最新Redis7集群（全网最详细）

青旅半醒 2024-05-06 09:47 87阅读 0赞

### 什么是集群 ###

**定义：**由于数据量过大，单个Master复制集难以承担，因此需要对多个复制集进行集群，形成水平扩展，每个复制集只负责存储整个数据集的一部分，这就是redis集群，其作用就是提供多个redis节点间共享数据的程序集

![7c7b9ba3cf31485ab1980dae4aa595ce.png][]

一句话说明定义就是：redis集群是一个提供在多个redis系欸但阿健共享数据的程序集，redis集群支持多个master

### 作用是什么 ###

Redis集群支持多个Master，每个Master又可以挂载多个Slave可以实现读写分离，支持数据的高可用、支持海量数据的读写存储操作

由于集群自带Sentinel的故障转移机制，内置了高可用的支持，**无需再去使用哨兵功能**

客户端与redis的节点连接，不再需要连接集群的所哟与节点，只需要任意连接集群的一个可用节点即可

槽位slot负责分哦欸到各个物理服务节点，有对应的集群来负责维护及欸但、插槽和数据之间的关系

### 集群算法-分片-槽位 ###

官网说明

![309d60ce96b140929d8df083945a2a2d.png][]

中文翻译：

![71fbbeecea8f40f88a5ef133deface62.png][]

#### redis集群的槽位 ####

redis集群没有使用一致性hash，而是引入了**哈希槽**的概念

redis集群由16384哥哈希槽，每个key通过crc16校验后对16384取模来决定放置哪一个槽位，集群的每个节点负责一部分hash槽

![8901ad2abdb3484fa77dd6e08189f8c7.png][]

#### redis集群的分片 ####

分片指的是：使用redis集群的时候我们会将存储的数据分散到多台redis机器上，简而言之，集群中的每个redis实例都被认为是整个数据的一个分片

如何找到给定的key分片：为了找到给定key的分片，我们对key进行CRC16(key)算法处理并通过对总分片数量取模。然后，使用确定性哈希函数，这意味着给定的key将多次始终映射到同一个分片，我们可以推断将来读取特定key的位置。

#### 槽位和分片的优势 ####

最大的优势：方便扩、缩容合数据分派查找

这种结构很容易添加或者删除节点.比如如果我想新添加个节点D,我需要从节点 B,(中得部分槽到D上,如果我想移除节点A,需要将A中的槽移到B和C节点上,然后将没有任何槽的A节点从集群中移除即可.由于从一个节点将哈希槽移动到另一个节点并不会停止服务,所以无论添加删除或者改变某个节点的哈希槽的数量都不会造成集群不可用的状态

#### slot槽位映射 ####

##### 哈希取余分区 #####

假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：**hash(key) % N**个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。

![c866074ce9554f41895d865a229221b6.png][]

**优点：**

简单出包，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。

**缺点：**

原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦，无论是扩容还是缩容，每一次的数据变动导致节点变动，应黑色关系需要重新计算，在服务器个数固定不变的是偶没有问题，但是如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。

##### 一致性哈希算法分区 #####

一致性哈希算法分区，提出了一致性哈希解决方案，目的就是当服务器个数发生变动时，尽可能减少影响客户端的映射关系

**步骤**

**算法构建一致性哈希环：**

一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间\[0,2^32-1\]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。

![2e8201ac2dca4d968f76ff58cb5f3147.png][]

它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^32取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到2^32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1， 0和2^32-1在零点中方向重合，我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。

**节点映射**

将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：

![5318b804edd747d18b2d5a06fc911242.png][]

**落键规则**

当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，**从此位置沿环顺时针“行走”**，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。

如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

![23a2cb9dc5d246c8ac289d0073d8ede5.png][]

**优点**

容错性

假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据且这些数据会转移到D进行存储。

![3731ea7b58d14fca8dcc805a65abf327.png][]

扩展性

数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，不会导致hash取余全部数据重新洗牌。

![2bc66159fbb24c7bbc59f34dc42e2766.png][]

**缺点**

哈希环的数据倾斜问题

一致性Hash算法在服务**节点太少时**，容易因为节点分布不均匀而造成**数据倾斜**（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题

![e213ac2422914c52b00f37744b428816.png][]

##### 哈希槽分区 #####

为了解决一致性哈希算法的数据倾斜问题出现了新的slot槽位映射在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。

