Redis cluster集群模式的原理

 

redis cluster

　　redis cluster是Redis的分布式解决方案，在3.0版本推出后有效地解决了redis分布式方面的需求

　　自动将数据进行分片，每一个master上放一部分数据

　　提供内置的高可用支持，部分master不可用时，仍是能够继续工做的

 

　　支撑N个redis master node，每一个master node均可以挂载多个slave node

　　高可用，由于每一个master都有salve节点，那么若是mater挂掉，redis cluster这套机制，就会自动将某个slave切换成master

 

redis cluster vs. replication + sentinal

　　若是你的数据量不多，主要是承载高并发高性能的场景，好比你的缓存通常就几个G，单机足够了

　　replication，一个mater，多个slave，要几个slave跟你的要求的读吞吐量有关系，而后本身搭建一个sentinal集群，去保证redis主从架构的高可用性，就能够了

　　redis cluster，主要是针对海量数据+高并发+高可用的场景，海量数据，若是你的数据量很大，那么建议就用redis cluster

 

数据分布算法

hash算法

　　好比你有 N 个 redis实例，那么如何将一个key映射到redis上呢，你极可能会采用相似下面的通用方法计算 key的 hash 值，而后均匀的映射到到 N 个 redis上：

　　hash(key)%N

　　若是增长一个redis，映射公式变成了 hash(key)%(N+1)

　　若是一个redis宕机了，映射公式变成了 hash(key)%(N-1)

　　在这两种状况下，几乎全部的缓存都失效了。会致使数据库访问的压力陡增，严重状况，还可能致使数据库宕机。

 

一致性hash算法

　　一个master宕机不会致使大部分缓存失效，可能存在缓存热点问题

 

用虚拟节点改进

 

 

 

redis cluster的hash slot算法

　　redis cluster有固定的16384个hash slot，对每一个key计算CRC16值，而后对16384取模，能够获取key对应的hash slot

　　redis cluster中每一个master都会持有部分slot，好比有3个master，那么可能每一个master持有5000多个hash slot

　　hash slot让node的增长和移除很简单，增长一个master，就将其余master的hash slot移动部分过去，减小一个master，就将它的hash slot移动到其余master上去

　　移动hash slot的成本是很是低的

　　客户端的api，能够对指定的数据，让他们走同一个hash slot，经过hash tag来实现

 

　　127.0.0.1:7000>CLUSTER ADDSLOTS 0 1 2 3 4 ... 5000  能够将槽0-5000指派给节点7000负责。

　　每一个节点都会记录哪些槽指派给了本身，哪些槽指派给了其余节点。

　　客户端向节点发送键命令，节点要计算这个键属于哪一个槽。

　　若是是本身负责这个槽，那么直接执行命令，若是不是，向客户端返回一个MOVED错误，指引客户端转向正确的节点。

 

 

redis cluster  多master的写入

　　在redis cluster写入数据的时候，实际上是你能够将请求发送到任意一个master上去执行

　　可是，每一个master都会计算这个key对应的CRC16值，而后对16384个hashslot取模，找到key对应的hashslot，找到hashslot对应的master

　　若是对应的master就在本身本地的话，set mykey1 v1，mykey1这个key对应的hashslot就在本身本地，那么本身就处理掉了

　　可是若是计算出来的hashslot在其余master上，那么就会给客户端返回一个moved error，告诉你，你获得哪一个master上去执行这条写入的命令

 

　　什么叫作多master的写入，就是每条数据只能存在于一个master上，不一样的master负责存储不一样的数据，分布式的数据存储

　　100w条数据，5个master，每一个master就负责存储20w条数据，分布式数据存储

 

　　默认状况下，redis cluster的核心的理念，主要是用slave作高可用的，每一个master挂一两个slave，主要是作数据的热备，还有master故障时的主备切换，实现高可用的

　　redis cluster默认是不支持slave节点读或者写的，跟咱们手动基于replication搭建的主从架构不同的

 

　　jedis客户端，对redis cluster的读写分离支持不太好的

　　默认的话就是读和写都到master上去执行的

　　若是你要让最流行的jedis作redis cluster的读写分离的访问，那可能还得本身修改一点jedis的源码，成本比较高

 

