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Redis进阶知识点(可学习,可复习,可面试)

开发技术 开发技术 2022-05-20 次浏览

前言:
本文参考了与Redis相关的课程,主要讲解了Redis面试中常问的几个问题,如Redis主从,Redis哨兵,非常详细,适合小白和复习的大佬
如果文章中有什么不准确或者需要改进的地方,还请大佬不吝赐教
在这里先感谢各位大佬😙😚😙
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文章目录

    • 🍎Redis集群模式
    • 🍉Redis主从架构
      • 🍓全量同步(sync)
      • 🍓增量同步(psync)
      • 🍇repl_backlog原理
      • 🍑主从同步优化
      • 🍑全量和增量区别
    • 🍈Redis哨兵
      • 🍌Redis集群监控原理
      • 🍌集群故障恢复

🍎Redis集群模式

Redis有三种集群模式,分别是:主从模式、哨兵模式、Cluster模式。Rdis最开始使用主从模式做集群,若master宕机需要手动配置slave转为master;后来为了高可用提出来哨兵模式,该模式下有一个哨兵监视master和slave若master宕机可自动将slave转为master,但它也有一个问题,就是不能动态扩充;所以在3.x提出cluster集群模式。
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🍉Redis主从架构

Redis的主从模式支持客户端的高并发状况。主从模式是三种模式中最简单的一种,在主从复制中,数据库被分为主数据库(master)和从数据库(slave)。其中,主节点主要负责写数据而且主节点需要将数据写到其他的从节点上,而从节点负责读,所有的读请求全部走从节点。
主从模式需要注意:

1.复制的数据流是单向的,只能由主节点复制到从节点。
2.主(master)数据库可以进行读写操作当读写操作导致数据变化时会自动将数据同步给从数据库
3.从(slave)数据库一般都是只读的,并且接收主数据库同步过来的数据
4.一个master可以拥有多个slave,但是一个slave只能对应一个master
5.slave挂了不影响其他slave的读和master的读和写重新启动后会将数据从master同步过来
6.master挂了以后,不影响slave的读,但redis不再提供写服务,master重启后redis将重新对外提供写服务
7.master挂了以后,不会在slave节点中重新选一个master

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假设A,B为两个Redis示例,如果想让B作为A的从节点,需要在B节点上执行命令:slaveof A的IP A的端口(port)

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🍓全量同步(sync)

一般用于初次复制场景,Redis早期支持的复制功能只有全量复制,它会把主节点全部数据一次性发送给从节点,当数据量较大时,会对主从节点和网络造成很大的开销。
判断依据:
Replication Id:简称replid,是数据集的标记,id一致则说明是同一数据集每一个master都有唯一的replid,slave则会继承master节点的replid

offset:偏移量,随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset,说明slave数据落后于master,需要更新
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因此slave做数据同步,必须向master声明自己的replication id和offset,master才可以判断到底需要同步哪些数据。

因为slave原本也是一个master,有自己的replid和offset,当第一次变成slave,与master建立连接时,发送的replid和offset是自己的replid和offset。
master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致,说明这是一个全新的slave,就知道要做全量同步了。
master会将自己的replid和offset都发送给这个slave,slave保存这些信息。以后slave的replid就与master一致了
因此,master判断一个节点是否是第一次同步的依据,就是看replid是否一致

完整流程描述如下:

  • slave节点请求增量同步
  • master节点判断replid,发现不一致,拒绝增量同步
  • master将完整内存数据生成RDB,发送RDB到slave
  • slave清空本地数据,加载master的RDB
  • master将RDB期间的命令记录在repl_baklog,并持续将log中的命令发送给slave
  • slave执行接收到的命令,保持与master之间的同步

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🍓增量同步(psync)

增量同步:用于处理在主从复制中因网络闪断等原因造成的数据丢失场景,当从节点再次连上主节点后,如果条件允许,主节点会补发丢失数据给从节点补发的数据远远小于全量数据,可以有效避免全量复制的过高开销

