求,同時(shí)向D節(jié)點(diǎn)發(fā)送準(zhǔn)備導(dǎo)入槽位的請(qǐng)求,做好準(zhǔn)備之后A、B、C這三個(gè)源節(jié)點(diǎn)就開(kāi)始執(zhí)行遷移,將對(duì)應(yīng)的slot所對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)遷移至目標(biāo)節(jié)點(diǎn)D。最后redis-trib會(huì)向集群中所有主節(jié)點(diǎn)發(fā)送槽位的變更信息。

8.2、高可用及故障轉(zhuǎn)移

Redis Cluster中保證集群高可用的思路和實(shí)現(xiàn)和Redis Sentinel如出一轍

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),針對(duì)A節(jié)點(diǎn),某一個(gè)節(jié)點(diǎn)認(rèn)為A宕機(jī)了,那么此時(shí)是主觀宕機(jī)。而如果集群內(nèi)超過(guò)半數(shù)的節(jié)點(diǎn)認(rèn)為A掛了, 那么此時(shí)A就會(huì)被標(biāo)記為客觀宕機(jī)。

一旦節(jié)點(diǎn)A被標(biāo)記為了客觀宕機(jī),集群就會(huì)開(kāi)始執(zhí)行故障轉(zhuǎn)移。其余正常運(yùn)行的master節(jié)點(diǎn)會(huì)進(jìn)行投票選舉,從A節(jié)點(diǎn)的slave節(jié)點(diǎn)中選舉出一個(gè),將其切換成新的master對(duì)外提供服務(wù)。當(dāng)某個(gè)slave獲得了超過(guò)半數(shù)的master節(jié)點(diǎn)投票,就成功當(dāng)選。

cluster-failover

當(dāng)選成功之后,新的master會(huì)執(zhí)行slaveof no one來(lái)讓自己停止復(fù)制A節(jié)點(diǎn),使自己成為master。然后將A節(jié)點(diǎn)所負(fù)責(zé)處理的slot,全部轉(zhuǎn)移給自己,然后就會(huì)向集群發(fā)PONG消息來(lái)廣播自己的最新?tīng)顟B(tài)。

按照一致性哈希的思想,如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)掛了,那么就會(huì)沿著那個(gè)圓環(huán),按照順時(shí)針的順序找到遇到的第一個(gè)Redis實(shí)例。

而對(duì)于Redis Cluster,某個(gè)key它其實(shí)并不關(guān)心它最終要去到哪個(gè)節(jié)點(diǎn),他只關(guān)心他最終落到哪個(gè)slot上,無(wú)論你節(jié)點(diǎn)怎么去遷移,最終還是只需要找到對(duì)應(yīng)的slot,然后再找到slot關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn),最終就能夠找到最終的Redis實(shí)例了。

那這個(gè)PONG消息又是什么東西呢?別急,下面就會(huì)聊到。

九、簡(jiǎn)單了解gossip協(xié)議

這就是Redis Cluster各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間交換數(shù)據(jù)、通信所采用的一種協(xié)議,叫做gossip。

gossip: 流言、八卦、小道消息

gossip是在1989年的論文上提出的,我看了一堆資料都說(shuō)的是1987年發(fā)表的,但是文章里的時(shí)間明確是1989年1月份發(fā)表。

image-20201215100703648

感興趣的可以去看看Epidemic Algorithms for Replicated . Database Maintenance,在當(dāng)時(shí)提出gossip主要是為了解決在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中,各個(gè)副本節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)同步問(wèn)題。但隨著技術(shù)的發(fā)展,gossip后續(xù)也被廣泛運(yùn)用于信息擴(kuò)散、故障探測(cè)等等。

Redis Cluster就是利用了gossip來(lái)實(shí)現(xiàn)自身的信息擴(kuò)散的。那使用gossip具體是如何通信的呢?

gossip

很簡(jiǎn)單,就像圖里這樣。每個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)每秒鐘都會(huì)向其他的節(jié)點(diǎn)發(fā)送PING,然后被PING的節(jié)點(diǎn)會(huì)回一個(gè)PONG。

十、gossip協(xié)議消息類(lèi)型

Redis Cluster中,節(jié)點(diǎn)之間的消息類(lèi)型有5種,分別是MEET、PING、PONG、FAIL和PUBLISH。這些消息分別傳遞了什么內(nèi)容呢?我簡(jiǎn)單總結(jié)了一下。

