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这篇文章主要介绍redis集群原理的示例分析,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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如果说依靠哨兵可以实现redis的高可用,如果还想在支持高并发同时容纳海量的数据,那就需要redis集群。redis集群是redis提供的分布式数据存储方案,集群通过数据分片sharding来进行数据的共享,同时提供复制和故障转移的功能。
一个redis集群由多个节点node组成,而多个node之间通过cluster meet命令来进行连接,节点的握手过程:
节点A收到客户端的cluster meet命令
A根据收到的IP地址和端口号,向B发送一条meet消息
节点B收到meet消息返回pong
A知道B收到了meet消息,返回一条ping消息,握手成功
最后,节点A将会通过gossip协议把节点B的信息传播给集群中的其他节点,其他节点也将和B进行握手
redis通过集群分片的形式来保存数据,整个集群数据库被分为16384个slot,集群中的每个节点可以处理0-16384个slot,当数据库16384个slot都有节点在处理时,集群处于上线状态,反之只要有一个slot没有得到处理都会处理下线状态。通过cluster addslots命令可以将slot指派给对应节点处理。
slot是一个位数组,数组的长度是16384/8=2048,而数组的每一位用1表示被节点处理,0表示不处理,如图所示的话表示A节点处理0-7的slot。
当客户端向节点发送命令,如果刚好找到slot属于当前节点,那么节点就执行命令,反之,则会返回一个MOVED命令到客户端指引客户端转向正确的节点。(MOVED过程是自动的)
如果增加或者移出节点,对于slot的重新分配也是非常方便的,redis提供了工具帮助实现slot的迁移,整个过程是完全在线的,不需要停止服务。
如果节点A向节点B发送ping消息,节点B没有在规定的时间内响应pong,那么节点A会标记节点B为pfail疑似下线状态,同时把B的状态通过消息的形式发送给其他节点,如果超过半数以上的节点都标记B为pfail状态,B就会被标记为fail下线状态,此时将会发生故障转移,优先从复制数据较多的从节点选择一个成为主节点,并且接管下线节点的slot,整个过程和哨兵非常类似,都是基于Raft协议做选举。
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