一、集群-主从复制

你的redis是否高可用？

单机redis的风险与问题
问题1.机器故障
- 现象：硬盘故障、系统崩溃
- 本质：数据丢失，很可能对业务造成灾难性打击
- 结论：基本上会放弃使用redis
问题2.容量瓶颈
- 现象：内存不足，从16G升级到64G，从64G升级到128G，无限升级内存
- 本质：穷，硬件条件跟不上
- 结论：放弃使用redis
结论：为了避免单点Redis服务器故障，准备多台服务器，互相连通。将数据复制多个副本保存在不同的服务器上，连接在一起，并保证数据是同步的。即使有其中一台服务器宕机，其他服务器依然可以继续提供服务，实现Redis的高可用，同时实现数据冗余备份

1、多台服务器连接方案

提供数据方：master
- 主服务器，主节点，主库
- 主客户端
接收数据方：slave
- 从服务器，从节点，从库
- 从客户端
需要解决的问题：
- 数据同步
核心工作：
- master的数据复制到slave中（主计算机向从计算机复制数据）

2、主从复制

主从复制即将master中的数据即时，有效的复制到slave中
特征：一个master可以拥有多个slave，一个slave只对应一个master
职责：
- master:
  - 写数据
  - 执行写操作时，将出现变化的数据自动同步到slave
  - 读数据（可忽略）
- slave：
  - 读数据
  - 写数据（禁止写，因为不会同步出去）

3、高可用集群方案：

如果master主机宕机了，那么直接挑选一个从机做主机
如果slave宕机了，那么还有别的slave工作，不慌

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4、主从复制的作用

读写分离:master写,slave读,提高服务器的读写负载能力.
负载均衡：基于主从结构，配合读写分离，由slave分担master负载，并根据需求的变化，改变slave的数量，通过多个节点分担数据读取负载，大大提高了redis服务器并发量与数据吞吐量
故障恢复：当master出现问题时，由slave提供服务，实现快速的故障恢复
数据冗余：实现数据热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。
高可用基石：基于主从复制，构建哨兵模式与集群，实现redis的高可用方案

5、主从复制的工作流程

主从复制大体可以分为3个阶段：

建立连接阶段（即准备阶段）
建立同步阶段
命令传播阶段

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① 阶段1：连接阶段

主从连接

方式1：客户端发送命令（从机发送）
- **slaveof **``主机``ip ``主机``port
方式2：启动服务器参数（从机启动时）
- **redis-server -slaveof **``主机``ip ``主机``port
方式3：服务器配置(从机配置主流方式)
- **slaveof **``主机``if ``主机``port
当连接上之后主机set key value 从机get key 就可以得到
- 主机的端口号是6379 从机的端口号是6380 必须区分开
- 在使用redis-cli 时加上 -p 端口号

断开连接

客户端发送指令（从机发送）
- **slaveof no one **
说明：从机断开后，不会删除从机上的所有数据，而是不再接收master发送的数据了

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② 阶段2：数据同步阶段

在slave初次连接master后,复制master中的所有数据到slave 将slave的数据库状态更新成master当前的数据库状态

数据同步流程

从机向主机发送 psync2 指令，请求同步数据
主机使用bgsave创建RDB文件同步数据
从机使用主机给的RDB文件恢复数据（恢复之前把以前的数据都清空）
发送指令告知RDB已经恢复完成
从机请求部分同步数据
主机向从机发送数据指令 AOF
从机接收到使用 bgrewriteaof 恢复数据

状态：

slave：具有master端全部数据，包含RDB过程接收的数据
master：保存slave当前数据同步的位置
总体：之间完成了数据克隆

数据同步阶段master说明:**

如果master数据量巨大，数据同步阶段应避开流量高峰期，避免造成master阻塞，影响业务正常执行。
复制缓冲区大小设定不合理，会导致数据溢出，如果进行全量复制周期太长，进行部分复制时发现数据已经存在丢失的情况，必须进行第二次全量复制，致使slave陷入死循环状态
- 修改master复制缓冲区 [配置文件]： repl-backlog-size 1mb
master单击内存占用主机内存的比例不应过大，建议使用50%-70%的内存，留下30%-50%的内存用于执行bgsave命令和创建复制缓冲区。