消息類(lèi)型 消息內(nèi)容
MEET 給某個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送MEET消息,請(qǐng)求接收消息的節(jié)點(diǎn)加入到集群中
PING 每隔一秒鐘,選擇5個(gè)最久沒(méi)有通信的節(jié)點(diǎn),發(fā)送PING消息,檢測(cè)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)是否在線(xiàn);同時(shí)還有一種策略是,如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)的通信延遲大于了cluster-node-time的值的一半,就會(huì)立即給該節(jié)點(diǎn)發(fā)送PING消息,避免數(shù)據(jù)交換延遲過(guò)久
PONG 當(dāng)節(jié)點(diǎn)接收到MEET或者PING消息之后,會(huì)回一個(gè)PONG消息給發(fā)送方,代表自己收到了MEET或者PING消息。同時(shí),節(jié)點(diǎn)也可以主動(dòng)的通過(guò)PONG消息向集群中廣播自己的信息,讓其他節(jié)點(diǎn)獲取到自己最新的屬性,就像完成了故障轉(zhuǎn)移之后新的master向集群發(fā)送PONG消息一樣
FAIL 用于廣播自己的對(duì)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的宕機(jī)判斷,假設(shè)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)對(duì)A節(jié)點(diǎn)判斷為宕機(jī),就會(huì)立即向Redis Cluster廣播自己對(duì)于A節(jié)點(diǎn)的判斷,所有收到消息的節(jié)點(diǎn)就會(huì)對(duì)A節(jié)點(diǎn)做標(biāo)記
PUBLISH 用于向指定的Channel發(fā)送消息,某個(gè)節(jié)點(diǎn)收到PUBLISH消息之后會(huì)直接在集群內(nèi)廣播,這樣一來(lái),客戶(hù)端無(wú)論連接到任何節(jié)點(diǎn)都能夠訂閱這個(gè)Channel

十一、使用gossip的優(yōu)劣

既然Redis Cluster選擇了gossip,那肯定存在一些gossip的優(yōu)點(diǎn),我們接下來(lái)簡(jiǎn)單梳理一下。

優(yōu)點(diǎn) 描述
擴(kuò)展性 網(wǎng)絡(luò)可以允許節(jié)點(diǎn)的任意增加和減少,新增加的節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)最終會(huì)與其他節(jié)點(diǎn)一致。
容錯(cuò)性 由于每個(gè)節(jié)點(diǎn)都持有一份完整元數(shù)據(jù),所以任何節(jié)點(diǎn)宕機(jī)都不會(huì)影響gossip的運(yùn)行
健壯性 與容錯(cuò)性類(lèi)似,由于所有節(jié)點(diǎn)都持有數(shù)據(jù),地位平臺(tái),是一個(gè)去中心化的設(shè)計(jì),任何節(jié)點(diǎn)都不會(huì)影響到服務(wù)的運(yùn)行
最終一致性 當(dāng)有新的信息需要傳遞時(shí),消息可以快速的發(fā)送到所有的節(jié)點(diǎn),讓所有的節(jié)點(diǎn)都擁有最新的數(shù)據(jù)

gossip可以在O(logN) 輪就可以將信息傳播到所有的節(jié)點(diǎn),為什么是O(logN)呢?因?yàn)槊看蝡ing,當(dāng)前節(jié)點(diǎn)會(huì)帶上自己的信息外加整個(gè)Cluster的1/10數(shù)量的節(jié)點(diǎn)信息,一起發(fā)送出去。你可以簡(jiǎn)單的把這個(gè)模型抽象為:

你轉(zhuǎn)發(fā)了一個(gè)特別有意思的文章到朋友圈,然后你的朋友們都覺(jué)得還不錯(cuò),于是就一傳十、十傳百這樣的散播出去了,這就是朋友圈的裂變傳播。

當(dāng)然,gossip仍然存在一些缺點(diǎn)。例如消息可能最終會(huì)經(jīng)過(guò)很多輪才能到達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn),而這可能會(huì)帶來(lái)較大的延遲。同時(shí)由于節(jié)點(diǎn)會(huì)隨機(jī)選出5個(gè)最久沒(méi)有通信的節(jié)點(diǎn),這可能會(huì)造成某一個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)收到n個(gè)重復(fù)的消息。

十二、總結(jié)

總的來(lái)說(shuō),Redis Cluster相當(dāng)于是把Redis的主從架構(gòu)和Sentinel集成到了一起,從Redis Cluster的高可用機(jī)制、判斷故障轉(zhuǎn)移以及執(zhí)行故障轉(zhuǎn)移的過(guò)程,都和主從、Sentinel相關(guān),這也是為什么我在之前的文章里說(shuō),主從是Redis高可用架構(gòu)的基石。

以上就是解析Redis Cluster原理的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Redis Cluster的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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    2018-10-10
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    2015-03-03
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    2024-06-06
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    2021-03-03
  • AOP?Redis自定義注解實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度接口IP訪(fǎng)問(wèn)限制

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    2022-10-10
  • Redis秒殺實(shí)現(xiàn)方案講解

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    2022-12-12
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    2023-02-02

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