微服务中间件-分布式缓存Redis

分布式缓存

-- 基于Redis集群解决单机Redis存在的问题

单机的Redis存在四大问题:

  • 1.数据丢失问题: Redis是内存存储,服务重启可能会丢失数据
  • 2.并发能力问题: 单节点Redis并发能力虽然不错,但也无法满足如618这样的高并发场景
  • 3.故障恢复问题: 如果Redis宕机,则服务不可用,需要一种自动的故障恢复手段
  • 4.存储能力问题: Redis基于内存,单节点能存储的数据量难以满足海量数据需求

a.Redis持久化

1) RDB持久化

RDB全称Redis Database Backup file(Redis数据备份文件),也被叫做Redis数据快照。简单来说就是把内存中的所有数据都记录到磁盘中。当Redis实例故障重启后,从磁盘读取快照文件,恢复数据。

快照文件称为RDB文件,默认是保存在当前运行目录。

Redis停机时会执行一次RDB。

Redis内部有触发RDB的机制,可以在redis.conf文件中找到,格式如下:

RDB的其它配置也可以在redis.conf文件中设置:

1.a) RDB持久化-原理

bgsave开始时会fork主进程得到子进程,子进程共享主进程的内存数据。完成fork后读取内存数据并写入 RDB 文件

fork采用的是copy-on-write技术:

  • 当主进程执行读操作时,访问共享内存;
  • 当主进程执行写操作时,则会拷贝一份数据,执行写操作。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9auWz7oi-1692354289144)(C:\Users\captaindeng\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230817140743459.png)]

RDB方式bgsave的基本流程?

  • fork主进程得到一个子进程,共享内存空间
  • 子进程读取内存数据并写入新的RDB文件
  • 用新RDB文件替换旧的RDB文件。

RDB会在什么时候执行?

  • 默认是服务停止时。
  • 也可以设置在60秒内至少执行1000次修改则触发RDB (自修改)

RDB的缺点?

  • RDB执行间隔时间长,两次RDB之间写入数据有丢失的风险
  • fork子进程、压缩、写出RDB文件都比较耗时

2) AOF持久化

AOF全称为Append Only File(追加文件)。Redis处理的每一个写命令都会记录在AOF文件,可以看做是命令日志文件

AOF默认是关闭的,需要修改redis.conf配置文件来开启AOF:

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pkPcdXYV-1692354289145)(C:\Users\captaindeng\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230817144856449.png)]

配置项 刷盘时机 优点 缺点
Always 同步刷盘 可靠性高,几乎不丢数据 性能影响大
everysec 每秒刷盘 性能适中 最多丢失1秒数据
no 操作系统控制 性能最好 可靠性较差,可能丢失大量数据

因为是记录命令,AOF文件会比RDB文件大的多。而且AOF会记录对同一个key的多次写操作,但只有最后一次写操作才有意义。通过执行bgrewriteaof命令,可以让AOF文件执行重写功能,用最少的命令达到相同效果。

Redis也会在触发阈值时自动去重写AOF文件。阈值也可以在redis.conf中配置:

3) 两者对比

RDB和AOF各有自己的优缺点,如果对数据安全性要求较高,在实际开发中往往会结合两者来使用。

RDB AOF
持久化方式 定时对整个内存做快照 记录每一次执行的命令
数据完整性 不完整,两次备份之间会丢失 相对完整,取决于刷盘策略
文件大小 会有压缩,文件体积小 记录命令,文件体积很大
宕机恢复速度 很快
数据恢复优先级 低,因为数据完整性不如AOF 高,因为数据完整性更高
系统资源占用 高,大量CPU和内存消耗 低,主要是磁盘IO资源但AOF重写时会占用大量CPU和内存资源
使用场景 可以容忍数分钟的数据丢失,追求更快的启动速度 对数据安全性要求较高常见

b.Redis主从

1) 搭建主从架构

单节点Redis的并发能力是有上限的,要进一步提高Redis的并发能力,就需要搭建主从集群,实现读写分离。

共包含三个节点,一个主节点,两个从节点。

这里我们会在同一台虚拟机中开启3个redis实例,模拟主从集群,信息如下:

