Redis集群研究
Redis 集群服务信息与性能指标详解

Redis 集群服务信息与性能指标详解在发现redis集群性能问题的时候,我们⾸首先需要考虑的是整个集群的各项指标数据,然后根据这些指标数据判断具体的问题所在,redis本来就提供了了⼀一套⽐比较完善的性能指标,具体如下:⼀一般情况下, used_memory_rss 的值应该只⽐比 used_memory 稍微⾼高⼀一些。
1、当 rss > used ,且两者的值相差较⼤大时,表示存在(内部或外部的)内存碎⽚片。
内存碎⽚片的⽐比率可以通过查看mem_fragmentation_ratio 得知。
2、当 used > rss 时,表示 Redis 的部分内存被操作系统换出到交换空间了了,在这种情况下,操作可能会产⽣生明显的延迟。
3、当 Redis 释放内存时,分配器器可能会,也可能不不会,将内存返还给操作系统。
如果 Redis 释放了了内存,却没有将内存返还给操作系统,那么used_memory 的值可能和操作系统显示的 Redis 内存占⽤用并不不⼀一致。
查看 used_memory_peak 的值可以验证这种情况是否发⽣生。
Redis Info信息包括:Server,Clients,Memory,Persistence,Stats,Replication,CPU,Commandstats,Cluster,Keyspace# Server(服务器器信息)redis_version:4.0.10 #redis服务器器版本redis_git_sha1I00000000 #Git SHA1redis_git_dirty:0 #Git dirty flagredis_build_id:6c2c390b97607ff0 #redis build idredis_mode:cluster #运⾏行行模式,单机或者集群os:Linux 2.6.32-358.2.1.el6.x86_64 x86_64 #redis服务器器的宿主操作系统arch_bits:64 #架构(32或64位)multiplexing_api:epoll #redis所使⽤用的事件处理理机制gcc_version:4.4.7 #编译redis时所使⽤用的gcc版本process_id:12099 #redis服务器器进程的pidrun_id:63bcd0e57adb695ff0bf873cf42d403ddbac1565 #redis服务器器的随机标识符(⽤用于sentinel和集群)tcp_port:9021 #redis服务器器监听端⼝口uptime_in_seconds:26157730 #redis服务器器启动总时间,单位是秒uptime_in_days:302 #redis服务器器启动总时间,单位是天hz:10 #redis内部调度(进⾏行行关闭timeout的客户端,删除过期key等等)频率,程序规定serverCron每秒运⾏行行10次。
redis集群 配置参数

redis集群配置参数
在Redis集群中,需要配置以下参数:
1. cluster-enabled:设置为yes来启用集群模式。
2. cluster-config-file:指定集群配置文件的路径。
3. cluster-node-timeout:指定集群节点之间的超时时间。
4. cluster-announce-ip:指定集群节点的IP地址。
5. cluster-announce-port:指定集群节点的端口号。
6. cluster-announce-bus-port:指定集群节点之间通信的端口号。
7. cluster-require-full-coverage:设置为yes来要求所有槽位都要有节点才能正常工作。
8. cluster-migration-barrier:设置为yes来阻止在槽迁移期间的对数据的写入操作。
这些参数可以在Redis的配置文件redis.conf中进行设置。
在配置文件中找到对应的参数进行修改并重启Redis服务即可生效。
Redis集群性能测试分析

Redis集群性能测试分析柳皓亮;王丽;周阳辰【摘要】Redis是一个非关系型数据库,属于内存级数据库。
但是由于数据量的不断增大,单机的Redis物理内存远远无法满足大数据的需要,因此需要搭建分布式的Redis,可以动态扩展内存,弥补单机Redis物理内存不够的缺点。
本次测试旨在对Redis各方面性能有深入的了解,为今后的工作打好基础。
本次实验的目的主要是搭建Redis Cluster和TwemProxy Redis两种集群,分别对其进行性能测试,测试出集群性能的拐点,找出性能的瓶颈有哪些,并对两套集群进行比较,以便于在不同业务场景下择优选择。
