Redis原理和高可用场景实践总结(一)

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简介: Redis原理和高可用场景实践总结

1.Redis基础原理和知识

1.1 redis和memcached有啥区别

1)Redis支持服务器端的数据操作:Redis相比Memcached来说,拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作,通常在Memcached里,你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再set回去。这大大增加了网络IO的次数和数据体积。在Redis中,这些复杂的操作通常和一般的GET/SET一样高效。所以,如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作,那么Redis会是不错的选择。

2)集群模式:memcached没有原生的集群模式,需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据;但是redis目前是原生支持cluster模式的,redis官方就是支持redis cluster集群模式的,比memcached来说要更好

1.2 redis的线程模型

redis单线程模型

1.2.1基础概念铺垫

redis基于reactor模式开发了网络事件处理器,这个处理器叫做文件事件处理器

文件事件处理器是单线程模式运行的,但是通过IO多路复用机监听多个socket,可以实现高性能的网络通信模型,又可以跟内部其他单线程的模块进行对接,保证了redis内部的线程模型的简单性。

文件事件处理器的结构包含4个部分:多个socket,IO多路复用程序,文件事件分派器,事件处理器(命令请求处理器、命令回复处理器、连接应答处理器,等等)

文件事件处理器的结构

多个socket可能并发的产生不同的操作,每个操作对应不同的文件事件,但是IO多路复用程序会监听多个socket,但是会将socket放入一个队列中排队,每次从队列中取出一个socket给事件分派器,事件分派器把socket给对应的事件处理器。

当socket变得可读时,socket就会产生一个AE_READABLE事件。

当socket变得可写的时候,socket会产生一个AE_WRITABLE事件。

IO多路复用程序可以同时监听AE_REABLE和AE_WRITABLE两种事件,要是一个socket同时产生了AE_READABLE和AE_WRITABLE两种事件,那么文件事件分派器优先处理AE_REABLE事件,然后才是AE_WRITABLE事件。

如果是客户端要连接redis,那么会为socket关联连接应答处理器

如果是客户端要写数据到redis,那么会为socket关联命令请求处理器

如果是客户端要从redis读数据,那么会为socket关联命令回复处理器

1.2.2客户端与redis通信的一次流程

在redis启动初始化的时候,redis会将连接应答处理器跟AE_READABLE事件关联起来,接着如果一个客户端跟redis发起连接,此时会产生一个AE_READABLE事件,然后由连接应答处理器来处理跟客户端建立连接,创建客户端对应的socket,同时将这个socket的AE_READABLE事件跟命令请求处理器关联起来。

当客户端向redis发起请求的时候(不管是读请求还是写请求,都一样),首先就会在socket产生一个AE_READABLE事件,然后由对应的命令请求处理器来处理。这个命令请求处理器就会从socket中读取请求相关数据,然后进行执行和处理。

接着redis这边准备好了给客户端的响应数据之后,就会将socket的AE_WRITABLE事件跟命令回复处理器关联起来,当客户端这边准备好读取响应数据时,就会在socket上产生一个AE_WRITABLE事件,会由对应的命令回复处理器来处理,就是将准备好的响应数据写入socket,供客户端来读取。

命令回复处理器写完之后,就会删除这个socket的AE_WRITABLE事件和命令回复处理器的关联关系。

1.3为啥redis单线程模型也能效率这么高

1)纯内存操作(主要)

2)核心是基于非阻塞的IO多路复用机制(主要)

3)单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题

1s内可以处理几万请求

1.4 redis的基础数据类型

类型

用途举例

string

hash
list    比如可以通过lrange命令,就是从某个元素开始读取多少个元素,可以基于list实现分页查询
set
sorted_set  排行榜:将每个用户以及其对应的什么分数写入进去,zadd board score username,接着zrevrange board 0 99,就可以获取排名前100的用户;zrank board username,可以看到用户在排行榜里的排名

1.5、Pipelining

客户端要连续执行的多次操作无法通过Redis命令组合在一起,例如:

SET a "abc"

INCR b

HSET c name "hi"

