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docker 笔记5：redis 集群分布式存储案例

news 2026/2/10 23:30:15

尚硅谷Docker实战教程（docker教程天花板）_哔哩哔哩_bilibili

目录

1.cluster(集群)模式-docker版哈希槽分区进行亿级数据存储 

1.1面试题

1.1.1  方案1 哈希取余分区

1.1.2 方案2 一致性哈希算法分区 

原理

优点

一致性哈希算法的容错性 

一致性哈希算法的扩展性 

缺点 

一致性哈希算法的数据倾斜问题

总结

1.1.3 方案3 哈希槽分区

3 多少个hash槽

哈希槽计算

2.3主3从redis集群扩缩容配置案例架构说明

关闭防火墙+启动docker后台服务

3.主从容错切换迁移案例

3.1大纲 ：

3.2 数据读写存储

4.主从扩容案例

​编辑 4.1新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点

4.2  进入6387容器实例内部

4.3 将新增的6387节点(空槽号)作为master节点加入原集群

4.4检查集群情况第1次

redis-cli --cluster check 真实ip地址:6381

4.5 重新分派槽号

4.6 检查集群情况第2次

4.7 为主节点6387分配从节点6388

4.8检查集群情况第3次

5.主从缩容案例

5.1检查集群情况1获得6388的节点ID

​编辑5.2将6387的槽号清空，重新分配，本例将清出来的槽号都给6381

5.3检查集群情况第二次

 5.4将6387删除

5.5检查集群情况第三次

1.cluster(集群)模式-docker版
哈希槽分区进行亿级数据存储 

1.1面试题

1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例

单机单台100%不可能，肯定是分布式存储，用redis如何落地？

上述问题阿里P6~P7工程案例和场景设计类必考题目，
一般业界有3种解决方案

1.1.1  方案1 哈希取余分区

2亿条记录就是2亿个k,v，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：
hash(key) % N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。

 优点：
  简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。

 缺点：
   原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。
某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。

1.1.2 方案2 一致性哈希算法分区 

原理

致性Hash算法背景（是什么？）
　　一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决
分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。

 提出一致性Hash解决方案。（能做什么？）
目的是当服务器个数发生变动时，
尽量减少影响客户端到服务器的映射关系

 3大步骤

算法构建一致性哈希环

一致性哈希环
    一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2^32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
 
   它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2^32取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到2^32-1，也就是说0点左侧的第一个点代表2^32-1， 0和2^32-1在零点中方向重合，我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。

服务器IP节点映射

   将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。
   将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：  

key落到服务器的落键规则

当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。
如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

优点

一致性哈希算法的容错性      一致性哈希算法的扩展性

一致性哈希算法的容错性 

假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据，并且这些数据会转移到D进行存储。

一致性哈希算法的扩展性 

数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那受到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，
不会导致hash取余全部数据重新洗牌。

缺点 

一致性哈希算法的数据倾斜问题

 
Hash环的数据倾斜问题
一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题，
例如系统中只有两台服务器：

总结

为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据
 
将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。
而当有节点加入或退出时仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。  
 
优点
加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点，对其他节点无影响。
 
缺点 
数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。 

1.1.3 方案3 哈希槽分区

1 为什么出现？

 一致性哈希的数据倾斜问题

哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。

解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。

解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。 

3 多少个hash槽
哈希槽计算

一个集群只能有16384个槽，编号0-16383（0-2^14-1）。这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。可以指定哪些编号的槽分配给哪个主节点。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取余，余数是几key就落入对应的槽里。slot = CRC16(key) % 16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。


 


Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。如下代码，key之A 、B在Node2， key之C落在Node3上

2.3主3从redis集群扩缩容配置案例架构说明

关闭防火墙+启动docker后台服务

systemctl start docker

新建6个docker容器redis实例

docker run -d --name redis-node-1 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-1:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6381docker run -d --name redis-node-2 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-2:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6382docker run -d --name redis-node-3 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-3:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6383docker run -d --name redis-node-4 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-4:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6384docker run -d --name redis-node-5 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-5:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6385docker run -d --name redis-node-6 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-6:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6386

 如果运行成功，效果如下：

命令分步解释

进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系 

进入容器

docker exec -it redis-node-1 /bin/bash

构建主从关系

//注意，进入docker容器后才能执行一下命令，且注意自己的真实IP地址

redis-cli --cluster create 192.168.111.147:6381 192.168.111.147:6382 192.168.111.147:6383 192.168.111.147:6384 192.168.111.147:6385 192.168.111.147:6386 --cluster-replicas 1

redis-cli --cluster create 192.168.111.147:6381 192.168.111.147:6382 192.168.111.147:6383 192.168.111.147:6384 192.168.111.147:6385 192.168.111.147:6386 --cluster-replicas 1