数据同步阶段slave说明:

为了避免slave进行全量复制，部分复制时服务器响应阻塞或数据不同步，建议关闭此期间的对外服务。
- slave只对外提供读取操作(关闭set操作配置文件)： slave-serve-stale-data yes|no
数据同步阶段，master发送给slave信息可以理解master时slave的一个客户端，主动向slave发送命令。
多个slave同时对master请求数据同步，master发送的RDB文件增多，会对宽带造成巨大冲击，如果master带宽不足，因此数据同步需要根据业务需求，适量错峰。
slave过多时，建议调整拓扑结构，由一主多从结构变为树状结构，中间的节点既是master，也是 slave。注意使用树状结构时，由于层级深度，导致深度越高的slave与最顶层master间数据同步延迟较大，数据一致性变差，应谨慎选择

③ 阶段3：命令传播阶段
当master数据库状态被修改后，导致主从服务器数据库状态不一致，此时需要让主从数据同步到一致的状态，同步的动作称为命令传播
master将接收到的数据变更命令发送给slave，slave接收命令后执行命令
主从复制过程大体可以分为3个阶段
1. 建立连接阶段（即准备阶段）
2. 数据同步阶段
3. 命令传播阶段
命令传播阶段的部分复制
- 命令传播阶段出现了断网现象
  - 网络闪断闪连忽略
  - 短时间网络中断部分复制
  - 长时间网络中断全量复制
    3.1 部分复制的三个核心要素
- 服务器的运行 id（run id）
- 主服务器的复制积压缓冲区
- 主从服务器的复制偏移量
服务器运行id（主机识别从机身份，如果和之前的不一样那么说明从机的数据和主机数据不一致）
- 概念：服务器运行ID是每一台服务器每次运行的身份识别码，一台服务器多次运行可以生成多个运行id
- 组成：运行id由40位字符组成，是一个随机的十六进制字符例如：fdc9ff13b9bbaab28db42b3d50f852bb5e3fcdce
- 作用：运行id被用于在服务器间进行传输，识别身份如果想两次操作均对同一台服务器进行，必须每次操作携带对应的运行id，用于对方识别
- 实现方式：运行id在每台服务器启动时自动生成的，master在首次连接slave时，会将自己的运行ID发送给slave，slave保存此ID，通过info Server命令，可以查看节点的runid
  
  3.2 复制缓冲区
- 概念：复制缓冲区，又名复制积压缓冲区，是一个先进先出（FIFO）的队列，用于存储服务器执行过的命令，每次传播命令，master都会将传播的命令记录下来，并存储在复制缓冲区

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复制缓冲区默认数据存储空间大小是1M，由于存储空间大小是固定的，当入队元素的数量大于队列长度时，最先入队的元素会被弹出，而新元素会被放入队列
由来：每台服务器启动时，如果开启有AOF或被连接成为master节点，即创建复制缓冲区
作用：用于保存master收到的所有指令（仅影响数据变更的指令，例如set，select）
数据来源：当master接收到主客户端的指令时，除了将指令执行，会将该指令存储到缓冲区中

3.3 主从服务器复制偏移量（offset）
概念：一个数字，描述复制缓冲区中的指令字节位置
分类：
- master复制偏移量：记录发送给所有slave的指令字节对应的位置（多个）
- slave复制偏移量：记录slave接收master发送过来的指令字节对应的位置（一个）
数据来源：
- master端：发送一次记录一次
- slave端：接收一次记录一次
作用：同步信息，比对master与slave的差异，当slave断线后，恢复数据使用

3.4 数据同步+命令传播阶段流程

4、心跳机制
进入命令传播阶段候，master与slave间需要进行信息交换，使用心跳机制进行维护，实现双方连接保持在线
master心跳：
- 指令：PING
- 周期：由repl-ping-slave-period决定，默认10秒
- 作用：判断slave是否在线
- 查询：INFO replication 获取slave最后一次连接时间间隔，lag项维持在0或1视为正常
slave心跳任务：
- 指令：REPLCONF ACK {offset}
- 周期：1秒
- 作用1：汇报slave自己的复制偏移量，获取最新的数据变更指令
- 作用2：判断master是否在线
  