此时便可以使用Redis提供的pipelining功能来实现在一次交互中执行多条命令。

使用示例:

mysql  -uroot -p123456.. -Dds_0 --default-character-set=utf8 --skip-column-names --raw < syns_data.sql | redis-cli -a 123456.. --pipe

Pipelining的局限性

Pipelining只能用于执行连续且无相关性的命令,当某个命令的生成需要依赖于前一个命令的返回时,就无法使用Pipelining了。

1.6、事务与Scripting

Pipelining能够让Redis在一次交互中处理多条命令,然而在一些场景下,我们可能需要在此基础上确保这一组命令是连续执行的。

比如获取当前累计的PV数并将其清0

> GET vCount

12384

> SET vCount 0

OK

如果在GET和SET命令之间插进来一个INCR vCount,就会使客户端拿到的vCount不准确。

Redis的事务可以确保复数命令执行时的原子性。也就是说Redis能够保证:一个事务中的一组命令是绝对连续执行的,在这些命令执行完成之前,绝对不会有来自于其他连接的其他命令插进去执行。

通过MULTI和EXEC命令来把这两个命令加入一个事务中:

> MULTI

OK

> GET vCount

QUEUED

> SET vCount 0

QUEUED

> EXEC

1) 12384

2) OK

Redis在接收到MULTI命令后便会开启一个事务,这之后的所有读写命令都会保存在队列中但并不执行,直到接收到EXEC命令后,Redis会把队列中的所有命令连续顺序执行,并以数组形式返回每个命令的返回结果。

可以使用DISCARD命令放弃当前的事务,将保存的命令队列清空。

需要注意的是,Redis事务不支持回滚

2.Redis持久化:RDB,AOF

2.1、RDB和AOF两种持久化机制的介绍

RDB持久化机制,对redis中的数据执行周期性的持久化

AOF机制对每条写入命令作为日志,以append-only的模式写入一个日志文件中,在redis重启的时候,可以通过回放AOF日志中的写入指令来重新构建整个数据集

如果我们想要redis仅仅作为纯内存的缓存来用,那么可以禁止RDB和AOF所有的持久化机制

通过RDB或AOF,都可以将redis内存中的数据给持久化到磁盘上面来,然后可以将这些数据备份到别的地方去,比如说阿里云,云服务

如果redis挂了,服务器上的内存和磁盘上的数据都丢了,可以从云服务上拷贝回来之前的数据,放到指定的目录中,然后重新启动redis,redis就会自动根据持久化数据文件中的数据,去恢复内存中的数据,继续对外提供服务

如果同时使用RDB和AOF两种持久化机制,那么在redis重启的时候,会使用AOF来重新构建数据,因为AOF中的数据更加完整

2.2、RDB持久化机制的优点

(1)RDB会生成多个数据文件,每个数据文件都代表了某一个时刻中redis的数据,这种多个数据文件的方式,非常适合做冷备,可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去,比如说Amazon的S3云服务上去,在国内可以是阿里云的ODPS分布式存储上,以预定好的备份策略来定期备份redis中的数据

(2)RDB对redis对外提供的读写服务,影响非常小,可以让redis保持高性能,因为redis主进程只需要fork一个子进程,让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可

(3)相对于AOF持久化机制来说,直接基于RDB数据文件来重启和恢复redis进程,更加快速

2.3、RDB持久化机制的缺点

(1)如果想要在redis故障时,尽可能少的丢失数据,那么RDB没有AOF好。一般来说,RDB数据快照文件,都是每隔5分钟,或者更长时间生成一次,这个时候就得接受一旦redis进程宕机,那么会丢失最近5分钟的数据

(2)RDB每次在fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候,如果数据文件特别大,可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒,或者甚至数秒

 

2.4、AOF持久化机制的优点

(1)AOF可以更好的保护数据不丢失,一般AOF会每隔1秒,通过一个后台线程执行一次fsync操作,最多丢失1秒钟的数据

(2)AOF日志文件以append-only模式写入,所以没有任何磁盘寻址的开销,写入性能非常高,而且文件不容易破损,即使文件尾部破损,也很容易修复

(3)AOF日志文件即使过大的时候,出现后台重写操作,也不会影响客户端的读写。因为在rewrite log的时候,会对其中的指导进行压缩,创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候,老的日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件ready的时候,再交换新老日志文件即可。

