剑眉星目

深浅模式

哨兵模式、缓存设计方案 ​

更新: 2025/2/24 字数: 0 字 时长: 0 分钟

哨兵模式 ​

前面我们讲解了主从复制，以及如何使用配置文件和命令搭建了一个一主二从的Redis伪集群，但是这样搭建方法在工程项目上不是会用到的，原因如下：

  1. 使用命令搭建的集群，当主节点挂掉后，整个集群的写服务就停掉了；
  2. 如果主节点一时半会不能恢复，但整个集群又需要提供写服务，那么就必须手动执行命令 salveof no one 重新指定一个主节点，麻烦费时，还会造成一段时间内服务不可用。

所以为了能更好的向外部提供Redis集群的读写服务，必须要学习哨兵模式。前面我们搭建的Redis集群属于主从手动切换模式，而哨兵模式简单讲就是主从自动切换模式。

模式详解 ​

哨兵模式：哨兵就是一个独立运行的进程，在Redis集群中，哨兵每隔一断时间向节点发送ping包，通过是否在指定时间范围内（cluster-node-timeout）响应来判断其是否故障，如果响应超出了指定时间，就认为该节点已断开和集群的连接；如果是主节点故障了，会进行选举投票，投票数最多的从节点转换为主节点。

QQ截图20220722160003

上面展示的是单哨兵模式，已经说过哨兵是一个单独的进程，但如果哨兵进程挂了，这样就无法对整个Redis集群进行监控了，为此出现了多哨兵模式，即哨兵除了监控Redis实例，哨兵之间也会互相监控。

QQ截图20220722160208

文件配置 ​

我们在Redis的目录下面新建一个名称为 sentinel.conf 的文件内容如下：

sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1
  • sentinel monitor 固定写法；
  • myredis 哨兵名称；
  • 127.0.0.1 6379 被监控的主机ip及端口；
  • 1 代表主节点挂掉后，重新进行选举投票选出主节点。

注意 sentinel.conf 的文件名称是不可改变的，而配置内容也不止上面一行，详细的配置如下：

QQ截图20220722172224

QQ截图20220722172304

QQ截图20220722172340

启动哨兵 ​

现在，我们就要来启动我们的哨兵，命令如下：

redis-sentinel /redis目录/sentinel.conf
  • redis-sentinel就是Redis提供的哨兵模式可执行文件。

执行该命令后，可以看到Redis处于哨兵模式的运行状态：

QQ截图20220722161618

在下方还可以看到，哨兵打印出了6379主节点和1个投票数、以及6380、6381两个从节点：

QQ截图20220722161808

主从切换 ​

现在我们关闭掉6379主节点：

QQ截图20220722162621

过一会，哨兵发现6379主节点连不上了，开始进行选举，选出6381成为新的主节点：

QQ截图20220722162908

这时再回到6381节点查看信息，可以到该节点就是新的主节点了：

QQ截图20220722163015

若此时我们再去开启6379节点，哨兵发现后新的节点进来后，就会输出 转换为从节点 的内容：

QQ截图20220722163747

现在我们去查看6379节点信息时，它已经是从节点了：

QQ截图20220722164242

?> 提示：哨兵模式如果发现旧的主节点回来了，只能归并到新的主节点下，当中从节点。

哨兵特点 ​

优点：哨兵模式是主从模式的升级，继承了主从配置全部优点，主从可以自动切换，故障可以自动转移，且系统可用性更好。

缺点：集群容量一旦达到上线，Redis的在线扩容就会变得十分麻烦；哨兵模式的配置有很多，配置起来很麻烦的。

缓存设计方案 ​

**目前大多数公司的存储都是MySQL + Redis：其中MySQL作为主存储，Redis作为辅助存储被用作缓存，加快访问读取的速度，提高性能。**因为Redis对内存要求比较高，而且存储容量肯定要比磁盘少很多，要存储大量数据，只能花更多的钱去购买内存，在一些不需要高性能的地方造成浪费，因此不能把所有数据都放在Redis，MySQL偏向于存数据，Redis偏向于快速取数据，最好把热门数据放Redis，基本数据放MySQL。由于Redis具有支撑高并发的特性，所以缓存通常能起到加速读写和降低后端压力的作用。

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缓存穿透 ​

缓存穿透场景：用户在网站上查询数据，首先会去到缓存层当中查询，如果缓存层当中没有查询到该数据，就会去到存储层查询。一旦这样的情况出现很频繁时，就会给存储层造成很大的压力，就相当于出现了缓存穿透。（商品秒杀）

QQ截图20220725154828

解决方案：布隆过滤器，一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

QQ截图20220725154945

缓存击穿 ​

缓存击穿场景：当一个key成为了爆热点，在不停的大并发集中对这一个点进行访问，当这个key失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。（明星出现社会性事件）

解决方案：

  1. 延长热点数据过期时间；
  2. 使用分布式锁（互斥锁），保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端的服务，其他没有获得分布式锁的线程只能等待，这样就将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。

QQ截图20220725160452

缓存雪崩 ​

缓存雪崩场景：在某一个时间缓存集体失效，所有的请求全部打在了存储层上，就很可能造成数据库的崩溃。（缓存服务器宕机）

QQ截图20220725160733

解决方案：

  1. 增加Redis节点，一个节点挂掉后，其他的还可以继续工作，就是Redis集群；
  2. 使用分布式锁（互斥锁），保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端的服务，其他没有获得分布式锁的线程只能等待，这样就将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。
  3. 服务降级，例如双十一的时候，一些服务是被禁用的，例如退款、查看评论信息等，目的就是为了腾出更多的资源将更多的商品数据放到缓存当中，保证用户的基本购物流程。

三者区别 ​

缓存穿透：很多请求缓存层查不到，去到存储层查询。

缓存击穿：某个点的缓存过期后，来了巨大的请求去到存储层查询。

缓存雪崩：缓存层失效或者出现问题，所有的请求去到了存储层。