Docker实战之Redis-Cluster集群

概述

接上一篇Docker实战之MySQL主从复制, 这里是Docker实战系列的第二篇,主要进行Redis-Cluster集群环境的快速搭建。Redis作为基于键值对的NoSQL数据库,具有高性能、丰富的数据结构、持久化、高可用、分布式等特性,同时Redis本身非常稳定,已经得到业界的广泛认可和使用。

在Redis中,集群的解决方案有三种

  1. 主从复制
  2. 哨兵机制
  3. Cluster

Redis Cluster是Redis的分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出。

集群方案的对比

1. 主从复制

同Mysql主从复制的原因一样,Redis虽然读取写入的速度都特别快,但是也会产生读压力特别大的情况。为了分担读压力,Redis支持主从复制,读写分离。一个Master可以有多个Slaves。

优点

  • 数据备份
  • 读写分离,提高服务器性能

缺点

  • 不能自动故障恢复,RedisHA系统(需要开发)
  • 无法实现动态扩容

2. 哨兵机制

Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用解决方案,其部署架构主要包括两部分:Redis Sentinel集群和Redis数据集群。

其中Redis Sentinel集群是由若干Sentinel节点组成的分布式集群,可以实现故障发现、故障自动转移、配置中心和客户端通知。Redis Sentinel的节点数量要满足2n+1(n>=1)的奇数个。

优点

  • 自动化故障恢复

缺点

  • Redis 数据节点中 slave 节点作为备份节点不提供服务
  • 无法实现动态扩容

3. Redis-Cluster

Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群解决方案,主要解决Redis分布式方面的需求,比如,当遇到单机内存,并发和流量等瓶颈的时候,Redis Cluster能起到很好的负载均衡的目的。

Redis Cluster着眼于提高并发量

群集至少需要3主3从,且每个实例使用不同的配置文件。

在redis-cluster架构中,redis-master节点一般用于接收读写,而redis-slave节点则一般只用于备份, 其与对应的master拥有相同的slot集合,若某个redis-master意外失效,则再将其对应的slave进行升级为临时redis-master。

在redis的官方文档中,对redis-cluster架构上,有这样的说明:在cluster架构下,默认的,一般redis-master用于接收读写,而redis-slave则用于备份,当有请求是在向slave发起时,会直接重定向到对应key所在的master来处理。 但如果不介意读取的是redis-cluster中有可能过期的数据并且对写请求不感兴趣时,则亦可通过readonly命令,将slave设置成可读,然后通过slave获取相关的key,达到读写分离。具体可以参阅redis官方文档等相关内容

优点

  • 解决分布式负载均衡的问题。具体解决方案是分片/虚拟槽slot。
  • 可实现动态扩容
  • P2P模式,无中心化

缺点

  • 为了性能提升,客户端需要缓存路由表信息
  • Slave在集群中充当“冷备”,不能缓解读压力

网络规划

这里没有搭建虚拟机环境,全部在本地部署。本机的ip为 192.168.124.5

ip port
192.168.124.5 7001
192.168.124.5 7002
192.168.124.5 7003
192.168.124.5 7004
192.168.124.5 7005
192.168.124.5 7006

Redis配置文件

在docker环境中,配置文件映射宿主机的时候,(宿主机)必须有配置文件。附件在这里。大家可以根据自己的需求定制配置文件。

下边是我的配置文件 redis-cluster.tmpl

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# redis端口
port ${PORT}
# 关闭保护模式
protected-mode no
# 开启集群
cluster-enabled yes
# 集群节点配置
cluster-config-file nodes.conf
# 超时
cluster-node-timeout 5000
# 集群节点IP host模式为宿主机IP
cluster-announce-ip 192.168.124.5
# 集群节点端口 7001 - 7006
cluster-announce-port ${PORT}
cluster-announce-bus-port 1${PORT}
# 开启 appendonly 备份模式
appendonly yes
# 每秒钟备份
appendfsync everysec
# 对aof文件进行压缩时,是否执行同步操作
no-appendfsync-on-rewrite no
# 当目前aof文件大小超过上一次重写时的aof文件大小的100%时会再次进行重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# 重写前AOF文件的大小最小值 默认 64mb
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