(4)AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录,这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据,只要这个时候后台rewrite还没有发生,那么就可以立即拷贝AOF文件,将最后一条flushall命令给删了,然后再将该AOF文件放回去,就可以通过恢复机制,自动恢复所有数据

2.5、AOF持久化机制的缺点

(1)对于同一份数据来说,AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大

(2)AOF开启后,支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低,因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件,当然,每秒一次fsync,性能也还是很高的

(3)以前AOF发生过bug,就是通过AOF记录的日志,进行数据恢复的时候,没有恢复一模一样的数据出来。所以说,类似AOF这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式,比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式,更加脆弱一些,容易有bug。不过AOF就是为了避免rewrite过程导致的bug,因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的,而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建,这样健壮性会好很多。

2.6、RDB和AOF到底该如何选择

(1)不要仅仅使用RDB,因为那样会导致你丢失很多数据

(2)也不要仅仅使用AOF,因为那样有两个问题,第一,你通过AOF做冷备,没有RDB做冷备,来的恢复速度更快; 第二,RDB每次简单粗暴生成数据快照,更加健壮,可以避免AOF这种复杂的备份和恢复机制的bug

(3)综合使用AOF和RDB两种持久化机制,用AOF来保证数据不丢失,作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备,在AOF文件都丢失或损坏不可用的时候,还可以使用RDB来进行快速的数据恢复

3.部署redis企业级数据备份方案

3.1、企业级的持久化的配置策略

在企业中,RDB的生成策略,用默认的也差不多

save 60 10000:60s内数据更改达到10000就save

10000->生成RDB,1000->RDB,这个根据你自己的应用和业务的数据量,你自己去决定

AOF一定要打开,fsync,everysec

auto-aof-rewrite-percentage 100: 就是当前AOF大小膨胀到超过上次100%,上次的两倍

auto-aof-rewrite-min-size 64mb: 根据你的数据量来定,16mb,32mb

3.2、企业级的数据备份方案

RDB非常适合做冷备,每次生成之后,就不会再有修改了

数据备份方案

(1)写crontab定时调度脚本去做数据备份

(2)每小时都copy一份rdb的备份,到一个目录中去,仅仅保留最近48小时的备份

(3)每天都保留一份当日的rdb的备份,到一个目录中去,仅仅保留最近1个月的备份

(4)每次copy备份的时候,都把太旧的备份给删了

(5)每天晚上将当前服务器上所有的数据备份,发送一份到远程的云服务上去

/usr/local/redis

每小时copy一次备份,删除48小时前的数据

crontab -e

0 * * * * sh /usr/local/redis/copy/redis_rdb_copy_hourly.sh

redis_rdb_copy_hourly.sh

#!/bin/sh 
cur_date=`date +%Y%m%d%k`
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
mkdir /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
cp /var/redis/6379/dump.rdb /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
del_date=`date -d -48hour +%Y%m%d%k`
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$del_date

每天copy一次备份

crontab -e

0 0 * * * sh /usr/local/redis/copy/redis_rdb_copy_daily.sh

redis_rdb_copy_daily.sh

#!/bin/sh 
cur_date=`date +%Y%m%d`
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
mkdir /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
cp /var/redis/6379/dump.rdb /usr/local/redis/snapshotting/$cur_date
del_date=`date -d -1month +%Y%m%d`
rm -rf /usr/local/redis/snapshotting/$del_date

每天一次将所有数据上传一次到远程的云服务器上去

3.3、数据恢复方案

3.3.1如果redis当前最新的AOF和RDB文件出现了丢失/损坏,那么可以尝试基于该机器上当前的某个最新的RDB数据副本进行数据恢复

当前最新的AOF和RDB文件都出现了丢失/损坏到无法恢复,一般不是机器的故障,人为把/var/redis/6379下的文件给删除了

在数据安全丢失的情况下,基于rdb冷备,如何完美的恢复数据,同时还保持aof和rdb的双开?

