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.Redis持久化

Redis有两种持久化方案：RDB持久化、AOF持久化

1.1.RDB持久化

什么是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。

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

1.1.1.执行时机

RDB持久化在四种情况下会执行：

• 执行save命令

• 执行bgsave命令

• Redis停机时

• 触发RDB条件时

1）save命令

执行下面的命令，可以立即执行一次RDB：

save命令会导致主进程执行RDB，这个过程中其它所有命令都会被阻塞。只有在数据迁移时可能用到。

2）bgsave命令

下面的命令可以异步执行RDB：

这个命令执行后会开启独立进程完成RDB，主进程可以持续处理用户请求，不受影响。

3）停机时

Redis停机时会执行一次save命令，实现RDB持久化。

4）触发RDB条件

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

# 900秒内，如果至少有1个key被修改，则执行bgsave ， 如果是save "" 则表示禁用RDB
save 900 1  
save 300 10  
save 60 10000 

RDB的其它配置也可以在redis.conf文件中设置：

# 是否压缩 ,建议不开启，压缩也会消耗cpu，磁盘的话不值钱
rdbcompression yes
​
# RDB文件名称
dbfilename dump.rdb  
​
# 文件保存的路径目录
dir ./ 

1.1.2.RDB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。

1.2.AOF持久化

1.2.1.AOF原理

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。

1.2.2.AOF配置

AOF默认是关闭的，需要修改redis.conf配置文件来开启AOF：

# 是否开启AOF功能，默认是no
appendonly yes
# AOF文件的名称
appendfilename "appendonly.aof"

AOF的命令记录的频率也可以通过redis.conf文件来配：

# 表示每执行一次写命令，立即记录到AOF文件
appendfsync always 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，然后表示每隔1秒将缓冲区数据写到AOF文件，是默认方案
appendfsync everysec 
# 写命令执行完先放入AOF缓冲区，由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘
appendfsync no

三种策略对比：

1.2.3.AOF文件重写

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。

如图，AOF原本有三个命令，但是set num 123 和 set num 666都是对num的操作，第二次会覆盖第一次的值，因此第一个命令记录下来没有意义。

所以重写命令后，AOF文件内容就是：mset name jack num 666

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：

# AOF文件比上次文件 增长超过多少百分比则触发重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# AOF文件体积最小多大以上才触发重写 
auto-aof-rewrite-min-size 64mb 

1.3.RDB与AOF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。

2.Redis主从

2.1.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。

具体搭建流程参考课前资料《Redis集群.md》

2.2.主从数据同步原理

2.2.1.全量同步

主从第一次建立连接时，会执行全量同步，将master节点的所有数据都拷贝给slave节点，流程：

这里有一个问题，master如何得知salve是第一次来连接呢？？

有几个概念，可以作为判断依据：

• 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。

因为slave原本也是一个master，有自己的 replid 和 offset，当第一次变成 slave，与 master 建立连接时，发送的 replid 和 offset 是自己的 replid 和 offset。

master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致，说明这是一个全新的slave，就知道要做全量同步了。

master会将自己的replid和offset都发送给这个slave，slave保存这些信息。以后slave的replid就与master一致了。

因此，master判断一个节点是否是第一次同步的依据，就是看replid是否一致。

如图：

完整流程描述：

• 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

• 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

2.2.2.增量同步

全量同步需要先做RDB，然后将RDB文件通过网络传输给 slave，成本太高了。因此除了第一次做全量同步，其它大多数时候slave与master都是做增量同步。

什么是增量同步？就是只更新slave与master存在差异的部分数据。如图：

那么master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

2.2.3.repl_backlog原理

master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。

这个文件是一个固定大小的数组，只不过数组是环形，也就是说角标到达数组末尾后，会再次从0开始读写，这样数组头部的数据就会被覆盖。

repl_baklog中会记录Redis处理过的命令日志及offset，包括master当前的offset，和slave已经拷贝到的offset：

slave与master的offset之间的差异，就是salve需要增量拷贝的数据了。

随着不断有数据写入，master的offset逐渐变大，slave也不断的拷贝，追赶master的offset：

直到数组被填满：

此时，如果有新的数据写入，就会覆盖数组中的旧数据。不过，旧的数据只要是绿色的，说明是已经被同步到slave的数据，即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。

但是，如果slave出现网络阻塞，导致master的offset远远超过了slave的offset：

如果master继续写入新数据，其offset就会覆盖旧的数据，直到将slave现在的offset也覆盖：

棕色框中的红色部分，就是尚未同步，但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复，需要同步，却发现自己的offset都没有了，无法完成增量同步了。只能做全量同步。

2.3.主从同步优化

主从同步可以保证主从数据的一致性，非常重要。

可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群：

• 在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制，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

主从从架构图：

3.Redis哨兵

Redis提供了哨兵（Sentinel）机制来实现主从集群的自动故障恢复。

3.1.哨兵原理

3.1.1.集群结构和作用

哨兵的结构如图：

哨兵的作用如下：

• 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

3.1.2.集群监控原理

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。

3.1.3.集群故障恢复原理

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。

当选出一个新的master后，该如何实现切换呢？

流程如下：

• 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

3.2.搭建哨兵集群

具体搭建流程参考课前资料《Redis集群.md》

3.3.RedisTemplate集成哨兵机制

在Sentinel集群监管下的Redis主从集群，其节点角色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。

下面，我们来实现RedisTemplate集成哨兵机制。

1.引入依赖

在项目的pom文件中引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>

2.配置Redis地址

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

spring:
  redis:
    sentinel:
      master: mymaster
      nodes:
        - 192.168.150.101:27001
        - 192.168.150.101:27002
        - 192.168.150.101:27003

3.配置读写分离

在项目的启动类中，添加一个新的bean：

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

这个bean中配置的就是读写策略，包括四种：

• 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