由于节点IP相同,只有端口上的差别,现在通过脚本 redis-cluster-config.sh 批量生成配置文件

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for port in `seq 7001 7006`; do \
mkdir -p ./redis-cluster/${port}/conf \
&& PORT=${port} envsubst < ./redis-cluster.tmpl > ./redis-cluster/${port}/conf/redis.conf \
&& mkdir -p ./redis-cluster/${port}/data; \
done

生成的配置文件如下图

Docker环境搭建

这里还是通过docker-compose进行测试环境的docker编排。

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version: '3.7'

services:
redis7001:
image: 'redis'
container_name: redis7001
command:
["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"]
volumes:
- ./redis-cluster/7001/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf
- ./redis-cluster/7001/data:/data
ports:
- "7001:7001"
- "17001:17001"
environment:
# 设置时区为上海,否则时间会有问题
- TZ=Asia/Shanghai


redis7002:
image: 'redis'
container_name: redis7002
command:
["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"]
volumes:
- ./redis-cluster/7002/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf
- ./redis-cluster/7002/data:/data
ports:
- "7002:7002"
- "17002:17002"
environment:
# 设置时区为上海,否则时间会有问题
- TZ=Asia/Shanghai


redis7003:
image: 'redis'
container_name: redis7003
command:
["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"]
volumes:
- ./redis-cluster/7003/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf
- ./redis-cluster/7003/data:/data
ports:
- "7003:7003"
- "17003:17003"
environment:
# 设置时区为上海,否则时间会有问题
- TZ=Asia/Shanghai


redis7004:
image: 'redis'
container_name: redis7004
command:
["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"]
volumes:
- ./redis-cluster/7004/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf
- ./redis-cluster/7004/data:/data
ports:
- "7004:7004"
- "17004:17004"
environment:
# 设置时区为上海,否则时间会有问题
- TZ=Asia/Shanghai


redis7005:
image: 'redis'
container_name: redis7005
command:
["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"]
volumes:
- ./redis-cluster/7005/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf
- ./redis-cluster/7005/data:/data
ports:
- "7005:7005"
- "17005:17005"
environment:
# 设置时区为上海,否则时间会有问题
- TZ=Asia/Shanghai


redis7006:
image: 'redis'
container_name: redis7006
command:
["redis-server", "/usr/local/etc/redis/redis.conf"]
volumes:
- ./redis-cluster/7006/conf/redis.conf:/usr/local/etc/redis/redis.conf
- ./redis-cluster/7006/data:/data
ports:
- "7006:7006"
- "17006:17006"
environment:
# 设置时区为上海,否则时间会有问题
- TZ=Asia/Shanghai

启动结果如图

集群配置

redis集群官方提供了配置脚本,4.x和5.x略有不同,具体可参见集群配置

下边是我自己的环境

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docker exec -it redis7001 redis-cli -p 7001 -a 123456 --cluster create 192.168.124.5:7001 192.168.124.5:7002 192.168.124.5:7003 192.168.124.5:7004 192.168.124.5:7005 192.168.124.5:7006 --cluster-replicas 1

看到如下结果说明集群配置成功

集群测试

接下来进行一些集群的基本测试

1. 查看集群通信是否正常

redis7001主节点对它的副本节点redis7005进行ping操作。

-h host -p port -a pwd

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➜  docker docker exec -it redis7001 redis-cli -h 192.168.124.5 -p 7005 -a 123456 ping

Warning: Using a password with '-a' or '-u' option on the command line interface may not be safe.
PONG

