搭建分布式 Redis Cluster 集群与 Redis 入门

Arce

Redis 集群搭建
Redis 是啥
Redis(全称 REmote DIctionary Server) 是 NoSQL 型数据存储程序，其使用了内存来存储数据结构，可以作为数据库、缓存、消息代理使用。
Redis 使用键值来映射数据，其数据结构支持 strings, hashes, lists, sets, sorted sets with range queries, bitmaps, hyperloglogs, geospatial indexes 等类型。
集群(Cluster)
Redis 集群的官方文档：https://redis.io/topics/cluster-tutorial
学这个的时候，建议别老是百度，还是好好啃一下官方文档，一点点学吧。
Redis 支持三种集群模式：

• 主从模式
  
• Sentinel（哨兵）模式
  
• Cluster 模式
  

本章的内容包括搭建、测试和操作 Redis Cluster(集群)。
主从模式，一个 Primary，多个 Secondary ，以及副本节点。
哨兵模式，不会。
Cluster 模式，主要为了提高并发能力和解决性能瓶颈。
Redis Cluster 说明
Redis Cluster 能够保证 Redis 服务一定程度的可用性，当集群中一部分实例发生故障时，其余实例还能正常运行。但是如果发生较大故障，整个 Redis 集群可能会停止运行。
Redis 集群的每个节点都需要使用两个 TCP 端口，一个是常规提供给客户端服务的端口，如 6379；而群集总线需要使用的端口是常规端口加上 10000 ，例如 163479。
Redis Cluster 不支持 NATted 环境，也就是不支持 Docker 重新映射端口，如果要在 Docker 上使用 Redis 集群，则需要使用 Dockers
主机模式，即启动 Redis 时要附加 --net=host 参数。
Redis Cluster 中，提供服务的都是 主节点(redis-master)，从属节点(redis-slave) 用于备份主节点的数据，当主节点故障时，从属节点可以替换主节点。
Redis Cluster 节点
Redis 多个 Redis 实例来提供功能，即分片功能，每个 Redis 实例都是主节点。例如 A、B、C 三个节点集组成一个完整的 Redis 系统，redis cluster 自动将数据分片(sharding)，在每个节点上放置一部分数据，这三个节点都是主节点。
例如 有 100 条数据，前 40 条在 A中，剩下的在 B、C中。
没有 primary，每个主节点都可以提供服务，这样就降低了服务器的压力，尽量使得流量被多台节点平均。要删除 C ，则将 C 的数据分为两部分，分别推送到 A 和 B 中，这就是数据复制。
但是，如果 C 故障了，那么整个集群则会瘫痪，因为 A、B、C 各自的数据是不同的。这就是 Redis Cluster 的缺点。
更多知识，请打开官方文档了解 https://redis.io/topics/cluster-tutorial
后面使用 & 符号来代表从属节点，如 &C，代表 C 的从属节点。
Redis Cluster 集群模式
Redis Cluster 集群，每个主节点有多个从属节点，从属节点的数据于此主节点一致。
前面提到过如果某一个主节点故障，将会导致整个集群故障。因此，每个主节点都应该有一个从属节点，当 C 故障时，&C (跟 C 具有一致的数据)将代替 C 工作。但是如果 C 和 &C 都故障，则整个系统也是会故障的。
Redis Cluster 的工作依赖于 redis.conf 文件。
下面我们将来一步步手动建立集群，过程会比较慢，如果需要尽快建立集群，可以百度找脚本。
为了真实，笔者使用两台服务器搭建服务，共三个主节点和三个从属节点，组成六个节点群集。
不能保证一致性
当客户端向 C 节点写入数据时，C 会向 &C 写入数据以保证一致性(同步)。但是这个同步过程是异步的，因为用户跟 C 交互，完成交互即返回，而且 C 到 & 的同步&程是异步的，不可能要用户等待所有的过程完成。
如果客户端写入数据到 C 后，C 还没有同步数据到 &C，C 就故障了，那么这部分数据就会丢失。因此这个从属节点，并不能保证数据的一致性。
创建和使用 Redis 集群
笔者有两台服务器，其理论设计如下：
服务器节点portcluster port服务器1A700117001服务器1B700217002服务器1C700317003服务器2&A700117001服务器2&B700217002服务器2&C700317003实际上，由于启动集群时，节点是自动分配的，哪个是主节点哪个是从属节点是机器分配，因此这里只是作为一个设计思路处理，实际情况要看输出结果。
部署三个主节点
在服务器 1，创建六个目录：

cd /var
mkdir 7001 7002 7003 A B C

C#
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7001、7002、7003 都是以端口命名的，分别存储 A、B、C 三个节点的配置文件，而 A、B、C 三个文件是为了使用 Docker 启动时，映射物理文件(备份数据)。如果你不是使用 docker 启动，则不需要 A、B、C 三个目录。
三个端口目录分别创建一个 redis.conf 文件，port 的内容请根据端口填写，其内容如下：

port 7001
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes

C#
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记得改掉 7001。
如果你只有一台服务器，就使用 7001-7006 和 A B C D E F 这这目录。
非 docker
如果不使用 docker 的话， 可以这样启动 redis：