　　读写分离，是为了什么，主要是由于要创建一主多从的架构，才能横向任意扩展slave node去支撑更大的读吞吐量

　　redis cluster的架构下，实际上自己master就是能够任意扩展的，你若是要支撑更大的读吞吐量，或者写吞吐量，或者数据量，均可以直接对master进行横向扩展就能够了

 

 

 

 

 

节点间的内部通讯机制

一、基础通讯原理

（1）redis cluster节点间采起gossip协议进行通讯

　　跟集中式不一样，不是将集群元数据（节点信息，故障，等等）集中存储在某个节点上，而是互相之间不断通讯，保持整个集群全部节点的数据是完整的

　　集中式：好处在于，元数据的更新和读取，时效性很是好，一旦元数据出现了变动，当即就更新到集中式的存储中，其余节点读取的时候当即就能够感知到; 很差在于，全部的元数据的跟新压力所有集中在一个地方，可能会致使元数据的存储有压力

　　gossip：好处在于，元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续，打到全部节点上去更新，有必定的延时，下降了压力; 缺点，元数据更新有延时，可能致使集群的一些操做会有一些滞后

 

（2）10000端口

　　每一个节点都有一个专门用于节点间通讯的端口，就是本身提供服务的端口号+10000，好比7001，那么用于节点间通讯的就是17001端口

　　每隔节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其余几点接收到ping以后返回pong

 

（3）交换的信息

　　故障信息，节点的增长和移除，hash slot信息，等等

 

二、gossip协议

　　gossip协议包含多种消息，包括ping，pong，meet，fail，等等

　　meet: 某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，而后新节点就会开始与其余节点进行通讯

　　redis-trib.rb add-node

　　其实内部就是发送了一个gossip meet消息，给新加入的节点，通知那个节点去加入咱们的集群

　　ping: 每一个节点都会频繁给其余节点发送ping，其中包含本身的状态还有本身维护的集群元数据，互相经过ping交换元数据

　　每一个节点每秒都会频繁发送ping给其余的集群，ping，频繁的互相之间交换数据，互相进行元数据的更新

　　pong: 返回ping和meet，包含本身的状态和其余信息，也能够用于信息广播和更新

　　fail: 某个节点判断另外一个节点fail以后，就发送fail给其余节点，通知其余节点，指定的节点宕机了

 

三、ping消息深刻

　　ping很频繁，并且要携带一些元数据，因此可能会加剧网络负担

　　每一个节点每秒会执行10次ping，每次会选择5个最久没有通讯的其余节点

　　固然若是发现某个节点通讯延时达到了cluster_node_timeout / 2，那么当即发送ping，避免数据交换延时过长，落后的时间太长了

　　好比说，两个节点之间都10分钟没有交换数据了，那么整个集群处于严重的元数据不一致的状况，就会有问题

　　因此cluster_node_timeout能够调节，若是调节比较大，那么会下降发送的频率

　　每次ping，一个是带上本身节点的信息，还有就是带上1/10其余节点的信息，发送出去，进行数据交换

　　至少包含3个其余节点的信息，最多包含总节点-2个其余节点的信息

 

 

基于重定向的客户端

（1）请求重定向

　　客户端可能会挑选任意一个redis实例去发送命令，每一个redis实例接收到命令，都会计算key对应的hash slot

　　若是在本地就在本地处理，不然返回moved给客户端，让客户端进行重定向

　　cluster keyslot mykey，能够查看一个key对应的hash slot是什么

　　用redis-cli的时候，能够加入-c参数，支持自动的请求重定向，redis-cli接收到moved以后，会自动重定向到对应的节点执行命令

 