IP PORT 角色
192.168.150.101 7001 master
192.168.150.101 7002 slave
192.168.150.101 7003 slave

准备实例和配置

要在同一台虚拟机开启3个实例,必须准备三份不同的配置文件和目录,配置文件所在目录也就是工作目录。

1)创建目录

我们创建三个文件夹,名字分别叫7001、7002、7003:

sh 复制代码
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003

如图:

2)恢复原始配置

修改redis-6.2.4/redis.conf文件,将其中的持久化模式改为默认的RDB模式,AOF保持关闭状态。

properties 复制代码
# 开启RDB
# save ""
save 3600 1
save 300 100
save 60 10000

# 关闭AOF
appendonly no

3)拷贝配置文件到每个实例目录

然后将redis-6.2.4/redis.conf文件拷贝到三个目录中(在/tmp目录执行下列命令):

sh 复制代码
# 方式一:逐个拷贝
cp redis-6.2.4/redis.conf 7001
cp redis-6.2.4/redis.conf 7002
cp redis-6.2.4/redis.conf 7003
# 方式二:管道组合命令,一键拷贝
echo 7001 7002 7003 | xargs -t -n 1 cp redis-6.2.4/redis.conf

4)修改每个实例的端口、工作目录

修改每个文件夹内的配置文件,将端口分别修改为7001、7002、7003,将rdb文件保存位置都修改为自己所在目录(在/tmp目录执行下列命令):

sh 复制代码
sed -i -e 's/6379/7001/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7001\//g' 7001/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7002/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7002\//g' 7002/redis.conf
sed -i -e 's/6379/7003/g' -e 's/dir .\//dir \/tmp\/7003\//g' 7003/redis.conf

5)修改每个实例的声明IP

虚拟机本身有多个IP,为了避免将来混乱,我们需要在redis.conf文件中指定每一个实例的绑定ip信息,格式如下:

properties 复制代码
# redis实例的声明 IP
replica-announce-ip 192.168.150.101

每个目录都要改,我们一键完成修改(在/tmp目录执行下列命令):

sh 复制代码
# 逐一执行
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7001/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7002/redis.conf
sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' 7003/redis.conf

# 或者一键修改
printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t sed -i '1a replica-announce-ip 192.168.150.101' {}/redis.conf

启动

为了方便查看日志,我们打开3个ssh窗口,分别启动3个redis实例,启动命令:

sh 复制代码
# 第1个
redis-server 7001/redis.conf
# 第2个
redis-server 7002/redis.conf
# 第3个
redis-server 7003/redis.conf

启动后:

如果要一键停止,可以运行下面命令:

sh 复制代码
printf '%s\n' 7001 7002 7003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown

开启主从关系

现在三个实例还没有任何关系,要配置主从可以使用replicaof 或者slaveof(5.0以前)命令。

有临时和永久两种模式:

  • 修改配置文件(永久生效)

    • 在redis.conf中添加一行配置:slaveof <masterip> <masterport>
  • 使用redis-cli客户端连接到redis服务,执行slaveof命令(重启后失效):

    sh 复制代码
    slaveof <masterip> <masterport>

注意:在5.0以后新增命令replicaof,与salveof效果一致。

这里我们为了演示方便,使用方式二。

通过redis-cli命令连接7002,执行下面命令:

sh 复制代码
# 连接 7002
redis-cli -p 7002
# 执行slaveof
slaveof 192.168.150.101 7001

通过redis-cli命令连接7003,执行下面命令:

sh 复制代码
# 连接 7003
redis-cli -p 7003
# 执行slaveof
slaveof 192.168.150.101 7001

然后连接 7001节点,查看集群状态:

sh 复制代码
# 连接 7001
redis-cli -p 7001
# 查看状态
info replication

结果:

测试

执行下列操作以测试:

  • 利用redis-cli连接7001,执行set num 123

  • 利用redis-cli连接7002,执行get num,再执行set num 666

  • 利用redis-cli连接7003,执行get num,再执行set num 888

可以发现,只有在7001这个master节点上可以执行写操作,7002和7003这两个slave节点只能执行读操作。

2) 数据同步原理(全量同步)

主从第一次同步是全量同步

master如何判断slave是不是第一次来同步数据?