  4.1、心跳阶段注意事项
- 当slave多数掉线，或延迟过高时，master为保障数据稳定性，将拒绝所有信息同步操作
  - min-slaves-to-write 2
  - min-slaves-max-lag 10
  - slave数量少于2个，或者所有slave的延迟都大于等于10秒时，强制关闭master写功能，停止数据同步
- slave数量由slave发送REPLCONF ACK命令做确认
- slave延迟由slave发送REPLCONF ACK命令做确认
  5、主从复制完整工作流程

6、全量复制常见问题：

频繁的全量复制（1）

伴随着系统的运行，master的数据量会越来越大，一旦master重启，runid将发生变化，会导致全部slave的全量复制操作
内部优化调整方案：
- master内部创建master_replid变量，使用runid相同的策略生成，长度41位，并发送给所有slave
- 在master关闭时执行命令 shutdown save，进行RDB持久化,将runid与offset保存到RDB文件中
  - repl-id repl-offset
  - 通过redis-check-rdb命令可以查看该信息
- master重启后加载RDB文件，恢复数据
  - 重启后，将RDB文件中保存的repl-id与repl-offset加载到内存中
  - master_repl_id = repl master_repl_offset = repl-offset
  - 通过info命令可以查看该信息
作用：
- 本机保存上次runid，重启后恢复该值，使所有slave认为还是之前的master

频繁的全量复制（2）

问题现象
- 网络环境不佳，出现网络中断，slave不提供服务
问题原因
- 复制缓冲区过小，断网后slave的offset越界，触发全量复制
最终结果
- slave反复进行全量复制
解决方案
- 修改复制缓冲区大小 **repl-backlog-size**
建议设置如下：
- 测算从master到slave的重连平均时长second
- 获取master平均每秒产生写命令数据总量write_size_per_second
- 最优复制缓冲区空间 = 2 second write_size_per_second

频繁的网络中断（1）

问题现象
- master的CPU占用过高或 slave频繁断开连接
问题原因
- slave每1秒发送REPLCONF ACK命令到master
- 当slave接到了慢查询时（keys * ，hgetall等），会大量占用CPU性能
- master每1秒调用复制定时函数replicationCron()，比对slave发现长时间没有进行响应
最终结果
- master各种资源（输出缓冲区、带宽、连接等）被严重占用
解决方案
- 通过设置合理的超时时间，确认是否释放slave **repl-timeout**
- 该参数定义了超时时间的阈值（默认60秒），超过该值，释放slav

频繁的网络中断（2）

问题现象
- slave与master连接断开
问题原因
- master发送ping指令频度较低
- master设定超时时间较短
- ping指令在网络中存在丢包
解决方案
- 提高ping指令发送的频度
  - **repl-ping-slave-period**
  - 超时时间repl-time的时间至少是ping指令频度的5到10倍，否则slave很容易判定超时

数据不一致

问题现象
- 多个slave获取相同数据不同步
问题原因
- 网络信息不同步，数据发送有延迟
解决方案
- 优化主从间的网络环境，通常放置在同一个机房部署，如使用阿里云等云服务器时要注意此现象
- 监控主从节点延迟（通过offset）判断，如果slave延迟过大，暂时屏蔽程序对该slave的数据访问
- **slave-serve-stale-data**`` yes|no
- 开启后仅响应info、slaveof等少数命令（慎用，除非对数据一致性要求很高）

二、集群-哨兵模式

1、哨兵简介

哨兵：哨兵（sentinel）是一个分布式系统，用于对主从结构中的每台服务器进行监控，当出现故障时通过投票机制选择新的 master并将所有slave连接到新的master。
哨兵的作用：
- 监控
  - 不断的检查master和slave是否正常运行
  - master存活检测，master和slave运行情况检测
- 通知
  - 当被监控的服务器出现问题时，向其他（哨兵间，客户端）发送通知
- 自动故障转义
  - 断开master于slave连接，选取一个slave作为master，将其他slave连接到新的master，并告知客户端新的服务器地址。
注意：
- 哨兵也是一台redis服务器，只是不提供数据服务。
- 通常哨兵配置数量为单数。（3，5，7，9）
  2、启用哨兵模式
配置一拖二的主从结构（一个主机两个从机）
配置三个哨兵（配置相同，端口不同）
- 参看 sentinel.conf
启动哨兵
- redis-sentinel sentinel-端口号.conf
启动哨兵客户端
- redis-cli -p 哨兵端口号

