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[Java 转载] Redis集群搭建教学(详细)

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1067931 发表于 2020-7-24 19:47
1 Redis集群实现1.1 Redis集群1.1.1 为什么要搭建集群通常,为了提高网站响应速度,总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取。Redis是一个很好的Cache工具。大型网站应用,热点数据量往往巨大,几十G上百G是很正常的事儿。由于内存大小的限制,使用一台 Redis 实例显然无法满足需求,这时就需要使用多台 Redis作为缓存数据库。但是如何保证数据存储的一致性呢,这时就需要搭建redis集群.采用合理的机制,保证用户的正常的访问需求.采用redis集群,可以保证数据分散存储,同时保证数据存储的一致性.并且在内部实现高可用的机制.实现了服务故障的自动迁移. 1.1.2 集群搭建计划主从划分:3台主机 3台从机共6台  端口划分7000-70051.2 集群搭建1.2.1 准备集群文件夹1.准备集群文件夹Mkdir cluster2.cluster文件夹中分别创建7000-7005文件夹 image.png 1.2.2 复制配置文件说明:redis根目录中的redis.conf文件复制到cluster/7000/ 并以原名保存cp redis.conf cluster/7000/1.2.3 编辑配置文件1. 注释本地绑定IP地址 image.png 2. 关闭保护模式 image.png 3. 修改端口号 image.png 4. 启动后台启动 image.png 5. 修改pid文件 image.png 6. 修改持久化文件路径 image.png 7. 设定内存优化策略 image.png 8. 关闭AOF模式 image.png 9. 开启集群配置 image.png 10. 开启集群配置文件 image.png 11. 修改集群超时时间 image.png 1.2.4 复制修改后的配置文件说明:7000文件夹下的redis.conf文件分别复制到7001-7005[root@localhost cluster]# cp 7000/redis.conf  7001/[root@localhost cluster]# cp 7000/redis.conf  7002/[root@localhost cluster]# cp 7000/redis.conf  7003/[root@localhost cluster]# cp 7000/redis.conf  7004/[root@localhost cluster]# cp 7000/redis.conf  7005/1.2.5 批量修改说明:分别将7001-7005文件中的7000改为对应的端口号的名称,修改时注意方向键的使用 image.png 1.2.6 通过脚本编辑启动/关闭指令1. 创建启动脚本  vim start.sh image.png   2. 编辑关闭的脚本    vim  shutdown.sh image.png   3. 启动redis节点sh start.sh4. 检查redis节点启动是否正常 image.png 1.2.7 创建redis集群#5.0版本执行 使用C语言内部管理集群redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.35.130:7000 192.168.35.130:7001 192.168.35.130:7002 192.168.35.130:7003 192.168.35.130:7004 192.168.35.130:7005       
image.png image.png   1.2.8 Redis集群高可用测试1. 关闭redis主机.检查是否自动实现故障迁移.2. 再次启动关闭的主机.检查是否能够实现自动的挂载.一般情况下 能够实现主从挂载个别情况: 宕机后的节点重启,可能挂载到其他主节点中(7001-7002) 正确的 image.png 1.3 Redis集群原理1.3.1 Redis集群高可用推选原理如图-24所示 image.png - 24原理说明:Redis的所有节点都会保存当前redis集群中的全部主从状态信息.并且每个节点都能够相互通信.当一个节点发生宕机现象.则集群中的其他节点通过PING-PONG检测机制检查Redis节点是否宕机.当有半数以上的节点认为宕机.则认为主节点宕机.同时由Redis剩余的主节点进入选举机制.投票选举链接宕机的主节点的从机.实现故障迁移.1.3.2 Redis集群宕机条件特点:集群中如果主机宕机,那么从机可以继续提供服务,当主机中没有从机时,则向其它主机借用多余的从机.继续提供服务.如果主机宕机时没有从机可用,则集群崩溃.答案:9redis节点,节点宕机5-7次时集群才崩溃.如图-25所示 :                                                                         image.png - 251.3.3 Redis hash槽存储数据原理说明: RedisCluster采用此分区,所有的键根据哈希函数(CRC16[key]%16384)映射到0-16383槽内,共16384个槽位,每个节点维护部分槽及槽所映射的键值数据.根据主节点的个数,均衡划分区间. 算法:哈希函数: Hash()=CRC16[key]%16384如图-26所示 image.png - 26  当向redis集群中插入数据时,首先将key进行计算.之后将计算结果匹配到具体的某一个槽的区间内,之后再将数据set到管理该槽的节点中.如图-27所示 image.png - 27
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