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这篇CFSDN的博客文章分布式Redis Cluster集群搭建与Redis基本用法由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
Redis(全称 REmote DIctionary Server) 是 NoSQL 型数据存储程序,其使用了内存来存储数据结构,可以作为数据库、缓存、消息代理使用.
Redis 使用键值来映射数据,其数据结构支持 strings, hashes, lists, sets, sorted sets with range queries, bitmaps, hyperloglogs, geospatial indexes 等类型.
Redis 集群的官方文档:https://redis.io/topics/cluster-tutorial 。
学这个的时候,建议别老是百度,还是好好啃一下官方文档,一点点学吧.
Redis 支持三种集群模式:
本章的内容包括搭建、测试和操作 Redis Cluster(集群).
主从模式,一个 Primary,多个 Secondary ,以及副本节点.
哨兵模式,不会.
Cluster 模式,主要为了提高并发能力和解决性能瓶颈.
Redis Cluster 能够保证 Redis 服务一定程度的可用性,当集群中一部分实例发生故障时,其余实例还能正常运行。但是如果发生较大故障,整个 Redis 集群可能会停止运行.
Redis 集群的每个节点都需要使用两个 TCP 端口,一个是常规提供给客户端服务的端口,如 6379;而群集总线需要使用的端口是常规端口加上 10000 ,例如 73479.
Redis Cluster 不支持 NATted 环境,也就是不支持 Docker 重新映射端口,如果要在 Docker 上使用 Redis 集群,则需要使用 Dockers 。
主机模式,即启动 Redis 时要附加 --net=host 参数.
Redis Cluster 中,提供服务的都是 主节点(redis-master),从属节点(redis-slave) 用于备份主节点的数据,当主节点故障时,从属节点可以替换主节点.
Redis 多个 Redis 实例来提供功能,即分片功能,每个 Redis 实例都是主节点。例如 A、B、C 三个节点集组成一个完整的 Redis 系统,redis cluster 自动将数据分片(sharding),在每个节点上放置一部分数据,这三个节点都是主节点.
例如 有 100 条数据,前 40 条在 A中,剩下的在 B、C中.
没有 primary,每个主节点都可以提供服务,这样就降低了服务器的压力,尽量使得流量被多台节点平均。要删除 C ,则将 C 的数据分为两部分,分别推送到 A 和 B 中,这就是数据复制.
但是,如果 C 故障了,那么整个集群则会瘫痪,因为 A、B、C 各自的数据是不同的。这就是 Redis Cluster 的缺点.
更多知识,请打开官方文档了解 https://redis.io/topics/cluster-tutorial 。
后面使用 & 符号来代表从属节点,如 &C,代表 C 的从属节点.
Redis Cluster 集群,每个主节点有多个从属节点,从属节点的数据于此主节点一致.
前面提到过如果某一个主节点故障,将会导致整个集群故障。因此,每个主节点都应该有一个从属节点,当 C 故障时,&C (跟 C 具有一致的数据)将代替 C 工作。但是如果 C 和 &C 都故障,则整个系统也是会故障的.
Redis Cluster 的工作依赖于 redis.conf 文件.
下面我们将来一步步手动建立集群,过程会比较慢,如果需要尽快建立集群,可以百度找脚本.
为了真实,笔者使用两台服务器搭建服务,共三个主节点和三个从属节点,组成六个节点群集.
当客户端向 C 节点写入数据时,C 会向 &C 写入数据以保证一致性(同步)。但是这个同步过程是异步的,因为用户跟 C 交互,完成交互即返回,不可能要用户等待所有的过程完成,所以 Redis 的设计是,用户到 C 是同步,操作后立即返回;而 C 到 &C 是异步的,完全与用户无关.
如果客户端写入数据到 C 后,C 还没有同步数据到 &C,C 就故障了,那么这部分数据就会丢失。因此这个从属节点,并不能保证数据的一致性.
笔者有两台服务器,其理论设计如下:
服务器 | 节点 | port | cluster port |
---|---|---|---|
服务器1 | A | 7001 | 17001 |
服务器1 | B | 7002 | 17002 |
服务器1 | C | 7003 | 17003 |
服务器2 | &A | 7001 | 17001 |
服务器2 | &B | 7002 | 17002 |
服务器2 | &C | 7003 | 17003 |
实际上,由于启动集群时,节点是自动分配的,哪个是主节点哪个是从属节点是机器分配,因此这里只是作为一个设计思路处理,实际情况要看输出结果.
在服务器 1,创建六个目录:
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mkdir
/var/redis
cd
/var/redis
mkdir
7001 7002 7003 A B C
|
7001、7002、7003 都是以端口命名的,分别存储 A、B、C 三个节点的配置文件,而 A、B、C 三个文件是为了使用 Docker 启动时,映射物理文件(备份数据)。如果你不是使用 docker 启动,则不需要 A、B、C 三个目录.
三个端口目录分别创建一个 redis.conf 文件,port 的内容请根据端口填写,其内容如下:
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port 7001
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes
|
记得改掉 7001.
如果你只有一台服务器,就使用 7001-7006 和 A B C D E F 这这目录.
如果不使用 docker 的话, 可以这样启动 redis:
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# 命令
redis-server
/var/redis/7001/redis
.conf
# 二进制文件
.
/redis-server
/var/redis/7001/redis
.conf
# 如法炮制
|
如果服务器的内存比较低,例如 1G,2G,则需要执行下面的命令,消除 Redis 警告.
查看 /proc/sys/net/core/somaxconn 文件,如果值是 128,则需要修改为 1024.
