redis(2)-主从复制、哨兵、集群
主从复制
一主多从的架构,主:master,从:slave。master主要负责写数据及同步数据到slave节点,slave主要负责读数据,slave会连接到master节点,并且定期向master节点发送同步数据的指令psync2(redis的主从复制架构是slave主动向master申请同步数据,master节点不主动进行数据同步操作的下发),数据同步的流程相见下图:
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哨兵
负责监控master和slave节点的运行状态,当被监控的节点出现问题时,向其他哨兵以及客户端发送通知,当master节点出现故障时,负责自动故障转移(先断开master与slave的连接,再从slave中选取一个节点作为master,将其他slave连接到新的master,并告知客户端新的服务器地址)。
在选举master时,先在sentinel集群中选出执行选举节点(选择这个执行选举节点的方式类似ZK的选举原理,当sentinel集群中有超过半数的节点选举就选择这个节点),然后按照选举规则选出新的master节点,规则如下:
- 必须是在线的节点
- 响应慢的节点不选
- 与原master断开时间久的不选
- 有限原则(优先级最高的优先,offset最新的优先(offset最新表示节点数据最新),按照runid选举)
一个多主多从的架构模式,数据分布在每台master节点上(cluster集群会将所有master节点按照总的16384个槽进行数据分配,每个master节点存储一部分数据,一个槽代表一个独立的内存空间,每个槽可以存储很多数据),每台master节点下面搭配独立的slave节点,负责备份所属master节点的数据。当其中某台master节点出现故障时,会在他自己的slave节点中选举一个新的master节点出来顶替。这种模式很好的解决了单台master存储容量不够或者并发处理能力不足时遇到的问题。
cluster集群中有个读取数据时最多二次命中原则,也就是用key进行运算后得到一个槽值,先到A服务读取数据,如果没有则返回槽值所在服务器的位置,由客户端再次向目标服务器发送请求拿到最终的数据。
缓存雪崩
指短时间内大量key过期,导致数据库负载过大,进而导致整个服务不可用,应对策略:
- 将数据进行分类,对有效期设置过期错峰
- 过期时间使用固定时间 + 随机值进行稀释
- 超热数据使用永久key
- 加锁(限制操作流量,如key过期后只有一个请求去同步数据库的数据)
超热key在过期瞬间有大量请求到数据库,导致数据库负载过大,应对策略:
- 后台刷新数据:启动定时任务在高峰来临之前刷新数据有效期,如:秒杀等能预知高峰时刻的场景。
- 使用二级缓存:设置不同的失效时间,保障不会同时失效。
- 加锁:类似缓存雪崩的加锁策略。
- 超热数据延长过期时间或者设置永久key。
【redis(2)-主从复制、哨兵、集群】一般指黑客恶意请求一些数据库中不存在的数据,导致redis中大面积未命中,直接导致数据库负载过大
- 缓存null,过期时间设置短点(1-5分钟)。属于比较低级的处理方式,如果每次请求的数据随机,则基本没有防范效果,而且会消耗redis内存。
- 使用布隆过滤器进行请求拦截(如果布隆过滤器判断请求的数据不存在,则直接返回,都不会向redis发请求)。
- 监控redis命中率,如果命中率的波动浮动增加,则使用黑白名单进行防控,或者开启布隆过滤器。
- 加密key,约定一定的规则,在service中判断不符合规则的请求,则直接返回。
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