Redis 集群偶数节点跨地域部署之高可用测试

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 你搭建过偶数节点的 Redis 集群吗?有没有想过它是否具备高可用的能力?会不会脑裂呢?实践出真知!现在 docker 太方便了,搭一个集群模拟一下……

笔者目前所在公司存在多套 Redis 集群:

  • A 集群 主 + 从 共 60 个分片,部署在 3 + 3 台物理机上,每台机器各承载 10 个端口
  • 主库 30 个端口在广州,从库 30 个端口在中山
  • B 集群共 72 个端口,部署架构一模一样

上云后,均为广东的某个云厂商的 2 个可用区,不再使用 IDC 数据中心,部署架构一致。

有人提出了一个很耐人寻味的问题:

这个架构有问题,如果两地之间网络故障,必定会出现脑裂!

真的会出现脑裂吗?

不至于吧!网络分区后,理论上广州机房是可用的,中山因为没有主(访问从库将槽位重定向回主库),所以中山机房不可用。所以只有一个机房可写,不会脑裂。

猜想终究是猜想,实践出真知!现在 docker 太方便了,搭一个集群模拟一下就 OK 了~

准备环境:

  • 2 台测试机器,模拟双机房环境
  • 每台机器启动 6 个端口,通过 redis-trib 搭建集群

建立以下文件夹,并准备 docker-compose.yml:

mkdir -p ./data/redis/8001/data && \
mkdir -p ./data/redis/8002/data && \
mkdir -p ./data/redis/8003/data && \
mkdir -p ./data/redis/8004/data && \
mkdir -p ./data/redis/8005/data && \
mkdir -p ./data/redis/8006/data && \
mkdir -p ./data/redis/9001/data && \
mkdir -p ./data/redis/9002/data && \
mkdir -p ./data/redis/9003/data && \
mkdir -p ./data/redis/9004/data && \
mkdir -p ./data/redis/9005/data && \
mkdir -p ./data/redis/9006/data

广州机房 6 个端口:

version: '3'

services:
 redis_gz_1:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/8001/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=8001

 redis_gz_2:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/8002/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=8002

 redis_gz_3:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/8003/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=8003

 redis_gz_4:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/8004/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=8004

 redis_gz_5:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/8005/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=8005

 redis_gz_6:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/8006/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=8006

中山机房 6 个端口:

version: '3'

services:
 redis_zs_1:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/9001/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=9001

 redis_zs_2:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/9002/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=9002

 redis_zs_3:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/9003/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=9003

 redis_zs_4:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/9004/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=9004

 redis_zs_5:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/9005/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=9005

 redis_zs_6:
  image: publicisworldwide/redis-cluster
  network_mode: host
  volumes:
   - ./data/redis/9006/data:/data
  environment:
   - REDIS_PORT=9006

docker-compose up 启动后,使用以下命令搭建集群:

docker run --rm -it inem0o/redis-trib create --replicas 1 \
10.43.2.6:8001 \
10.43.2.6:8002 \
10.43.2.6:8003 \
10.43.2.6:8004 \
10.43.3.7:9004 \
10.43.2.6:8005 \
10.43.3.7:9005 \
10.43.2.6:8006 \
10.43.3.7:9006 \
10.43.3.7:9001 \
10.43.3.7:9002 \
10.43.3.7:9003

你会发现集群搭起来了!有以下提示信息:

...master:
10.43.2.6:8001
10.43.3.7:9004
10.43.2.6:8002
10.43.3.7:9005
10.43.2.6:8003
10.43.3.7:9006
...
Adding replica 10.43.3.7:9001 to 10.43.2.6:8001
Adding replica 10.43.2.6:8004 to 10.43.3.7:9004
Adding replica 10.43.3.7:9002 to 10.43.2.6:8002
Adding replica 10.43.2.6:8005 to 10.43.3.7:9005
Adding replica 10.43.3.7:9003 to 10.43.2.6:8003
Adding replica 10.43.2.6:8006 to 10.43.3.7:9006
...

此时,集群是 广州、中山 各 3 个 master,不符合我们的场景,需要手工切换一下主从:

# 分别在从库 3 个端口做主从切换 10.43.2.6:9004-9006
redis-cli -h 10.43.2.6 -p 8004 CLUSTER FAILOVER
OK
redis-cli -h 10.43.2.6 -p 8005 CLUSTER FAILOVER
OK
redis-cli -h 10.43.2.6 -p 8006 CLUSTER FAILOVER
OK

3 个端口提主成功,10.43.2.6 此时运行 6 个 master,而 10.43.3.7 运行 6 个 slave 示例。

如何断网?很简单,iptables 无敌!

我们在广州(10.43.2.6)丢掉中山(10.43.3.7)的包就好了:

iptables -I INPUT -s 10.43.3.7 -pudp --dport 18001:18006 -j DROP && \
iptables -I INPUT -s 10.43.3.7 -ptcp --dport 18001:18006 -j DROP && \
iptables -I INPUT -s 10.43.3.7 -ptcp --dport 8001:8006 -j DROP && \
iptables -I INPUT -s 10.43.3.7 -pudp --dport 8001:8006 -j DROP

执行后,中山一直打印重连主库失败的日志,主库也探测到从库断开了,通过 CLUSTER NODES 命令可以获取各个节点状态。

结论一:A [6Master/0Slave] + B [0Master/6Slave],A 机房可读可写,B 机房不可读不可写(CLUSTERDOWN)

报错信息如下:

10.43.3.7:9006> set a12 2
(error) CLUSTERDOWN The cluster is down

另外,我还测试了主库分布在双机房的情况:

结论二:A [4Master/2Slave] + B [2Master/4Slave],A 机房可读可写,B 机房不可读不可写(CLUSTERDOWN)

结论三:A [3Master/3Slave] + B [3Master/3Slave],AB 机房均不可读不可写(CLUSTERDOWN)

为什么不可读?

