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摘要
为了提高Redis的存储容量和响应速度,有时候我们需要搭建Redis集群。本文主要讲述Redis集群环境的搭建步骤以及如何在SpringBoot中整合使用Redis集群。
Redis集群搭建
这里我们使用最方便的搭建方式,使用Docker Compose来搭建,对Docker Compose不了解的朋友可以参考下《使用Docker Compose部署SpringBoot应用》。我们将搭建一个6节点的Redis集群,包括3个主节点和3个从节点。
- 在搭建Redis集群之前,我们需要修改下Redis的配置文件
redis.conf
,该文件的下载地址:https://github.com/antirez/re... - 需要修改的属性如下,主要是修改了一些集群配置和运行端口,端口号需要按需修改为6391~6396:
# 开启集群功能
cluster-enabled yes
# 设置运行端口
port 6391
# 设置节点超时时间,单位毫秒
cluster-node-timeout 15000
# 集群内部配置文件
cluster-config-file "nodes-6391.conf"
- 然后我们需要编写docker-compose.yml文件用于编排6个Redis容器,具体属性的作用可以参考下面的注释;
version: "3"
services:
redis-master1:
image: redis:5.0 # 基础镜像
container_name: redis-master1 # 容器名称
working_dir: /config # 切换工作目录
environment: # 环境变量
- PORT=6391 # 会使用config/nodes-${PORT}.conf这个配置文件
ports: # 映射端口,对外提供服务
- 6391:6391 # redis的服务端口
- 16391:16391 # redis集群监控端口
stdin_open: true # 标准输入打开
tty: true # 后台运行不退出
network_mode: host # 使用host模式
privileged: true # 拥有容器内命令执行的权限
volumes:
- /mydata/redis-cluster/config:/config #配置文件目录映射到宿主机
entrypoint: # 设置服务默认的启动程序
- /bin/bash
- redis.sh
redis-master2:
image: redis:5.0
working_dir: /config
container_name: redis-master2
environment:
- PORT=6392
ports:
- 6392:6392
- 16392:16392
stdin_open: true
network_mode: host
tty: true
privileged: true
volumes:
- /mydata/redis-cluster/config:/config
entrypoint:
- /bin/bash
- redis.sh
redis-master3:
image: redis:5.0
container_name: redis-master3
working_dir: /config
environment:
- PORT=6393
ports:
- 6393:6393
- 16393:16393
stdin_open: true
network_mode: host
tty: true
privileged: true
volumes:
- /mydata/redis-cluster/config:/config
entrypoint:
- /bin/bash
- redis.sh
redis-slave1:
image: redis:5.0
container_name: redis-slave1
working_dir: /config
environment:
- PORT=6394
ports:
- 6394:6394
- 16394:16394
stdin_open: true
network_mode: host
tty: true
privileged: true
volumes:
- /mydata/redis-cluster/config:/config
entrypoint:
- /bin/bash
- redis.sh
redis-slave2:
image: redis:5.0
working_dir: /config
container_name: redis-slave2
environment:
- PORT=6395
ports:
- 6395:6395
- 16395:16395
stdin_open: true
network_mode: host
tty: true
privileged: true
volumes:
- /mydata/redis-cluster/config:/config
entrypoint:
- /bin/bash
- redis.sh
redis-slave3:
image: redis:5.0
container_name: redis-slave3
working_dir: /config
environment:
- PORT=6396
ports:
- 6396:6396
- 16396:16396
stdin_open: true
network_mode: host
tty: true
privileged: true
volumes:
- /mydata/redis-cluster/config:/config
entrypoint:
- /bin/bash
- redis.sh
- 从docker-compose.yml文件中我们可以看到,我们的Redis容器分别运行在6391~6396这6个端口之上,
将容器中的/config
配置目录映射到了宿主机的/mydata/redis-cluster/config
目录,同时还以redis.sh
脚本作为该容器的启动脚本;
-
redis.sh
脚本的作用是根据environment环境变量中的PORT
属性,以指定配置文件来启动Redis容器;
redis-server /config/nodes-${PORT}.conf
- 接下来我们需要把Redis的配置文件和
redis.sh
上传到Linux服务器的/mydata/redis-cluster/config
目录下;
- 接下来上传我们的docker-compose.yml文件到Linux服务器,并使用docker-compose命令来启动所有容器;
docker-compose up -d
- 启动过程中会输出如下信息;
- 此时进入其中一个Redis容器之中,初始化Redis集群;
# 进入Redis容器
docker exec -it redis-master1 /bin/bash
# 初始化Redis集群命令
redis-cli --cluster create \
192.168.6.139:6391 192.168.6.139:6392 192.168.6.139:6393 \
192.168.6.139:6394 192.168.6.139:6395 192.168.6.139:6396 \
--cluster-replicas 1
- 集群创建过程中会让你确认配置,输入
yes
确认即可;
- Redis集群创建成功后会输出如下信息;
- 创建成功后我们可以使用
redis-cli
命令连接到其中一个Redis服务;
# 单机模式启动
redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6391
# 集群模式启动
redis-cli -c -h 127.0.0.1 -p 6391
- 之后通过
cluster nodes
命令可以查看节点信息,发现符合原来3主3从的预期。
SpringBoot中使用Redis集群
我们在《Spring Data Redis 最佳实践!》中讲到了在SpringBoot中如何使用Redis,用的是单节点的Redis服务,这次我们讲下如何使用Redis集群服务。
- 我们在原来代码的基础上进行改造,修改application.yml配置文件,添加Redis集群配置;
spring:
redis:
# host: 192.168.6.139 # Redis服务器地址
# database: 0 # Redis数据库索引(默认为0)
# port: 6379 # Redis服务器连接端口
password: # Redis服务器连接密码(默认为空)
timeout: 3000ms # 连接超时时间
lettuce:
pool:
max-active: 8 # 连接池最大连接数
max-idle: 8 # 连接池最大空闲连接数
min-idle: 0 # 连接池最小空闲连接数
max-wait: -1ms # 连接池最大阻塞等待时间,负值表示没有限制
cluster:
nodes:
- 192.168.6.139:6391
- 192.168.6.139:6392
- 192.168.6.139:6393
- 192.168.6.139:6394
- 192.168.6.139:6395
- 192.168.6.139:6396
- 此时我们再次调用获取品牌详情的接口,就会把品牌信息缓存到Redis集群中去了;
- 由于Redis容器
redis-master1
和redis-slave2
互为主从,所以里面都缓存了相同的品牌详情信息。
配置文件地址
https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/document/redis-cluster
项目源码地址
https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/mall-tiny-redis
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