说白了就是只更新slave与master存在差异的部分数据

在Redis 2.8之后使用psync命令代替sync命令执行同步操作,psync具备了数据全量重同步 和 部分重同步模式。
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🍇repl_backlog原理

master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。

这个文件是一个固定大小的数组,只不过数组是环形,也就是说角标到达数组末尾后,会再次从0开始读写,这样数组头部的数据就会被覆盖。

repl_baklog中会记录Redis处理过的命令日志及offset,包括master当前的offset,和slave已经拷贝到的offset:
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slave与master的offset之间的差异,就是salve需要增量拷贝的数据了。

随着不断有数据写入,master的offset逐渐变大,slave也不断的拷贝,追赶master的offset:
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直到数组被填满:Redis进阶知识点(可学习,可复习,可面试)
此时,如果有新的数据写入,就会覆盖数组中的旧数据。不过,旧的数据只要是绿色的,说明是已经被同步到slave的数据,即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。
但是,如果slave出现网络阻塞,导致master的offset远远超过了slave的offset:
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如果master继续写入新数据,其offset就会覆盖旧的数据,直到将slave现在的offset也覆盖:
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棕色框中的红色部分,就是尚未同步,但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复,需要同步,却发现自己的offset都没有了,无法完成增量同步了。只能做全量同步。
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🍑主从同步优化

主从同步可以保证主从数据的一致性,非常重要。

可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群:

  • 在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制,避免全量同步时的磁盘IO。
  • Redis单节点上的内存占用不要太大,减少RDB导致的过多磁盘IO
  • 适当提高repl_baklog的大小,发现slave宕机时尽快实现故障恢复,尽可能避免全量同步
  • 限制一个master上的slave节点数量,如果实在是太多slave,则可以采用主-从-从链式结构,减少master压力

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🍑全量和增量区别

简述全量同步和增量同步区别?

  • 全量同步:master将完整内存数据生成RDB,发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog,逐个发送给slave。
  • 增量同步:slave提交自己的offset到master,master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave

什么时候执行全量同步?

  • slave节点第一次连接master节点时
  • slave节点断开时间太久,repl_baklog中的offset已经被覆盖时

什么时候执行增量同步?

  • slave节点断开又恢复,并且在repl_baklog中能找到offset时
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🍈Redis哨兵

哨兵(sentinal)是一个分布式系统,用于对主从结构中的每台服务器进行监控,当出现故障时通过投票机制选择新的 master 并将所有的 slave 连接到新的 master。
哨兵的作用如下:

  • 监控:Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
  • 自动故障恢复:如果master故障,Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
  • 通知:Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源,当集群发生故障转移时,会将最新信息推送给Redis的客户端
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🍌Redis集群监控原理

Sentinel基于心跳机制监测服务状态,每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令:

•主观下线:如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应,则认为该实例主观下线

•客观下线:若超过指定数量(quorum)的sentinel都认为该实例主观下线,则该实例客观下线quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半
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🍌集群故障恢复

一旦发现master故障,sentinel需要在salve中选择一个作为新的master,选择依据是这样的:

  1. 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短,如果超过指定值(down-after-milliseconds * 10)则会排除该slave节点
  2. 然后判断slave节点的slave-priority值,越小优先级越高,如果是0则永不参与选举
  3. 如果slave-prority一样,则判断slave节点的offset值,越大说明数据越新,优先级越高
  4. 最后是判断slave节点的运行id大小,越小优先级越高。

当选出一个新的master后,该如何实现切换呢?

流程如下:

  1. sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令,让该节点成为master
  2. sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 命令,让这些slave成为新master的从节点,开始从新的master上同步数据。
  3. 最后,sentinel将故障节点标记为slave,当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点

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哨兵小结
Sentinel的三个作用是什么?

  • 监控
  • 故障转移
  • 通知

Sentinel如何判断一个redis实例是否健康?

  • 每隔1秒发送一次ping命令,如果超过一定时间没有相向则认为是主观下线
  • 如果大多数sentinel都认为实例主观下线,则判定服务下线

故障转移步骤有哪些?

  • 首先选定一个slave作为新的master,执行slaveof no one(永不为奴😏)
  • 然后让所有节点都执行slaveof 新master
  • 修改故障节点配置,添加slaveof 新master
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本文到这里就先结束了,如果有什么不合理或者需要改进的地方还请大佬斧正😄😉😗
再次感谢各位小伙伴儿

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