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Redis学习笔记11-Redis分布式

www.MyException.Cn  网友分享于:2015-07-05  浏览:0次
Redis学习笔记11--Redis分布式

Redis-2.4.15目前没有提供集群的功能,Redis作者在博客中说将在3.0中实现集群机制。目前Redis实现集群的方法主要是采用一致性哈稀分片(Shard),将不同的key分配到不同的redis server上,达到横向扩展的目的。下面来介绍一种比较常用的分布式场景:

在读写操作比较均匀且实时性要求较高,可以用下图的分布式模式:

在读操作远远多于写操作时,可以用下图的分布式模式:

 

       对于一致性哈稀分片的算法,Jedis-2.0.0已经提供了,下面是使用示例代码(以ShardedJedisPool为例):

package com.jd.redis.client;

 

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

 

import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

import redis.clients.jedis.JedisShardInfo;

import redis.clients.jedis.ShardedJedis;

import redis.clients.jedis.ShardedJedisPool;

import redis.clients.util.Hashing;

import redis.clients.util.Sharded;

 

publicclass RedisShardPoolTest {

    static ShardedJedisPoolpool;

    static{

        JedisPoolConfig config =new JedisPoolConfig();//Jedis池配置

        config.setMaxActive(500);//最大活动的对象个数

          config.setMaxIdle(1000 * 60);//对象最大空闲时间

          config.setMaxWait(1000 * 10);//获取对象时最大等待时间

          config.setTestOnBorrow(true);

        String hostA = "10.10.224.44";

          int portA = 6379;

          String hostB = "10.10.224.48";

          int portB = 6379;

        List<JedisShardInfo> jdsInfoList =new ArrayList<JedisShardInfo>(2);

        JedisShardInfo infoA = new JedisShardInfo(hostA, portA);

        infoA.setPassword("redis.360buy");

        JedisShardInfo infoB = new JedisShardInfo(hostB, portB);

        infoB.setPassword("redis.360buy");

        jdsInfoList.add(infoA);

        jdsInfoList.add(infoB);

       

        pool =new ShardedJedisPool(config, jdsInfoList, Hashing.MURMUR_HASH,

Sharded.DEFAULT_KEY_TAG_PATTERN);

    }

   

    /**

     * @param args

     */

    publicstaticvoid main(String[] args) {

        for(int i=0; i<100; i++){

            String key = generateKey();

            //key += "{aaa}";

            ShardedJedis jds = null;

            try {

                jds = pool.getResource();

                System.out.println(key+":"+jds.getShard(key).getClient().getHost());

                System.out.println(jds.set(key,"1111111111111111111111111111111"));

            } catch (Exception e) {

                e.printStackTrace();

            }

            finally{

                pool.returnResource(jds);

            }

        }

    }

 

    privatestaticintindex = 1;

    publicstatic String generateKey(){

        return String.valueOf(Thread.currentThread().getId())+"_"+(index++);

    }

}

从运行结果中可以看到,不同的key被分配到不同的Redis-Server上去了。

 

       实际上,上面的集群模式还存在两个问题:

1.       扩容问题:

因为使用了一致性哈稀进行分片,那么不同的key分布到不同的Redis-Server上,当我们需要扩容时,需要增加机器到分片列表中,这时候会使得同样的key算出来落到跟原来不同的机器上,这样如果要取某一个值,会出现取不到的情况,对于这种情况,Redis的作者提出了一种名为Pre-Sharding的方式:

Pre-Sharding方法是将每一个台物理机上,运行多个不同断口的Redis实例,假如有三个物理机,每个物理机运行三个Redis实际,那么我们的分片列表中实际有9Redis实例,当我们需要扩容时,增加一台物理机,步骤如下:

A.     在新的物理机上运行Redis-Server

B.      该Redis-Server从属于(slaveof)分片列表中的某一Redis-Server(假设叫RedisA);

C.      等主从复制(Replication)完成后,将客户端分片列表中RedisAIP和端口改为新物理机上Redis-ServerIP和端口;

D.     停止RedisA

这样相当于将某一Redis-Server转移到了一台新机器上。Prd-Sharding实际上是一种在线扩容的办法,但还是很依赖Redis本身的复制功能的,如果主库快照数据文件过大,这个复制的过程也会很久,同时会给主库带来压力。所以做这个拆分的过程最好选择为业务访问低峰时段进行。

http://blog.nosqlfan.com/html/3153.html

 

2.       单点故障问题:

还是用到Redis主从复制的功能,两台物理主机上分别都运行有Redis-Server,其中一个Redis-Server是另一个的从库,采用双机热备技术,客户端通过虚拟IP访问主库的物理IP,当主库宕机时,切换到从库的物理IP。只是事后修复主库时,应该将之前的从库改为主库(使用命令slaveof no one),主库变为其从库(使命令slaveof IP PORT),这样才能保证修复期间新增数据的一致性。

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