3、sentinel.conf

# 哨兵的端口号，通常是redis端口前加 2
port 26379   
# 哨兵的工作信息
dir /tmp
# 哨兵的监控主机，mymaster 自己起的名，2 表示如果有两个哨兵认定该主机宕机了，那么就是宕机了 （通常设定哨兵的数量一半加1）
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2  
# 主机连接多长时间没有响应表示挂了（毫秒单位）
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
# 新上任的master 同步数量
sentinel parallel-syncs mymaster 1
# 多长时间同步完成算有效，如果超过3分钟表示超市 （毫秒单位）
sentinel failover-timeout mymaster 180000

4、哨兵的工作原理

阶段1：监控阶段

获取各个sentinel【哨兵】的状态（是否在在线）
获取master的状态
- master属性
  - runid
  - role：master
- 各个slave的详细信息
获取所有slave的状态（根据master中的slave信息）
- slave属性
  - runid
  - role：slave
  - master_host、master_port
  - offset

阶段2：保持联通
阶段3：故障转移

发现问题
竞选负责人
选新的master
新master上任，其他slave切换master

三、集群

1、集群简介

业务发展过程中遇到峰值瓶颈
- redis提供的服务OPS可以到达10万/秒，但是当前业务已经达到20万/秒
- 内存单机容量达到256G，当前业务需求内存容量1T
- 使用集群就可以解决上面的问题
集群架构
- 集群就是使用网络将活干台计算机联通起来，并提供统一的管理方式，使其对外呈现单机的服务效果
集群作用
- 分散单台服务器的访问压力，实现负载均衡
- 分散单台服务器的存储压力，实现可扩展性
- 降低单台服务器宕机带来的业务灾难
  2、redis集群结构设计
数据存储设计
- 通过算法设计，计算出key应该保存的位置。
- 将所有的存储空间计算切割成16384份，每台主机保存一部分
  - 每份代表的是一个存储空间，不是一个key的保存空间
- 将key按照计算出的结果放到对应的存储空间
集群内部通讯设计
- 各个数据库相互通信，保存各个库中槽的编号数据
- 一次命中，直接返回
- 一次未命中，告知具体位置
  3、cluster集群结构搭建
Cluster配置
- 添加节点
  - **cluster-enabled yes|no **
- cluster配置文件名，该文件属于自动生成，仅用于快速查找文件并查询文件内容
  - **cluster-config-file <filename**``** nodes-6379.conf**``**>**
- 节点服务响应超时时间，用于判定该节点是否下线或切换为从节点
  - **cluster-node-timeout **``** **``**毫秒**
- master连接的slave最小数量
  - **cluster-migration-barrier **
Cluster节点操作命令
- 查看集群节点信息
  - **cluster**`` nodes
- 进入一个从节点 redis，切换其主节点
  - **cluster **``replicate
- 发现一个新节点，新增主节点
  - **cluster **``meet ip:port
- 忽略一个没有solt的节点
  - **cluster **``forget
- 手动故障转移
  - **cluster **``failover
redis-trib命令
- 添加节点
  - **redis-trib.rb**`` add-node
- 删除节点
  - **redis-trib.rb**`` del-node
- 重新分片
  - **redis-trib.rb**`` reshard

四、集群常见问题

1、缓存预热

预热：服务器启动后快速宕机
问题排查
- 请求数量较高
- 主从之间数据吞吐量较大，数据同步操作频度较高
解决方案
- 前置准备工作：
  - 日常例行统计数据访问记录，统计访问频度较高的热点数据
  - 利用LRU数据删除策略，构建数据留存队列
    - 例如：storm与kafka配合
- 准备工作：
  - 将统计结果中的数据分类，根据级别，redis优先加载级别较高的热点数据
  - 利用分布式多服务器同时进行数据读取，提速数据加载过程
  - 热点数据主从同时预热
- 实施：
  - 使用脚本程序固定触发数据预热过程
  - 如果条件允许，使用了CDN（内容分发网络），效果会更好
总结：
- 缓存预热就是系统启动前，提前将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接查询事先被预热的缓存数据！

