mysql的主从服务器是地理上独立,通过网络保持同步拷贝的系统,他们的处理器内存,永久存储介质都是独立于其他站点的。
1、最明显也最本质data-sharing和nothing-sharing的区别,集群是共享存储的复制中没有任何共享,每台机器都是独立且完整的系统,由此,带来的是应用和实现技术上的区别。
2、Master执行提交语句时,事务被发送到slave,slave开始准备事务的提交,每个slave都要准备事务,然后向master发送OK(或ABORT)消息,表明事务已经准备好或者无法准备该事务。
3、Master等待所有Slave发送OK或ABORT消息,如果Master收到所有 Slave的OK消息,它就会向所有Slave发送提交消息,告诉Slave提交该事务,如果 Master收到来自任何一个Slave的ABORT消息,它就向所有 Slave发送ABORT消息,告诉Slave去中止事务。
所谓的高可用,也叫 HA(High Availability),是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它是保证系统SLA的重要指标。Redis 高可用的主要有三种模式: 主从模式 , 哨兵模式和集群模式 。
Redis 提供了 Redis 提供了复制(replication)功能,当一台 redis 数据库中的数据发生了变化,这个变化会被自动地同步到其他的 redis 机器上去。
Redis 多机器部署时,这些机器节点会被分成两类,一类是主节点(master 节点),一类是从节点(slave 节点)。一般 主节点可以进行读、写 *** 作 ,而 从节点只能进行读 *** 作 。一个主节点可以有多个从节点,但是一个从节点只会有一个主节点,也就是所谓的 一主多从结构 。
· 支持主从复制,主机会自动将数据同步到从机,可以进行读写分离
· Master 是以非阻塞的方式为主 Slaves 提供服务。所以在 Master-Slave 同步期间,客户端仍然可以提交查询或修改请求
· Slave 同样是以非阻塞的方式完成数据同步。在同步期间,如果有客户端提交查询请求,Redis 则返回同步之前的数据。
· Redis 不具备自动容错和恢复功能,主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败,需要等待机器重启或者手动切换前端的 IP 才能恢复
· 主机宕机,宕机前有部分数据未能及时同步到从机,切换 IP 后面还会引入数据不一致的问题,降低了系统的可用性
· Redis 较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂
· Redis 的主节点和从节点中的数据是一样的,降低的内存的可用性
实际生产中,我们优先考虑哨兵模式。这种模式下,master 宕机,哨兵会自动选举 master 并将其他的 slave 指向新的 master。
在主从模式下,redis 同时提供了哨兵命令 redis-sentinel ,哨兵是一个独立的进程,作为进程,它会独立运行。其原理是哨兵进程向所有的 redis 机器人发送命令,等待 Redis 服务器响应,从而监控运行的多个 Redis 实例。一般为了便于决策选举,使用 奇数个哨兵 。多个哨兵构成一个哨兵集群,哨兵直接也会相互通信,检查哨兵是否正常运行,同时发现 master 战机哨兵之间会进行决策选举新的 master
哨兵模式的作用:
· 通过发送命令,让 Redis 服务器返回监控其运行状态,包括主服务器和从服务器
· 然而一个哨兵进程对 Redis 服务器进行监控,也可能会出现问题,为此,我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控,这样就形成了多种哨兵模式。
哨兵很像 kafka 集群中的 zookeeper 的功能。
· 哨兵模式是基于主从模式的,所有主从的优点,哨兵模式都具有。
· 主从可以自动切换,系统更健壮,可用性更高。
· 具有主从模式的缺点,每台机器上的数据是一样的,内存的可用性较低。
· Redis 较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。
Redis 集群模式本身没有使用一致性 hash 算法,而是使用 slots 插槽 。
Redis 哨兵模式基本已经可以实现高可用,读写分离 ,但是在这种模式下每台 Redis 服务器都存储相同的数据,很浪费内存,所以在 redis3.0 上加入了 Cluster 集群模式,实现了 Redis 的分布式存储,对数据进行分片,也就是说每台 Redis 节点上存储不同的内容;每个节点都会通过集群总线(cluster bus),与其他的节点进行通信。 通讯时使用特殊的端口号,即对外服务端口号加 10000。例如如果某个 node 的端口号是 6379,那么它与其它 nodes 通信的端口号是 16379。nodes 之间的通信采用特殊的二进制协议。
