# Redis持久化、主从、哨兵架构与集群架构

# RDB、AOF及混合持久化详解

# 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。
你可以对 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，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

也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(CopyOnWrite)机制

bgsave使用写时复制机制，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

命令	save	bgsave
IO类型	同步	异步
是否阻塞redis其它命令	是	否(在生成子进程执行调用fork函数时会有短暂阻塞)
复杂度	O(n)	O(n)
优点	不会消耗额外内存	不会阻塞客户端命令
缺点	阻塞客户端命令	需要fork子进程，消耗内存

# RDB存在的问题

可能由于宕机导致数据丢失

# AOF（append-only file）- 操作指令集

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)
你可以通过修改配置文件来打开 AOF 功能, 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

# appendonly yes

三种将数据 fsync 到磁盘的机制，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

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

# 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

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 ，我应该用哪一个？

命令	RDB	AOF
启动优先级	低	高
体积	小	大
恢复速度	快	慢
数据安全性	容易丢数据	根据策略决定

# 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。

# Redis数据备份策略：

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
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
每次copy备份的时候，都把太旧的备份给删了
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的主从架构

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

全量复制流程图

# 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

# 主从风暴

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 redis主从架构

# 使用

主从架构需要代码实现读写分离，使用aop把写命令发送到主节点，把读命令发送到从节点

# 管道（Pipeline）

客户端可以一次性发送多个请求而不用等待服务器的响应，待所有命令都发送完后再一次性读取服务的响应，这样可以极大的降低多条命令执行的网络传输开销。
管道执行多条命令的网络开销实际上只相当于一次命令执行的网络开销。
需要注意到是用pipeline方式打包命令发送，redis必须在处理完所有命令前先缓存起所有命令的处理结果。打包的命令越多，缓存消耗内存也越多。所以并不是打包的命令越多越好。
pipeline中发送的每个command都会被server立即执行，如果执行失败，将会在此后的响应中得到信息；也就是pipeline并不是表达“所有command都一起成功”的语义，管道中前面命令失败，后面命令不会有影响，继续执行。

Pipeline pl = jedis.pipelined();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    pl.incr("pipelineKey");
    pl.set("zhuge" + i, "zhuge");
}
List<Object> results = pl.syncAndReturnAll();
System.out.println(results);

# Redis Lua脚本

Redis在2.6推出了脚本功能，允许开发者使用Lua语言编写脚本传到Redis中执行。使用脚本的好处如下:

减少网络开销：本来5次网络请求的操作，可以用一个请求完成，原先5次请求的逻辑放在redis服务器上完成。使用脚本，减少了网络往返时延。这点跟管道类似。
原子操作：Redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被其他命令插入。管道不是原子的，不过redis的批量操作命令(类似mset)是原子的。
替代redis的事务功能：redis自带的事务功能很鸡肋，而redis的lua脚本几乎实现了常规的事务功能，官方推荐如果要使用redis的事务功能可以用redis lua替代。

# Redis集群方案

# 哨兵模式

对于主从架构，当主节点挂机之后，需要手动切换主节点，引入哨兵可以解决这个问题。
也不需要主动去区分主节点和从节点来进行读写。
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)

# 搭建

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，至少半数以上)，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

# 局限性

在redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态，如果master节点异常，则会做主从切换，将某一台slave作为master。
- 哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用性等各方面表现一般
- 特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况
- 而且哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持很高的并发，
- 且单个主节点内存也不宜设置得过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率

# 集群模式

redis主从架构

redis集群是一个由多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用和分片特性。
Redis集群不需要sentinel哨兵，也能完成节点移除和故障转移的功能。
需要将每个节点设置成集群模式，这种集群模式没有中心节点，可水平扩展，据官方文档称可以线性扩展到上万个节点(官方推荐不超过1000个节点)。
redis集群的性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式，且集群配置非常简单

# 高可用集群搭建

redis集群需要至少三个master节点，我们这里搭建三个master节点，并且给每个master再搭建一个slave节点，总共6个redis节点，这里用三台机器部署6个redis实例，每台机器一主一从

