分布式缓存Redis(高级)
作为分布式系统中，必不可少的非结构化存储中间件，Redis在小型、中型、大型乃至高并发系统中均有自己发挥的场合，除了基础数据结构（String/Hash/Set/ZSet/List）的增删改查操作，在真正的生产环境中我们如何避免数据的丢失？如何避免单点的性能瓶颈？如何搭建合适的集群架构？
本节笔者将从数据的持久化、多种集群结构搭建去解决不同的应用场景，以满足读者朋友们生产环境下的种种问题，最终实现Redis技术中间件的优雅落地。
单机的Redis存在四大问题：
1.Redis持久化
Redis有两种持久化方案：
RDB持久化
AOF持久化
1.1.RDB持久化
RDB全称Redis Database Backup file（Redis数据备份文件），也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后，从磁盘读取快照文件，恢复数据。快照文件称为RDB文件，默认是保存在当前运行目录。
1.1.1.执行时机
RDB持久化在四种情况下会执行：
执行save命令
执行bgsave命令
Redis停机时
触发RDB条件时
1）save命令
执行下面的命令，可以立即执行一次RDB：
save命令会导致主进程执行RDB，这个过程中其它所有命令都会被阻塞。只有在数据迁移时可能用到。
2）bgsave命令
下面的命令可以异步执行RDB：
这个命令执行后会开启独立进程完成RDB，主进程可以持续处理用户请求，不受影响。
3）停机时
Redis停机时会执行一次save命令，实现RDB持久化。
4）触发RDB条件
Redis内部有触发RDB的机制，可以在redis.conf文件中找到，格式如下：
可以修改保存后重启redis，然后再进行数据的保存，来查看规则是否生效
RDB的其它配置也可以在redis.conf文件中设置：
1.1.2.RDB原理
bgsave开始时会fork主进程得到子进程，子进程共享主进程的内存数据。完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件。
fork采用的是copy-on-write技术：
当主进程执行读操作时，访问共享内存；
当主进程执行写操作时，则会拷贝一份数据，执行写操作。
1.1.3.小结
RDB方式bgsave的基本流程？
fork主进程得到一个子进程，共享内存空间
子进程读取内存数据并写入新的RDB文件
用新RDB文件替换旧的RDB文件
RDB会在什么时候执行？save 60 1000代表什么含义？
默认是服务停止时
代表60秒内至少执行1000次修改则触发RDB
RDB的缺点？
RDB执行间隔时间长，两次RDB之间写入数据有丢失的风险
fork子进程、压缩、写出RDB文件都比较耗时
1.2.AOF持久化
1.2.1.AOF原理
AOF全称为Append Only File（追加文件）。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件，可以看做是命令日志文件。
1.2.2.AOF配置
AOF默认是关闭的，需要修改redis.conf配置文件来开启AOF：
AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配：
三种策略对比：
1.2.3.AOF文件重写
因为是记录命令，AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作，但只有最后一次写操作才有意义。通过执行bgrewriteaof命令，可以让AOF文件执行重写功能，用最少的命令达到相同效果。
如图，AOF原本有三个命令，但是set num 123 和 set num 666都是对num的操作，第二次会覆盖第一次的值，因此第一个命令记录下来没有意义。
在redis控制台执行
发现开始完成文件写入
写完之后，aof文件指令会发生变化
所以重写命令后，AOF文件内容就是：mset name jack num 666
Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件。阈值也可以在redis.conf中配置：
1.3.RDB与AOF对比
RDB和AOF各有自己的优缺点，如果对数据安全性要求较高，在实际开发中往往会结合两者来使用。
2.Redis主从
2.1.搭建主从架构
单节点Redis的并发能力是有上限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。
具体搭建流程参考：
Redis集群部署指南
2.2.主从数据同步原理
2.2.1.全量同步
主从第一次建立连接时，会执行全量同步，将master节点的所有数据都拷贝给slave节点，流程：
这里有一个问题，master如何得知salve是第一次来连接呢？？有几个概念，可以作为判断依据：
Replication Id：简称replid，是数据集的标记，id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replid
offset：偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset，说明slave数据落后于master，需要更新。
因此slave做数据同步，必须向master声明自己的replication id 和offset，master才可以判断到底需要同步哪些数据。因为slave原本也是一个master，有自己的replid和offset，当第一次变成slave，与master建立连接时，发送的replid和offset是自己的replid和offset。master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致，说明这是一个全新的slave，就知道要做全量同步了。master会将自己的replid和offset都发送给这个slave，slave保存这些信息。以后slave的replid就与master一致了。
因此，master判断一个节点是否是第一次同步的依据，就是看replid是否一致。如图：
完整流程描述：
slave节点请求增量同步
master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步
master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave
slave清空本地数据，加载master的RDB
master将RDB期间的命令记录在repl_baklog，并持续将log中的命令发送给slave
slave执行接收到的命令，保持与master之间的同步
2.2.2.增量同步
全量同步需要先做RDB，然后将RDB文件通过网络传输个slave，成本太高了。因此除了第一次做全量同步，其它大多数时候slave与master都是做增量同步。增量同步就是只更新slave与master存在差异的部分数据。如图：
那么master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?
