Redis持久化与主从哨兵架构剖析

Redis持久化

RDB快照（snapshot）

在默认情况下， Redis 将内存数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。可以对 Redis 进行设置， 让它在" N 秒内数据集至少有 M 个改动"这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。

比如说， 以下设置会让 Redis 在满足" 60 秒内有至少有 1000 个键被改动"这一条件时， 自动保存一次数据集：

save 60 1000 //关闭RDB只需要将所有的save保存策略注释掉即可

还可以手动执行命令生成RDB快照，进入redis客户端执行命令save或bgsave可以生成dump.rdb文件，每次命令执行都会将所有redis内存快照到一个新的rdb文件里，并覆盖原有rdb快照文件。

bgsave的写时复制(COW)机制

Redis 借助操作系统提供的写时复制技术（Copy-On-Write, COW），在生成快照的同时，依然可以正常处理写命令。简单来说，bgsave 子进程是由主线程 fork 生成的，可以共享主线程的所有内存数据。bgsave 子进程运行后，开始读取主线程的内存数据，并把它们写入 RDB 文件。此时，如果主线程对这些数据也都是读操作，那么，主线程和 bgsave 子进程相互不影响。但是，如果主线程要修改一块数据，那么，这块数据就会被复制一份，生成该数据的副本。然后，bgsave 子进程会把这个副本数据写入 RDB 文件，而在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。

save与bgsave对比

配置自动生成rdb文件后台使用的是bgsave方式。

AOF(append-only file)

快照功能并不是非常耐久（durable）： 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的那些数据。从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化，将修改的每一条指令记录进文件appendonly.aof中(先写入os cache，每隔一段时间fsync到磁盘)

比如执行命令"set zxzg 666"，aof文件里会记录如下数据

*3
$3
set
$4
zxzg
$3
666

这是一种resp协议格式数据，星号后面的数字代表命令有多少个参数，$号后面的数字代表这个参数有几个字符

注意，如果执行带过期时间的set命令，aof文件里记录的是并不是执行的原始命令，而是记录key过期的时间戳

比如执行"set lg 888 ex 1000"，对应aof文件里记录如下

*3
$3
set
$2
lg
$3
888
*3
$9
PEXPIREAT
$2
lg
$13
1604249786301

可以通过修改配置文件来打开 AOF 功能：

appendonly yes

从现在开始， 每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时（比如 SET）， 这个命令就会被追加到 AOF 文件的末尾。

这样的话， 当 Redis 重新启动时， 程序就可以通过重新执行 AOF 文件中的命令来达到重建数据集的目的。

你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。

有三个选项：

appendfsync always：每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ，非常慢，也非常安全。
appendfsync everysec：每秒 fsync 一次，足够快，并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。
appendfsync no：从不 fsync ，将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。

推荐（并且也是默认）的措施为每秒 fsync 一次， 这种 fsync 策略可以兼顾速度和安全性。

AOF重写

AOF文件里可能有太多没用指令，所以AOF会定期根据内存的最新数据生成aof文件

例如，执行了如下几条命令：

127.0.0.1:6379> incr readcount
(integer) 1
127.0.0.1:6379> incr readcount
(integer) 2
127.0.0.1:6379> incr readcount
(integer) 3
127.0.0.1:6379> incr readcount
(integer) 4
127.0.0.1:6379> incr readcount
(integer) 5

重写后AOF文件里变成

*3
$3
SET
$2
readcount
$1
5

如下两个配置可以控制AOF自动重写频率

 # auto‐aof‐rewrite‐min‐size 64mb //aof文件至少要达到64M才会自动重写，文件太小恢复速度本来就
很快，重写的意义不大
# auto‐aof‐rewrite‐percentage 100 //aof文件自上一次重写后文件大小增长了100%则再次触发重写

当然AOF还可以手动重写，进入redis客户端执行命令bgrewriteaof重写AOF

注意，AOF重写redis会fork出一个子进程去做(与bgsave命令类似)，不会对redis正常命令处理有太多影响

RDB 和 AOF ，应该用哪一个？

生产环境可以都启用，redis启动时如果既有rdb文件又有aof文件则优先选择aof文件恢复数据，因为aof一般来说数据更全一点。

Redis 4.0 混合持久化

重启 Redis 时，我们很少使用 RDB来恢复内存状态，因为会丢失大量数据。我们通常使用 AOF 日志重放，但是重放 AOF 日志性能相对 RDB来说要慢很多，这样在 Redis 实例很大的情况下，启动需要花费很长的时间。 Redis 4.0 为了解决这个问题，带来了一个新的持久化选项------混合持久化。通过如下配置可以开启混合持久化(必须先开启aof)：

aof‐use‐rdb‐preamble yes

如果开启了混合持久化，AOF在重写时，不再是单纯将内存数据转换为RESP命令写入AOF文件，而是将重写这一刻之前的内存做RDB快照处理，并且将RDB快照内容和增量的AOF修改内存数据的命令存在一起，都写入新的AOF文件，新的文件一开始不叫appendonly.aof，等到重写完新的AOF文件才会进行改名，覆盖原有的AOF文件，完成新旧两个AOF文件的替换。于是在 Redis 重启的时候，可以先加载 RDB 的内容，然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的AOF 全量文件重放，因此重启效率大幅得到提升

