Redis入门到放弃系列-redis cluster集群原理
redis cluster
redis cluster是redis的分布式解决方案,在redis 3.0版本推出后有效的解决了reids分布式方面的需求。redis cluster的主要特性有:
- 数据进行分片,在每个master上保存一部分数据
- 内置高可用支持,部分master不可用时,仍可提供服务
- 支持n个master节点,每个master node可以挂载多个slave node
- 支持自动选举机制,在master node故障时,会从slave node中选举出新的master,并进行切换
- 每个master节点都负责进行数据读写操作,每个节点之间会进行通信
redis cluster的虚拟槽分区(hash slot)
虚拟槽分区是redis cluster采用的分区方式。
- redis cluster为我们预设了16384个hash slot(范围0-16383),每一个hash slot映射一个数据子集。
- 数据子集中的key通过计算crc16的值,然后对16384取模,来确认对应的hash slot。
- 每个master管理一部分slot,根据master节点的数据平均分配。
- 由于数据保存在slot中,当节点扩容或缩容时,对slot进行重新分配迁移即可,数据不会丢失。
- 分配迁移slot的成本是非常低的(slot的总数只有16384个)
- redis cluster的节点之间会共享消息,每个节点都会知道是哪个节点负责哪个范围内的slot
节点间的内部通信机制
基础通信原理
- redis cluster节点间采取gossip协议进行通信
跟集中式不同,不是将集群元数据(节点信息,故障,等等)集中存储在某个节点上,
而是互相之间不断通信,保持整个集群所有节点的数据是完整的
- 集中式:好处在于,元数据的更新和读取,时效性非常好,一旦元数据出现了变更,
立即就更新到集中式的存储中,其他节点读取的时候立即就可以感知到;
不好在于,所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方,可能会导致元数据的存储有压力- gossip:好处在于,元数据的更新比较分散,不是集中在一个地方,更新请求会陆陆续续,
打到所有节点上去更新,有一定的延时,降低了压力; 缺点,元数据更新有延时,可能导致集群的一些操作会有一些滞后
- 10000端口
- 每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口,就是自己提供服务的端口号+10000,比如7001,那么用于节点间通信的就是17001端口
- 每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息,同时其他几点接收到ping之后返回pong
- 交换的信息
故障信息,节点的增加和移除,hash slot信息,等
gossip协议
gossip协议包含多种消息,包括ping,pong,meet,fail
- meet: 某个节点发送meet给新加入的节点,让新节点加入集群中,然后新节点就会开始与其他节点进行通信
redis-trib.rb add-node
其实内部就是发送了一个gossip meet消息,给新加入的节点,通知那个节点去加入我们的集群 - ping: 每个节点都会频繁给其他节点发送ping,其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据,互相通过ping交换元数据
每个节点每秒都会频繁发送ping给其他的集群,ping,频繁的互相之间交换数据,互相进行元数据的更新 - pong: 返回ping和meet,包含自己的状态和其他信息,也可以用于信息广播和更新
- fail: 某个节点判断另一个节点fail之后,就发送fail给其他节点,通知其他节点,指定的节点宕机了
ping消息
- ping很频繁,而且要携带一些元数据,所以可能会加重网络负担
每个节点每秒会执行10次ping,每次会选择5个最久没有通信的其他节点 - 当然如果发现某个节点通信延时达到了cluster_node_timeout / 2,那么立即发送ping,避免数据交换延时过长,落后的时间太长了
- 比如说,两个节点之间都10分钟没有交换数据了,那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况,就会有问题
所以cluster_node_timeout可以调节,如果调节比较大,那么会降低发送的频率 - 每次ping,一个是带上自己节点的信息,还有就是带上1/10其他节点的信息,发送出去,进行数据交换
至少包含3个其他节点的信息,最多包含总节点-2个其他节点的信息
消息头
ping和pong数据包包含所有类型的数据包(例如,请求故障转移投票的数据包)通用的消息头。
通用消息头具有以下信息:
- 节点id,在第一次创建节点时分配的160位伪随机字符串,在redis cluster节点的整个生命周期中都保持不变
- 节点标志,指示该节点是从节点,主节点还是其他节点信息
- 发送节点的哈希槽的位图
- 发送节点的tcp端口
- 发送节点的状态
- 发送节点的主节点id(如果它是从节点)
客户端路由
moved重定向
- 每个节点通过通信都会共享redis cluster中槽和集群中对应节点的关系
- 客户端向redis cluster的任意节点发送命令,接收命令的节点会根据crc16规则进行hash运算与16384取模,计算自己的槽和对应节点
- 如果保存数据的槽被分配给当前节点,则去槽中执行命令,并把命令执行结果返回给客户端
- 如果保存数据的槽不在当前节点的管理范围内,则向客户端返回moved重定向异常
- 客户端接收到节点返回的结果,如果是moved异常,则从moved异常中获取目标节点的信息
- 客户端向目标节点发送命令,获取命令执行结果
ask重定向
什么是ask重定向?
在对集群进行扩容和缩容时,需要对槽及槽中数据进行迁移
当客户端向某个节点发送命令,节点向客户端返回moved异常,告诉客户端数据对应的槽的节点信息
如果此时正在进行集群扩展或者缩容操作,当客户端向正在迁移的节点发送命令时,要操作的数据已经被迁移到别的节点了,就会返回ask,这就是ask重定向机制
步骤:
- 客户端向目标节点发送命令,目标节点中的槽正在迁移中,此时目标节点会返回ask重定向给客户端
- 客户端接收到ask后,向新的节点发起重定向操作,通过发送asking命令的方式来操作。
- 新节点执行命令,把命令执行结果返回给客户端
- 客户端接收ask重向后,并不会更新本地映射表(槽和集群中节点的对应关系)
多key操作(hash tags)
在redis cluster中,每个key对应的hash slot都各不相同,数据保存的节点也不尽相同。那么如何做到多个key的批量操作呢?
hash tags就是用来解决这个问题的,使用hash tags可以确保多个key映射到同一个hash slot中。
redis cluster中为了实现hash tags做了些特殊计算。
如果一个键包含一个 “{…}” 这样的模式,只有 { 和 } 之间的字符串会被用来做哈希以获取哈希槽
但是由于可能出现多个 { 或 },算的算法如下:
- 如果键包含一个 { 字符。
- 那么在 { 的右边就会有一个 }。
- 在 { 和 } 之间会有一个或多个字符,第一个 } 一定是出现在第一个 { 之后。
例如:
- abc{hello} yhn{hello}
- {abc}}hello {abc}}nihao
多key操作:mset {user:1000}.name angela {user:1000}.surname white
参考资料:
上一篇: 全国大学高校基础信息 API 接口