2.2.3.repl_backlog原理
master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢？这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。
这个文件是一个固定大小的数组，只不过数组是环形，也就是说角标到达数组末尾后，会再次从0开始读写，这样数组头部的数据就会被覆盖。repl_baklog中会记录Redis处理过的命令日志及offset，包括master当前的offset，和slave已经拷贝到的offset：
slave与master的offset之间的差异，就是salve需要增量拷贝的数据了。随着不断有数据写入，master的offset逐渐变大，slave也不断的拷贝，追赶master的offset：
直到数组被填满：
此时，如果有新的数据写入，就会覆盖数组中的旧数据。不过，旧的数据只要是绿色的，说明是已经被同步到slave的数据，即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。但是，如果slave出现网络阻塞，导致master的offset远远超过了slave的offset：
如果master继续写入新数据，其offset就会覆盖旧的数据，直到将slave现在的offset也覆盖：
棕色框中的红色部分，就是尚未同步，但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复，需要同步，却发现自己的offset都没有了，无法完成增量同步了。只能做全量同步。
2.3.主从同步优化
主从同步可以保证主从数据的一致性，非常重要。可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群：
在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制，避免全量同步时的磁盘IO。
Redis单节点上的内存占用不要太大，减少RDB导致的过多磁盘IO
适当提高repl_baklog的大小，发现slave宕机时尽快实现故障恢复，尽可能避免全量同步
限制一个master上的slave节点数量，如果实在是太多slave，则可以采用主-从-从链式结构，减少master压力
主从从架构图：
2.4.小结
简述全量同步和增量同步区别？
全量同步：master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog，逐个发送给slave。
增量同步：slave提交自己的offset到master，master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave
什么时候执行全量同步？
slave节点第一次连接master节点时
slave节点断开时间太久，repl_baklog中的offset已经被覆盖时
什么时候执行增量同步？
slave节点断开又恢复，并且在repl_baklog中能找到offset时
3.Redis哨兵
Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。
3.1.哨兵原理
3.1.1.集群结构和作用
哨兵的结构如图：
哨兵的作用如下：
监控：Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
自动故障恢复：如果master故障Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
通知：Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时会将最新信息推送给Redis的客户端
3.1.2.集群监控原理
Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：
•主观下线：如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线。
•客观下线：若超过指定数量（quorum）的sentinel都认为该实例主观下线，则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。
3.1.3.集群故障恢复原理
一旦发现master故障，sentinel需要在salve中选择一个作为新的master，选择依据是这样的：
首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过指定值（down-after-milliseconds * 10）则会排除该slave节点
然后判断slave节点的slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举
如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高
最后是判断slave节点的运行id大小，越小优先级越高。
当选出一个新的master后，该如何实现切换呢？
流程如下：
sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master
sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 命令，让这些slave成为新master的从节点，开始从新的master上同步数据。
最后，sentinel将故障节点标记为slave，当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点
3.1.4.小结
Sentinel的三个作用是什么？
监控
故障转移
通知
Sentinel如何判断一个redis实例是否健康？
每隔1秒发送一次ping命令，如果超过一定时间没有相向则认为是主观下线
如果大多数sentinel都认为实例主观下线，则判定服务下线