混合持久化AOF文件结构如下

Redis数据备份策略：

1. 写crontab定时调度脚本，每小时都copy一份rdb或aof的备份到一个目录中去，仅仅保留最近48 小时的备份
2. 每天都保留一份当日的数据备份到一个目录中去，可以保留最近1个月的备份
3. 每次copy备份的时候，都把太旧的备份给删了
4. 每天晚上将当前机器上的备份复制一份到其他机器上，以防机器损坏

Redis主从架构

redis主从架构搭建，配置从节点步骤：

1、复制一份redis.conf文件

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，Redis 5.0之前使用slaveof
replica‐read‐only yes # 配置从节点只读

4、启动从节点
redis‐server redis.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、可以自己再配置一个6381的从节点

Redis主从工作原理

如果你为master配置了一个slave，不管这个slave是否是第一次连接上Master，它都会发送一个PSYNC命令给master请求复制数据。

master收到PSYNC命令后，会在后台进行数据持久化通过bgsave生成最新的rdb快照文件，持久化期间，master会继续接收客户端的请求，它会把这些可能修改数据集的请求缓存在内存中。当持久化进行完毕以后，master会把这份rdb文件数据集发送给slave，slave会把接收到的数据进行持久化生成rdb，然后再加载到内存中。然后，master再将之前缓存在内存中的命令发送给slave。当master与slave之间的连接由于某些原因而断开时，slave能够自动重连Master，如果master收到了多个slave并发连接请求，它只会进行一次持久化，而不是一个连接一次，然后再把这一份持久化的数据发送给多个并发连接的slave。

主从复制(全量复制)流程图：

数据部分复制

当master和slave断开重连后，一般都会对整份数据进行复制。但从redis2.8版本开始，redis改用可以支持部分数据复制的命令PSYNC去master同步数据，slave与master能够在网络连接断开重连后只进行部分数据复制(断点续传)。

master会在其内存中创建一个复制数据用的缓存队列，缓存最近一段时间的数据，master和它所有的slave都维护了复制的数据下标offset和master的进程id，因此，当网络连接断开后，slave会请求master继续进行未完成的复制，从所记录的数据下标开始。如果master进程id变化了，或者从节点数据下标offset太旧，已经不在master的缓存队列里了，那么将会进行一次全量数据的复制。主从复制(部分复制，断点续传)流程图：

如果有很多从节点，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)，可以做如下架构，让部分从节点与从节点(与主节点同步)同步数据

Jedis连接代码示例：

1、引入相关依赖：

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

代码示例：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import java.io.IOException;

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, "192.168.0.60", 6379, 3000, null);

        Jedis jedis = null;
        try {
            //从redis连接池里拿出一个连接执行命令
            jedis = jedisPool.getResource();

            System.out.println(jedis.set("single", "zxzg"));
            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();
        }
    }
}

Redis哨兵高可用架构

sentinel哨兵是特殊的redis服务，不提供读写服务，主要用来监控redis实例节点。

哨兵架构下client端第一次从哨兵找出redis的主节点，后续就直接访问redis的主节点，不会每次都通过sentinel代理访问redis的主节点，当redis的主节点发生变化，哨兵会第一时间感知到，并且将新的redis主节点通知给client端(这里面redis的client端一般都实现了订阅功能，订阅sentinel发布的节点变动消息)

redis哨兵架构搭建步骤：

1、复制一份sentinel.conf文件
cp sentinel.conf sentinel-26379.conf

2、将相关配置修改为如下值：
port 26379
daemonize yes
pidfile "/var/run/redis-sentinel-26379.pid"
logfile "26379.log"
dir "/usr/local/redis-5.0.3/data"
# sentinel monitor <master-redis-name> <master-redis-ip> <master-redis-port> <quorum>
# quorum是一个数字，指明当有多少个sentinel认为一个master失效时(值一般为：sentinel总数/2 + 1)，master才算真正失效
sentinel monitor mymaster 192.168.0.60 6379 2   # mymaster这个名字随便取，客户端访问时会用到