# 命令
redis-server /var/redis/7001/redis.conf
# 二进制文件
./redis-server /var/redis/7001/redis.conf
# 如法炮制

C#
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docker 安装
如果服务器的内存比较低，例如 1G，2G，则需要执行下面的命令，消除 Redis 警告。
查看 /proc/sys/net/core/somaxconn 文件，如果值是 128，则需要修改为 1024。
修改内存限制：

echo "vm.overcommit_memory=1" >>  /etc/sysctl.conf
sysctl vm.overcommit_memory=1

C#
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还有一个内核问题：

echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

C#
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拉取最新 redis 镜像：

docker pull redis:latest

C#
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执行以下三个命令启动三个 redis 实例：

docker run -itd --name redisa --net=host -v /var/redis/A:/data -v /var/redis/7001:/etc/redis redis:latest redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes

C#
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docker run -itd --name redisb --net=host -v /var/redis/B:/data -v /var/redis/7002:/etc/redis redis:latest redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes

C#
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docker run -itd --name redisc --net=host -v /var/redis/C:/data -v /var/redis/7003:/etc/redis redis:latest redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes

C#
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把本小节的内容，在另一台服务器上执行相同的操作。如果你是一台服务器，则也可以在这里修改一下，创建 6 个容器。
命令解析：
--net=host ：使用主机网络，这样就不需要使用 -p 来映射端口了；
-v /var/redis/B:/data ：数据持久化；
/var/redis/7002:/etc/redis ：将物理机目录映射到容器中，里面有个配置文件；
redis-server ： 启动容器时执行的命令；
/etc/redis/redis.conf ：一个启动参数，告诉 redis-server ，要使用哪个配置启动；
--appendonly yes ：总是重启；
创建集群
如果使用 docker 安装，则在第一台服务器执行命令进入容器。

docker exec -it redisa bash

C#
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然后创建集群：

redis-cli --cluster create {ip}:7001 {ip}:7002 {ip}:7003 {ip}:7001 {ip}:7002 {ip}:7003 --cluster-replicas 1

C#
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注：请自行替换 ip 地址。
执行命令后，会自动分配 redis 实例的地位，输入 yes 同意这种分配：

这种自动分配是最优的，避免三台主节点都在同一台服务器中。
集群搭建完毕，我们来开始学习 Redis 中的一些概念，然后使用 C# 创建程序连接 Redis 。

Redis 入门
Redis 中的数据类型
Redis 中，常用的数据类型有以下几种：

• String 字符串
  
• Hash 散列/哈希
  
• List 列表
  
• Set 集合
  
• Sorted Set 有序集合
  

所有数据都是 key-value 形式存储，每个数据都有唯一的 key，以上数据类型是 value。
删除一个数据的命令：DEL {key} 。
字符串(string)
字符串没啥好说的，就是 value 为 string。
Redis 命令，要设置或使用字符串类型的数据，则使用SET 或 GET 开头的命令：

# 设置字符串
SET a AAA
SET b 666
# 其中 a 是 key，AAA 是 value，不需要 "" 包围字符串
# ------
# 获取字符串
GET a
# ------
# 获取多个字符串
MGET a b
# 使用空格分隔 key

C#
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因为 redis 没有值类型，因此使用不加 "" 也会被识别为字符串。建议加上双引号比较好，提高可读性。
哈希(Hash)
一个 string 类型，是 key-value 结构，而哈希则是 {key-value} 的集合，key 是 string 类型，value 可以是其它类型。
因此，可以称 Hash 为键值对的集合，就是相当于 C# 中的字典类型，主要存储有结构的数据。
Redis 中每个 hash 可以存储 232 - 1 个键值对(40多亿)。
Hash 使用 HMSET 、 HMGET 、HGETALL 等命令来操作哈希表。
有一个这个的数据：

id:1,
name:"痴者工良"

C#
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使用哈希存储：

# HMSET {key} {filed1} {value1} {filed2} {value2} ... ...
HMSET user id "1" name "痴者工良"

C#
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查询此哈希表的所有键值对：

HGETALL user

C#
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查看哈希表的一个字段：

HGET user id

C#
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删除其中一个字段：

HDEL user {字段名称}

C#
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列表(Lists)
列表中可以添加多中类型的元素，简单的就是字符串，列表即是数据结构中的链表，使用双向列表技术实现，越靠近两侧的元素速度越快。
子元素的添加要从头部或尾部加入，由于列表是栈，因此列表是有序的。因为列表是有序的，因此可以存储重复的数据。
适合做例如消息记录(队列)，粉丝关注记录、订单记录等。
列表只能添加字符串。
往一个列表加入数据：

LPUSH {key} {一个元素值}

C#
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例如：

LPUSH list a
LPUSH list b
LPUSH list c

C#
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列表的命令比较多，自己查询文档就好，这里不再赘述。
集合(Set)
列表(List)是有序的，集合(Set)是无序的。集合不能出现重复的数据。
应用场景如网站的访问IP(去重)记录、花店中花的种类等。
集合是字符串元素的集合，只能存储字符串。
使用 SADD 命令往集合中添加一个元素：

SADD set a
SADD set b
SADD set c
SADD set a b c

C#
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有序集合(sorted set)
有序集合跟集合一样，只是有有序集合会根据元素的值从小到大排序。
有序集合也只能添加字符串。

ZADD ss 2 a
ZADD ss 1 b
ZADD ss 4 z

C#
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查询：

ZRANGE ss 0 10 WITHSCORES

C#
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提醒一下，生产环境记得给 Redis 设置密码。