因为请求从库它会自动转发(MOVED)到主库,而主库不可用(达不到半数以上节点),所以彻底凉了!

解决办法是不使用偶数节点,极端情况下(master 均等分布两地)会导致整个集群不可用。

实验完,不要忘了删掉规则,恢复网络:

iptables -D INPUT -s 10.43.3.7 -pudp --dport 18001:18006 -j DROP && \
iptables -D INPUT -s 10.43.3.7 -ptcp --dport 18001:18006 -j DROP && \
iptables -D INPUT -s 10.43.3.7 -ptcp --dport 8001:8006 -j DROP && \
iptables -D INPUT -s 10.43.3.7 -pudp --dport 8001:8006 -j DROP

(完)


文章来源于本人博客,发布于 2022-03-12,原文链接:https://imlht.com/archives/254/

目录
相关文章
|
9月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 API
阿里云零门槛、轻松部署您的专属 DeepSeek模型体验测试
DeepSeek R1是基于Transformer架构的先进大规模深度学习模型,2025年1月20日发布并开源,遵循MIT License。它在自然语言处理等任务上表现出色,高效提取特征,缩短训练时间。阿里云推出的满血版方案解决了服务器压力问题,提供100万免费token,云端部署降低成本,用户可快速启动体验。虽然回答速度有待提升,但整体表现优异,备受关注。
339 8
|
10月前
|
JavaScript NoSQL Java
基于SpringBoot+Vue实现的大学生体质测试管理系统设计与实现(系统源码+文档+数据库+部署)
面向大学生毕业选题、开题、任务书、程序设计开发、论文辅导提供一站式服务。主要服务:程序设计开发、代码修改、成品部署、支持定制、论文辅导,助力毕设!
|
10月前
|
Java 测试技术 应用服务中间件
Spring Boot 如何测试打包部署
本文介绍了 Spring Boot 项目的开发、调试、打包及投产上线的全流程。主要内容包括: 1. **单元测试**:通过添加 `spring-boot-starter-test` 包,使用 `@RunWith(SpringRunner.class)` 和 `@SpringBootTest` 注解进行测试类开发。 2. **集成测试**:支持热部署,通过添加 `spring-boot-devtools` 实现代码修改后自动重启。 3. **投产上线**:提供两种部署方案,一是打包成 jar 包直接运行,二是打包成 war 包部署到 Tomcat 服务器。
264 10
|
机器学习/深度学习 监控 计算机视觉
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
本文介绍了如何使用YOLOv7进行目标检测,包括环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及常见错误的解决方法。YOLOv7以其高效性能和准确率在目标检测领域受到关注,适用于自动驾驶、安防监控等场景。文中提供了源码和论文链接,以及详细的步骤说明,适合深度学习实践者参考。
3179 1
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
敏捷开发 Devops 测试技术
自动化测试中的持续集成与持续部署
在现代软件开发实践中,自动化测试是确保软件质量和快速迭代的关键。本文将探讨自动化测试如何与持续集成(CI)和持续部署(CD)流程相结合,以提高开发效率和软件质量。我们将分析CI/CD管道中自动化测试的最佳实践,以及如何克服实施过程中的挑战。
197 6
|
缓存 自然语言处理 并行计算
基于NVIDIA A30 加速卡推理部署通义千问-72B-Chat测试过程
本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型(Qwen-72B-Chat)的性能基准测试,包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机,配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法,并展示了API测试结果和性能分析。
4384 1
|
NoSQL 测试技术 Redis
Redis 性能测试
10月更文挑战第21天
242 2
|
10月前
|
数据可视化 前端开发 测试技术
接口测试新选择:Postman替代方案全解析
在软件开发中,接口测试工具至关重要。Postman长期占据主导地位,但随着国产工具的崛起,越来越多开发者转向更适合中国市场的替代方案——Apifox。它不仅支持中英文切换、完全免费不限人数,还具备强大的可视化操作、自动生成文档和API调试功能,极大简化了开发流程。
|
5月前
|
Java 测试技术 容器
Jmeter工具使用:HTTP接口性能测试实战
希望这篇文章能够帮助你初步理解如何使用JMeter进行HTTP接口性能测试,有兴趣的话,你可以研究更多关于JMeter的内容。记住,只有理解并掌握了这些工具,你才能充分利用它们发挥其应有的价值。+
918 23
|
7月前
|
SQL 安全 测试技术
2025接口测试全攻略:高并发、安全防护与六大工具实战指南
本文探讨高并发稳定性验证、安全防护实战及六大工具(Postman、RunnerGo、Apipost、JMeter、SoapUI、Fiddler)选型指南,助力构建未来接口测试体系。接口测试旨在验证数据传输、参数合法性、错误处理能力及性能安全性,其重要性体现在早期发现问题、保障系统稳定和支撑持续集成。常用方法包括功能、性能、安全性及兼容性测试,典型场景涵盖前后端分离开发、第三方服务集成与数据一致性检查。选择合适的工具需综合考虑需求与团队协作等因素。
984 24