简图如下： Redis集群架构（简化版）

搭建集群的步骤如下：

第一步：在第一台机器的/usr/local下创建文件夹redis-cluster，然后在其下面分别创建2个文件夾如下
（1）mkdir -p /usr/local/redis-cluster
（2）mkdir 8001 8004

第一步：把之前的redis.conf配置文件copy到8001下，修改如下内容：
（1）daemonize yes
（2）port 8001（分别对每个机器的端口号进行设置）
（3）pidfile /var/run/redis_8001.pid  # 把pid进程号写入pidfile配置的文件
（4）dir /usr/local/redis-cluster/8001/（指定数据文件存放位置，必须要指定不同的目录位置，不然会丢失数据）
（5）cluster-enabled yes（启动集群模式）
（6）cluster-config-file nodes-8001.conf（集群节点信息文件，这里800x最好和port对应上）
（7）cluster-node-timeout 10000
 (8)# 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）
 (9)protected-mode  no   （关闭保护模式）
 (10)appendonly yes
如果要设置密码需要增加如下配置：
 (11)requirepass liuxiaolu     (设置redis访问密码)
 (12)masterauth liuxiaolu      (设置集群节点间访问密码，跟上面一致)

第三步：把修改后的配置文件，copy到8004，修改第2、3、4、6项里的端口号，可以用批量替换：
:%s/源字符串/目的字符串/g 

第四步：另外两台机器也需要做上面几步操作，第二台机器用8002和8005，第三台机器用8003和8006

第五步：分别启动6个redis实例，然后检查是否启动成功
（1）/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-server /usr/local/redis-cluster/800*/redis.conf
（2）ps -ef | grep redis 查看是否启动成功
    
第六步：用redis-cli创建整个redis集群(redis5以前的版本集群是依靠ruby脚本redis-trib.rb实现)
# 下面命令里的1代表为每个创建的主服务器节点创建一个从服务器节点
# 执行这条命令需要确认三台机器之间的redis实例要能相互访问，可以先简单把所有机器防火墙关掉，如果不关闭防火墙则需要打开redis服务端口和集群节点gossip通信端口16379(默认是在redis端口号上加1W)
# 关闭防火墙
# systemctl stop firewalld # 临时关闭防火墙
# systemctl disable firewalld # 禁止开机启动
# 注意：下面这条创建集群的命令大家不要直接复制，里面的空格编码可能有问题导致创建集群不成功
# --cluster-replicas N N代表每个主节点下的从节点个数
（1）/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a liuxiaolu --cluster create --cluster-replicas 1 192.168.0.61:8001 192.168.0.62:8002 192.168.0.63:8003 192.168.0.61:8004 192.168.0.62:8005 192.168.0.63:8006 

第七步：验证集群：
（1）连接任意一个客户端即可：./redis-cli -c -h -p (-a访问服务端密码，-c表示集群模式，指定ip地址和端口号）
    如：/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a liuxiaolu -c -h 192.168.0.61 -p 800*
（2）进行验证： cluster info（查看集群信息）、cluster nodes（查看节点列表）
（3）进行数据操作验证
（4）关闭集群则需要逐个进行关闭，使用命令：
/usr/local/redis-5.0.3/src/redis-cli -a liuxiaolu -c -h 192.168.0.60 -p 800* shutdown

默认情况下，一个小集群挂机，整个集群都无法提供服务

# Java操作redis集群

Maven依赖

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

demo

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

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

        Set<HostAndPort> jedisClusterNode = new HashSet<HostAndPort>();
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.61", 8001));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.62", 8002));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.63", 8003));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.61", 8004));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.62", 8005));
        jedisClusterNode.add(new HostAndPort("192.168.0.63", 8006));

        JedisCluster jedisCluster = null;
        try {
            //connectionTimeout：指的是连接一个url的连接等待时间
            //soTimeout：指的是连接上一个url，获取response的返回等待时间
            jedisCluster = new JedisCluster(jedisClusterNode, 6000, 5000, 10, "liuxiaolu", config);
            System.out.println(jedisCluster.set("cluster", "liuxiaolu"));
            System.out.println(jedisCluster.get("cluster"));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (jedisCluster != null)
                jedisCluster.close();
        }
    }
}

运行效果如下：
OK
liuxiaolu

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