![1284b3688685455d9bed8c19382896de.png][]

一个集群只能有16384个槽，编号0-16383（0-2^14-1）。这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。

集群会记录节点和槽的对应关系，解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取模，余数是几key就落入对应的槽里。HASH\_SLOT = CRC16(key) mod 16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。

![2ba401519bb04403bb0a298e12fec876.png][]

#### 经典面试题 ####

##### 为什么redis集群的最大槽数是16384个？ #####

CRC16算法产生的hash值有16bit，该算法可以产生2^16=65536个值。

换句话说值是分布在0~65535之间，有更大的65536不用为什么只用16384就够？

作者在做mod运算的时候，为什么不mod65536，而选择mod16384？ HASH\_SLOT = CRC16(key) mod 65536为什么没启用

以下是作者的回答：

![89542c35f7134cc5976e12722f624d9b.png][]

(1)如果槽位为65536，发送心跳信息的消息头达8k，发送的心跳包过于庞大。

在消息头中最占空间的是myslots\[CLUSTER\_SLOTS/8\]。 当槽位为65536时，这块的大小是: 65536÷8÷1024=8kb

在消息头中最占空间的是myslots\[CLUSTER\_SLOTS/8\]。 当槽位为16384时，这块的大小是: 16384÷8÷1024=2kb

因为每秒钟，redis节点需要发送一定数量的ping消息作为心跳包，如果槽位为65536，这个ping消息的消息头太大了，浪费带宽。

(2)redis的集群主节点数量基本不可能超过1000个。

集群节点越多，心跳包的消息体内携带的数据越多。如果节点过1000个，也会导致网络拥堵。因此redis作者不建议redis cluster节点数量超过1000个。 那么，对于节点数在1000以内的redis cluster集群，16384个槽位够用了。没有必要拓展到65536个。

(3)槽位越小，节点少的情况下，压缩比高，容易传输

Redis主节点的配置信息中它所负责的哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存的，在传输过程中会对bitmap进行压缩，但是如果bitmap的填充率slots / N很高的话(N表示节点数)，bitmap的压缩率就很低。 如果节点数很少，而哈希槽数量很多的话，bitmap的压缩率就很低。

### 集群环境案例搭建步骤 ###

本次案例是三台云服务器实现：

#### 1、新建文件夹 ####

mkdir -p /myredis/cluster

#### 2、新建六个独立的redis实例服务 ####

##### 六台redis实例配置文件 #####

**IP: 62.234.60.208+端口6381/端口6382**

命令：vim /myredis/cluster/redisCluster6381.conf

配置文件：

bind 0.0.0.0
    daemonize yes
    protected-mode no
    port 6381
    logfile "/myredis/cluster/cluster6381.log"
    pidfile /myredis/cluster6381.pid
    dir /myredis/cluster
    dbfilename dump6381.rdb
    appendonly yes
    appendfilename "appendonly6381.aof"
    requirepass 111111
    masterauth 111111
     
    cluster-enabled yes
    cluster-config-file nodes-6381.conf
    cluster-node-timeout 5000

命令：vim /myredis/cluster/redisCluster6382.conf

配置文件：

bind 0.0.0.0
    daemonize yes
    protected-mode no
    port 6382
    logfile "/myredis/cluster/cluster6382.log"
    pidfile /myredis/cluster6382.pid
    dir /myredis/cluster
    dbfilename dump6382.rdb
    appendonly yes
    appendfilename "appendonly6382.aof"
    requirepass 111111
    masterauth 111111
     
    cluster-enabled yes
    cluster-config-file nodes-6382.conf
    cluster-node-timeout 5000

**IP: 118.31.6.132+端口6383/端门6384**

命令：vim /myredis/cluster/redisCluster6383.conf

配置文件：

bind 0.0.0.0
    daemonize yes
    protected-mode no
    port 6383
    logfile "/myredis/cluster/cluster6383.log"
    pidfile /myredis/cluster6383.pid
    dir /myredis/cluster
    dbfilename dump6383.rdb
    appendonly yes
    appendfilename "appendonly6383.aof"
    requirepass 111111
    masterauth 111111
    
    cluster-enabled yes
    cluster-config-file nodes-6383.conf
    cluster-node-timeout 5000