%Redis is a non-relational database, which belongs to the memory database. However, with the amount of data increasing quickly, the single Redis is unable to meet the needs of the large data. So we need to build a distributed Redis, which can extend memory dynamicly and make up the faults that the single Redis doesn’ t have enough physical memory. In order to have a good design for the Redis Cluster and play a Redis high throughput characteristics of Redis Cluster, we make the experiment about this. In this experiment, we build two clusters, which are Redis Cluster and TwemProxy Cluster. We make experiment one by one to test out the clustering performance of inflection point, meanwhile, find out what are the performance bottlenecks. So we can make a good choice under different business scenarios.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2016(035)010【总页数】3页(P70-71,78)【关键词】Redis Cluster;TwemProxy Redis;性能测试【作者】柳皓亮;王丽;周阳辰【作者单位】中国科学院电子学研究所苏州研究院存储计算组,江苏苏州215123;中国科学院电子学研究所苏州研究院存储计算组,江苏苏州215123;中国科学院电子学研究所苏州研究院存储计算组,江苏苏州215123【正文语种】中文【中图分类】TP23本次存储测试是用Java程序调用Jedis提供的API向集群里面灌入数据。
redis集群动态扩容原理

redis集群动态扩容原理Redis是一款高性能的键值存储数据库,其可靠性和性能表现使其成为了许多企业的首选数据库。
但是在使用Redis时,当数据量增大或者访问压力增大,单节点的性能不能满足需求时,就需要使用Redis 的集群方案来解决问题。
对于Redis集群,动态扩容是其中一个重要的功能,它可以在不停止服务的情况下,动态扩展集群节点,从而使Redis集群更好地应对不断增长的负载。
Redis集群的动态扩容原理主要包括以下几个方面:1. 模式识别Redis集群的动态扩容需要首先进行模式识别,即识别出哪些节点需要扩容。
在Redis集群中,每个节点会维护一份关于集群状态的信息,从而实现集群的数据自动分片和数据复制。
在扩容前,Redis集群需要从每个节点获取其维护的集群状态信息。
这些信息包括了每个节点的哈希槽信息及其所属的分片,通过分析这些哈希槽信息,就可以得知哪些节点已经满载,需要进行扩容。
2. 分配哈希槽一旦识别出需要进行扩容的节点,Redis集群就需要对新增节点进行哈希槽的分配。
哈希槽是Redis集群中的一种逻辑概念,它将所有数据分成了一定数量的段,每个段称为一个哈希槽。
Redis在集群中使用哈希槽的方式来实现数据的自动分片和数据复制。
当新增节点加入集群时,Redis集群会根据当前所有节点的哈希槽信息,重新进行哈希槽的分配,从而将新的哈希槽均匀地分配给所有节点,并且避免了哈希槽的不均匀分配。
3. 数据迁移一旦新节点加入集群并分配了哈希槽,Redis集群就需要将属于这些哈希槽的数据迁移到新节点上。
Redis会将需要迁移的数据进行切片,然后通过网络将切片数据从旧节点传输到新节点。
在进行数据迁移时,Redis集群需要保证原有数据的完整性和一致性。
为了避免数据丢失和数据不一致问题,Redis集群采用了无数据丢失的迁移方式,即通过在新节点上建立临时节点,将原有节点和新节点之间的数据流量切换到临时节点,从而保证了数据在迁移之前和迁移之后的准确性和连续性。
redis集群工作原理

redis集群工作原理Redis集群工作原理概述:Redis是一款高性能的键值存储系统,它的集群模式可以通过分布在不同节点的多个Redis实例来提高系统的性能和容量。