对客户端来说,整个 cluster 被看做是一个整体,客户端可以连接任意一个 node 进行 *** 作,就像 *** 作单一 Redis 实例一样, 当客户端 *** 作的时候 key 没有分配到该 node 上时,Redis 会返回转向指令,指向正确的 node,这有点儿像浏览器页面的 302 redirect 跳转。
根据官方推荐,集群部署至少要 3 台以上的 master 节点,最好使用 3 主 3 从六个节点的模式。
在 Redis 的每一个节点上,都有这么两个东西, 一个是插槽(slot),它的的取值范围是:0-16383, 可以从上面 redis-trib.rb 执行的结果看到这 16383 个 slot 在三个 master 上的分布。还有一个就是 cluster,可以理解为是一个集群管理的插件,类似的哨兵。
当我们的存取的 Key 到达的时候,Redis 会根据 crc16 的算法对计算后得出一个结果,然后把结果和 16384 求余数,这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽,通过这个值,去找到对应的插槽所对应的节点,然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取 *** 作。
为了保证高可用, redis-cluster 集群引入了主从模式 ,一个主节点对应一个或者多个从节点。当其它主节点 ping 主节点 master 1 时,如果半数以上的主节点与 master 1 通信超时,那么认为 master 1 宕机了,就会启用 master 1 的从节点 slave 1,将 slave 1 变成主节点继续提供服务。
如果 master 1 和它的从节点 slave 1 都宕机了,整个集群就会进入 fail 状态,因为集群的 slot 映射不完整。 如果集群超过半数以上的 master 挂掉,无论是否有 slave,集群都会进入 fail 状态。
redis-cluster 采用去中心化的思想 ,没有中心节点的说法,客户端与 Redis 节点直连,不需要中间代理层,客户端不需要连接集群所有节点,连接集群中任何一个可用节点即可。
对 redis 集群的扩容就是向集群中添加机器,缩容就是从集群中删除机器,并重新将 16383 个 slots 分配到集群中的节点上(数据迁移)。
扩缩容也是使用集群管理工具 redis-tri.rb。
扩容时,先使用 redis-tri.rb add-node 将新的机器加到集群中,这是新机器虽然已经在集群中了,但是没有分配 slots,依然是不起做用的。在使用 redis-tri.rb reshard 进行分片重哈希(数据迁移),将旧节点上的 slots 分配到新节点上后,新节点才能起作用。
缩容时,先要使用 redis-tri.rb reshard 移除的机器上的 slots,然后使用 redis-tri.rb add-del 移除机器。
采用去中心化思想,数据按照 slot 存储分布在多个节点,节点间数据共享,可动态调整数据分布
可扩展性:可线性扩展到 1000 多个节点,节点可动态添加或删除
高可用性:部分节点不可用时,集群仍可用。通过增加 Slave 做 standby 数据副本,能够实现故障自动 failover,节点之间通过 gossip 协议交换状态信息,用投票机制完成 Slave 到 Master 的角色提升
降低运维成本,提高系统的扩展性和可用性。
1.Redis Cluster 是无中心节点的集群架构,依靠 Goss 协议(谣言传播)协同自动化修复集群的状态。但 GosSIp 有消息延时和消息冗余的问题,在集群节点数量过多的时候,节点之间需要不断进行 PING/PANG 通讯,不必须要的流量占用了大量的网络资源。虽然 Reds4.0 对此进行了优化,但这个问题仍然存在。
2.数据迁移问题
Redis Cluster 可以进行节点的动态扩容缩容,这一过程,在目前实现中,还处于半自动状态,需要人工介入。在扩缩容的时候,需要进行数据迁移。
而 Redis 为了保证迁移的一致性,迁移所有 *** 作都是同步 *** 作 ,执行迁移时,两端的 Redis 均会进入时长不等的阻塞状态,对于小 Key,该时间可以忽略不计,但如果一旦 Key 的内存使用过大,严重的时候会接触发集群内的故障转移,造成不必要的切换。
主从模式:master 节点挂掉后,需要手动指定新的 master,可用性不高,基本不用。
哨兵模式:master 节点挂掉后,哨兵进程会主动选举新的 master,可用性高,但是每个节点存储的数据是一样的,浪费内存空间。数据量不是很多,集群规模不是很大,需要自动容错容灾的时候使用。
集群模式:数据量比较大,QPS 要求较高的时候使用。 Redis Cluster 是 Redis 3.0 以后才正式推出,时间较晚,目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多,需要时间检验。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)