Redis高级应用——海量数据高并发下Reids的分片集群，原理和应用，集群伸缩以及项目配置

Redis的集群：哨兵集群 + Redis主从复制，分片集群

主从和哨兵可以解决高可用、高并发读的问题。但是依然有两个问题没有解决：

分片集群需要的节点数量较多，这里我们搭建一个最小的分片集群，包含3个master节点，每个master包含一个slave节点。

Redis集群算法的演变：

一致性Hash算法：依赖Hash插槽，取值：0 - 16383

虚拟节点一致性Hash算法：

分片集群需要的节点数量较多，这里我们搭建一个最小的分片集群，包含3个master节点，每个master包含一个slave节点。

这里我们会在同一台虚拟机中开启6个redis实例，模拟分片集群，信息如下：

创建出6310、6320、6330、7310、7320、7330目录

在/redis/cluster下准备一个新的redis.conf文件，内容如下：（先创建tmp目录，在其下创建6310-7330）

将这个文件拷贝到每个目录下：

修改每个目录下的redis.conf，将其中的6379修改为与所在目录一致：

Redis是基于C语言编写的，因此首先需要安装Redis所需要的gcc依赖：

官网提供了Linux版的Redis下载：https://download.redis.io/releases/

上传压缩包redis-6.2.7.tar.gz到任意目录，如，/root/redis-6.2.7.tar.gz

解压缩：

进入redis目录：

运行编译命令：

如果没有出错，应该就安装成功了。

默认的安装路径是在 /usr/local/bin目录下：

该目录以及默认配置到环境变量，因此可以在任意目录下运行这些命令。其中：

因为已经配置了后台启动模式，所以可以直接启动服务：（注意：需要创建tmp目录、6310-7330目录）

发现服务都已经正常启动：

如果要关闭所有进程，可以执行命令：

如果要关闭所有进程，可以执行命令：

虽然服务启动了，但是目前每个服务之间都是独立的，没有任何关联。

我们需要执行命令来创建集群，在Redis5.0之前创建集群比较麻烦，5.0之后集群管理命令都集成到了redis-cli中。

我们使用的是Redis6.2.7版本，集群管理以及集成到了redis-cli中，格式如下：

命令说明：

运行后的样子：

这里输入yes，则集群开始创建：

通过命令可以查看集群状态：

尝试连接6310节点，存储一个数据：

集群操作时，需要给redis-cli加上-c参数才可以：

分片集群特征：

Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，查看集群信息时就能看到。

数据key不是与节点绑定，而是与插槽绑定。redis会根据key的有效部分计算插槽值，分两种情况：

例如：key是num，那么就根据num计算，如果是{pet}num，则根据pet计算。计算方式是利用CRC16算法得到一个hash值，然后对16384取余，得到的结果就是slot值。

比如：在6310这个节点执行set a 1时，对a做hash运算，对16384取余，得到的结果是15495，因此要存储到6330节点。

在6330节点，执行get num时，对num做hash运算，对16384取余，得到的结果是2765，因此需要切换到7001节点

Redis如何判断某个key应该在哪个实例？

如何将同一类数据固定的保存在同一个Redis实例？

集群：横向扩展，水平扩展

redis-cli —cluster提供了很多操作集群的命令，可以通过下面方式查看：

需求：向集群中添加一个新的master节点，并向其中存储 num = 10

这里需要两个新的功能：

创建一个文件夹：

拷贝配置文件：

修改配置文件：

启动

添加节点的语法如下：

执行命令：

通过命令查看集群状态：

如图，6340加入了集群，并且默认是一个master节点：

但是，可以看到6340节点的插槽数量为0，因此没有任何数据可以存储到6340上

我们要将num存储到6340节点，因此需要先看看num的插槽是多少：

如上图所示，num的插槽为2765.

我们可以将0~3000的插槽从6310转移到6340，命令格式如下：

具体命令如下：

建立连接：

得到下面的反馈：

询问要移动多少个插槽，我们计划是3000个：

新的问题来了：

哪个node来接收这些插槽？？

显然是6340，那么6340节点的id是多少呢？

复制这个id，然后拷贝到刚才的控制台后：

这里询问，你的插槽是从哪里移动过来的？

这里我们要从6310获取，因此填写6310的id：

填完后，点击done，这样插槽转移就准备好了：

确认要转移吗？输入yes：

然后，通过命令查看结果：

可以看到：

当集群中有一个master宕机会发生什么呢？

直接停止一个redis实例，例如6320：

1）首先是该实例与其它实例失去连接

2）然后是疑似宕机：

3）最后是确定下线，自动提升一个slave为新的master：

4）当6320再次启动，就会变为一个slave节点了：

RedisTemplate底层同样基于lettuce实现了分片集群的支持，而使用的步骤与哨兵模式基本一致：

1）引入redis的starter依赖

2）配置分片集群地址

3）配置读写分离

与哨兵模式相比，其中只有分片集群的配置方式略有差异，如下：

缓存击穿：redis中没有，但是数据库有

顺序：先查缓存，判断缓存是否存在；如果缓存存在，直接返回数据；如果缓存不存在，則查询数据库，将数据库的数据存入到缓存

解决方案：将热点数据设置过期时间长一点；针对数据库的热点访问方法上分布式锁；

缓存穿透：redis中没有，数据库也没有

解决方案：

（1）将不存在的key，在redis设置值为null；

（2）使用布隆过滤器;

原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/616911933

布隆过滤器：

如果确认key不存在于redis中，那么就一定不存在；

它说key存在，就有可能存在，也可能不存在！ （误差）

布隆过滤器

1、根据配置类中的 key的数量 ，误差率，计算位图数组【二维数组】

2、通过布隆过滤器存放key的时候，会计算出需要多少个hash函数，由hash函数算出多少个位图位置需要设定为1

3、查询时，根据对应的hash函数，判断对应的位置值是否都为1；如果有位置为0，则表示key一定不存在于该redis服务器中；如果全部位置都为1，则表示key可能存在于redis服务器中；

缓存雪崩：

Redis的缓存雪崩是指当Redis中大量缓存数据同时失效或者被清空时，大量的请求会直接打到数据库上，导致数据库瞬时压力过大，甚至宕机的情况。

造成缓存雪崩的原因主要有两个：

1.相同的过期时间：当Redis中大量的缓存数据设置相同的过期时间时，这些数据很可能会在同一时间点同时失效，导致大量请求直接打到数据库上。

2.缓存集中失效：当服务器重启、网络故障等因素导致Redis服务不可用，且缓存数据没有自动进行容错处理，当服务恢复时大量的数据同时被重新加载到缓存中，也会导致大量请求直接打到数据库上。

预防缓存雪崩的方法主要有以下几种：

1.设置不同的过期时间：可以将缓存数据的过期时间分散开，避免大量缓存数据在同一时间点失效。

2.使用加锁：可以将所有请求都先进行加锁操作，当某个请求去查询数据库时，如果还没有加载到缓存中，则只让单个线程去执行加载操作，其他线程等待该线程完成后再次进行判断，避免瞬间都去访问数据库从而引起雪崩。

3.提前加载预热：在系统低峰期，可以提前将部分热点数据加载到缓存中，这样可以避免在高峰期缓存数据失效时全部打到数据库上。

4.使用多级缓存：可以在Redis缓存之上再使用一层缓存，例如本地缓存等，当Redis缓存失效时，还能够从本地缓存中获取数据，避免直接打到数据库上。

本地缓存：ehcache oscache spring自带缓存 持久层框架的缓存

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