Redis持久化、主从与哨兵架构详解

Redis持久化、主从与哨兵架构详解

Redis持久化

RDB快照（snapshot）

在默认情况下，Redis将内存数据库快照保存进名字为dump.rdb的二进制文件中

可以对redsi进行设置，让他在N秒内数据集至少有M个改动了，这一条件被满足的时候，自动保存一次数据集

比如说，以下设置会让Redis在满足60秒内至少有1000个键被改动这一条件执行时，自动保存一次

save 60 1000 //关闭RDB 只需要将所有的save保存策略注释掉就即可

还可以手动生成RDB快照，进入redis客户端，执行命令Save或者gbsave可以生成dump.rdb文件，每次命令都将会执行将所有的redis内存快照到新的rdb文件中，并覆盖原有的rdb文件。

写时复制

bgsave的写时复制（COW）机制

Redis借助操作系统提供的写时复制技术（Copy-On-Write，COW），在生成快照的同时依旧可以正常处理写命令，简单来说，bgsave子进行是由主线程fork生成的，可以共享线程中的所有数据，bgsave子线程运行后，开始读取主线程的内存数据，并且将数据写入RDB文件，此时如果主线程对这些数据也是读操作，那么主线程和bgsave线程是互不影响的，但是如果主线程是修改数据，那么那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EDB文件，而这个过程中，主线程仍然可以修改原来的数据

配置自动生成RDB文件后台使用的是bgsave

AOF持久化（Append-only file）

快照功能并不是非常耐久，如果redis因为没写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到文件appendonly.aof文件中，（先写入os cache，每隔一段时间fsync到磁盘）

比如执行命令 “set zhuge 666”， aof文件会记录如下数据

1 *3
2 $3
3 set
4 $5
5 zhuge
6 $3
7 666
这是一种resp协议格式数据，星号后面的数字代表命令有多少个参数，$号后面的数字代表这个参数有几
个字符
注意，如果执行带过期时间的set命令，aof文件里记录的是并不是执行的原始命令，而是记录key过期的
时间戳
比如执行“set tuling 888 ex 1000”，对应aof文件里记录如下
1 *3
2 $3
3 set
4 $6
5 tuling
6 $3
7 888
8 *3
9 $9
10 PEXPIREAT
11 $6
12 tuling
13 $13
14 1604249786301

可以通过配置文件 来打开AOF功能

# appendonly yes

从现在开始，每当执行Redis执行一个改变数据集命令时（set等），这个命令就会被追加到AOF文件的末尾，这样的话，当redis重新启动的时候，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

Redis配置多久fsync到磁盘一次

1 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。
2 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。
3 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。

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。

AOF重写

AOf里面有太多没用的指令，所有AOF会定期根据内存的最新数据，来生成aof文件，

例如

1 127.0.0.1:6379> incr readcount
2 (integer) 1
3 127.0.0.1:6379> incr readcount
4 (integer) 2
5 127.0.0.1:6379> incr readcount
6 (integer) 3
7 127.0.0.1:6379> incr readcount
8 (integer) 4
9 127.0.0.1:6379> incr readcount
10 (integer) 5

重写后AOF文件里变成

1 *3
2 $3
3 SET
4 $2
5 readcount
6 $1
7 5

如下两个配置可以控制AOF自动重写频率

1 # 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
2 # 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的区别

生产环境都可以启用，redis启动时如果既有rdb文件又有aof文件，则优先选择AOF文件进行数据恢复，因为aof文件一般来说更安全

混合持久化

重启Redis是，我们很少使用RDB文件进行恢复，因为会丢失大量数据，我们通常使用AOF文件重放，但是重放AOF文件要比RDB慢，这样在Redis实例很大的情况下，启动需要花费很长时间，Redis4.0为了解决这个问题，带来了一个新的持久化方式-混合持久化

开启方法

必须提前开始aof
# aof-use-rdb-preamble yes

如果开启混合持久化，那AOF在重写的时候，就不是单纯的将内存数据转换为RESP命令写入AOF文件了，而是将重写这一刻之前的内存都做RDB文件快照处理，并且将RDB快照内容，和增量的AOF修改内存的命令存储在一起，都写入新的AOF文件，新的文件一开始不叫appendonly。aof，等重写完成之后才会进行改动，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，在重放增量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。

混合持久化AOF文件结构如图

Redis备份策略

1. 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
2. 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
3. 每次copy备份的时候，都把太旧的备份给删了
4. 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

Redsi主从复制原理

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，他都会发送一个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，他会把这些可能修改数据集的请求缓存在内存中，当持久化进行完成，master会将这份rdb数据集发送给slave，slave会把接收到的数据进行持久化生成rdb，然后在加载到内存中，然后，master再将之前缓存在内存中的命令发送给slave。

当master与slave之前的连接由于某些原因而断开，slave会自动重连master，如果master收到了多个slave并发连接请求，他只会进行一次持久化，而不是一个连接一次，再把持久化的数据发给多个并发连接的slave。