2、缓存雪崩

数据库服务器崩溃（1）

系统平稳运行过程中，忽然数据库连接量激增
应用服务器无法及时处理请求
大量408，500错误页面出现
客户反复刷新页面获取数据
数据库崩溃
应用服务器崩溃
重启应用服务器无效
Redis服务器崩溃
Redis集群崩溃
重启数据库后再次被瞬间流量放倒

问题排查：

在一个较短的时间内，缓存中较多的key集中过期
此周期内请求访问过期的数据，redis未命中，redis向数据库获取数据
数据库同时接收到大量的请求无法及时处理
Redis大量请求被积压，开始出现超时现象
数据库流量激增，数据库崩溃
重启后仍然面对缓存中无数据可用
Redis服务器资源被严重占用，Redis服务器崩溃
Redis集群呈现崩塌，集群瓦解
应用服务器无法及时得到数据响应请求，来自客户端的请求数量越来越多，应用服务器崩溃
应用服务器，redis，数据库全部重启，效果不理想

问题分析：

短时间范围内
大量的key 集中过期

解决方案（道）

更多的页面静态化处理
构建多级缓存架构 Nginx缓存+redis缓存+ehcache缓存
检测Mysql严重耗时业务进行优化对数据库的瓶颈排查：例如超时查询、耗时较高事务等
灾难预警机制监控redis服务器性能指标
- CPU占用、CPU使用率
- 内存容量
- 查询平均响应时间
- 线程数
限流、降级
- 短时间范围内牺牲一些客户体验，限制一部分请求访问，降低应用服务器压力，待业务低速运转后再逐步放开访问

解决方案（术）

LRU与LFU切换
数据有效期策略调整
- 根据业务数据有效期进行分类错峰，A类90分钟，B类80分钟，C类70分钟
- 过期时间使用固定时间+随机值的形式，稀释集中到期的key的数量
超热数据使用永久key
定期维护（自动+人工）
- 对即将过期数据做访问量分析，确认是否延时，配合访问量统计，做热点数据的延时
加锁慎用！
总结
缓存雪崩就是瞬间过期数据量太大，导致对数据库服务器造成压力。如能够有效避免过期时间集中，可以有效解决雪崩现象的出现（约40%），配合其他策略一起使用，并监控服务器的运行数据，根据运行记录做快速调整。

3、缓存击穿
数据库服务器崩溃（2）
系统平稳运行过程中
数据库连接量瞬间激增
Redis服务器无大量key过期
Redis内存平稳，无波动
Redis服务器CPU正常
数据库崩溃

问题排查

Redis中某个key过期，该key访问量巨大
多个数据请求从服务器直接压到Redis后，均未命中
Redis在短时间内发起了大量对数据库中同一数据的访问

问题分析

单个key 高热数据
key过期

解决方案（术）

预先设定
- 以电商为例，每个商家根据店铺等级，指定若干款主打商品，在购物节期间，加大此类信息key的过期时长
- 注意：购物节不仅仅指当天，以及后续若干天，访问峰值呈现逐渐降低的趋势
现场调整
- 监控访问量，对自然流量激增的数据延长过期时间或设置为永久性key
后台刷新数据
- 启动定时任务，高峰期来临之前，刷新数据有效期，确保不丢失
二级缓存
- 设置不同的失效时间，保障不会被同时淘汰就行
加锁
- 分布式锁，防止被击穿，但是要注意也是性能瓶颈，慎重！

总结：

缓存击穿就是单个高热数据过期的瞬间，数据访问量较大，未命中redis后，发起了大量对同一数据的数据库访问，导致对数据库服务器造成压力。应对策略应该在业务数据分析与预防方面进行，配合运行监控测试与即时调整策略，毕竟单个key的过期监控难度较高，配合雪崩处理策略即可。

4、缓存穿透

数据库服务器崩溃（3）

系统平稳运行过程中
应用服务器流量随时间增量较大
Redis服务器命中率随时间逐步降低
Redis内存平稳，内存无压力
Redis服务器CPU占用激增
数据库服务器压力激增
数据库崩溃

