Redis 主从复制架构配置及原理

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
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

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
目录
打赏
0
3
5
0
77
分享
相关文章
RocketMQ原理—5.高可用+高并发+高性能架构
本文主要从高可用架构、高并发架构、高性能架构三个方面来介绍RocketMQ的原理。
200 21
RocketMQ原理—5.高可用+高并发+高性能架构
基于LlamaIndex实现CodeAct Agent:代码执行工作流的技术架构与原理
CodeAct是一种先进的AI辅助系统范式,深度融合自然语言处理与代码执行能力。通过自定义代码执行代理,开发者可精准控制代码生成、执行及管理流程。本文基于LlamaIndex框架构建CodeAct Agent,解析其技术架构,包括代码执行环境、工作流定义系统、提示工程机制和状态管理系统。同时探讨安全性考量及应用场景,如软件开发、数据科学和教育领域。未来发展方向涵盖更精细的代码生成、多语言支持及更强的安全隔离机制,推动AI辅助编程边界拓展。
60 3
基于LlamaIndex实现CodeAct Agent:代码执行工作流的技术架构与原理
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 +  无锁架构 +  EDA架构  + 异步日志 + 集群架构
深入解析Tiktokenizer:大语言模型中核心分词技术的原理与架构
Tiktokenizer 是一款现代分词工具,旨在高效、智能地将文本转换为机器可处理的离散单元(token)。它不仅超越了传统的空格分割和正则表达式匹配方法,还结合了上下文感知能力,适应复杂语言结构。Tiktokenizer 的核心特性包括自适应 token 分割、高效编码能力和出色的可扩展性,使其适用于从聊天机器人到大规模文本分析等多种应用场景。通过模块化设计,Tiktokenizer 确保了代码的可重用性和维护性,并在分词精度、处理效率和灵活性方面表现出色。此外,它支持多语言处理、表情符号识别和领域特定文本处理,能够应对各种复杂的文本输入需求。
175 6
深入解析Tiktokenizer:大语言模型中核心分词技术的原理与架构
MySQL原理简介—2.InnoDB架构原理和执行流程
本文介绍了MySQL中更新语句的执行流程及其背后的机制,主要包括: 1. **更新语句的执行流程**:从SQL解析到执行器调用InnoDB存储引擎接口。 2. **Buffer Pool缓冲池**:缓存磁盘数据,减少磁盘I/O。 3. **Undo日志**:记录更新前的数据,支持事务回滚。 4. **Redo日志**:确保事务持久性,防止宕机导致的数据丢失。 5. **Binlog日志**:记录逻辑操作,用于数据恢复和主从复制。 6. **事务提交机制**:包括redo日志和binlog日志的刷盘策略,确保数据一致性。 7. **后台IO线程**:将内存中的脏数据异步刷入磁盘。
164 12
Git进阶笔记系列(01)Git核心架构原理 | 常用命令实战集合
通过本文,读者可以深入了解Git的核心概念和实际操作技巧,提升版本管理能力。
一文彻底讲透GPT架构及推理原理
本篇是作者从开发人员的视角,围绕着大模型正向推理过程,对大模型的原理的系统性总结,希望对初学者有所帮助。
Redis--缓存击穿、缓存穿透、缓存雪崩
缓存击穿、缓存穿透和缓存雪崩是Redis使用过程中可能遇到的常见问题。理解这些问题的成因并采取相应的解决措施,可以有效提升系统的稳定性和性能。在实际应用中,应根据具体场景,选择合适的解决方案,并持续监控和优化缓存策略,以应对不断变化的业务需求。
104 29
Redis应用—8.相关的缓存框架
本文介绍了Ehcache和Guava Cache两个缓存框架及其使用方法,以及如何自定义缓存。主要内容包括:Ehcache缓存框架、Guava Cache缓存框架、自定义缓存。总结:Ehcache适合用作本地缓存或与Redis结合使用,Guava Cache则提供了更灵活的缓存管理和更高的并发性能。自定义缓存可以根据具体需求选择不同的数据结构和引用类型来实现特定的缓存策略。
125 16
Redis应用—8.相关的缓存框架