  • Replication Id:简称replid,是数据集的标记,id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid,slave则会继承master节点的replid
  • offset:偏移量,随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset,说明slave数据落后于master,需要更新。

因此slave做数据同步,必须向master声明自己的replication id 和offset,master才可以判断到底需要同步哪些数据

简述全量同步的流程?

  • slave节点请求增量同步
  • master节点判断replid,发现不一致,拒绝增量同步,执行全量同步
  • master将完整内存数据生成RDB,发送RDB到slave
  • slave清空本地数据,加载master的RDB
  • master将RDB期间的命令记录在repl_baklog,并持续将log中的命令发送给slave
  • slave执行接收到的命令,保持与master之间的同步

3) 数据同步原理(增量同步)

主从第一次同步是全量同步 ,但如果slave重启后同步,则执行增量同步

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Qv8gWjxp-1692354289145)(C:\Users\captaindeng\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230817161911269.png)]

repl_baklog大小有上限,写满后会覆盖最早的数据。如果slave断开时间过久,导致尚未备份的数据被覆盖,则无法基于log做增量同步,只能再次全量同步。

可以从以下几个方面来优化Redis主从集群:

  • 在master中配置repl-diskless-sync yes 启用无磁盘复制(写入网络的IO中),避免全量同步时的磁盘IO
  • Redis单节点上的内存占用不要太大,减少RDB导致的过多磁盘IO
  • 适当提高repl_baklog的大小,发现slave宕机时尽快实现故障恢复,尽可能避免全量同步
  • 限制一个master上的slave节点数量,如果实在是太多slave,则可以采用主-从-从链式结构,减少master压力

c.Redis哨兵

1) 哨兵的作用

Redis提供了哨兵(Sentinel)机制来实现主从集群的自动故障恢复。哨兵的结构和作用如下:

  • 监控:Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
  • 自动故障恢复:如果master故障,Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
  • 通知:Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源,当集群发生故障转移时,会将最新信息推送给Redis的客户端

Sentinel基于心跳机制监测服务状态,每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令:

  • **主观下线:**如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应,则认为该实例主观下线。
  • 客观下线:若超过指定数量(quorum)的sentinel都认为该实例主观下线,则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。

选举新的master

一旦发现master故障,sentinel需要在salve中选择一个作为新的master,选择依据是这样的:

  • 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短,如果超过指定值(down-after-milliseconds * 10)则会排除该slave节点
  • 然后判断slave节点的slave-priority值,越小优先级越高,如果是0则永不参与选举
  • 如果slave-prority一样,则判断slave节点的offset值,越大说明数据越新,优先级越高
  • 最后是判断slave节点的运行id大小,越小优先级越高

如何实现故障转移

当选中了其中一个slave为新的master后(例如slave1),故障的转移的步骤如下:

  • sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令,让该节点成为master
  • sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 命令,让这些slave成为新master的从节点,开始从新的master上同步数据
  • 最后,sentinel将故障节点标记为slave,当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点

2) 搭建Redis哨兵集群

三个sentinel实例信息如下:

节点 IP PORT
s1 192.168.150.101 27001
s2 192.168.150.101 27002
s3 192.168.150.101 27003

准备实例和配置

要在同一台虚拟机开启3个实例,必须准备三份不同的配置文件和目录,配置文件所在目录也就是工作目录。

我们创建三个文件夹,名字分别叫s1、s2、s3:

sh 复制代码
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 创建目录
mkdir s1 s2 s3

如图:

然后我们在s1目录创建一个sentinel.conf文件,添加下面的内容:

ini 复制代码
port 27001
sentinel announce-ip 192.168.150.101
sentinel monitor mymaster 192.168.150.101 7001 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 60000
dir "/tmp/s1"