2. 测试简单存储

redis7001主节点客户端操作redis7003主节点

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➜  docker docker exec -it redis7001 redis-cli -h 192.168.124.5 -p 7003 -a 123456

Warning: Using a password with '-a' or '-u' option on the command line interface may not be safe.
192.168.124.5:7003> set name admin
(error) MOVED 5798 192.168.124.5:7002

由于Redis Cluster会根据key进行hash运算,然后将key分散到不同slots,name的hash运算结果在redis7002节点上的slots中。所以我们操作redis7003写操作会自动路由到7002。然而error提示无法路由?没关系,差一个 -c 参数而已。

再次运行查看结果如下:

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➜  docker docker exec -it redis7001 redis-cli -h 192.168.124.5 -p 7003 -a 123456 -c

Warning: Using a password with '-a' or '-u' option on the command line interface may not be safe.
192.168.124.5:7003> set name admin
-> Redirected to slot [5798] located at 192.168.124.5:7002
OK
192.168.124.5:7002> get name
"admin"
192.168.124.5:7002>

3. 查看集群状态

4. 查看slots分片

5. 查看集群信息

6. 测试读写分离

试试看,发现读不到,原来在redis cluster中,如果你要在slave读取数据,那么需要带先执行 readonly 指令,然后 get key

7. 简单压测

选项 描述
-t 指定命令
-c 客户端连接数
-n 总请求数
-d set、get的value大小(单位byte)

测试如下

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➜  docker docker exec -it redis7001 bash
root@cbc6e76a3ed2:/data# redis-benchmark -h 192.168.124.5 -p 7001 -t set -c 100 -n 50000 -d 20
====== SET ======
50000 requests completed in 10.65 seconds
100 parallel clients
20 bytes payload
keep alive: 1

0.00% <= 2 milliseconds
0.01% <= 3 milliseconds
...
100.00% <= 48 milliseconds
100.00% <= 49 milliseconds
4692.63 requests per second

这里没啥实际意义,在工作业务上大家可以根据QPS和主机配置进行压测,计算规划出节点数量。

容灾演练

现在我们杀掉主节点redis7001,看从节点redis7005是否会接替它的位置。

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docker stop redis7001

再试着启动7001,它将自动作为slave挂载到7005

SpringBoot配置Redis集群

在SpringBoot2.x版本中,redis默认的连接池已经更换为Lettuce,而不再是jedis。

1. 在pom.xml中引入相关依赖

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<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
</dependency>

2. application.yml

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spring:
redis:
timeout: 6000
password: 123456
cluster:
max-redirects: 3 # 获取失败 最大重定向次数
nodes:
- 192.168.124.5:7001
- 192.168.124.5:7002
- 192.168.124.5:7003
- 192.168.124.5:7004
- 192.168.124.5:7005
- 192.168.124.5:7006
lettuce:
pool:
max-active: 1000 #连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
max-idle: 10 # 连接池中的最大空闲连接
min-idle: 5 # 连接池中的最小空闲连接
max-wait: -1 # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
cache:
jcache:
config: classpath:ehcache.xml

3. redis配置

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@Configuration
@AutoConfigureAfter(RedisAutoConfiguration.class)
public class RedisConfig {
@Bean
public RedisTemplate<String, Object> redisCacheTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {
RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
return template;
}
}

4. 基本测试

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@SpringBootTest
public class RedisTest {

@Autowired
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;

@Test
public void test() {
redisTemplate.opsForValue().set("name", "admin");
String name = redisTemplate.opsForValue().get("name");
System.out.println(name); //输出admin
}
}

总结

通过以上演示,基本上可以在本地环境下用我们的Redis Cluster集群了。最后再上一张本地映射文件的最终样子,帮助大家了解Redis持久化及集群相关的东西。感兴趣的小伙伴可以自行测试并查看其中的内容。

内容如有错漏,还望大家不吝赐教,同时,欢迎大家关注公众号【当我遇上你】,你们的支持就是我写作的最大动力。

参考