Redis脑裂问题详解及解决方案

Redis脑裂问题

Redis脑裂问题是指在主从集群中同时存在两个主节点,这会导致不同客户端往不同的主节点写入数据,最终导致数据不一致,甚至数据丢失。

哨兵主从集群脑裂

场景描述

假设有三台服务器:一台主服务器,两台从服务器,还有一个哨兵。当网络波动导致哨兵无法检测到主节点时,哨兵可能会通过选举将一个从节点提升为新的主节点。如果此时一些客户端仍连接到旧的主节点,而其他客户端连接到了新的主节点,就会出现脑裂问题。最终,恢复后的老主节点会被降级为从节点,并从新主节点同步数据,这期间写入旧主节点的数据会丢失。

解决方案

通过配置以下参数可以减少脑裂问题导致的数据丢失:

复制代码
min-replicas-to-write 2
min-replicas-max-lag 10
  • min-replicas-to-write 2:要求至少有两个从节点才能进行写操作。
  • min-replicas-max-lag 10:从节点与主节点的复制延迟不能超过10秒。

配置这两个参数后,如果发生脑裂,原主节点会拒绝客户端的写入请求,从而避免大量数据丢失。

集群脑裂

Redis集群一般不会发生脑裂,因为集群通过过半选举机制来防止脑裂问题。每个Redis集群有16384个槽,任何一个槽没有指派到节点时,整个集群就会不可用。为了确保集群的稳定性,建议构建至少有3个主节点的集群,且主节点数量为奇数。

尽管如此,脑裂问题在分布式系统中依然不可完全避免,受限于CAP理论的制约。

多级缓存实例

一个使用了Redis集群和其他缓存技术的应用系统架构如下:

架构流程

  1. 负载均衡:用户请求通过负载均衡服务分发到Nginx上。负载均衡算法常用轮询或一致性哈希。
  2. Nginx本地缓存:Nginx应用服务器读取本地缓存(如Lua Shared Dict、Nginx Proxy Cache或本地Redis),如果命中则直接返回,提升整体吞吐量并减轻后端压力。
  3. 分布式缓存:若本地缓存未命中,则读取Redis分布式缓存集群(可采用主从架构提升性能和吞吐量)。若命中则返回数据,并回写到Nginx本地缓存。
  4. 回源到应用服务器:若Redis缓存未命中,则请求回源到Tomcat集群,尝试再读一次主Redis集群。
  5. Tomcat本地缓存:在Tomcat集群中,首先读取本地平台级缓存,若命中则返回并同步到主Redis集群。
  6. 数据库查询:所有缓存未命中时,查询数据库或其他服务获取数据并返回。

总结

该架构通过多级缓存机制提升系统性能:

  • Nginx本地缓存:解决热点数据缓存问题。
  • Redis分布式缓存:减少访问回源率。
  • Tomcat平台级缓存:防止缓存失效带来的冲击。
  • 数据库缓存:提升数据库查询效率。

多级缓存的使用保障了系统的高效性和稳定性。

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