命令：vim /myredis/cluster/redisCluster6384.conf

配置文件：

bind 0.0.0.0
    daemonize yes
    protected-mode no
    port 6384
    logfile "/myredis/cluster/cluster6384.log"
    pidfile /myredis/cluster6384.pid
    dir /myredis/cluster
    dbfilename dump6384.rdb
    appendonly yes
    appendfilename "appendonly6384.aof"
    requirepass 111111
    masterauth 111111
     
    cluster-enabled yes
    cluster-config-file nodes-6384.conf
    cluster-node-timeout 5000

**IP: 121.43.60.247+端门6385/端门6386**

命令：vim /myredis/cluster/redisCluster6385.conf

配置文件：

bind 0.0.0.0
    daemonize yes
    protected-mode no
    port 6385
    logfile "/myredis/cluster/cluster6385.log"
    pidfile /myredis/cluster6385.pid
    dir /myredis/cluster
    dbfilename dump6385.rdb
    appendonly yes
    appendfilename "appendonly6385.aof"
    requirepass 111111
    masterauth 111111
     
    cluster-enabled yes
    cluster-config-file nodes-6385.conf
    cluster-node-timeout 5000

命令：vim /myredis/cluster/redisCluster6386.conf

配置文件：

bind 0.0.0.0
    daemonize yes
    protected-mode no
    port 6386
    logfile "/myredis/cluster/cluster6386.log"
    pidfile /myredis/cluster6386.pid
    dir /myredis/cluster
    dbfilename dump6386.rdb
    appendonly yes
    appendfilename "appendonly6386.aof"
    requirepass 111111
    masterauth 111111
     
    cluster-enabled yes
    cluster-config-file nodes-6386.conf
    cluster-node-timeout 5000

##### 启动六台redis主机实例 #####

redis-server /myredis/cluster/redisCluster6381.conf
    redis-server /myredis/cluster/redisCluster6382.conf
    
    redis-server /myredis/cluster/redisCluster6383.conf
    redis-server /myredis/cluster/redisCluster6384.conf
    
    redis-server /myredis/cluster/redisCluster6385.conf
    redis-server /myredis/cluster/redisCluster6386.conf

##### 构建集群关系 #####

切记如果使用的是云服务器不仅要开放要使用的端口还要开放此端口+10000的端口！！！！切记很重要

构建主从关系命令：

redis-cli --cluster create 62.234.60.208:6381 62.234.60.208:6382 118.31.6.132:6383 118.31.6.132:6384 121.43.60.247:6385 121.43.60.247:6386 --cluster-replicas 1 -a 111111

注意自己的真实ip

![fe5d5d6bcec049d5a0af1095b1b9ddb0.png][]

![ca53e59806bd4673ba8f09e38711f866.png][]

##### 查看并检验集群状态 #####

![7453524a772d4933be67cfc114466e93.png][]

此时我们可以看到他的主从关系并且会发现一个问题，为什么set k1的时候不可以，但是set k2确实可以的，这个就是上面说到的哈希槽的概念了，它会将键分配到不同的节点，当你尝试访问这个键时.Redis会计算这个键的哈希槽.然后找负责这个哈希槽的节点。如果你的客户端连接的节点不是负责这个哈希槽的节点Redis会返回个MOVED 错误，并告诉你应该去哪个节点获取这个键

![c7f4234beacc443da669388398434368.png][]

#### 3、redis集群读写 ####

上诉我们提到了设置值的时候报错，也分析了原因，那么我们如何解决呢？

使用命令-c:redis-cli -a 111111 -c -p 6381

![c54c3e566ef741c3bebe77997df311eb.png][]

**查看某个key对应的槽位置**

![51f389eff9784382a78900f3dbdba237.png][]

#### 4、主从扩容 ####

##### **新建6387、6388两个服务实例配置文件+新建后启动** #####

**vim /myredis/cluster/redisCluster6387.conf**

bind 0.0.0.0
    daemonize yes
    protected-mode no
    port 6387
    logfile "/myredis/cluster/cluster6387.log"
    pidfile /myredis/cluster6387.pid
    dir /myredis/cluster
    dbfilename dump6387.rdb
    appendonly yes
    appendfilename "appendonly6387.aof"
    requirepass 111111
    masterauth 111111
    
    cluster-enabled yes
    cluster-config-file nodes-6387.conf
    cluster-node-timeout 5000

