redis在容器化的过程中,涉及到纵向扩pod实例cpu、内存以及redis实例的maxmemory值,statefulset管理的pod需要重启。所以把redis集群的状态检查放到了健康检查中,依赖statefulset的原生能力(pod实例ready后才重启下一个,ready后endpoints controller将pod信息更新到endpoints资源对象中),而没有在redis operator中写逻辑去判断。
工作中有时会遇到需要把原Redis集群下线,迁移到另一个新的Redis集群的需求(如机房迁移,Redis上云等原因)。此时原Redis中的数据需要如何操作才可顺利迁移到一个新的Redis集群呢? 本节简单介绍相关方法及一些工具;
标题起名有些绕不过为了防止读者误解这也是一个必要的措施,本文是个人的一次mac上搭建redis集群的实战笔记,笔者为mac系统,虽然很多操作类似Linux但是有差异,也踩了不少的坑,本教程也可以作为linux的docker搭建redis集群参考使用,最后,有任何疑问欢迎讨论。
要想搭建一个最简单的Redis集群,那么至少需要6个节点:3个Master和3个Slave。为什么需要3个Master呢?如果你了解过Hadoop/Storm/Zookeeper这些的话,你就会明白一般分布式要求基数个节点,这样便于选举(少数服从多数的原则)。
接着上篇文章继续讲解,前面一个linux服务器已经有了8001和8004节点,现在继续新增两个linux服务器,并且分别加上两个节点。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。
Redis集群的配置方式我们上一篇已经介绍过了,而且使用Dockerfile配置文件我们也介绍了,不过介绍的并不详细,可能有些人看不明白,这篇我们再介绍一些Docker的一些常用命令。
项目早期通过三台机器搭建了Redis高可用集群,每台机器部署两个redis实例,形成三主三从节点。故障发生于一台机器宕机,导致整个Redis集群异常,最终影响网关安全认证失败,拒绝了所有交易请求。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。 Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存多种数据结构,此外单个value的最大限制是1GB,不像 memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的List来做FIFO双向链表,实现一个轻量级的高性 能消息队列服务,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。 Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。
在上一篇我们已经介绍了Redis集群分区的规则,在这一篇我们开始上干货,真真正正的搭建一个Redis集群。搭建Redis集群主要分3步:
官方原文地址:https://redis.io/topics/cluster-tutorial 水平有限,如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方,请留言,我会尽快修改,谢谢。 使用create-cluster角本创建Redis集群 如果你不想通过配置来创建Redis集群并且不想向上边阐明的一样手动的去执行单独的实例,这里还有更简单的系统(但是你将不会学到等量的操作细节) 只需查看在Redis发行版本中的utils/create-cluster目录。在里面有一个叫 create-clu
花了大量时间 整理了这套Redis面试题 首发50题,绝无仅有 从入门到精通 从基础,高级知识点 再到集群,运维,方案… 弄明白了这些题 可以说可以成为面霸了 面试官都得折服 Redis学得怎么样 都来检验下吧 1、什么是Redis? 2、Redis相比memcached有哪些优势? 3、Redis支持哪几种数据类型? 4、Redis主要消耗什么物理资源? 5、Redis的全称是什么? 6、Redis有哪几种数据淘汰策略? 7、Redis官方为什么不提供Windows版本? 8、一个字符串类型的值能存储
通过前面的学习,我们已经掌握了docker-compose容器编排及实战了。高级篇也算快完了。有没有相关,我们前面学习的时候,都是通过命令行来操作docker的,难道docker就没有图形化工具吗?答案是肯定有的。咱们本篇就来讲讲docker图形化工具及使用图形化工具安装Nginx及docker系列教程总结
问题就是上面的报错的问题,直接翻译异常就是连接拒绝。 一般情况可能就是网络问题或者配置地址不正确。
Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。