停止redis,关闭aof,拷贝rdb备份,重启redis,确认数据恢复,直接在命令行热修改redis配置,打开aof,这个redis就会将内存中的数据对应的日志,写入aof文件中

此时aof和rdb两份数据文件的数据就同步了

redis config set热修改配置参数,可配置文件中的实际的参数没有被持久化的修改,再次停止redis,手动修改配置文件,打开aof的命令,再次重启redis

为什么要按照上面的步骤操作:

appendonly.aof 和 dump.rdb都开启的情况下,优先用appendonly.aof去恢复数据,虽然你删除了appendonly.aof,但是因为打开了aof持久化,redis就一定会优先基于aof去恢复,即使文件不在,那就创建一个新的空的aof文件,停止redis,暂时在配置中关闭aof,然后拷贝一份rdb过来,再重启redis,数据能不能恢复过来,可以恢复过来。脑子一热,再关掉redis,手动修改配置文件,打开aof,再重启redis,数据又没了,空的aof文件,所有数据又没了

3.3.2 如果当前机器上的所有RDB文件全部损坏,那么从远程的云服务上拉取最新的RDB快照回来恢复数据

3.3.3 如果是发现有重大的数据错误,比如某个小时上线的程序一下子将数据全部污染了,数据全错了,那么可以选择某个更早的时间点,对数据进行恢复

举个例子,12点上线了代码,发现代码有bug,导致代码生成的所有的缓存数据,写入redis,全部错了

找到一份11点的rdb的冷备,然后按照上面的步骤,去恢复到11点的数据,不就可以了吗

 

4.如何通过读写分离来承载读请求QPS超过10万+(master+slave)

redis单机qps可支撑几万,一般来说,对缓存,一般都是用来支撑读高并发的,写的请求是比较少的,可能写请求也就一秒钟几千,大量的请求都是读,一秒钟二十万次读

4.1 redis replication(复制)的核心机制

(1)redis采用异步方式复制数据到slave节点,不过redis 2.8开始,slave node会周期性地确认自己每次复制的数据量

(2)一个master node是可以配置多个slave node的

(3)slave node也可以连接其他的slave node

(4)slave node做复制的时候,是不会block master node的正常工作的

(5)slave node在做复制的时候,也不会block对自己的查询操作,它会用旧的数据集来提供服务; 但是复制完成的时候,需要删除旧数据集,加载新数据集,这个时候就会暂停对外服务了

(6)slave node主要用来进行横向扩容,做读写分离,扩容的slave node可以提高读的吞吐量

4.2、master持久化对于主从架构的安全保障的意义

如果采用了主从架构,那么建议必须开启master node的持久化!

不建议用slave node作为master node的数据热备,因为那样的话,如果你关掉master的持久化,可能在master宕机重启的时候数据是空的,然后可能一经过复制,salve node数据也丢了

