分布式缓存

YangeIT大约 24 分钟

学习目标

Redis持久化
Redis主从
Redis哨兵
Redis分片集群

分布式缓存

单机Redis存在的问题

基于Redis集群解决单机Redis存在的问题单机的Redis存在四大问题：

1.Redis持久化

1.1.RDB持久化 🍐

RDB持久化

Redis有两种持久化方案：

RDB持久化
AOF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。

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：

# 900秒内，如果至少有1个key被修改，则执行bgsave ， 如果是save "" 则表示禁用RDB
save 900 1  
save 300 10 
save 60 10000 60秒后，如果至少发生了10000次写入，则存一次

距离上一次写入操作多少秒后至少发生了多少次写入次数，则保存一次db
注意1：二者要必须同时满足，即写入次数和发生时间
比如距离上次写入过了59秒，在59秒内累积发生了9999次写入，那么在60秒的时候并不会发生写入操作，因为60秒的时候9999 < 10000，等到了300秒后，因为9999 > 100，条件都满足，所以会在距离上次写入300秒的时候发生一次写入db操作。

RDB的其它配置也可以在redis.conf文件中设置：

# 是否压缩 ,建议不开启，压缩也会消耗cpu，磁盘的话不值钱,看redis主机性能如何
rdbcompression yes

# RDB文件名称，可以修改，但是修改后，之前的文件无法加载
dbfilename dump.rdb  

# 文件保存的路径目录，可以修改，默认当前文件夹下
dir ./

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，执行写操作性能消耗。

小结

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

AOF持久化

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。

记录指令，以及指令的长度如$3表示长度为3

AOF配置

AOF默认是关闭的，需要修改redis.conf配置文件来开启AOF：

# 是否开启AOF功能，默认是no
appendonly yes
# AOF文件的名称
appendfilename "appendonly.aof"

建议先关闭RDB 配置文件中，配置save ""

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配：

# 表示每执行一次写命令，立即记录到AOF文件
appendfsync always 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，然后表示每隔1秒将缓冲区数据写到AOF文件，是默认方案
appendfsync everysec 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘
appendfsync no

三种策略对比：🎯

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。减少体积

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。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：

# AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写,翻一倍
auto-aof-rewrite-percentage 100
# AOF文件体积最小多大以上才触发重写 
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

平时使用默认配置即可

RDB与AOF对比

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

前言

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。

具体搭建流程参考课前资料《Redis集群.md》：

2.2.主从数据同步原理 🍐

前言

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。

什么是增量同步？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。

代码操作

2.3.主从同步优化 🍐

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：

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

3.1.哨兵原理

哨兵原理

Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。

3.1.1.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

代码操作

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

搭建哨兵集群

具体搭建流程参考课前资料《Redis集群.md》：

代码操作

3.3.RedisTemplate

前言

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。

代码操作

3.3.1.导入Demo工程

首先，我们引入课前资料提供的Demo工程：

3.3.2.引入依赖

在项目的pom文件中引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

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：

spring:
  redis:
    sentinel:
      master: mymaster
      nodes:
        - 192.168.150.101:27001
        - 192.168.150.101:27002
        - 192.168.150.101:27003

3.3.4.配置读写分离

在项目的启动类中，添加一个新的bean：

@Bean
public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){
    return clientConfigurationBuilder -> clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
}

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

4.Redis分片集群

4.1.搭建分片集群

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

具体搭建流程参考课前资料《Redis集群.md》：

4.2.散列插槽

散列插槽

Redis插槽（Redis Slots）是用于分片的概念，它在Redis集群中用于将数据均匀分散到多个Redis节点上。每个插槽对应一个特定的数据范围，Redis使用哈希槽（Hash Slot）算法来确定键（Key）应该存储在哪个插槽中。Redis的插槽机制允许横向扩展和分布式数据存储，以提高性能和可扩展性。

每个Redis集群节点都负责维护一部分插槽，并负责处理与这些插槽相关的键。这使得Redis集群能够处理大量的数据，而不会因单一节点的容量限制而导致性能下降。

关于Redis插槽的一些要点：

Redis插槽的数量是固定的，默认有16384个插槽（0-16383）。
插槽的分配是自动的，Redis会尝试平均分配插槽到可用的节点上。
插槽的分配信息可以使用CLUSTER SLOTS命令查看。
Redis的插槽机制允许在集群中添加或删除节点，以进行横向扩展或缩减。
添加或删除插槽的数量通常需要对Redis集群进行重新分片，这可能需要一些操作。

关于增加插槽的数量，Redis的插槽数量是在集群初始化时固定的，通常情况下不建议更改插槽的数量，因为它会涉及到对整个集群的重新分片操作，可能导致数据的迁移和集群的不稳定。

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103节点。

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

# 查看节点信息
redis-cli -p 端口号 cluster nodes

# 进入某个节点
redis-cli -c -p 端口号 

set key value 保存指令

总结

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

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：

--cluster-slave 身份定了 -- cluster-master_id 是谁的奴隶

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6386
添加6386到之前的集群，并作为一个master节点
给6386节点分配插槽，使得num这个key可以存储到6386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

