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01 redis發布訂閱原理(《Redis設計與實現》pdf下載在線閱讀,求百度網盤云資源)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-07-24 08:52:53【】7人已围观
简介Redis哨兵機制原理淺析上一篇文章Redis主從復制原理中簡要地說明了主從復制的一個基本原理,包含全量復制、復制積壓緩沖區與增量復制等內容,有興趣的同學可以先看下。利用主從復制,可以實現讀寫分離、數
Redis哨兵機制原理淺析
上一篇文章Redis主從復制原理中簡要地說明了主從復制的一個基本原理,包含全量復制、復制積壓緩沖區與增量復制等內容,有興趣的同學可以先看下。
利用主從復制,可以實現讀寫分離、數據備份等功能。但如果主庫宕機后,需要運維人員手動地將一個從庫提升為新主庫,并將其他從庫slaveof新主庫,以此來實現故障恢復。
因此, 主從模式的一個缺點,就在于無法實現自動化地故障恢復 。Redis后來引入了哨兵機制,哨兵機制大大提升了系統的高可用性。
哨兵,就是站崗放哨的,時刻監控周圍的一舉一動,在第一時間發現敵情并發出及時的警報。
Redis中的哨兵(Sentinel), 則是一個特殊的Redis實例 ,不過它并不存儲數據。也就是說,哨兵在啟動時,不會去加載RDB文件。
關于Redis的持久化,可以參考我的另外一篇文章 談談Redis的持久化——AOF日志與RDB快照
上圖就是一個典型的哨兵架構,由數據節點與哨兵節點構成,通常會部署多個哨兵節點。
哨兵主要具有三個作用, 監控、選主與通知 。
監控:哨兵會利用心跳機制,周期性不斷地檢測主庫與從庫的存活性
選主:哨兵檢測到主庫宕機后,選擇一個從庫將之切換為新主庫
通知:哨兵會將新主庫的地址通知到所有從庫,使得所有從庫與舊主庫slaveof新主庫,也會將新主庫的地址通知到客戶端上
我會在下文詳細講一下監控與選主的過程
哨兵系統是通過3個定時任務,來完成對主庫、從庫與哨兵之間的探活。
首先我們會在配置文件中配置主庫地址,這樣哨兵在啟動后,會以 每隔10秒 的頻率向主庫發送info命令,從而獲得當前的主從拓撲關系,這樣就拿到了所有從庫的地址。
接著 每隔2秒 ,會使用pub/sub(發布訂閱)機制,在主庫上的 sentinel :hello的頻道上發布消息,消息內容包括哨兵自己的ip、port、runid與主庫的配置。
每個哨兵都會訂閱該頻道,在該頻道上發布與消費消息,從而實現哨兵之間的互相感知。
利用啟動配置與info命令可以獲取到主從庫地址,利用發布訂閱可以感知到其余的哨兵節點。
在此基礎上,哨兵會 每隔1秒 向主庫、從庫與其他哨兵節點發送PING命令,因此來進行互相探活。
當某個哨兵在 **down-after-millise買粉絲nds(默認是30秒) **配置的連續時間內,仍然沒有收到主庫的正確響應,則當前哨兵會認為主庫 主觀下線 ,并將其標記為sdown(subjective down)
為了避免當前哨兵對主庫的誤判,因此這個時候還需要參考其他哨兵的意見。
接著當前哨兵會向其他哨兵發送 sentinel is-master-down-by-addr 命令, 如果有半數以上(由quorum參數決定)的哨兵認為主庫確實處于主觀下線狀態,則當前哨兵認為主庫客觀下線 ,標記為odown(objective down)
一旦某個主庫被認定為客觀下線時,這個時候需要進行哨兵選舉,選舉出一個領導者哨兵,來完成主從切換的過程。
哨兵A在向其他哨兵發送 sentinel is-master-down-by-addr 命令時,同時要求其他哨兵同意將其設置為Leader,也就是想獲得其他哨兵的投票。
在每一輪選舉中,每個哨兵僅有一票。投票遵循先來先到的原則,如果某個哨兵沒有投給別人,就會投給哨兵A。
首先獲得半數以上投票的哨兵,將被選舉稱為Leader。
這里的哨兵選舉,采用的是Raft算法。這里不對Raft做詳細的探討,有興趣的同學,可以參考我的另外一篇文章 22張圖,帶你入門分布式一致性算法Raft
該文章采用大量的圖例,相信你可以從中學習到全新的知識,從而打開分布式一致性算法的大門,大伙們記得等我搞完Paxos與Zab。
過半投票機制也常用于很多算法中,例如RedLock,在半數以上的節點上加鎖成功,才代表申請到了分布式鎖,具體可參考這篇文章的最后 我用了上萬字,走了一遍Redis實現分布式鎖的坎坷之路,從單機到主從再到多實例,原來會發生這么多的問題
在Zookeeper選舉中,同樣也用到了過半投票機制,在這篇文章中 面試官:能給我畫個Zookeeper選舉的圖嗎? 我從源碼角度分析了Zookeeper選舉的過程。
在選舉到領導者哨兵后,將由該哨兵完成故障恢復工作。
故障恢復分為以下兩步:
