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redis集群以及应用场景.md

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相关阅读:

目录:

Redis 集群以及应用

集群

主从复制

主从链(拓扑结构)

主从

主从

复制模式

  • 全量复制:Master 全部同步到 Slave
  • 部分复制:Slave 数据丢失进行备份

问题点

  • 同步故障
    • 复制数据延迟(不一致)
    • 读取过期数据(Slave 不能删除数据)
    • 从节点故障
    • 主节点故障
  • 配置不一致
    • maxmemory 不一致:丢失数据
    • 优化参数不一致:内存不一致.
  • 避免全量复制
    • 选择小主节点(分片)、低峰期间操作.
    • 如果节点运行 id 不匹配(如主节点重启、运行 id 发送变化),此时要执行全量复制,应该配合哨兵和集群解决.
    • 主从复制挤压缓冲区不足产生的问题(网络中断,部分复制无法满足),可增大复制缓冲区( rel_backlog_size 参数).
  • 复制风暴

哨兵机制

拓扑图

image

节点下线

  • 主观下线
    • 即 Sentinel 节点对 Redis 节点失败的偏见,超出超时时间认为 Master 已经宕机。
    • Sentinel 集群的每一个 Sentinel 节点会定时对 Redis 集群的所有节点发心跳包检测节点是否正常。如果一个节点在 down-after-milliseconds 时间内没有回复 Sentinel 节点的心跳包,则该 Redis 节点被该 Sentinel 节点主观下线。
  • 客观下线
    • 所有 Sentinel 节点对 Redis 节点失败要达成共识,即超过 quorum 个统一。
    • 当节点被一个 Sentinel 节点记为主观下线时,并不意味着该节点肯定故障了,还需要 Sentinel 集群的其他 Sentinel 节点共同判断为主观下线才行。
    • 该 Sentinel 节点会询问其它 Sentinel 节点,如果 Sentinel 集群中超过 quorum 数量的 Sentinel 节点认为该 Redis 节点主观下线,则该 Redis 客观下线。

Leader选举

  • 选举出一个 Sentinel 作为 Leader:集群中至少有三个 Sentinel 节点,但只有其中一个节点可完成故障转移.通过以下命令可以进行失败判定或领导者选举。
  • 选举流程
    1. 每个主观下线的 Sentinel 节点向其他 Sentinel 节点发送命令,要求设置它为领导者.
    2. 收到命令的 Sentinel 节点如果没有同意通过其他 Sentinel 节点发送的命令,则同意该请求,否则拒绝。
    3. 如果该 Sentinel 节点发现自己的票数已经超过 Sentinel 集合半数且超过 quorum,则它成为领导者。
    4. 如果此过程有多个 Sentinel 节点成为领导者,则等待一段时间再重新进行选举。

故障转移

  • 转移流程
    1. Sentinel 选出一个合适的 Slave 作为新的 Master(slaveof no one 命令)。
    2. 向其余 Slave 发出通知,让它们成为新 Master 的 Slave( parallel-syncs 参数)。
    3. 等待旧 Master 复活,并使之称为新 Master 的 Slave。
    4. 向客户端通知 Master 变化。
  • 从 Slave 中选择新 Master 节点的规则(slave 升级成 master 之后)
    1. 选择 slave-priority 最高的节点。
    2. 选择复制偏移量最大的节点(同步数据最多)。
    3. 选择 runId 最小的节点。

Sentinel 集群运行过程中故障转移完成,所有 Sentinel 又会恢复平等。Leader 仅仅是故障转移操作出现的角色。

读写分离

定时任务

  • 每 1s 每个 Sentinel 对其他 Sentinel 和 Redis 执行 ping,进行心跳检测。
  • 每 2s 每个 Sentinel 通过 Master 的 Channel 交换信息(pub - sub)。
  • 每 10s 每个 Sentinel 对 Master 和 Slave 执行 info,目的是发现 Slave 节点、确定主从关系。

分布式集群(Cluster)

拓扑图

image

通讯

集中式

将集群元数据(节点信息、故障等等)几种存储在某个节点上。

  • 优势
    1. 元数据的更新读取具有很强的时效性,元数据修改立即更新
  • 劣势
    1. 数据集中存储
Gossip

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寻址分片

hash取模
  • hash(key)%机器数量
  • 问题
    1. 机器宕机,造成数据丢失,数据读取失败
    2. 伸缩性
一致性hash
  • image

  • 问题

    1. 一致性哈希算法在节点太少时,容易因为节点分布不均匀而造成缓存热点的问题。
      • 解决方案
        • 可以通过引入虚拟节点机制解决:即对每一个节点计算多个 hash,每个计算结果位置都放置一个虚拟节点。这样就实现了数据的均匀分布,负载均衡。
hash槽
  • CRC16(key)%16384

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使用场景

热点数据

存取数据优先从 Redis 操作,如果不存在再从文件(例如 MySQL)中操作,从文件操作完后将数据存储到 Redis 中并返回。同时有个定时任务后台定时扫描 Redis 的 key,根据业务规则进行淘汰,防止某些只访问一两次的数据一直存在 Redis 中。