本文将介绍Redis集群的工作原理,包括数据分片、主从复制、故障转移等关键技术。
一、数据分片Redis集群通过数据分片来将数据分布在多个节点上。
具体来说,Redis使用哈希槽(hash slot)将数据划分为16384个槽位,每个键值对根据其键通过哈希算法分配到一个槽位上。
这样,每个Redis节点就负责管理部分槽位上的数据。
二、主从复制为了提供数据的高可用性,Redis集群使用主从复制机制。
每个主节点可以有多个从节点,主节点负责处理读写请求,从节点则负责复制主节点的数据。
主节点将数据通过异步复制的方式发送给从节点,从节点将接收到的数据写入自己的数据库中。
三、故障转移当一个主节点出现故障时,Redis集群需要进行故障转移,确保数据的可用性。
故障转移的过程如下:1. 当主节点失效时,集群中的某个从节点会被选举为新的主节点。
2. 新的主节点会将自己的身份广播给其他节点,并开始接收客户端的读写请求。
3. 其他从节点会将原来的主节点切换为新的主节点,并开始复制新的主节点的数据。
4. 如果原来的主节点恢复,它将成为新的从节点,并开始复制新的主节点的数据。
四、节点间通信Redis集群中的节点之间通过gossip协议进行通信。
每个节点会定期与其他节点交换信息,包括节点的状态、槽位分配情况等。
通过这种方式,集群中的每个节点都能了解整个集群的状态,并根据需要进行数据迁移、故障转移等操作。
五、客户端路由在Redis集群中,客户端需要将请求发送到正确的节点上。
为了实现这一点,客户端会通过集群的握手过程获取到集群的拓扑信息,包括每个节点的地址和槽位分配情况。
然后,客户端根据键的哈希值将请求发送到对应的节点上。
六、集群维护Redis集群提供了一些维护命令,用于管理集群的状态和配置。
redis cluster--redis集群模式原理

redis cluster--redis集群模式原理Redis Cluster是Redis官方推出的分布式架构,它可以将多台Redis服务器看作是一个整体来使用,提供了高可用性、高扩展性等优点。
Redis Cluster基于分区的思想,将key映射到集群中的某一个节点上,每个节点负责一部分key。
通过互相通信来维护全局一致性和去重。
Redis Cluster集群模式分为以下几个部分:1、集群的节点数量不同,可以由多个Master节点和多个Slave节点组成。
2、每个节点都有一个唯一的名称(注意是名称不是IP地址),通过名称进行通信。
3、Redis Cluster将整个数据集分成16384个hash slot,每个节点可以处理其中一部分,节点之间通过Gossip协议交换信息,保持整个集群信息的一致性。
4、一个Redis节点可以既是Master,也可以是Slave。
Master节点负责处理客户端请求,而Slave节点则仅用于备份和读取数据,Master节点操作的数据会被同步到Slave节点。
5、在Redis Cluster中,如果一个Master节点宕机,它上面的所有Slave节点都不能升级为Master节点。
而是会自动进行故障转移,将失效的Master节点的Slot分配给其他运行正常的Master节点,并将其对应的Slave节点降级为Master节点,从而保证整个集群的可用性。
6、对于新加入的节点,可以使用resharding命令进行Slot的再分配。
重新分配Slot会导致数据迁移,因此需要慎重考虑。
总之,Redis Cluster集群模式的优点在于它能够提供高可用性、高扩展性、自动故障转移等特性。
但同时也需要注意一些坑点,如节点名称不能重复、节点之间的网络延迟等问题。
redis学习之集群报错Nodeisnotempty

redis学习之集群报错Node is not empty遇到的问题及解决办法在redis.conf里b i nd 真机ip后,接着重新执行每个red is.conf,最后再创建集群,但报错,如下图所示:图中报的错即:[ERR] Node 192.168.161.131:7000 is not empty. Either the node alrea d y knowsothernodes(checkwith CLUSTE R NODES)or contai ns some key in databa se 0.这就奇怪了,于是我又去检查了一下r e dis.conf,ip我确实改过来了想了一会发现这三个文件a ppen donly.aof dump.rdb nodes.conf是之前执行ip127.0.0.1时生成的,在我改为真机i p后在执行并没有生效。