故障转移步骤有哪些？
首先选定一个slave作为新的master，执行slaveof no one
然后让所有节点都执行slaveof 新master
修改故障节点配置，添加slaveof 新master
3.2.搭建哨兵集群
具体搭建流程参考：《Redis集群.md》
3.3.RedisTemplate
在Sentinel集群监管下的Redis主从集群，其节点会因为自动故障转移而发生变化，Redis的客户端必须感知这种变化，及时更新连接信息。Spring的RedisTemplate底层利用lettuce实现了节点的感知和自动切换。
下面，我们通过一个测试来实现RedisTemplate集成哨兵机制。
3.3.1.导入Demo工程
首先，我们引入提供的Demo工程：
redis-demo.zip
(5 KB)
3.3.2.引入依赖
在项目的pom文件中引入依赖：
3.3.3.配置Redis地址
然后在配置文件application.yml中指定redis的sentinel相关信息：
3.3.4.配置读写分离
在项目的启动类中，添加一个新的bean：
这个Bean代码最初编写如下：
通过Idea提示的Lamada优化，变成下述样子：
这个bean中配置的就是读写策略，包括四种：
MASTER：从主节点读取
MASTER_PREFERRED：优先从master节点读取，master不可用才读取replica
REPLICA：从slave（replica）节点读取
REPLICA _PREFERRED：优先从slave（replica）节点读取，所有的slave都不可用才读取master
3.3.5.测试
验证master存储
地址栏输入(存入)：http://localhost:8080/set/num/888
因为写操作只能在主节点完成，因此所有操作端口应该是7003
验证slave读取
地址栏输入(读取)：http://localhost:8080/get/num/
此时7003是主节点，因此读取数据不会从主节点，如下均为7002
验证主节点宕机恢复
进入7003主节点redis，ctrl+c 或（redis-cli shutdown）
查看任意sentinel的日志信息
查看idea（redis客户端）日志，发现一样的日志信息，关键信息如下
此时重新恢复redis 7003，会发现服务启动之后，立马做数据同步，并且做了全量同步
验证恢复后的读写操作
此时因为7003恢复后变成slave节点，因此后续所有的读操作会变成7003或7002（浏览器访问一次set）
而写操作会变成新的master节点：7001
4.Redis分片集群
4.1.搭建分片集群
主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：
海量数据存储问题
高并发写的问题
使用分片集群可以解决上述问题，如图:
分片集群特征：
集群中有多个master，每个master保存不同数据
每个master都可以有多个slave节点
master之间通过ping监测彼此健康状态
客户端请求可以访问集群任意节点，最终都会被转发到正确节点
具体搭建流程参考：
Redis集群部署指南
4.2.散列插槽
4.2.1.插槽原理
Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，查看集群信息时就能看到：
数据key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值，分两种情况：
key中包含"{}"，且“{}”中至少包含1个字符，“{}”中的部分是有效部分
key中不包含“{}”，整个key都是有效部分
例如：key是num，那么就根据num计算，如果是{itcast}num，则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值，然后对16384取余，得到的结果就是slot值。
如图，在7001这个节点执行set a 1时，对a做hash运算，对16384取余，得到的结果是15495，因此要存储到7003节点，所以也会发现上述的链接信息自动跳转到了7003。
此时假设我们想把其余数据跟a存在一个节点，就可以执行类似下述操作，会发现不再做重定向：
到了7003后，执行get num时，对num做hash运算，对16384取余，得到的结果是2765，因此需要切换到7001节点【即：不止存储会做插槽计算和重定向，查询也会做】
4.2.1.小结
Redis如何判断某个key应该在哪个实例？
将16384个插槽分配到不同的实例
根据key的有效部分计算哈希值，对16384取余
余数作为插槽，寻找插槽所在实例即可
如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例？
这一类数据使用相同的有效部分，例如key都以{typeId}为前缀
4.3.集群伸缩
redis-cli --cluster提供了很多操作集群的命令，可以通过下面方式查看：
比如，添加节点的命令：
4.3.1.需求分析
需求：向集群中添加一个新的master节点，并向其中存储 num = 10
启动一个新的redis实例，端口为7004
添加7004到之前的集群，并作为一个master节点
给7004节点分配插槽，使得num这个key可以存储到7004实例
这里需要两个新的功能：
添加一个节点到集群中
将部分插槽分配到新插槽
4.3.2.创建新的redis实例
创建一个文件夹（在/tmp目录下执行下述命令）：
拷贝配置文件：
修改配置文件：
启动（在/tmp目录下执行下述命令）
4.3.3.添加新节点到redis
添加节点的语法如下：
执行命令：
通过命令查看集群状态：
如图，7004加入了集群，并且默认是一个master节点：
但是，可以看到7004节点的插槽数量为0，因此没有任何数据可以存储到7004上
4.3.4.转移插槽
我们要将num存储到7004节点，因此需要先看看num的插槽是多少：
如上图所示，num的插槽为2765.