例如使用 Zset 数据结构,存储 Key 的访问次数/最后访问时间作为 Score,最后做排序,来淘汰那些最少访问的 Key。

如果企业级应用,可以参考:阿里云的 Redis 混合存储版

会话维持 Session

会话维持 Session 场景,即使用 Redis 作为分布式场景下的登录中心存储应用。每次不同的服务在登录的时候,都会去统一的 Redis 去验证 Session 是否正确。但是在微服务场景,一般会考虑 Redis + JWT 做 Oauth2 模块。

其中 Redis 存储 JWT 的相关信息主要是留出口子,方便以后做统一的防刷接口,或者做登录设备限制等。

分布式锁 SETNX

命令格式:SETNX key value:当且仅当 key 不存在,将 key 的值设为 value。若给定的 key 已经存在,则 SETNX 不做任何动作。

  1. 超时时间设置:获取锁的同时,启动守护线程,使用 expire 进行定时更新超时时间。如果该业务机器宕机,守护线程也挂掉,这样也会自动过期。如果该业务不是宕机,而是真的需要这么久的操作时间,那么增加超时时间在业务上也是可以接受的,但是肯定有个最大的阈值。
  2. 但是为了增加高可用,需要使用多台 Redis,就增加了复杂性,就可以参考 Redlock:Redlock分布式锁

表缓存

Redis 缓存表的场景有黑名单、禁言表等。访问频率较高,即读高。根据业务需求,可以使用后台定时任务定时刷新 Redis 的缓存表数据。

消息队列 list

主要使用了 List 数据结构。
List 支持在头部和尾部操作,因此可以实现简单的消息队列。

  1. 发消息:在 List 尾部塞入数据。
  2. 消费消息:在 List 头部拿出数据。

同时可以使用多个 List,来实现多个队列,根据不同的业务消息,塞入不同的 List,来增加吞吐量。

计数器 string

主要使用了 INCR、DECR、INCRBY、DECRBY 方法。

INCR key:给 key 的 value 值增加一 DECR key:给 key 的 value 值减去一

缓存设计

更新策略

  • LRU、LFU、FIFO 算法自动清除:一致性最差,维护成本低。
  • 超时自动清除(key expire):一致性较差,维护成本低。
  • 主动更新:代码层面控制生命周期,一致性最好,维护成本高。

在 Redis 根据在 redis.conf 的参数 maxmemory 来做更新淘汰策略:

  1. noeviction: 不删除策略, 达到最大内存限制时, 如果需要更多内存, 直接返回错误信息。大多数写命令都会导致占用更多的内存(有极少数会例外, 如 DEL 命令)。
  2. allkeys-lru: 所有 key 通用; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。
  3. volatile-lru: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。
  4. allkeys-random: 所有key通用; 随机删除一部分 key。
  5. volatile-random: 只限于设置了 expire 的部分; 随机删除一部分 key。
  6. volatile-ttl: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除剩余时间(time to live,TTL) 短的key。

更新一致性

  • 读请求:先读缓存,缓存没有的话,就读数据库,然后取出数据后放入缓存,同时返回响应。
  • 写请求:先删除缓存,然后再更新数据库(避免大量地写、却又不经常读的数据导致缓存频繁更新)。

缓存粒度

  • 通用性:全量属性更好。
  • 占用空间:部分属性更好。
  • 代码维护成本。

缓存穿透

当大量的请求无命中缓存、直接请求到后端数据库(业务代码的 bug、或恶意攻击),同时后端数据库也没有查询到相应的记录、无法添加缓存。
这种状态会一直维持,流量一直打到存储层上,无法利用缓存、还会给存储层带来巨大压力。

解决方案

  1. 请求无法命中缓存、同时数据库记录为空时在缓存添加该 key 的空对象(设置过期时间),缺点是可能会在缓存中添加大量的空值键(比如遭到恶意攻击或爬虫),而且缓存层和存储层数据短期内不一致;
  2. 使用布隆过滤器在缓存层前拦截非法请求、自动为空值添加黑名单(同时可能要为误判的记录添加白名单).但需要考虑布隆过滤器的维护(离线生成/ 实时生成)。

缓存雪崩

缓存崩溃时请求会直接落到数据库上,很可能由于无法承受大量的并发请求而崩溃,此时如果只重启数据库,或因为缓存重启后没有数据,新的流量进来很快又会把数据库击倒。

出现后应对

  • 事前:Redis 高可用,主从 + 哨兵,Redis Cluster,避免全盘崩溃。
  • 事中:本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流 & 降级,避免数据库承受太多压力。
  • 事后:Redis 持久化,一旦重启,自动从磁盘上加载数据,快速恢复缓存数据。

请求过程

  1. 用户请求先访问本地缓存,无命中后再访问 Redis,如果本地缓存和 Redis 都没有再查数据库,并把数据添加到本地缓存和 Redis;
  2. 由于设置了限流,一段时间范围内超出的请求走降级处理(返回默认值,或给出友情提示)。