在工作中可能会遇到单点Redis向Redis集群迁移数据的问题,但又不能老麻烦运维来做。为了方便研发自己迁移数据,我这里写了一个简单的Redis迁移工具,希望对有需要的人有用。
没装docker的同学,请移步【Centos 7 安装最新 Docker 的正确姿势 并实现阿里云加速 网易加速 实践笔记】的文章 没装docker-compose的同学,请移步【Centos 7 在线安装 离线安装 最新 Docker-compose 的正确姿势 实践笔记】的文章
在Redis中,与Sentinel(哨兵)实现的高可用相比,集群(cluster)更多的是强调数据的分片或者是节点的伸缩性,如果在集群的主节点上加入对应的从节点,集群还可以自动故障转移,因此相比Sentinel(哨兵)还是有不少优势的。 以下简单测试Redis的集群(单机多实例的模式),来体验一下集群的自动故障转移功能,同时结合Python,来观察自动故障转移过程中应用程序端的表现。
https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/document/redis-cluster
搭建集群首先需要安装Docker,Linux中安装比较简单,具体可以参考[【Docker】Linux安装Docker(极简版)]。
其实简单说,服务发现就是解耦服务与IP地址之间的硬绑定关系, 以典型的集群为例,对于集群来说,是有多个节点的,这些节点对应多个IP(或者同一个IP的不同端口号),集群中不同节点责任是不一样的。 比如说一个数据集群中,可以分为读节点或者写节点,写节点和读节点都是相对的,不是硬绑定的,某一个逻辑节点,随着故障转移及恢复,是可以变换身份的(写变读,读变写;主降从,从升主等等) 集群对外提供服务的时候,对于外界来说,集群中节点身份变换的时候需要对外透明,外界无需因为集群节点的身份变换而更改配置,这就需要一个解耦合的服务。
网上有很多文章讲 Redis 集群的,但是真正用来实战的很少。纯理论的文章看的太多了,缺乏实战。今天抽个时间,我们来把理论是实践一锅端了吧!
redis是在开发过程中经常用到的缓存中间件,在生产环境中为了考虑稳定性和高可用一般为集群模式的部署。
如果部署到多台电脑,就跟普通的集群一样;因为Redis是单线程处理的,多核CPU也只能使用一个核,
一个简单粗暴的方案是部署多台一模一样的Redis服务,再用负载均衡来分摊压力以及监控服务状态。这种方案的优势在于容错简单,只要有一台存活,整个集群就仍然可用。但是它的问题在于保证这些Redis服务的数据一致时,会导致大量数据同步操作,反而影响性能和稳定性。
2015年2月,Redis3.0.0 发布,redis3.0版本之后支持Cluster,关于redis集群的介绍,了解请看 redis中文简介 。 我准备在一台linux中来部署redis集群,因为集群的运行需要6台服务才能正常运行,所以我在一台linux服务上创建6个节点,用来模拟3主3从这种伪分布式集群。redis3.0及之后的releases版本,大家可以直接访问redis.io官网,下载redis.tar.gz。
vivo推送平台是vivo公司向开发者提供的消息推送服务,通过在云端与客户端之间建立一条稳定、可靠的长连接,为开发者提供向客户端应用实时推送消息的服务,支持百亿级的通知/消息推送,秒级触达移动用户。
官方原文地址:https://redis.io/topics/cluster-tutorial 水平有限,如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方,请留言,我会尽快修改,谢谢。 一个更有趣的示例程序 我们上边写的那个示例程序不够好玩。他以简单的方式写入到集群而没有检查写入的正确性。 从我们的观点看,集群接收写入命令可能每次操作总是把键foo写入 为42,并且我们一点也没有注意到。 所以在redis-rb-cluster库内,有一个更有趣的应用程序consistency-tes
String Hash List 耗费性能 Set SortedSet 特别耗性能,排序保持唯一
在Redis当中,有生存期的key被称为volatile。在创建缓存时,要为给定的key设置生存期,当key过期的时候(生存期为0),它可能会被删除。
可以看到,在没存入数据前,几乎不占用多少内存,所以测试搭建在一台1核1G的服务也是没什么压力的
Redis在3.0版正式引入redis-cluster集群这个特性。Redis集群是一个提供在多个Redis间节点间共享数据的程序集。Redis集群是一个分布式(distributed)、容错(fault-tolerant)的Redis内存K/V服务,集群可以使用的功能是普通单机Redis所能使用的功能的一个子集(subset),比如Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误。还有比如set里的并集(unions)和交集(intersections)操作,就没有实现。通常来说,那些处理命令的节点获取不到键值的所有操作都不会被实现。在将来,用户或许可以通过使用MIGRATE COPY命令,在集群上用计算节点(Computation Nodes) 来执行多键值的只读操作, 但Redis集群本身不会执行复杂的多键值操作来把键值在节点间移来移去。Redis集群不像单机版本的Redis那样支持多个数据库,集群只有数据库0,而且也不支持SELECT命令。Redis集群通过分区来提供一定程度的可用性,在实际环境中当某个节点宕机或者不可达的情况下继续处理命令。
