Redis 主从复制架构配置及原理

简介: Redis 主从复制架构配置及原理

本文为博主原创,未经允许不得转载:

目录:

  1. Redis 主从复制架构搭建

  2. Redis 主从架构原理

  3. Redis 断点续传

  4. Jedis 连接

    redis 主从架构一般配置一主多从,及读写分离,主负责写,并且将数据复制到其它的 slave 节点,从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容,支撑读高并发。

1. Redis 主从复制架构搭建:

  1. 复制一份 redis.conf 配置文件为 redis_slave.conf

  2、将相关配置修改为如下值:

port 6380
pidfile /var/run/redis_6380.pid  # 把pid进程号写入pidfile配置的文件
logfile "6380.log"
dir /usr/local/redis-5.0.3/data/6380  # 指定数据存放目录
# 需要注释掉bind
# bind 127.0.0.1(bind绑定的是自己机器网卡的ip,如果有多块网卡可以配多个ip,代表允许客户端通过机器的哪些网卡ip去访问,内网一般可以不配置bind,注释掉即可)

  3、配置主从复制

replicaof 192.168.0.60 6379   # 从本机6379的redis实例复制数据
replica-read-only yes  # 配置从节点只读

  4、启动从节点

redis-server redis_slave.conf

  5、连接从节点

redis-cli -p 6380

  6、测试在6379实例上写数据,6380实例是否能及时同步新修改数据

  7、可以再配置一个6381的从节点测试

 

2. Redis 主从架构原理

  主从架构原理流程图:

  

  备注:

    如果主节点有很多从节点,为了缓解主从复制风暴(多个从节点同时复制主节点导致主节点压力过大),可以做成如下架构,让部分从节点与从节点同步数据复制。

                                           

3. redis断点续传:

  从Redis2.8 开始,就支持主从复制的断点续传,如果主从复制过程中,网络连接断掉了,那么可以接着上次复制的地方,继续复制下去,而不是从头开始复制。master node 会在内存中维护一个 backlog,master 和 slave 都会保存一个 replica offset 还有一个 master run id,offset 就是保存在 backlog 中的。如果 master 和 slave 网络连接断掉了,slave 会让 master 从上次 replica offset 开始继续复制,如果没有找到对应的 offset,那么就会执行一次 resynchronization

4. Jedis 连接示例:

  1.引入pom 依赖

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>2.9.0</version>
</dependency>

  2.  代码连接操作示例

public class JedisSingleTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig();
        jedisPoolConfig.setMaxTotal(20);
        jedisPoolConfig.setMaxIdle(10);
        jedisPoolConfig.setMinIdle(5);
        // timeout,这里既是连接超时又是读写超时,从Jedis 2.8开始有区分connectionTimeout和soTimeout的构造函数
        JedisPool jedisPool = new JedisPool(jedisPoolConfig, "112.125.26.68", 6379, 3000, null);
        Jedis jedis = null;
        try {            //从redis连接池里拿出一个连接执行命令
            jeis = jedisPool.getResource();
            System.out.println(jedis.set("single", "test"));
            System.out.println(jedis.get("single"));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            //注意这里不是关闭连接,在JedisPool模式下,Jedis会被归还给资源池。
            if (jedis != null)
                jedis.close();
        }
    }
}

 

标签: redis

目录
相关文章
|
6月前
|
人工智能 运维 安全
配置驱动的动态 Agent 架构网络:实现高效编排、动态更新与智能治理
本文所阐述的配置驱动智能 Agent 架构,其核心价值在于为 Agent 开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。
2318 90
|
存储 缓存 NoSQL
Redis 服务器全方位介绍:从入门到核心原理
Redis是一款高性能内存键值数据库,支持字符串、哈希、列表等多种数据结构,广泛用于缓存、会话存储、排行榜及消息队列。其单线程事件循环架构保障高并发与低延迟,结合RDB和AOF持久化机制兼顾性能与数据安全。通过主从复制、哨兵及集群模式实现高可用与横向扩展,适用于现代应用的多样化场景。合理配置与优化可显著提升系统性能与稳定性。
691 0
|
6月前
|
人工智能 安全 数据可视化
配置驱动的动态Agent架构网络:实现高效编排、动态更新与智能治理
本文系统性地提出并阐述了一种配置驱动的独立运行时Agent架构,旨在解决当前低代码/平台化Agent方案在企业级落地时面临困难,为Agent开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。
533 18
配置驱动的动态Agent架构网络:实现高效编排、动态更新与智能治理
|
5月前
|
缓存 负载均衡 监控
135_负载均衡:Redis缓存 - 提高缓存命中率的配置与最佳实践
在现代大型语言模型(LLM)部署架构中,缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长,如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库,因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项,已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。
|
5月前
|
缓存 运维 监控
Redis 7.0 高性能缓存架构设计与优化
🌟蒋星熠Jaxonic,技术宇宙中的星际旅人。深耕Redis 7.0高性能缓存架构,探索函数化编程、多层缓存、集群优化与分片消息系统,用代码在二进制星河中谱写极客诗篇。
|
6月前
|
存储 监控 NoSQL
Redis高可用架构全解析:从主从复制到集群方案
Redis高可用确保服务持续稳定,避免单点故障导致数据丢失或业务中断。通过主从复制实现数据冗余,哨兵模式支持自动故障转移,Cluster集群则提供分布式数据分片与水平扩展,三者层层递进,保障读写分离、容灾切换与大规模数据存储,构建高性能、高可靠的Redis架构体系。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
23_Transformer架构详解:从原理到PyTorch实现
Transformer架构自2017年Google发表的论文《Attention Is All You Need》中提出以来,彻底改变了深度学习特别是自然语言处理领域的格局。在短短几年内,Transformer已成为几乎所有现代大型语言模型(LLM)的基础架构,包括BERT、GPT系列、T5等革命性模型。与传统的RNN和LSTM相比,Transformer通过自注意力机制实现了并行化训练,极大提高了模型的训练效率和性能。
|
6月前
|
存储 缓存 监控
Redis分区的核心原理与应用实践
Redis分区通过将数据分散存储于多个节点,提升系统处理高并发与大规模数据的能力。本文详解分区原理、策略及应用实践,涵盖哈希、范围、一致性哈希等分片方式,分析其适用场景与性能优势,并探讨电商秒杀、物联网等典型用例,为构建高性能、可扩展的Redis集群提供参考。
334 0
|
7月前
|
存储 NoSQL 算法
Redis的集群架构与使用经验
本文介绍了Redis的集群架构与使用经验,包括主从复制、哨兵集群及Cluster分片集群的应用场景与实现原理。内容涵盖Redis主从同步机制、数据分片存储方式、事务支持及与Memcached的区别,并讨论了Redis内存用尽时的处理策略。适用于了解Redis高可用与性能优化方案。