主从复制流程图

数据部分复制

当master和slave断开重连后，一般都会对整份数据进行复制，但是从2.8之后，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呢能够在网络断开重连后只进行部分数据复制（断点续传）

master会在其内存中船舰一个复制数据用的缓存队列，缓存最近一段时间的护具，master和他所有的slave都维护了复制数据下表offset和master的进程ID，因此当网络断开后，slave会请求msater继续及逆行未完成的复制，从所记录的数据下标开始，如果master进程id变化了，或者从节点数据下表offset太旧，已经不再master的缓存队列里了，那么将会进行一次全量数据的复制。

主从复制（部分数据，断点续传流程图）

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哨兵高可用架构

sentinel哨兵是特殊的redis服务，不提供读写服务，只要用来监控redis实力节点。

哨兵结构下client段第一次从哨兵找出redis的主节点，后续就直接访问redis的主节点，不会每次通过sentinel代理访问redis的主节点，当redis的主节点放生变化，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）

 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)，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 52d0a5d70c1f90475b4fc03b6ce7c3c569
35760f #代表感知到的其它哨兵节点
 sentinel known‐sentinel mymaster 192.168.0.60 26381 e9f530d3882f8043f76ebb8e1686438ba8
bd5ca6 #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

哨兵的Jedis连接代码：

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

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

 String masterName = "mymaster";
 Set<String> sentinels = new HashSet<String>();
 sentinels.add(new HostAndPort("192.168.0.60",26379).toString());
 sentinels.add(new HostAndPort("192.168.0.60",26380).toString());
 sentinels.add(new HostAndPort("192.168.0.60",26381).toString());
 //JedisSentinelPool其实本质跟JedisPool类似，都是与redis主节点建立的连接池
 //JedisSentinelPool并不是说与sentinel建立的连接池，而是通过sentinel发现redis主节点并与其
建立连接
 JedisSentinelPool jedisSentinelPool = new JedisSentinelPool(masterName, sentinels, co
nfig, 3000, null);
 Jedis jedis = null;
 try {
 jedis = jedisSentinelPool.getResource();
 System.out.println(jedis.set("sentinel", "zhuge"));
 System.out.println(jedis.get("sentinel"));
 } catch (Exception e) {
 e.printStackTrace();
 } finally {
 //注意这里不是关闭连接，在JedisPool模式下，Jedis会被归还给资源池。
 if (jedis != null)
 jedis.close();
 }
 }
 }

哨兵的Spring Boot整合Redis连接代码见示例项目：redis-sentinel-cluster 1、引入相关依赖：

 <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>

springboot项目核心配置：

 server:
 port: 8080

 spring:
 redis:
 database: 0
 timeout: 3000
 sentinel: #哨兵模式
 master: mymaster #主服务器所在集群名称
 nodes: 192.168.0.60:26379,192.168.0.60:26380,192.168.0.60:26381
 lettuce:
 pool:
 max‐idle: 50
 min‐idle: 10
 max‐active: 100
 max‐wait: 1000

访问代码

 @RestController
 public class IndexController {

 private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IndexController.class);

 @Autowired
 private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

 /**
 * 测试节点挂了哨兵重新选举新的master节点，客户端是否能动态感知到
 * 新的master选举出来后，哨兵会把消息发布出去，客户端实际上是实现了一个消息监听机制，
 * 当哨兵把新master的消息发布出去，客户端会立马感知到新master的信息，从而动态切换访问的maste
rip
 *
 * @throws InterruptedException
 */
 @RequestMapping("/test_sentinel")
 public void testSentinel() throws InterruptedException {
 int i = 1;
 while (true){
 try {
 stringRedisTemplate.opsForValue().set("zhuge"+i, i+"");
 System.out.println("设置key："+ "zhuge" + i);
 i++;
 Thread.sleep(1000);
 }catch (Exception e){
 logger.error("错误：", e);
 }
 }
 }
 }

StringRedisTemplate与RedisTemplate详解 spring 封装了 RedisTemplate 对象来进行对redis的各种操作，它支持所有的 redis 原生的 api。在 RedisTemplate中提供了几个常用的接口方法的使用，分别是:

 private ValueOperations<K, V> valueOps;
 private HashOperations<K, V> hashOps;
 private ListOperations<K, V> listOps;
 private SetOperations<K, V> setOps;
 private ZSetOperations<K, V> zSetOps;

RedisTemplate中定义了对5种数据结构操作

1 redisTemplate.opsForValue();//操作字符串
2 redisTemplate.opsForHash();//操作hash
3 redisTemplate.opsForList();//操作list
4 redisTemplate.opsForSet();//操作set
5 redisTemplate.opsForZSet();//操作有序set

StringRedisTemplate继承自RedisTemplate，也一样拥有上面这些操作。 StringRedisTemplate默认采用的是String的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存 的。 RedisTemplate默认采用的是JDK的序列化策略，保存的key和value都是采用此策略序列化保存的。

Redis客户端命令对应的RedisTemplate中的方法列表：