修改内存限制:
1
2
|
echo
"vm.overcommit_memory=1"
>>
/etc/sysctl
.conf
sysctl vm.overcommit_memory=1
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还有一个内核问题:
1
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echo
never >
/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
|
其它问题请参考这里 解决Redis启动警告问题 。
拉取最新 redis 镜像:
1
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docker pull redis:latest
|
执行以下三个命令启动三个 redis 实例:
1
|
docker run -itd --name redisa --net=host -
v
/var/redis/A
:
/data
-
v
/var/redis/7001
:
/etc/redis
redis:latest redis-server
/etc/redis/redis
.conf --appendonly
yes
|
1
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docker run -itd --name redisb --net=host -
v
/var/redis/B
:
/data
-
v
/var/redis/7002
:
/etc/redis
redis:latest redis-server
/etc/redis/redis
.conf --appendonly
yes
|
1
|
docker run -itd --name redisc --net=host -
v
/var/redis/C
:
/data
-
v
/var/redis/7003
:
/etc/redis
redis:latest redis-server
/etc/redis/redis
.conf --appendonly
yes
|
把本小节的内容,在另一台服务器上执行相同的操作。如果你是一台服务器,则也可以在这里修改一下,创建 6 个容器.
命令解析:
--net=host :使用主机网络,这样就不需要使用 -p 来映射端口了; 。
-v /var/redis/B:/data :数据持久化; 。
/var/redis/7002:/etc/redis :将物理机目录映射到容器中,里面有个配置文件; 。
redis-server : 启动容器时执行的命令; 。
/etc/redis/redis.conf :一个启动参数,告诉 redis-server ,要使用哪个配置启动; 。
--appendonly yes :总是重启; 。
如果使用 docker 安装,则在第一台服务器执行命令进入容器.
1
|
docker
exec
-it redisa
bash
|
然后创建集群:
1
|
redis-cli --cluster create {ip}:7001 {ip}:7002 {ip}:7003 {ip}:7001 {ip}:7002 {ip}:7003 --cluster-replicas 1
|
注:请自行替换 ip 地址.
执行命令后,会自动分配 redis 实例的地位,输入 yes 同意这种分配:
这种自动分配是最优的,避免三台主节点都在同一台服务器中.
集群搭建完毕,我们来开始学习 Redis 中的一些概念,然后使用 C# 创建程序连接 Redis .
Redis 中,常用的数据类型有以下几种:
所有数据都是 key-value 形式存储,每个数据都有唯一的 key,以上数据类型是 value.
删除一个数据的命令:DEL {key} .
字符串没啥好说的,就是 value 为 string.
Redis 命令,要设置或使用字符串类型的数据,则使用SET 或 GET 开头的命令:
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# 设置字符串
SET a AAA
SET b 666
# 其中 a 是 key,AAA 是 value,不需要 "" 包围字符串
# ------
# 获取字符串
GET a
# ------
# 获取多个字符串
MGET a b
# 使用空格分隔 key
|
因为 redis 没有值类型,因此使用不加 "" 也会被识别为字符串。建议加上双引号比较好,提高可读性.
一个 string 类型,是 key-value 结构,而哈希则是 {key-value} 的集合,key 是 string 类型,value 可以是其它类型.
因此,可以称 Hash 为键值对的集合,就是相当于 C# 中的字典类型,主要存储有结构的数据.
Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 个键值对(40多亿).
Hash 使用 HMSET 、 HMGET 、HGETALL 等命令来操作哈希表.
有一个这个的数据:
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2
|
id:1,
name:"痴者工良"
|
使用哈希存储:
1
2
|
# HMSET {key} {filed1} {value1} {filed2} {value2} ... ...
HMSET user
id
"1"
name
"痴者工良"
|
查询此哈希表的所有键值对:
1
|
HGETALL user
|
查看哈希表的一个字段:
1
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HGET user
id
|
删除其中一个字段:
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HDEL user {字段名称}
|
列表中可以添加多中类型的元素,简单的就是字符串,列表即是数据结构中的链表,使用双向列表技术实现,越靠近两侧的元素速度越快.
子元素的添加要从头部或尾部加入,由于列表是栈,因此列表是有序的。因为列表是有序的,因此可以存储重复的数据.
适合做例如消息记录(队列),粉丝关注记录、订单记录等.
列表只能添加字符串.
往一个列表加入数据:
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LPUSH {key} {一个元素值}
|
例如:
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LPUSH list a
LPUSH list b
LPUSH list c
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列表的命令比较多,自己查询文档就好,这里不再赘述.
列表(List)是有序的,集合(Set)是无序的。集合不能出现重复的数据.
应用场景如网站的访问IP(去重)记录、花店中花的种类等.
集合是字符串元素的集合,只能存储字符串.
使用 SADD 命令往集合中添加一个元素:
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4
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SADD
set
a
SADD
set
b
SADD
set
c
SADD
set
a b c
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有序集合跟集合一样,只是有有序集合会根据元素的值从小到大排序.
有序集合也只能添加字符串.
1
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3
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ZADD ss 2 a
ZADD ss 1 b
ZADD ss 4 z
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查询:
1
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ZRANGE ss 0 10 WITHSCORES
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提醒一下,生产环境记得给 Redis 设置密码.
到此这篇关于分布式Redis Cluster集群搭建与Redis基本用法的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我.
原文链接:https://www.cnblogs.com/whuanle/p/13837153.html 。
最后此篇关于分布式Redis Cluster集群搭建与Redis基本用法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于分布式Redis Cluster集群搭建与Redis基本用法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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