讲到redis的迁移,一般会使用rdb或者aof在主库做自动重载到目标库方法.但该方法有个问题就是无法保证源节点数据和目标节点数据保持一致,一般线上环境也不允许源库停机,所以要在迁移过程后还要实现同步达到数据的一致性.公司线上环境使用的是redis自己的cluster,每个节点都拥有多个rdb和aof文件,使用原始方法无疑是难上加难.本文主要讨论两种方法来实现不停机源库前提下,实现源库(redis cluster)到目标库(cluster或者单实例)的迁移: 采用redis rep

Redis源码阅读(六)集群-故障迁移(下) 最近私人的事情比较多,没有抽出时间来整理博客.书接上文,上一篇里总结了Redis故障迁移的几个关键点,以及Redis中故障检测的实现.本篇主要介绍集群检测到某主节点下线后,是如何选举新的主节点的.注意到Redis集群是无中心的,那么使用分布式一致性的算法来使集群中各节点能对在新主节点的选举上达成共识就是一个比较可行的方案. 在工程上,Raft一致性算法是比较易于实现和理解的分布式一致性算法:Redis也是使用了Raft来做主节点选举的.所以这里先简单

Redis源码阅读(五)集群-故障迁移(上) 故障迁移是集群非常重要的功能:直白的说就是在集群中部分节点失效时,能将失效节点负责的键值对迁移到其他节点上,从而保证整个集群系统在部分节点失效后没有丢失数据,仍能正常提供服务.这里先抛开Redis实际的做法,我们可以自己想下对于Redis集群应该怎么做故障迁移,哪些关键点是必须要实现的.然后再去看Redis源码中具体的实现,是否覆盖了我们想到的关键点,有哪些设计是我们没有想到的,这样看代码的效果会比较好. 我在思考故障迁移这个功能时,首先想到的是节点

Redis源码阅读(四)集群-请求分配 集群搭建好之后,用户发送的命令请求可以被分配到不同的节点去处理.那Redis对命令请求分配的依据是什么?如果节点数量有变动,命令又是如何重新分配的,重分配的过程是否会阻塞对外提供的服务?接下来会从这两个问题入手,分析Redis3.0的源码实现. 1. 分配依据——槽 Redis将每个客户端的请求命令通过哈希的方式映射到槽上,映射方法就是对该客户端请求中的键值求CRC16校验值,求得的值再和16383(0x3FFF)进行与操作,得到的结果即为槽值:Redis

Redis源码阅读(三)集群-连接建立 对于并发请求很高的生产环境,单个Redis满足不了性能要求,通常都会配置Redis集群来提高服务性能.3.0之后的Redis支持了集群模式. Redis官方提供的集群功能是无中心的,命令请求可以发送到任意一个Redis节点,如果该请求的key不是由该节点负责处理,则会返回给客户端MOVED错误,提示客户端需要转向到该key对应的处理节点上.支持集群模式的redis客户端会自动进行转向,普通模式客户端则只返回MOVED错误. 先看下常见的Redis集群结构:

一.方案 1. 介绍 redis3.0及以上版本实现,集群中至少应该有奇数个节点,所以至少有三个节点,官方推荐三主三从的配置方式 使用哈希槽的概念,Redis 集群有16384个哈希槽,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽.集群的每个节点负责一部分hash槽. 使用主从复制模型,每个节点都会有N-1个slave.如果master不可用,会选举slave为新的master继续服务:如果同个节点的master和slave都失效,整个集群将不可用. 2. 集群的不足: Red

一.Redis 集群概述 Redis 主从复制 到 目前 为止,我们所学习的 Redis 都是 单机版 的,这也就意味着一旦我们所依赖的 Redis 服务宕机了,我们的主流程也会受到一定的影响,这当然是我们不能够接受的. 所以一开始我们的想法是:搞一台备用机.这样我们就可以在一台服务器出现问题的时候切换动态地到另一台去: 幸运的是,两个节点数据的同步我们可以使用 Redis 的 主从同步 功能帮助到我们,这样一来,有个备份,心里就踏实多了. Redis 哨兵 后来因为某种神秘力量,Redis 老

1主3从(共享文件见证)     模拟事故 AlwaysON集群 结论 主域控服务器重启 共享文件夹见证失败,SQL集群无影响 无影响 修改共享文件夹见证路径 第一次测试修改后:整个集群突然重启,查询下来不确认是否为修改路径有关,       第二次测试修改后:原有见证路径变成脱机,新路径联机,但集群线上的还是旧路径 共享文件夹路径不要更改,或者是先取消共享路径,再加新的 共享文件夹不可用 无影响,文件夹脱机后,再通过故障转移集群联机,共享时,要修改下面的集群设置,改成更改设置 脱机后,无影响,

数据迁移_老集群RAC迁移数据恢复到新集群RAC 作者:Eric 微信:loveoracle11g 1.把老集群RAC备份的数据远程拷贝到新集群RAC [root@old-rac-node1 ~]# cd /backup/rman/orcl [root@old-rac-node1 orcl]# ls -l *1119* [root@old-rac-node1 orcl]# scp *1119* root@192.168.10.10:/backup/rman/orcl 密码:oracle [roo