解读:

  • port 27001:是当前sentinel实例的端口
  • sentinel monitor mymaster 192.168.150.101 7001 2:指定主节点信息
    • mymaster:主节点名称,自定义,任意写
    • 192.168.150.101 7001:主节点的ip和端口
    • 2:选举master时的quorum值

然后将s1/sentinel.conf文件拷贝到s2、s3两个目录中(在/tmp目录执行下列命令):

sh 复制代码
# 方式一:逐个拷贝
cp s1/sentinel.conf s2
cp s1/sentinel.conf s3
# 方式二:管道组合命令,一键拷贝
echo s2 s3 | xargs -t -n 1 cp s1/sentinel.conf

修改s2、s3两个文件夹内的配置文件,将端口分别修改为27002、27003:

sh 复制代码
sed -i -e 's/27001/27002/g' -e 's/s1/s2/g' s2/sentinel.conf
sed -i -e 's/27001/27003/g' -e 's/s1/s3/g' s3/sentinel.conf

启动

为了方便查看日志,我们打开3个ssh窗口,分别启动3个redis实例,启动命令:

sh 复制代码
# 第1个
redis-sentinel s1/sentinel.conf
# 第2个
redis-sentinel s2/sentinel.conf
# 第3个
redis-sentinel s3/sentinel.conf

启动后:

测试

尝试让master节点7001宕机,查看sentinel日志:

查看7003的日志:

查看7002的日志:

3) RedisTemplate的哨兵模式

在Sentinel集群监管下的Redis主从集群,其节点会因为自动故障转移而发生变化,Redis的客户端必须感知这种变化,及时更新连接信息。Spring的RedisTemplate底层利用lettuce实现了节点的感知和自动切换。

1.在pom文件中引入redis的starter依赖:

xml 复制代码
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2.然后在配置文件application.yml中指定sentinel相关信息:

yaml 复制代码
spring:
  redis:
    sentinel:
      master: mymaster
      nodes:
        - 192.168.200.128:27001
        - 192.168.200.128:27002
        - 192.168.200.128:27003

3.配置主从读写分离

java 复制代码
@Bean
public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer() {
    return clientConfigurationBuilder -> clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED);
}

ReadFrom是配置Redis的读取策略,是一个枚举,包括下面选择:

  • MASTER:从主节点读取
  • MASTER_PREFERRED:优先从master节点读取,master不可用才读取replica
  • REPLICA:从slave(replica)节点读取
  • REPLICA _PREFERRED:优先从slave(replica)节点读取,所有的slave都不可用才读取master

d.Redis分片集群

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决:

  • 海量数据存储问题
  • 高并发写的问题

使用分片集群可以解决上述问题,分片集群特征:

  • 集群中有多个master,每个master保存不同数据
  • 每个master都可以有多个slave节点
  • master之间通过ping监测彼此健康状态
  • 客户端请求可以访问集群任意节点,最终都会被转发到正确节点

1) 搭建分片集群

分片集群需要的节点数量较多,这里我们搭建一个最小的分片集群,包含3个master节点,每个master包含一个slave节点

这里我们会在同一台虚拟机中开启6个redis实例,模拟分片集群,信息如下:

IP PORT 角色
192.168.150.101 7001 master
192.168.150.101 7002 master
192.168.150.101 7003 master
192.168.150.101 8001 slave
192.168.150.101 8002 slave
192.168.150.101 8003 slave

准备实例和配置

删除之前的7001、7002、7003这几个目录,重新创建出7001、7002、7003、8001、8002、8003目录:

sh 复制代码
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 删除旧的,避免配置干扰
rm -rf 7001 7002 7003
# 创建目录
mkdir 7001 7002 7003 8001 8002 8003

