Redis Cluster采用无中心结构,每个节点都保存数据和整个集群的状态
每个节点都和其他所有节点连接,这些连接保持活跃
使用gossip协议传播信息以及发现新节点
node不作为client请求的代理,client根据node返回的错误信息重定向请求
预分好16384个桶,根据 CRC16(key) mod 16384的值,决定将一个key放到哪个桶中
每个Redis物理结点负责一部分桶的管理,当发生Redis节点的增减时,调整桶的分布即可
例如,假设Redis Cluster三个节点A/B/C,则
Node A 包含桶的编号可以为: 0 到 5500.
Node B 包含桶的编号可以为: 5500 到 11000.
Node C包含桶的编号可以为: 11001 到 16384.
当发生Redis节点的增减时,调整桶的分布即可。
预分桶的方案介于“硬Hash”和“一致性Hash”之间,牺牲了一定的灵活性,但相比“一致性Hash“,数据的管理成本大大降低
为了保证服务的可用性,Redis Cluster采取的方案是的Master-Slave
每个Redis Node可以有一个或者多个Slave。当Master挂掉时,选举一个Slave形成新的Master
一个Redis Node包含一定量的桶,当这些桶对应的Master和Slave都挂掉时,这部分桶对应的数据不可用
Redis Cluster使用异步复制
一个完整的写操作步骤:
1.client写数据到master
2.master告诉client “ok”
3.master传播更新到slave
存在数据丢失的风险:
1. 上述写步骤1)和2)成功后,master crash,而此时数据还没有传播到slave
2. 由于分区导致同时存在两个master,client向旧的master写入了数据。
当然,由于Redis Cluster存在超时及故障恢复机制,第2个风险基本上不可能发生
Redis Cluster支持在线增/减节点。
基于桶的数据分布方式大大降低了迁移成本,只需将数据桶从一个Redis Node迁移到另一个Redis Node即可完成迁移。
当桶从一个Node A向另一个Node B迁移时,Node A和Node B都会有这个桶,Node A上桶的状态设置为MIGRATING,Node B上桶的状态被设置为IMPORTING
当客户端请求时:
所有在Node A上的请求都将由A来处理,所有不在A上的key都由Node B来处理。同时,Node A上将不会创建新的key
当系统从单节点向多节点扩展时,多key的操作总是一个非常难解决的问题,Redis Cluster方案如下:
1. 不支持多key操作
2. 如果一定要使用多key操作,请确保所有的key都在一个node上,具体方法是使用“hash tag”方案
hash tag方案是一种数据分布的例外情况
Reference:
Redis cluster tutorial
Redis cluster Specification
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