代码操作

接下来在win11的系统下操作

2.创建新的redis实例

查看当前实例

redis-cli.exe -p 6380 cluster nodes

2.创建一个将任何一个文件夹复制一下 6386，该问：

修改配置文件：

配置文件名字，也改成6386

4.编写启动脚本---启动

目前还只有6个节点

3.添加新节点到redis

添加节点的语法如下：

执行命令：

redis-cli.exe --cluster add-node  127.0.0.1:6386 127.0.0.1:6385

通过命令查看集群状态：

redis-cli.exe -p 6385 cluster nodes

如图，6386加入了集群，并且默认是一个master节点：

但是，可以看到6386节点的插槽数量为0，因此没有任何数据可以存储到6386上

4.转移插槽

我们要将num存储到6386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6380转移到6386，命令格式如下：

具体命令如下：

建立连接：

redis-cli.exe --cluster reshard 127.0.0.1:6380

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：

那个node来接收这些插槽？？

显然是6386，那么6386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：没有了

这里我们要从6380获取，因此填写6380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：

目的达成。

4.4.故障转移

故障转移

集群初识状态是这样的：

其中6380,6386,6381,6382都是master，我们计划让6382宕机。

代码操作

1.自动故障转移

当集群中有一个master宕机会发生什么呢？

直接停止一个redis实例，例如6382：

直接差叼窗口

1）首先是该实例与其它实例失去连接

2）然后是疑似宕机：

3）最后是确定下线，自动提升一个slave为新的master：

4）当6382再次启动，就会变为一个slave节点了：

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6382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6382这个节点

2）执行cluster failover命令

如图：

redis-cli -p 6382

CLUSTER FAILOVER

效果：

4.5.RedisTemplate访问分片集群

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：

spring:
  redis:
    cluster:
      nodes: # 配置分片集群的地址
        - 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

在项目的启动类中，添加一个新的bean：

@Bean
public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){
    return clientConfigurationBuilder -> clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
}

面试题

初级级别：
- 什么是Redis的持久化，为什么我们需要持久化？
- 请解释Redis的主从架构，主节点和从节点各自承担什么角色？
- 如何进行Redis的数据备份？
- 什么是Redis的RDB快照持久化，它的优点和缺点是什么？
- 什么是Redis的AOF持久化，它的优点和缺点是什么？
中级级别：
- 请解释Redis主从复制的同步原理，包括全同步和增量同步。
- 什么是Redis哨兵机制，它的作用是什么，如何配置和使用？
- 请讨论Redis的分片集群是如何工作的，有什么优势和挑战？
- 什么是散列插槽（Hash Slot），它在Redis集群中的作用是什么？
- 在Redis集群中，如何进行集群的伸缩（扩展或缩减集群规模）？
高级级别：
- Redis的RDB快照和AOF持久化在哪些场景下更适合使用，如何选择合适的持久化方式？
- 在Redis主从复制中，如果主节点宕机，会如何处理，从节点如何晋升为主节点？
- Redis哨兵机制的工作原理是什么，如何配置多个哨兵来实现高可用性？
- Redis集群中的数据分片和散列插槽是如何实现的，有什么注意事项？
- 请解释Redis的数据分片策略，例如一致性哈希和哈希槽分片。

分布式缓存

# 分布式缓存

# 1.Redis持久化

# 1.1.RDB持久化 🍐

# 2.RDB原理

# 1.1.3.小结

# 1.2.AOF持久化

# AOF原理

# AOF配置

# 3.AOF文件重写

# 2.Redis主从

# 2.1.搭建主从架构

# 2.2.主从数据同步原理 🍐

# 1.全量同步

# 2.2.2.增量同步

# 2.2.3.repl_backlog原理

# 2.3.主从同步优化 🍐

# 3.Redis哨兵

# 3.1.哨兵原理

# 3.1.1.集群结构和作用

# 3.1.2.集群监控原理

# 3.1.3.集群故障恢复原理

# 3.2.搭建哨兵集群

# 3.3.RedisTemplate

# 3.3.1.导入Demo工程

# 3.3.2.引入依赖

# 3.3.3.配置Redis地址

# 3.3.4.配置读写分离

# 4.Redis分片集群

# 4.1.搭建分片集群

# 4.2.散列插槽

# 插槽原理

# 4.3.集群伸缩

# 需求分析

# 2.创建新的redis实例

# 3.添加新节点到redis

# 4.转移插槽

# 4.4.故障转移

# 1.自动故障转移

# 2.手动故障转移

# 4.5.RedisTemplate访问分片集群

分布式缓存

1.Redis持久化

1.1.RDB持久化 🍐

2.RDB原理

1.1.3.小结

1.2.AOF持久化

AOF原理

AOF配置

3.AOF文件重写

2.Redis主从

2.1.搭建主从架构

2.2.主从数据同步原理 🍐

1.全量同步

2.2.2.增量同步

2.2.3.repl_backlog原理

2.3.主从同步优化 🍐

3.Redis哨兵

3.1.哨兵原理

3.1.1.集群结构和作用

3.1.2.集群监控原理

3.1.3.集群故障恢复原理

3.2.搭建哨兵集群

3.3.RedisTemplate

3.3.1.导入Demo工程

3.3.2.引入依赖

3.3.3.配置Redis地址

3.3.4.配置读写分离

4.Redis分片集群

4.1.搭建分片集群

4.2.散列插槽

插槽原理

4.3.集群伸缩

需求分析

2.创建新的redis实例

3.添加新节点到redis

4.转移插槽

4.4.故障转移

1.自动故障转移

2.手动故障转移

4.5.RedisTemplate访问分片集群