这里解释一下d ump.rdb文件:dump.rdb是由R e dis服务器自动生成的默认情况下每隔一段时间r edis服务器程序会自动对数据库做一次遍历,把内存快照写在一个叫做“dump.rdb”的文件里,这个持久化机制叫做SN APSHO T。
有了SNAP SHOT后,如果服务器宕机,重新启动re dis服务器程序时r e dis会自动加载d u mp.rdb,将数据库状态恢复到上一次做SNA PSHOT时的状态。
知道原因后就好办了,解决办法:1)将每个节点下a of、rdb、nodes.conf本地备份文件删除;2)172.168.63.201:7001> flushd b #清空当前数据库(可省略)3)之后再执行脚本,成功执行;问题解决了之后就可以成功从jav a客户端测试了:ps:这里大家不要这样测试,可以将其写在配置文件里,我这里是为了方便。
Redis集群使用指南

Redis集群使用指南一、Redis集群简介Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的基于内存的键值对存储系统,经常用来作为缓存、消息队列和数据库。
在实际使用过程中,Redis可能会出现性能瓶颈和单点故障。
为了解决这些问题,Redis提供了集群模式。
Redis集群是对多个Redis节点进行逻辑分区和复制,从而实现高可用、高性能和可伸缩性。
Redis集群能够自动进行故障转移和重新分配,可以提供更好的可靠性和吞吐量。
二、Redis集群的工作原理Redis集群采用哈希槽(Hash Slot)的方式来实现数据的分片和复制。
一个Redis集群可以包含多个Redis节点,每个节点管理一部分哈希槽。
当客户端需要对某个键进行操作时,Redis首先计算该键对应的哈希值,然后将其分配到某个哈希槽中。
Redis集群根据哈希槽的分配情况,将该键的操作转发给相应的Redis节点进行处理。
如果某个节点出现故障,Redis集群会自动将该节点管理的哈希槽重新分配给其他节点。
Redis集群采用主从复制的方式来实现数据的持久化和高可用。
每个主节点可以有多个从节点,主节点负责处理读写请求,同时将数据复制到从节点。
如果主节点出现故障,其中的一个从节点会被自动选举为新的主节点,继续处理客户端请求。
三、搭建Redis集群的步骤1、安装Redis节点在Linux系统上安装Redis比较简单,可以使用以下命令:sudo apt-get updatesudo apt-get install redis-server安装完毕后,可以通过以下命令启动Redis服务:sudo service redis-server start2、配置Redis节点每个Redis节点都需要进行一些配置,以便加入到Redis集群中。
可以通过以下命令进入Redis配置文件:sudo vim /etc/redis/redis.conf需要修改的配置项有以下几个:cluster-enabled yes:启用Redis集群模式。
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Redis Sentinel数据库M-S配置(Redis的分片与复制集技术)
1.Redis Sentinel介绍
Redis Sentinel是Redis官方提供的集群管理工具,主要有三大功能:
监控,能持续监控Redis的主从实例是否正常工作;
通知,当被监控的Redis实例出问题时,能通过API通知系统管理员或其他程序;自动故障恢复,如果主实例无法正常工作,Sentinel将启动故障恢复机制把一个从实例提升为主实例,其他的从实例将会被重新配置到新的主实例,且应用程序会得到一个更换新地址的通知。
Redis Sentinel是一个分布式系统,可以部署多个Sentinel实例来监控同一组Redis实例,它们通过Gossip协议来确定一个主实例宕机,通过 Agreement协议来执行故障恢复和配置变更,一般在生产环境中部署多个实例来提高系统可用性,只要有一个Sentinel实例运行正常,就能保证被监控的Redis实例运行正常(类似Zookeeper,通过多个Zookeeper来提高系统可用性);
2.Redis HA方案
HA的关键在于避免单点故障及故障恢复,在Redis Cluster未发布之前,Redis 一般以主/从方式部署(这里讨论的应用从实例主要用于备份,主实例提供读写,有不少应用是读写分离的,读写操作需要取不同的Redis实例,该方案也可用于此种应用,原理都是相通的,区别在于数据操作层如何封装),该方式要实现HA主要有如下几种方案:
1).keepalived:通过keepalived的虚拟IP,提供主从的统一访问,在主出现问题时,通过keepalived运行脚本将从提升为主,待主恢复后先同步后自动变为主,该方案的好处是主从切换后,应用程序不需要知道(因为访问的虚拟IP 不变),坏处是引入keepalived增加部署复杂性;