**vim /myredis/cluster/redisCluster6388.conf**

bind 0.0.0.0
    daemonize yes
    protected-mode no
    port 6388
    logfile "/myredis/cluster/cluster6388.log"
    pidfile /myredis/cluster6388.pid
    dir /myredis/cluster
    dbfilename dump6388.rdb
    appendonly yes
    appendfilename "appendonly6388.aof"
    requirepass 111111
    masterauth 111111
     
    cluster-enabled yes
    cluster-config-file nodes-6388.conf
    cluster-node-timeout 5000

##### **启动新建实例** #####

**redis-server /myredis/cluster/redisCluster6387.conf  
redis-server /myredis/cluster/redisCluster6388.conf**

![f0585f38526947a7b12d28ab25d30fac.png][]

##### 新增节点加入到集群 #####

将新增的6387作为master节点加入原有集群

redis-cli -a 密码 --cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:6381，6387 就是将要作为master新增节点，6381 就是原来集群节点里面的领路人，相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群

**redis-cli -a 111111 --cluster add-node 121.43.60.247:6387 62.234.60.208:6381**

![aac58a8e1c57453eb404247f1ba8a994.png][]

##### 分配槽号 #####

使用命令：**redis-cli -a 密码 --cluster check 真实ip地址:6381**

查看槽号的分配是什么样子的

![9040e8c5be4242c2831b7dd51de945aa.png][]

**重新分配槽位**

命令:redis-cli -a 密码 --cluster **reshard** IP地址:端口号

![6977aa985e8a4579a6fd43e1c1a73f25.png][]

##### **第二次检查集群情况** #####

![1e688f9699394c67854ebf5baf5c328a.png][]

为什么6387是3个新的区间，以前的还是连续？

![0e6cf4bbecba424283de8af1c29063e7.png][]

重新分配成本太高，所以前3家各自匀出来一部分，从6381/6383/6385三个旧节点分别匀出1364个坑位给新节点6387

##### 为主节点6387分配从节点6388 #####

命令：redis-cli -a 密码 \--cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID

redis-cli -a 111111 --cluster add-node 118.31.6.132:6388 118.31.6.132:6387 --cluster-slave --cluster-master-id 51841cb35f31cf2d65daf31140c81dbc104435a7  
![723437f267c34aaabd9aa063e2076f15.png][]

![e7eb5d272d894ced9d3474acc391f469.png][]

##### 第三次检查集群情况 #####

命令：redis-cli -a 111111 --cluster check 62.234.60.208:6381

![090d5737d50743a985dcdae3461ab3f0.png][]

#### 5、主从缩容 ####

##### 目的将6387和6388下线 #####

![a9e5764496b54188a93c65621ddb86b1.png][]

##### 第一次检查集群获取6388节点ID #####

redis-cli -a 111111 --cluster check 118.31.6.132:6388  
![0092d456b3d04f6a90f057b0feaecf6a.png][]

##### 从集群中将节点6388删除 #####

命令：redis-cli -a 密码 --cluster del-node ip:从机端口 从机6388节点ID

命令：redis-cli -a 111111 --cluster del-node 118.31.6.132:6388 d6d359e77a2daab27cd854763281778128bac502

![8756a81101384621820bbfbffb88fbb4.png][]

检查一下，发现少一台机器

![b07c9ca533c044d19b3bffde1a0fdd18.png][]

##### 重新分配槽号 #####

将6387的槽号清空，重新分配，本例将清出来的槽号都给6381

命令：redis-cli -a wang.521 --cluster reshard 62.234.60.208:6381

![bedc50f4c073408ea6a0d4d3aa3d117b.png][]

##### 第二次检查集群情况 #####

![20b6c18665f7413aab7ac42ef49d9e6d.png][]

4096个槽位都指给6381，它变成了8192个槽位，相当于全部都给6381了

##### 从集群中将6387节点删除 #####

redis-cli -a 111111 --cluster del-node 192.168.111.174:6387 4feb6a7ee0ed2b39ff86474cf4189ab2a554a40f

![61929c903f284e51a10a0905930666a3.png][]

[7c7b9ba3cf31485ab1980dae4aa595ce.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/06/8445e021b6184719b9ea462b9d407c51.png
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[8901ad2abdb3484fa77dd6e08189f8c7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/06/4790d627988d49bea79e425d0c202e5c.png
[c866074ce9554f41895d865a229221b6.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/06/7f748f4c670643089d200a87e846ceeb.png
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