（2）计算hash slot

　　计算hash slot的算法，就是根据key计算CRC16值，而后对16384取模，拿到对应的hash slot

　　用hash tag能够手动指定key对应的slot，同一个hash tag下的key，都会在一个hash slot中，好比set mykey1:{100}和set mykey2:{100}

 

（3）hash slot查找

　　节点间经过gossip协议进行数据交换，就知道每一个hash slot在哪一个节点上

 

smart jedis

（1）什么是smart jedis

　　基于重定向的客户端，很消耗网络IO，由于大部分状况下，可能都会出现一次请求重定向，才能找到正确的节点

　　因此大部分的客户端，好比java redis客户端，就是jedis，都是smart的

　　本地维护一份hashslot -> node的映射表，缓存，大部分状况下，直接走本地缓存就能够找到hashslot -> node，不须要经过节点进行moved重定向

 

（2）JedisCluster的工做原理

　　在JedisCluster初始化的时候，就会随机选择一个node，初始化hashslot -> node映射表，同时为每一个节点建立一个JedisPool链接池

　　每次基于JedisCluster执行操做，首先JedisCluster都会在本地计算key的hashslot，而后在本地映射表找到对应的节点

　　若是那个node正好仍是持有那个hashslot，那么就ok; 若是说进行了reshard这样的操做，可能hashslot已经不在那个node上了，就会返回moved

　　若是JedisCluter API发现对应的节点返回moved，那么利用该节点的元数据，更新本地的hashslot -> node映射表缓存

　　重复上面几个步骤，直到找到对应的节点，若是重试超过5次，那么就报错，JedisClusterMaxRedirectionException

　　jedis老版本，可能会出如今集群某个节点故障还没完成自动切换恢复时，频繁更新hash slot，频繁ping节点检查活跃，致使大量网络IO开销

　　jedis最新版本，对于这些过分的hash slot更新和ping，都进行了优化，避免了相似问题

 

（3）hashslot迁移和ask重定向

　　若是hash slot正在迁移，那么会返回ask重定向给jedis

　　jedis接收到ask重定向以后，会从新定位到目标节点去执行，可是由于ask发生在hash slot迁移过程当中，因此JedisCluster API收到ask是不会更新hashslot本地缓存

　　已经能够肯定说，hashslot已经迁移完了，moved是会更新本地hashslot->node映射表缓存的

 

高可用性与主备切换原理

redis cluster的高可用的原理，几乎跟哨兵是相似的

一、判断节点宕机

　　若是一个节点认为另一个节点宕机，那么就是pfail，主观宕机

　　若是多个节点都认为另一个节点宕机了，那么就是fail，客观宕机，跟哨兵的原理几乎同样，sdown，odown

　　在cluster-node-timeout内，某个节点一直没有返回pong，那么就被认为pfail

　　若是一个节点认为某个节点pfail了，那么会在gossip ping消息中，ping给其余节点，若是超过半数的节点都认为pfail了，那么就会变成fail

 

二、从节点过滤

　　对宕机的master node，从其全部的slave node中，选择一个切换成master node

　　检查每一个slave node与master node断开链接的时间，若是超过了cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor，那么就没有资格切换成master

　　这个也是跟哨兵是同样的，从节点超时过滤的步骤

 

三、从节点选举

　　哨兵：对全部从节点进行排序，slave priority，offset，run id

　　每一个从节点，都根据本身对master复制数据的offset，来设置一个选举时间，offset越大（复制数据越多）的从节点，选举时间越靠前，优先进行选举

　　全部的master node开始slave选举投票，给要进行选举的slave进行投票，若是大部分master node（N/2 + 1）都投票给了某个从节点，那么选举经过，那个从节点能够切换成master

　　从节点执行主备切换，从节点切换为主节点

 

四、与哨兵比较

　　整个流程跟哨兵相比，很是相似，因此说，redis cluster功能强大，直接集成了replication和sentinal的功能

 

 

转自：中华石杉Java工程师面试突击