master -> RDB和AOF都关闭了 -> 全部在内存中

master宕机,重启,是没有本地数据可以恢复的,然后就会直接认为自己IDE数据是空的

master就会将空的数据集同步到slave上去,所有slave的数据全部清空,100%的数据丢失

5 redis哨兵架构的相关基础知识的讲解

5.1、哨兵的介绍

sentinal,中文名是哨兵

哨兵是redis集群架构中非常重要的一个组件,主要功能如下

(1)集群监控,负责监控redis master和slave进程是否正常工作

(2)消息通知,如果某个redis实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员

(3)故障转移,如果master node挂掉了,会自动转移到slave node上

(4)配置中心,如果故障转移发生了,通知client客户端新的master地址

哨兵本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作

(1)故障转移时,判断一个master node是宕机了,需要大部分的哨兵都同意才行,涉及到了分布式选举的问题

(2)即使部分哨兵节点挂掉了,哨兵集群还是能正常工作的,因为如果一个作为高可用机制重要组成部分的故障转移系统本身是单点的,那就很坑爹了

目前采用的是sentinal 2版本,sentinal 2相对于sentinal 1来说,重写了很多代码,主要是让故障转移的机制和算法变得更加健壮和简单

5.2、哨兵的核心知识

(1)哨兵至少需要3个实例,来保证自己的健壮性

(2)哨兵 + redis主从的部署架构,是不会保证数据零丢失的,只能保证redis集群的高可用性

(3)对于哨兵 + redis主从这种复杂的部署架构,尽量在测试环境和生产环境,都进行充足的测试和演练

5.3、为什么redis哨兵集群只有2个节点无法正常工作

哨兵集群必须部署2个以上节点

如果哨兵集群仅仅部署了个2个哨兵实例,quorum=1

+----+         +----+

| M1 |---------| R1 |

| S1 |         | S2 |

+----+         +----+

Configuration: quorum = 1

master宕机,s1和s2中只要有1个哨兵认为master宕机就可以还行切换,同时s1和s2中会选举出一个哨兵来执行故障转移

同时这个时候,需要majority,也就是大多数哨兵都是运行的,2个哨兵的majority就是2(2的majority=2,3的majority=2,5的majority=3,4的majority=2),2个哨兵都运行着,就可以允许执行故障转移

但是如果整个M1和S1运行的机器宕机了,那么哨兵只有1个了,此时就没有majority来允许执行故障转移,虽然另外一台机器还有一个R1,但是故障转移不会执行

5.4、经典的3节点哨兵集群

      +----+

      | M1 |

      | S1 |

      +----+

         |

+----+    |    +----+

| R2 |----+----| R3 |

| S2 |         | S3 |

+----+         +----+

Configuration: quorum = 2,majority

如果M1所在机器宕机了,那么三个哨兵还剩下2个,S2和S3可以一致认为master宕机,然后选举出一个来执行故障转移

同时3个哨兵的majority是2,所以还剩下的2个哨兵运行着,就可以允许执行故障转移

5.5、sdown和odown转换机制

sdown是主观宕机,就一个哨兵如果自己觉得一个master宕机了,那么就是主观宕机

odown是客观宕机,如果quorum数量的哨兵都觉得一个master宕机了,那么就是客观宕机

5.6、slave->master选举算法

如果一个master被认为odown了,而且majority哨兵都允许了主备切换,那么某个哨兵就会执行主备切换操作,此时首先要选举一个slave来

会考虑slave的一些信息

(1)跟master断开连接的时长

(2)slave优先级

(3)复制offset

(4)run id

如果一个slave跟master断开连接已经超过了down-after-milliseconds的10倍,外加master宕机的时长,那么slave就被认为不适合选举为master

(down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state

接下来会对slave进行排序

(1)按照slave优先级进行排序,slave priority越低,优先级就越高

(2)如果slave priority相同,那么看replica offset,哪个slave复制了越多的数据,offset越靠后,优先级就越高

(3)如果上面两个条件都相同,那么选择一个run id比较小的那个slave

5.7、哨兵的生产环境部署

daemonize yes

logfile /var/log/sentinal/5000

mkdir -p /var/log/sentinal/5000

6 哨兵主备切换的数据丢失问题:异步复制、集群脑裂

6.1、两种数据丢失的情况

主备切换的过程,可能会导致数据丢失

(1)异步复制导致的数据丢失

因为master -> slave的复制是异步的,所以可能有部分数据还没复制到slave,master就宕机了,此时这些部分数据就丢失了

(2)脑裂导致的数据丢失

脑裂,也就是说,某个master所在机器突然脱离了正常的网络,跟其他slave机器不能连接,但是实际上master还运行着

此时哨兵可能就会认为master宕机了,然后开启选举,将其他slave切换成了master

这个时候,集群里就会有两个master,也就是所谓的脑裂

此时虽然某个slave被切换成了master,但是可能client还没来得及切换到新的master,还继续写向旧master的数据可能也丢失了

因此旧master再次恢复的时候,会被作为一个slave挂到新的master上去,自己的数据会清空,重新从新的master复制数据

 


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