--cluster-replicas 1 表示为每个master创建一个slave节点

一切OK的话，3主3从搞定

链接进入6381作为切入点，查看集群状态

cluster info       cluster nodes

3.主从容错切换迁移案例

3.1大纲 ：

3.2 数据读写存储

启动6机构成的集群并通过exec进入

对6381新增两个key

防止路由失效加参数-c并新增两个key

 查看集群信息

redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381

容错切换迁移

主6381和从机切换，先停止主机6381

6381宕机了，6385上位成为了新的master。
备注：本次脑图笔记6381为主下面挂从6385。
每次案例下面挂的从机以实际情况为准，具体是几号机器就是几号

先还原之前的3主3从


 
中间需要等待一会儿，docker集群重新响应。

先启动6381  ：docker start redis-node-1

再停6385 ：docker stop redis-node-5

 再启6385  ：docker start redis-node-5

主从机器分配情况以实际情况为准

查看集群状态

redis-cli --cluster check 自己IP:6381

4.主从扩容案例

 4.1新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点

docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-

docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-7:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6387docker run -d --name redis-node-8 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-8:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6388docker ps

4.2  进入6387容器实例内部

docker exec -it redis-node-7 /bin/bash

4.3 将新增的6387节点(空槽号)作为master节点加入原集群

将新增的6387作为master节点加入集群
redis-cli --cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:6381
6387 就是将要作为master新增节点
6381 就是原来集群节点里面的领路人，相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群

 

4.4检查集群情况第1次

redis-cli --cluster check 真实ip地址:6381

4.5 重新分派槽号

重新分派槽号
命令:redis-cli --cluster reshard IP地址:端口号
redis-cli --cluster reshard 192.168.111.147:6381

4.6 检查集群情况第2次

槽号分派说明

 为什么6387是3个新的区间，以前的还是连续？
重新分配成本太高，所以前3家各自匀出来一部分，从6381/6382/6383三个旧节点分别匀出1364个坑位给新节点6387

4.7 为主节点6387分配从节点6388

 命令：redis-cli --cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID
 
redis-cli --cluster add-node 192.168.111.147:6388 192.168.111.147:6387 --cluster-slave --cluster-master-id e4781f644d4a4e4d4b4d107157b9ba8144631451-------这个是6387的编号，按照自己实际情况

4.8检查集群情况第3次

redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6382

5.主从缩容案例

5.1检查集群情况1获得6388的节点ID

redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6382

5.2将6388删除
从集群中将4号从节点6388删除

命令：redis-cli --cluster del-node ip:从机端口 从机6388节点ID
 
redis-cli --cluster del-node 192.168.111.147:6388 5d149074b7e57b802287d1797a874ed7a1a284a8


5.2将6387的槽号清空，重新分配，本例将清出来的槽号都给6381

redis-cli --cluster reshard 192.168.111.147:6381

5.3检查集群情况第二次

redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381
 
4096个槽位都指给6381，它变成了8192个槽位，相当于全部都给6381了，不然要输入3次，一锅端

 5.4将6387删除

命令：redis-cli --cluster del-node ip:端口 6387节点ID
 
redis-cli --cluster del-node 192.168.111.147:6387 e4781f644d4a4e4d4b4d107157b9ba8144631451

5.5检查集群情况第三次

 
redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381
 

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编程新知 2026/2/5 5:03:25

数据库正常，但后端收不到数据原因及解决

从代码和日志来看&#xff0c;后端SQL查询确实返回了数据&#xff0c;但最终user对象却为null。这表明查询结果没有正确映射到User对象上。 在前后端分离&#xff0c;并且ai辅助开发的时候&#xff0c;很容易出现前后端变量名不一致情况&#xff0c;还不报错&#xff0c;只是单…...

编程新知 2026/1/1 2:56:38

今日行情明日机会——20250609

上证指数放量上涨&#xff0c;接近3400点&#xff0c;个股涨多跌少。 深证放量上涨&#xff0c;但有个小上影线&#xff0c;相对上证走势更弱。 2025年6月9日涨停股主要行业方向分析&#xff08;基于最新图片数据&#xff09; 1. 医药&#xff08;11家涨停&#xff09; 代表标…...

编程新知 2026/1/27 0:01:56

qt 双缓冲案例对比

双缓冲 1.双缓冲原理 单缓冲&#xff1a;在paintEvent中直接绘制到屏幕&#xff0c;绘制过程被用户看到 双缓冲&#xff1a;先在redrawBuffer绘制到缓冲区&#xff0c;然后一次性显示完整结果 代码结构 单缓冲&#xff1a;所有绘制逻辑在paintEvent中 双缓冲&#xff1a;绘制…...

编程新知 2025/11/10 4:13:08

2025年全国I卷数学压轴题解答

第19题第3问: b b b 使得存在 t t t, 对于任意的 x x x, 5 cos ⁡ x − cos ⁡ ( 5 x t ) < b 5\cos x-\cos(5xt)<b 5cosx−cos(5xt)<b, 求 b b b 的最小值. 解: b b b 的最小值 b m i n min ⁡ t max ⁡ x g ( x , t ) b_{min}\min_{t} \max_{x} g(x,t) bmi…...

编程新知 2025/10/16 23:39:30