在/tmp下准备一个新的redis.conf文件,内容如下:

ini 复制代码
port 6379
# 开启集群功能
cluster-enabled yes
# 集群的配置文件名称,不需要我们创建,由redis自己维护
cluster-config-file /tmp/6379/nodes.conf
# 节点心跳失败的超时时间
cluster-node-timeout 5000
# 持久化文件存放目录
dir /tmp/6379
# 绑定地址
bind 0.0.0.0
# 让redis后台运行
daemonize yes
# 注册的实例ip
replica-announce-ip 192.168.150.101
# 保护模式
protected-mode no
# 数据库数量
databases 1
# 日志
logfile /tmp/6379/run.log

将这个文件拷贝到每个目录下:

sh 复制代码
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 执行拷贝
echo 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -t -n 1 cp redis.conf

修改每个目录下的redis.conf,将其中的6379修改为与所在目录一致:

sh 复制代码
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 修改配置文件
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t sed -i 's/6379/{}/g' {}/redis.conf

启动

因为已经配置了后台启动模式,所以可以直接启动服务:

sh 复制代码
# 进入/tmp目录
cd /tmp
# 一键启动所有服务
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-server {}/redis.conf

通过ps查看状态:

sh 复制代码
ps -ef | grep redis

发现服务都已经正常启动:

如果要关闭所有进程,可以执行命令:

sh 复制代码
ps -ef | grep redis | awk '{print $2}' | xargs kill

或者(推荐这种方式):

sh 复制代码
printf '%s\n' 7001 7002 7003 8001 8002 8003 | xargs -I{} -t redis-cli -p {} shutdown

创建集群

虽然服务启动了,但是目前每个服务之间都是独立的,没有任何关联。

我们需要执行命令来创建集群,在Redis5.0之前创建集群比较麻烦,5.0之后集群管理命令都集成到了redis-cli中。

1)Redis5.0之前

Redis5.0之前集群命令都是用redis安装包下的src/redis-trib.rb来实现的。因为redis-trib.rb是有ruby语言编写的所以需要安装ruby环境。

sh 复制代码
# 安装依赖
yum -y install zlib ruby rubygems
gem install redis

然后通过命令来管理集群:

sh 复制代码
# 进入redis的src目录
cd /tmp/redis-6.2.4/src
# 创建集群
./redis-trib.rb create --replicas 1 192.168.150.101:7001 192.168.150.101:7002 192.168.150.101:7003 192.168.150.101:8001 192.168.150.101:8002 192.168.150.101:8003

2)Redis5.0以后

集群管理以及集成到了redis-cli中,格式如下:

sh 复制代码
redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.200.128:7001 192.168.200.128:7002 192.168.200.128:7003 192.168.200.128:8001 192.168.200.128:8002 192.168.200.128:8003

命令说明:

  • redis-cli --cluster或者./redis-trib.rb:代表集群操作命令
  • create:代表是创建集群
  • --replicas 1或者--cluster-replicas 1 :指定集群中每个master的副本个数为1,此时节点总数 ÷ (replicas + 1) 得到的就是master的数量。因此节点列表中的前n个就是master,其它节点都是slave节点,随机分配到不同master

运行后的样子:

这里输入yes,则集群开始创建:

通过命令可以查看集群状态:

sh 复制代码
redis-cli -p 7001 cluster nodes

测试

尝试连接7001节点,存储一个数据:

sh 复制代码
# 连接
redis-cli -p 7001
# 存储数据
set num 123
# 读取数据
get num
# 再次存储
set a 1

结果悲剧了:

集群操作时,需要给redis-cli加上-c参数才可以:

sh 复制代码
redis-cli -c -p 7001

这次可以了:

2) 散列插槽

Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽(hash slot)上,查看集群信息时就能看到:

数据key不是与节点绑定,而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值,分两种情况:

  • key中包含"{}",且"{}"中至少包含1个字符,"{}"中的部分是有效部分
  • key中不包含"{}",整个key都是有效部分

例如:key是num,那么就根据num计算,如果是{itcast}num,则根据itcast计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值,然后对16384取余,得到的结果就是slot值。

Redis如何判断某个key应该在哪个实例?