3、启动sentinel哨兵实例
src/redis-sentinel sentinel-26379.conf

4、查看sentinel的info信息
src/redis-cli -p 26379
127.0.0.1:26379>info
可以看到Sentinel的info里已经识别出了redis的主从

5、可以自己再配置两个sentinel，端口26380和26381，注意上述配置文件里的对应数字都要修改

sentinel集群都启动完毕后，会将哨兵集群的元数据信息写入所有sentinel的配置文件里去(追加在文件的最下面)，我们查看下如下配置文件sentinel-26379.conf，如下所示：

sentinel known-replica mymaster 192.168.0.60 6380 #代表redis主节点的从节点信息
sentinel known-replica mymaster 192.168.0.60 6381 #代表redis主节点的从节点信息
sentinel known-sentinel mymaster 192.168.0.60 26380 52d0a5d70c1f90475b4fc03b6ce7c3c56935760f  #代表感知到的其它哨兵节点
sentinel known-sentinel mymaster 192.168.0.60 26381 e9f530d3882f8043f76ebb8e1686438ba8bd5ca6  #代表感知到的其它哨兵节点

当redis主节点如果挂了，哨兵集群会重新选举出新的redis主节点，同时会修改所有sentinel节点配置文件的集群元数据信息，比如6379的redis如果挂了，假设选举出的新主节点是6380，则sentinel文件里的集群元数据信息会变成如下所示：

sentinel known-replica mymaster 192.168.0.60 6379 #代表主节点的从节点信息
sentinel known-replica mymaster 192.168.0.60 6381 #代表主节点的从节点信息
sentinel known-sentinel mymaster 192.168.0.60 26380 52d0a5d70c1f90475b4fc03b6ce7c3c56935760f  #代表感知到的其它哨兵节点
sentinel known-sentinel mymaster 192.168.0.60 26381 e9f530d3882f8043f76ebb8e1686438ba8bd5ca6  #代表感知到的其它哨兵节点

同时还会修改sentinel文件里之前配置的mymaster对应的6379端口，改为6380

sentinel monitor mymaster 192.168.0.60 6380 2

当6379的redis实例再次启动时，哨兵集群根据集群元数据信息就可以将6379端口的redis节点作为从节点加入集群

哨兵的Jedis连接代码：

import java.io.IOException;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class JedisSentinelTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
        config.setMaxTotal(20);
        config.setMaxIdle(10);
        config.setMinIdle(5);

        String masterName = "mymaster";
        Set<String> sentinels = new HashSet<String>();
        sentinels.add(new HostAndPort("192.168.0.60",26379).toString());
        sentinels.add(new HostAndPort("192.168.0.60",26380).toString());
        sentinels.add(new HostAndPort("192.168.0.60",26381).toString());
        //JedisSentinelPool其实本质跟JedisPool类似，都是与redis主节点建立的连接池
        //JedisSentinelPool并不是说与sentinel建立的连接池，而是通过sentinel发现redis主节点并与其建立连接
        JedisSentinelPool jedisSentinelPool = new JedisSentinelPool(masterName, sentinels, config, 3000, null);
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisSentinelPool.getResource();
            System.out.println(jedis.set("sentinel", "zxzg"));
            System.out.println(jedis.get("sentinel"));
        } 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();
        }
    }
}

springboot项目核心配置：

server:
  port: 8080

spring:
  redis:
    database: 0
    timeout: 3000
    sentinel:    #哨兵模式
      master: mymaster #主服务器所在集群名称
     nodes: 192.168.0.60:26379,192.168.0.60:26380,192.168.0.60:26381
   lettuce:
      pool:
        max-idle: 50
        min-idle: 10
        max-active: 100
        max-wait: 1000

测试代码：

@RestController
public class IndexController {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IndexController.class);

    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    /**
     * 测试节点挂了哨兵重新选举新的master节点，客户端是否能动态感知到
     * 新的master选举出来后，哨兵会把消息发布出去，客户端实际上是实现了一个消息监听机制，
     * 当哨兵把新master的消息发布出去，客户端会立马感知到新master的信息，从而动态切换访问的masterip
     *
     * @throws InterruptedException
     */
    @RequestMapping("/test_sentinel")
    public void testSentinel() throws InterruptedException {
        int i = 1;
        while (true){
            try {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("zxzg"+i, i+"");
                System.out.println("设置key："+ "zxzg" + i);
                i++;
                Thread.sleep(1000);
            }catch (Exception e){
                logger.error("错误：", e);
            }
        }
    }
}