詳細說一下第一步,挑選是有條件的。首先要過濾出不健康的節點,再按某種規則排序,最后取第一個從庫,我們直接從源碼入手:
因此,以下從庫會被過濾出:
剩下的節點,就是健康的節點,此時再執行一次快速排序,排序的規則如下:
本文算是Redis哨兵的一個入門文章,主要講了哨兵的作用,例如監控、選主和通知。
在Redis讀寫分離的情況下,使用哨兵可以很輕松地做到故障恢復,提升了整體的可用性。
但哨兵無法解決Redis單機寫的瓶頸,這就需要引入集群模式,相應的文章也被列為明年的寫作計劃中。
</article>
Spring Boot使用Redis進行消息的發布訂閱 原創
/
*** Redis 相關的配置,包含推送,以及對象編碼的定義
*/
@Configuration
public class RedisConfig {
public @Bean
RedisTemplate redisTemplate(RedisConnectionFactory 買粉絲nnectionFactory) {
RedisTemplate template = new RedisTemplate>();
template.setConnectionFactory(買粉絲nnectionFactory);
template.setDefaultSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
template.setHashKeySerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
return template;
}
@Bean
ChannelTopic topic() {
return new ChannelTopic("messageQueue");
}
@Bean
RedisMessageListenerContainer 買粉絲ntainer(RedisConnectionFactory 買粉絲nnectionFactory,
MessageListenerAdapter listenerAdapter) {
RedisMessageListenerContainer 買粉絲ntainer = new RedisMessageListenerContainer();
買粉絲ntainer.setConnectionFactory(買粉絲nnectionFactory);
買粉絲ntainer.addMessageListener(listenerAdapter, new PatternTopic("messageQueue"));
return 買粉絲ntainer;
}
@Bean
MessageListenerAdapter listenerAdapter(Receiver receiver) {
return new MessageListenerAdapter(receiver, "receiveMessage");
}
}
public enum BusinessTypeEnum {
//修改SystemConfig緩存
UPDATE_SYSTEM_CONFIG;
}
//發布者接口
public interface MessagePublisher {
void publish(String message);
}
@Component
public class RedisMessagePublisher implements MessagePublisher{
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisMessagePublisher.class);
@Autowired
private RedisTemplate redisTemplate;
@Autowired
private ChannelTopic topic;
@Override
public void publish(String message) {
logger.info("推送信息:"+message);
redisTemplate.買粉絲nvertAndSend(topic.getTopic(), message);
}
}
public interface Receiver { void receiveMessage(String message); }
@Component
public class MessageReceiver implements Receiver {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MessageReceiver.class);
@Autowired<
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