背景 众所周知,Redis是一款性能强悍的中间件。那么它的性能到底多强,大家也是只拿到的是官方给到的数据,那么真实情况是否真的是这样? 带着这个疑问,挑选了Redis单机与集群做压测,得到性能数据,并
Redis集群至少需要3个节点,因为投票容错机制要求超过半数节点认为某个节点挂了该节点才是挂了,所以2个节点无法构成集群。 要保证集群的高可用,需要每个节点都有从节点,也就是备份节点,所以Redis集群至少需要6台服务器。因为我没有那么多服务器,也启动不了那么多虚拟机,所在这里搭建的是伪分布式集群,即一台服务器虚拟运行6个redis实例,修改端口号为(7001-7006)1+1+1+1+1+1 = 6
RDB会丢失最后一次备份的rdb文件,但是其实也无所谓,其实也可以忽略不计,毕竟是缓存,丢了就丢了,但是如果追求数据的完整性,那就的考虑使用AOF了。 AOF特点
参考:https://blog.csdn.net/wzygis/article/details/51705559
一、protected-mode 默认情况下,redis node和sentinel的protected-mode都是yes,在搭建集群时,若想从远程连接redis集群,需要将redis node和sentinel的protected-mode修改为no,若只修改redis node,从远程连接sentinel后,依然是无法正常使用的,且sentinel的配置文件中没有protected-mode配置项,需要手工添加。依据redis文档的说明,若protected-mode设置为no后,需要增加密码验证或是
作为一个后端开发人员,不只是要求开发人员需要掌握 Redis,也要求运维人员也要懂 Redis。由于 Redis 的运用广泛,我们也知道它的重要性,至此面试中经常被问到。如果你最近在准备面试或者在学习 Redis,我相信本篇可以满足你的面试需要。也希望我花了半个月整理的这些题目,解答对你有所帮助。
背景:NeoKylin使用使用flannel+etcd可达成docker容器跨主机通信,再通过redis-cluster建立集群数据库。 系统:Neokylin-Server-5.0_U4-x86_64-Release-B14-20190320。 环境:
由于机器故障导致redis集群停止,再次重启集群出现如下错误:Redis Cluster集群重启出现的问题:[ERR] Node 192.168.3.1:7004 is not empty. Either the node already knows other nodes (check with CLUSTER NODES) or contains some key in database 0.
1、redis的复制功能是支持多个数据库之间的数据同步。一类是主数据库(master)一类是从数据库(slave),主数据库可以进行读写操作,当发生写操作的时候自动将数据同步到从数据库,而从数据库一般是只读的,并接收主数据库同步过来的数据,一个主数据库可以有多个从数据库,而一个从数据库只能有一个主数据库。
还记得Redis使用场景、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、Redis持久化、数据过期策略、数据淘汰策略吗?如果忘记可以到这里重新温习, Redis常见面试题(一):Redis使用场景,缓存、分布式锁;缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩;双写一致,Canal,Redis持久化,数据过期策略,数据淘汰策略。
当我们在学习分布式系统的过程中,可能会遇到很多类似集群的案例,例如在Hadoop生态圈中集群就是广泛应用的,因为可以对硬件的低要求。但是集群是什么呢?
互联网产品正从“满足用户单向浏览的需求”发展为“满足用户个性化信息获取及社交的需求”。随着 5G的到来,会有越来越多“不可思议”的场景被搬到互联网上。这就要求产品做到以用户和关系为基础,对海量数据进行实时分析计算。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/84138537
昨晚通宵生产压测,终于算是将生产服务宕机的原因定位到了,心累。这篇文章,算作一个复盘和记录吧。。。先来看看Redis的缓存淘汰算法思维导图:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云