我们可以将0~3000的插槽从7001转移到7004，命令格式如下：
具体命令如下：
建立连接：
得到下面的反馈：
询问要移动多少个插槽，我们计划是3000个：
新的问题来了：哪个node来接收这些插槽？？显然是7004，那么7004节点的id是多少呢？
复制这个id，然后拷贝到刚才的控制台后：
这里询问，你的插槽是从哪里移动过来的？
all：代表全部，也就是三个节点各转移一部分
具体的id：目标节点的id
done：执行完操作结束的指令
这里我们要从7001获取，因此填写7001的id：
填完后，点击done，这样插槽转移就准备好了：
确认要转移吗？输入yes：然后，通过命令查看结果：
可以看到如下效果，目的达成：
4.3.5.转移失败修复方案
https://www.yuque.com/xiankanpengyouquandisitiaodongtai/diods0/admw1r0h0n90cbv7
4.4.故障转移
集群初识状态是这样的：
其中7001、7002、7003都是master，我们计划让7002宕机。
4.4.1.自动故障转移
当集群中有一个master宕机会发生什么呢？我们新开一个窗口执行下面的指令
直接停止一个redis实例，例如7002：
1）首先是该实例与其它实例失去连接
2）然后是疑似宕机：
注意查看下面的日志，可以看到8001本来是7002的从节点，有slave 7002的id
3）最后是确定下线，自动提升一个slave为新的master：
4）当7002再次启动，
就会变为一个slave节点了：
4.4.2.手动故障转移
利用cluster failover命令可以手动让集群中的某个master宕机，切换到执行cluster failover命令的这个slave节点，实现无感知的数据迁移。其流程如下：
这种failover命令可以指定三种模式：
缺省：默认的流程，如图1~6歩
force：省略了对offset的一致性校验
takeover：直接执行第5歩，忽略数据一致性、忽略master状态和其它master的意见
案例需求：在7002这个slave节点执行手动故障转移，重新夺回master地位
步骤如下：
1）利用redis-cli连接7002这个节点，因为在上面我们停止了7002，所以这里需要重启7002，可以在tmp下执行
2）执行cluster failover命令
如图：
效果：
4.5.RedisTemplate访问分片集群
RedisTemplate底层同样基于lettuce实现了分片集群的支持，而使用的步骤与哨兵模式基本一致：
1）引入redis的starter依赖
2）配置分片集群地址
3）配置读写分离
与哨兵模式相比，其中只有分片集群的配置方式略有差异，如下：
由于节点之间的通信机制，以下节点信息即使不配置7004，浏览器访问：http://localhost:8080/get/num 也可以从7004完成数据获取
这里只配置一个主节点，不要任何从节点一样可以做到读写分离
YAML
复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
spring:
redis:
cluster:
nodes:
- 192.168.150.101:7001
- 192.168.150.101:7002
- 192.168.150.101:7003
- 192.168.150.101:8001
- 192.168.150.101:8002
- 192.168.150.101:8003
此时可以存储一个数据：set num 666，会存储到7004节点，当浏览器访问：/get/num接口，会发现读操作也到了这个主节点（不符合我们的读写分离呀），是因为当前7004没有从节点才直接读取的主节点，对应我们工程启动类注册的策略嘛。同样操作也会发现其余节点正常读写还是分离的。
5.推荐阅读资料
分布式锁问题及更多实战问题：https://www.bilibili.com/video/BV1cr4y1671t