2).zookeeper:通过zookeeper来监控主从实例,维护最新有效的IP,应用通过zookeeper取得IP,对Redis进行访问;
3).sentinel:通过Sentinel监控主从实例,自动进行故障恢复,该方案有个缺陷:因为主从实例地址(IP&PORT)是不同的,当故障发生进行主从切换后,应用程序无法知道新地址,故在Jedis2.2.2中新增了对Sentinel的支持,应用通过 redis.clients.jedis.JedisSentinelPool.getResource()取得的Jedis 实例会及时更新到新的主实例地址。
笔者所在的公司先使用了方案1一段时间后,发现keepalived在有些情况下会导致数据丢失,keepalived通过shell脚本进行主从切换,配置复杂,而且keepalived成为新的单点,后来选用了方案3,使用Redis官方解决方案;(方
案2需要编写大量的监控代码,没有方案3简便,网上有人使用方案2读者可自行查看)
Sentinel&Jedis看上去是个完美的解决方案,这句话只说对了一半,在无分片的情况是这样,但我们的应用使用了数据分片 -sharing,数据被平均分布到4个不同的实例上,每个实例以主从结构部署,Jedis没有提供基于Sentinel的ShardedJedisPool,也就是说在4个分片中,如果其中一个分片发生主从切换,应用所使用的ShardedJedisPool无法获得通知,所有对那个分片的操作将会失败。
本文提供一个基于Sentinel的ShardedJedisPool,能及时感知所有分片主从切换行为,进行连接池重建,源码见ShardedJedisSentinelPool.java
3.ShardedJedisSentinelPool实现分析
类似之前的Jedis Pool的构造方法,需要参数poolConfig提供诸如maxIdle,maxTotal之类的配置,masters是一个List,用来保存所有分片Master在Sentinel中配置的名字(注意master的顺序不能改变,因为Shard算法是依据分片位置进行计算,如果顺序错误将导致数据存储混乱),sentinels是一个Set,其中存放所有Sentinel的地址(格式:IP:PORT,如127.0.0.1:26379),顺序无关;
初始化连接池
在构造函数中,通过方法
取得当前所有分片的master地址(IP&PORT),对每个分片,通过顺次连接Sentinel实例,获取该分片的master地址,如果无法获得,即所有Sentinel 都无法连接,将休眠1秒后继续重试,直到取得所有分片的master地址,代码块如下:
通过
初始化连接池,到此连接池中的所有连接都指向分片的master;
监控每个Sentinel
在方法
最后,会为每个Sentinel启动一个Thread来监控Sentinel做出的更改:
该线程的run方法通过Jedis Pub/Sub API(实现JedisPubSub接口,并通过jedis.subscribe进行订阅)向Sentinel实例订阅“+switch-master” 频道,当Sentinel进行主从切换时,该线程会得到新Master地址的通知,通过master name判断哪个分片进行了切换,将新master地址替换原来位置的地址,并调用initPool(List masters)进行Jedis连接池重建;后续所有通过该连接池取得的连接都指向新Master地址,对应用程序透明;
4.应用示例
5.总结
本文通过现实中遇到的问题,即在Redis数据分片的情况下,在使用Sentinel 做HA时,如何做到主从的切换对应用程序透明,通过Jedis的 Pub/Sub功能,能同时监控多个分片的主从切换情况,并通过监听到的新地址重新构造连接池,后续从连接池中取得的所有连接都指向新地址。
该方案的关键是:使用sentinel做HA,Jedis版本必须2.2.2及以上,所有访问Redis实例的连接都必须从连接池中获取;
注意1:Redis的master/slave模式下,master提供数据读写服务,而slave 只提供读服务。
注意2:slave server如果因为网络或其他原因断与master server的连接,
当slave server重新连接时,需要重新获取master server的内存快照文件,slave server的数据会自动全部清空,然后再重新建立内存表,这样会让slave server 启动恢复服务比较慢,同时也给master server带来较大压力,可以看
出redis的复制没有增量复制的概念,这是redis主从复制的一个主要弊端,在实际环境中,尽量规避中途增加从库。