  • 将16384个插槽分配到不同的实例
  • 根据key的有效部分计算哈希值,对16384取余
  • 余数作为插槽,寻找插槽所在实例即可

如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例?

  • 这一类数据使用相同的有效部分,例如key都以{typeId}为前缀

3) 集群伸缩

添加一个节点到集群

redis-cli --cluster提供了很多操作集群的命令,可以通过下面方式查看:

比如,添加节点的命令:

案例:向集群中添加一个新的master节点,并向其中存储 num = 10

需求:

  • 启动一个新的redis实例,端口为7004
  • 添加7004到之前的集群,并作为一个master节点
  • 给7004节点分配插槽,使得num这个key可以存储到7004实例
shell 复制代码
# 在tmp目录下,创建新的7004目录
mkdir 7004
# 拷贝redis.conf到7004目录下
cp redis.conf 7004
# 将redis.conf的端口号全部替换成7004
sed -i s/6379/7004/g 7004/redis.conf
# 启动7004的redis
redis-server 7004/redis.conf
# 添加7004到之前的集群中
redis-cli --cluster add-node 192.168.200.128:7004 192.168.200.128:7001
# 将7001的部分插槽移至7004
redis-cli --cluster reshard 192.168.200.128:7001
	# 提示输入要移动多少个插槽:3000
	# 提示输入接收插槽的id:输入7004 redis的id
	# 提示输入从那个插槽移动:输入7001 redis的id
	# 输入 done
	# 输入 yes
# 查看插槽,是否移动成功
redis-cli -p 7001 cluster nodes
# 将num存入redis中
redis-cli -c -p 7004
	# set num 10

案例:删除集群中的一个节点

需求:删除7004这个实例

shell 复制代码
# 将7004的全部插槽移至7001
redis-cli --cluster reshard 192.168.200.128:7001
	# 提示输入要移动多少个插槽:3000
	# 提示输入接收插槽的id:输入7001 redis的id
	# 提示输入从那个插槽移动:输入7004 redis的id
	# 输入 done
	# 输入 yes
# 查看插槽,是否移动成功。并获取7004的id
redis-cli -p 7001 cluster nodes
# 删除7004节点:redis-cli --cluster del-node nodeId
redis-cli --cluster del-node 192.168.200.128:7004 08af8f1fedc0d211bbb94225d3cef59efd75aa6a

4) 故障转移

Redis集群拥有自动主从切换的功能,无需使用哨兵

当集群中有一个master宕机会发生什么呢?

1.首先是该实例与其它实例失去连接

2.然后是疑似宕机:

3.最后是确定下线,自动提升一个slave为新的master:

数据迁移

利用cluster failover命令可以手动让集群中的某个master宕机,切换到执行cluster failover命令的这个slave节点,实现无感知的数据迁移。其流程如下:

手动的Failover支持三种不同模式:

  • 缺省:默认的流程,如图1~6歩
  • force:省略了对offset的一致性校验
  • takeover:直接执行第5歩,忽略数据一致性、忽略master状态和其它master的意见

案例:在7002这个slave节点执行手动故障转移,重新夺回master地位

步骤如下:

  • 1.利用redis-cli连接7002这个节点
  • 2.执行cluster failover命令
sh 复制代码
# 进入redis 7002的控制台
redis-cli -p 7002
	# 在控制台输入 cluster failover
	# 7002将成为master

5) RedisTemplate访问分片集群

RedisTemplate底层同样基于lettuce实现了分片集群的支持,而使用的步骤与哨兵模式基本一致:

  • 1.引入redis的starter依赖
  • 2.配置分片集群地址
  • 3.配置读写分离

与哨兵模式相比,其中只有分片集群的配置方式略有差异,如下:

yaml 复制代码
spring:
  redis:
    cluster:
      nodes:
        - 192.168.200.128:7001
        - 192.168.200.128:7002
        - 192.168.200.128:7003
        - 192.168.200.128:8001
        - 192.168.200.128:8002
        - 192.168.200.128:8003
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