本文记录使用Velero Restic快速完成云原生应用迁移至ACK集群的实践过程. 0. 实践步骤概览 (1)创建GKE集群(或自建Kubernetes集群)(2)在GKE集群上部署示例应用Jenkins Application并执行一个构建任务(3)创建ACK集群(4)在ACK集群中部署Minio Service用于应用迁移时数据中转服务(5)在GKE上部署Velero并备份整个Jenkins Application(6)把Jenkins Application使用的容器镜像同步到阿里云容器

解决项目迁移至Kubernetes集群中的代理问题 随着Kubernetes技术的日益成熟,越来越多的企业选择用Kubernetes集群来管理项目.新项目还好,可以选择合适的集群规模从零开始构建项目:旧项目迁移进Kubernetes集群就需要考虑很多因素,毕竟项目不能中断时间过久. 问题来源 近日在做项目迁移至Kubernetes集群时,遇到了一件有意思的问题:因为开发用的dubbo版本过低,在zookeeper注册不上,需要开发升级dobbo,然后在打包成镜像,所以要先把nodejs迁移进Ku

#案例分享 生产环境逐步迁移至k8s集群 - pod注册到consul #项目背景 多套业务系统, 所有节点注册到consul集群,方便统一管理 使用consul的dns功能, 所有节点hostname能ping通 使用consul健康检查功能, 健康检查通过才添加到service 部分服务之前调用直接使用consul的server地址即: service-name.service.datacenter.consul prometheus监控使用consul-templates自动添加节点 运行

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 htt

一. 方案 1. 介绍redis集群分为服务端集群(Cluster)和客户端分片(Sharding)服务端集群:redis3.0以上版本实现,使用哈希槽,计算key的CRC16结果再模16834.此处暂不介绍客户端分片:3.0以下使用,采用Key的一致性hash算法来区分key存储在哪个Redis实例上.每个Redis实例彼此独立,使用ShardedJedisPool 2. Sharding存在两个问题 单点故障问题:当集群中的某一台服务挂掉之后,客户端在根据一致性hash无法从这台服务器获取数

功能概述 ​ Redis Cluster是Redis的自带的官方分布式解决方案,提供数据分片.高可用功能,在3.0版本正式推出. ​ 使用Redis Cluster能达到负载均衡的问题,内部采用哈希分片规则: ​ 基础架构图如下所示: ​ 图中最大的虚线部分为一个Cluster集群,由6个Redis实例组成. 集群分片 ​ 整个Cluster集群中有16384个槽位,必须要将这些槽位分别规划在3台Master中. ​ 如果有任意1个槽位没有被分配,则集群创建不成功. ​ 当集群中任意一个Mast

集群 这是<Redis设计与实现>系列的文章,系列导航:Redis设计与实现笔记 集群中的节点 创建集群 通过 CLUSTER NODE 命令可以查看当前集群中的节点.刚启动时,默认每一台节点都是一个集群. sequenceDiagram participant r0 as redis.cn 7000 participant r1 as redis.cn 7001 participant r2 as redis.cn 7002 note over r1: CLUSTER MEET redis.

Jedis设计 Jedis作为推荐的java语言redis客户端,其抽象封装为三部分: 对象池设计:Pool,JedisPool,GenericObjectPool,BasePoolableObjectFactory,JedisFactory 面向用户的redis操作封装:BinaryJedisCommands,JedisCommands,BinaryJedis,Jedis 面向redis服务器的操作封装:Commands,Client,BinaryClient,Connection,Proto

原文地址:http://bridgeforyou.cn/2018/09/02/Redis-Dsitributed-Lock-2/ 单机版实现的局限性 在上一篇文章中,我们讨论了Redis分布式锁的实现,简单回顾下. 获取锁: set file:9527 ${random_value} NX EX ${timeout} 释放锁,调用lua脚本: if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del

前面介绍了<进阶的Redis之数据持久化RDB与AOF>和<进阶的Redis之Sentinel原理及实战>,这次来了解下Redis的集群功能,以及其中哈希分片原理. 集群分片模式 如果Redis只用复制功能做主从,那么当数据量巨大的情况下,单机情况下可能已经承受不下一份数据,更不用说是主从都要各自保存一份完整的数据.在这种情况下,数据分片是一个非常好的解决办法. Redis的Cluster正是用于解决该问题.它主要提供两个功能: 自动对数据分片,落到各个节点上 即使集群部分节点失效

Redis是一种高级key-value数据库.它跟memcached类似,不过数据可以持久化,而且支持的数据类型很丰富.有字符串,链表,集 合和有序集合.支持在服务器端计算集合的并,交和补集(difference)等,还支持多种排序功能.所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务 器. Redis的所有数据都是保存在内存中,然后不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”):也可以把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”).

文章主目录 Redis集群简介 Redis集群搭建 Redis集群分区原理 集群操作 参考文档 本文是redis学习系列的第四篇,前面我们学习了redis的数据结构和一些高级特性,点击下面链接可回看 <详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令> <redis高级应用(主从.事务与锁.持久化)> 本文我们继续学习redis的高级特性——集群.本文主要内容包括集群搭建.集群分区原理和集群操作的学习. Redis集群简介 Redis 集群是3.0之后才引入的,在3.0之前,使用