【凤凰社】Redis入门到放弃系列-redis cluster集群原理

Redis Cluster

Redis Cluster是redis的分布式解决方案,在redis 3.0版本推出后有效的解决了reids分布式方面的需求。Redis Cluster的主要特性有:

  • 数据进行分片,在每个master上保存一部分数据
  • 内置高可用支持,部分master不可用时,仍可提供服务
  • 支持N个master节点,每个master node可以挂载多个slave node
  • 支持自动选举机制,在master node故障时,会从slave node中选举出新的master,并进行切换
  • 每个master节点都负责进行数据读写操作,每个节点之间会进行通信

Redis Cluster的虚拟槽分区(hash slot)

虚拟槽分区是Redis Cluster采用的分区方法。

  • Redis Cluster为我们预设了16384个hash slot(范围0-16383),每一个hash slot映射一个数据子集。
  • 数据子集中的key通过计算CRC16的值,然后对16384取模,来确认对应的hash slot。
  • 每个master管理一部分slot,根据master节点的数据平均分配。
  • 由于数据保存在slot中,当节点扩容或缩容时,对slot进行重新分配迁移即可,数据不会丢失。
  • 分配迁移slot的成本是非常低的(slot的总数仅有16384个)
  • Redis Cluster的节点之间会共享消息,每个节点都会知道是哪个节点负责哪个范围内的slot

节点间的内部通信机制

基础通信原理

  1. redis cluster节点间采取gossip协议进行通信

跟集中式不同,不是将集群元数据(节点信息,故障,等等)集中存储在某个节点上,
而是互相之间不断通信,保持整个集群所有节点的数据是完整的

  • 集中式:好处在于,元数据的更新和读取,时效性非常好,一旦元数据出现了变更,
    立即就更新到集中式的存储中,其他节点读取的时候立即就可以感知到;
    不好在于,所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方,可可以会导致元数据的存储有压力
  • gossip:好处在于,元数据的更新比较分散,不是集中在一个地方,更新请求会陆陆续续,
    打到所有节点上去更新,有一定的延时,降低了压力; 缺点,元数据更新有延时,可可以导致集群的一些操作会有一些滞后
  1. 10000端口
  • 每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口,就是自己提供服务的端口号+10000,比如7001,那么用于节点间通信的就是17001端口
  • 每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息,同时其他几点接收到ping之后返回pong
  1. 交换的信息

故障信息,节点的增加和移除,hash slot信息,等

gossip协议

gossip协议包含多种消息,包含ping,pong,meet,fail

  • meet: 某个节点发送meet给新加入的节点,让新节点加入集群中,然后新节点就会Start与其他节点进行通信
    redis-trib.rb add-node
    其实内部就是发送了一个gossip meet消息,给新加入的节点,通知那个节点去加入我们的集群
  • ping: 每个节点都会频繁给其他节点发送ping,其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据,互相通过ping交换元数据
    每个节点每秒都会频繁发送ping给其他的集群,ping,频繁的互相之间交换数据,互相进行元数据的更新
  • pong: 返回ping和meet,包含自己的状态和其他信息,也可以用于信息广播和更新
  • fail: 某个节点判断另一个节点fail之后,就发送fail给其他节点,通知其他节点,指定的节点宕机了

ping消息

  • ping很频繁,而且要携带一些元数据,So可可以会加重网络负担
    每个节点每秒会Run10次ping,每次会选择5个最久没有通信的其他节点
  • 当然如果发现某个节点通信延时达到了cluster_node_timeout / 2,那么立即发送ping,避免数据交换延时过长,落后的时间太长了
  • 比如说,两个节点之间都10分钟没有交换数据了,那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况,就会有问题
    Socluster_node_timeout可以调节,如果调节比较大,那么会降低发送的频率
  • 每次ping,一个是带上自己节点的信息,还有就是带上1/10其他节点的信息,发送出去,进行数据交换
    至少包含3个其他节点的信息,最多包含总节点-2个其他节点的信息

消息头

Ping和Pong数据包包含所有类型的数据包(例如,请求故障转移投票的数据包)通用的消息头。
通用消息头具有以下信息:

  • 节点ID,在第一次创建节点时分配的160位伪随机字符串,在Redis Cluster节点的整个生命周期中都保持无变化
  • 节点标志,指示该节点是从节点,主节点还是其他节点信息
  • 发送节点的哈希槽的位图
  • 发送节点的TCP端口
  • 发送节点的状态
  • 发送节点的主节点ID(如果它是从节点)

客户端路由

moved重定向

  1. 每个节点通过通信都会共享Redis Cluster中槽和集群中对应节点的关系
  2. 客户端向Redis Cluster的任意节点发送命令,接收命令的节点会根据CRC16规则进行hash运算与16384取模,计算自己的槽和对应节点
  3. 如果保存数据的槽被分配给当前节点,则去槽中Run命令,并把命令Run结果返回给客户端
  4. 如果保存数据的槽不在当前节点的管理范围内,则向客户端返回moved重定向异常
  5. 客户端接收到节点返回的结果,如果是moved异常,则从moved异常中获取目标节点的信息
  6. 客户端向目标节点发送命令,获取命令Run结果

ask重定向

什么是ask重定向?
在对集群进行扩容和缩容时,需要对槽及槽中数据进行迁移
当客户端向某个节点发送命令,节点向客户端返回moved异常,告诉客户端数据对应的槽的节点信息
如果此时正在进行集群扩展或者缩容操作,当客户端向正在迁移的节点发送命令时,要操作的数据已经被迁移到别的节点了,就会返回ask,这就是ask重定向机制
步骤:

  1. 客户端向目标节点发送命令,目标节点中的槽正在迁移中,此时目标节点会返回ask重定向给客户端
  2. 客户端接收到ask后,向新的节点发起重定向操作,通过发送Asking命令的方法来操作。
  3. 新节点Run命令,把命令Run结果返回给客户端
  4. 客户端接收ask重向后,并不会更新本地映射表(槽和集群中节点的对应关系)

多Key操作(hash tags)

在Redis Cluster中,每个key对应的hash slot都各不相同,数据保存的节点也不尽相同。那么如何做到多个key的批量操作呢?
hash tags就是用来解决这个问题的,使用hash tags可以确保多个key映射到同一个hash slot中。
redis cluster中为了实现hash tags做了些特殊计算。
如果一个键包含一个 “{…}” 这样的模式,仅有 { 和 } 之间的字符串会被用来做哈希以获取哈希槽
But由于可可以出现多个 { 或 },算的算法如下:

  • 如果键包含一个 { 字符。
  • 那么在 { 的右边就会有一个 }。
  • 在 { 和 } 之间会有一个或多个字符,第一个 } 一定是出现在第一个 { 之后。
    例如:
  1. abc{hello} yhn{hello}
  2. {abc}}hello {abc}}nihao

多key操作:
MSET {user:1000}.name Angela {user:1000}.surname White

参考资料:
https://redis.io/topics/cluster-spec


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