问题排查

Redis中大面积出现未命中
出现非正常URL访问

问题分析

获取的数据在数据库中也不存在，数据库查询未得到对应数据
Redis获取到null数据未进行持久化，直接返回
下次此类数据到达重复上述过程
出现黑客攻击服务器

解决方案（术）
缓存null

对查询结果为null的数据进行缓存（长期使用，定期清理），设定短时限，例如30-60秒，最高5分钟

白名单策略

提前预热各种分类数据id对应的bitmaps，id作为bitmaps的offset，相当于设置了数据白名单。当加载正常数据时，放行，加载异常数据时直接拦截（效率偏低）
- 使用布隆过滤器（有关布隆过滤器的命中问题对当前状况可以忽略）

实施监控

实时监控redis命中率（业务正常范围时，通常会有一个波动值）与null数据的占比
非活动时段波动：通常检测3-5倍，超过5倍纳入重点排查对象
活动时段波动：通常检测10-50倍，超过50倍纳入重点排查对象根据倍数不同，启动不同的排查流程。然后使用黑名单进行防控（运营）

key加密

问题出现后，临时启动防灾业务key，对key进行业务层传输加密服务，设定校验程序，过来的key校验
例如每天随机分配60个加密串，挑选2到3个，混淆到页面数据id中，发现访问key不满足规则，驳回数据访问

总结

缓存击穿访问了不存在的数据，跳过了合法数据的redis数据缓存阶段，每次访问数据库，导致对数据库服务器造成压力。通常此类数据的出现量是一个较低的值，当出现此类情况以毒攻毒，并及时报警。应对策略应该在临时预案防范方面多做文章。
无论是黑名单还是白名单，都是对整体系统的压力，警报解除后尽快移除。

五、性能指标监控

监控指标

性能指标：Performance
内存指标：Memory
基本活动指标：Basic activity
持久性指标：Persistence
错误指标：Error

1、性能监控

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2、内存指标：Memory

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3、基本活动指标：Basic activity

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4、持久性指标：Persistence

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5、错误指标：Error

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6、监控方式

工具：

Cloud Insight Redis
Prometheus
Redis-stat
Redis-faina
RedisLive
zabbix

命令

benchmark
redis cli
- monitor
- showlog

7、压测指令

benchmark
- 命令：
  - **redis-benchmark [-h ] [-p ] [-c ] [-n [-k**``**]**
- 范例1
  - **redis-benchmark** 说明：50个连接，10000次请求对应的性能
- 范例2
  - **redis-benchmark -c 100 -n 5000**
  - 说明：100个连接，5000次请求对应的性能
monitor
- 命令
  - monitor打印服务器调试信息
showlong
- 命令
  - **showlong [operator]**
    - get ：获取慢查询日志
    - len ：获取慢查询日志条目数
    - reset ：重置慢查询日志
- 相关配置
  - **slowlog-log-slower-than 1000** #设置慢查询的时间下线，单位：微妙
  - **slowlog-max-len 100** #设置慢查询命令对应的日志显示长度，单位：命令数

5、集群

一、集群-主从复制

1、多台服务器连接方案

2、主从复制

3、高可用集群方案：

4、主从复制的作用

5、主从复制的工作流程

① 阶段1：连接阶段

② 阶段2：数据同步阶段

③ 阶段3：命令传播阶段

3.1 部分复制的三个核心要素

3.2 复制缓冲区

3.3 主从服务器复制偏移量（offset）

3.4 数据同步+命令传播阶段流程

4、心跳机制

4.1、心跳阶段注意事项

5、主从复制完整工作流程

6、全量复制常见问题：

二、集群-哨兵模式

1、哨兵简介

2、启用哨兵模式

3、sentinel.conf

4、哨兵的工作原理

三、集群

1、集群简介

2、redis集群结构设计

3、cluster集群结构搭建

四、集群常见问题

1、缓存预热

2、缓存雪崩

3、缓存击穿

4、缓存穿透

五、性能指标监控

1、性能监控

2、内存指标：Memory

3、基本活动指标：Basic activity

4、持久性指标：Persistence

5、错误指标：Error

6、监控方式

7、压测指令