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docker搭建redis集群弊端(docker redis集群搭建 桥接网络访问)

发布时间:4 周 前 栏目:Web前端 浏览:

1、docker搭建redis集群弊端

不稳定。单个redis具有不稳定性。当redis服务死机了或者redis服务被kill掉了,就没有可用的redis服务了。Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中。

docker搭建redis集群弊端

2、有了docker环境就不需要进行安装redis

您要问的是有了docker环境就不需要进行安装redis的原因是什么?原因是快速部署、环境一致性。

1、快速部署:Docker容器化的应用程序可以在几秒钟内启动和停止,因为它们是预先配置好的,与宿主环境隔离开来。这意味着在新的开发环境或服务器上部署应用程序时,不需要手动安装和配置Redis,只需运行Redis容器即可。

2、环境一致性:Docker容器提供了一个封装应用程序及其依赖的环境,确保在不同环境中运行的应用程序具有相同的运行时环境。这意味着无论是在开发环境、测试环境还是生产环境中,应用程序都可以使用相同的Redis容器来提供数据存储和缓存服务。

docker搭建redis集群弊端

3、redis集群方案有哪些


Redis数据量日益增大,而且使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,解决单实例内存增大带来的一系列问题。

本篇文章简单介绍五种方案:

官方cluster方案

twemproxy代理方案

哨兵模式

codis

客户端分片

官方cluser方案

从redis 3.0版本开始支持redis-cluster集群,redis-cluster采用无中心结构,每个节点保存数据和整个集群状态,每个节点都和其他节点连接。redis-cluster是一种服务端分片技术。

redis-cluster架构图

redis-cluster特点:

每个节点都和n-1个节点通信,这被称为集群总线(cluster bus)。它们使用特殊的端口号,即对外服务端口号加10000。所以要维护好这个集群的每个节点信息,不然会导致整个集群不可用,其内部采用特殊的二进制协议优化传输速度和带宽。

redis-cluster把所有的物理节点映射到[0,16383]slot(槽)上,cluster负责维护node--slot--value。

集群预分好16384个桶,当需要在redis集群中插入数据时,根据CRC16(KEY) mod 16384的值,决定将一个key放到哪个桶中。

客户端与redis节点直连,不需要连接集群所有的节点,连接集群中任何一个可用节点即可。

redis-trib.rb脚本(rub语言)为集群的管理工具,比如自动添加节点,规划槽位,迁移数据等一系列操作。

节点的fail是通过集群中超过半数的节点检测失效时才生效。

整个cluster被看做是一个整体,客户端可连接任意一个节点进行操作,当客户端操作的key没有分配在该节点上时,redis会返回转向指令,指向正确的节点。

为了增加集群的可访问性,官方推荐的方案是将node配置成主从结构,即一个master主节点,挂n个slave从节点。如果主节点失效,redis cluster会根据选举算法从slave节点中选择一个上升为master节点,整个集群继续对外提供服务。

twemproxy代理方案

twemproxy代理架构图:

Redis代理中间件twemproxy是一种利用中间件做分片的技术。twemproxy处于客户端和服务器的中间,将客户端发来的请求,进行一定的处理后(sharding),再转发给后端真正的redis服务器。也就是说,客户端不直接访问redis服务器,而是通过twemproxy代理中间件间接访问。降低了客户端直连后端服务器的连接数量,并且支持服务器集群水平扩展。

twemproxy中间件的内部处理是无状态的,它本身可以很轻松地集群,这样可以避免单点压力或故障。

twemproxy又称nutcracker,起源于推特系统中redis、memcached集群的轻量级代理。

Github源码地址(https://github.com/twitter/twemproxy)

从上面架构图看到twemproxy是一个单点,很容易对其造成很大的压力,所以通常会结合keepalived来实现twemproy的高可用。这时,通常只有一台twemproxy在工作,另外一台处于备机,当一台挂掉以后,vip自动漂移,备机接替工作。关于keepalived的用法可自行网上查阅资料。

哨兵模式

Sentinel哨兵

Sentinel(哨兵)是Redis的高可用性解决方案:由一个或多个Sentinel实例组成的Sentinel系统可以监视任意多个主服务器以及这些主服务器下的所有从服务器,并在被监视的主服务器进入下线状态时,自动将下线主服务器属下的某个从服务器升级为新的主服务器。

例如:

在Server1掉线后:

升级Server2为新的主服务器:

Sentinel的工作方式

每个Sentinel以每秒钟一次的频率向它所知的Master、Slave以及其他Sentinel实例发送一个PING命令。

如果一个实例距离最后一次有效回复PING命令的时间超过down-after-milliseconds选项所指定的值,则这个实例会被Sentinel标记为主观下线。

如果一个Master被标记为主观下线,则正在监视这个Master的所有Sentinel要以每秒一次的频率确认Master的确进入了主观下线状态。

当有足够数量的Sentinel(大于等于配置文件指定的值)在指定的时间范围内确认Master的确进入了主观下线状态,则Master会被标记为客观下线。

在一般情况下,每个Sentinel会以每10秒一次的频率向它所知的所有Master、Slave发送INFO命令。

当Master被Sentinel标记为客观下线时,Sentinel向下线的Master的所有Slave发送INFO命令的频率会从10秒一次改为每秒一次。

若没有足够数量的Sentinel同意Master已经下线,Master的客观下线状态就会被移除。若Master重新向Sentinel的PING命令返回有效值,Master的主观下线状态就会被移除。

codis

codis是一个分布式的Redis解决方案,由豌豆荚开源,对于上层的应用来说,连接codis proxy和连接原生的redis server没什么明显的区别,上层应用可以像使用单机的redis一样使用,codis底层会处理请求的转发,不停机的数据迁移等工作,所有后边的事情,对于前面的客户端来说是透明的,可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的redis服务。

客户端分片

分区的逻辑在客户端实现,由客户端自己选择请求到哪个节点。方案可参考一致性哈希,这种方案通常适用于用户对客户端的行为有完全控制能力的场景。

总结:没有最好的方案,只有最合适的方案。

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