Redis实战总结-Redis的高可用性

最新推荐文章于 2025-04-08 03:17:21 发布
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分类专栏： Redis学习
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本文深入探讨了Redis的高可用性，包括Redis Sentinel集群和Redis Cluster集群机制。Sentinel提供监控、通知和故障迁移，确保Master-Slave的HA。而Cluster实现Sharding，通过哈希槽分配数据。文中详细介绍了两者配置、启动过程及高可用性测试。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在之前的博客《Redis实战总结-配置、持久化、复制》给出了一种Redis主从复制机制，简单地实现了Redis高可用。然后，如果Master服务器宕机，会导致整个Redis瘫痪，这种方式的高可用性较低。正常会采用多台Redis服务器构成一个集群，即使某台，或者某几台Redis宕机，Redis集群仍能正常运行，从而提高其高可用性。

在Redis中，主要存在两种方式实现Redis集群机制：

  • Redis Sentinel集群机制:在Redis2.X版本，往往都是通过这种方式实现Redis的高可用。redis-sentinel是在master-slave机制上加入监控机制哨兵Sentinel实现的。

  • Redis Cluster集群机制:在Redis3.0版本后推出了redis-cluster集群机制。redis-cluster集群中各个节点之间是对等的，即master-master模式。

**注意：**Redis Sentinel集群是解决HA问题的（主从同步），Redis Cluster集群是解决sharding问题的（分区），两种不重复，可以混合使用。

下面详解这两种集群，并给出具体的演示示例。

1. Redis Sentinel集群机制

Redis-Sentinel是在master-slave机制上加入监控机制哨兵Sentinel实现的。Sentinel主要功能就是为Redis Master-Slave集群提供：

  • 监控（Monitoring）： Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。
  • 提醒（Notification）： 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
  • 自动故障迁移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作， 它会将失效主服务器的其中一个从服务器升级为新的主服务器， 并让失效主服务器的其他从服务器改为复制新的主服务器； 当客户端试图连接失效的主服务器时， 集群也会向客户端返回新主服务器的地址， 使得集群可以使用新主服务器代替失效服务器。

在Sentinel集群中，一个最小的Master-Slave单元包含一个master和一个slave服务器。当master失效后，sentinel自动将slave提升为master，从而可以减少管理员的人工切换slave的操作过程。

1.1 Redis-Sentinel集群架构图

这里写图片描述

1.2 各个机器配置

部署在本地机器上，保证各个端口号不一样，具体配置如下

  • Redis服务器：

    • master：127.0.0.1:6379
    • slave01:127.0.0.1:6389
    • slave02:127.0.0.1:6399

  • Sentinel服务器

    • sentinel01:127.0.0.1:26379
    • sentinel02:127.0.0.1:26389
    • sentinel03:127.0.0.1:26399
1.3 redis.conf和sentinel.conf配置

  • redis.conf

    • master特殊配置如下：
    
# 后台线程启动

daemonize yes

# 监听端口号

port 6379

# 访问验证密码

requirepass "123456"
    • slave特殊配置如下：
    
# 后台线程启动

daemonize yes

# 监听端口号，如果为slave02,端口号为6399

port 6389

# 主节点访问密码

masterauth "123456"

# 访问验证密码

requirepass "123456"

# 主节点服务器IP和端口号

slaveof 127.0.0.1 6379

  • sentinel.conf

# 后台线程启动
daemonize yes
# 监听端口号，如果为sentinel02，则端口号为26389，如果为sentinel01，则端口号为26399
port 26379
#1表示在sentinel集群中只要有两个节点检测到redis主节点出故障就进行切换   
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1
# master节点密码验证
sentinel auth-pass mymaster 123456
#如果3秒内mymaster无响应，则认为mymaster宕机了
sentinel down-after-milliseconds mymaster 3000
# 选项指定了在执行故障转移时， 最多可以有多少个从服务器同时对新的主服务器进行同步， 这个数字越小， 完成故障转移所需的时间就越长
sentinel parallel-syncs mymaster 1
#如果10秒后,mysater仍没活过来，则启动failover 
sentinel failover-timeout mymaster 10000
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集群，即Redis Cluster，是Redis 3.0开始引入的分布式存储方案。集群由多组节点(Node)组成，Redis的数据分布在这些节点中。集群中的节点分为主节点和从节点：只有主节点负责读写请求和集群信息的维护；从节点只进行主节点数据和状态信息的复制。
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酱紫每个key都会对应一个编号在 016383 之间的哈希槽，通过这个值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。由一个或多个Sentinel实例组成的Sentinel系统，它可以监视所有的Redis主节点和从节点，并在被监视的主节点进入下线状态时，自动将下线主服务器属下的某个从节点升级为新的主节点。但是呢，一个哨兵进程对Redis节点进行监控，就可能会出现问题（单点问题），因此，可以使用多个哨兵来进行监控Redis节点，并且各个哨兵之间还会进行监控。
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持久化：主要解决数据安全问题，防止数据丢失，但无法应对服务中断问题。主从复制：实现数据多机备份、读写分离，提升读性能，但缺乏自动化故障恢复，且写操作无法分散。哨兵模式：在主从复制的基础上，增强了自动故障检测与恢复的能力，但依然存在写操作瓶颈和存储限制。Cluster集群：解决了写操作负载均衡和存储受限问题，实现了全面的高可用方案，适合需要大规模数据存储和高性能读写的场景。
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后缀名是.rdb，每次redis重新启动时，都会读取快照文件，进行恢复，默认的持久化方式。save不能在命令行执行，一旦执行了save，redis的主进程进入阻塞状态，读写都将不能进行。直到save完成，才能继续读写。我发现经常使用的热点语句，查询速度突然变得很慢，查找问题，发现该热点数据对应的缓存键值对消失了。熔断机制，Hystrix可以实现熔断，降级，限流来降低雪崩的概率。熔断机制，Hystrix可以实现熔断，降级，限流来降低雪崩的概率。AOF的文件越大，记录的操作就越多，一旦要恢复，速度会很慢。
redis的高可用
2401_85041083的博客
12-30 925
哨兵也是一个分布式的集群结构，对主从结构当中的每台服务器进行监控当出现故障时，通过投票的机制选择一个新的master。主从模式和数据库的主从模式是一样的，主负责写入，然后把写入的数据同步到从，从节点只能读不能写（read only）。redis-cluster：集群是由多不节点组成，redis的数据分布在节点中，集群的当中每个节点又分主和从。不能做高可用的切换，主节点出现故障，没有替换的主节点，所有的写入操作都将失败。在配置哨兵模式的第一次的时候，人工的定义好主。从节点会自动同步到主，自动变成只读模式。
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高可用性（HA），原本是系统的一个特性，旨在确保在高于平均水平的时间内保持约定的运行性能水平，通常是正常运行时间。Redis 作为一个内存数据库，其数据通常存储在内存中，一旦发生故障，可能导致数据丢失或服务中断，避免单点故障至关重要，这样系统才能顺利快速地恢复。Redis 高可用 是指 Redis 通过一系列技术手段确保在面临故障的情况下也能持续提供服务的能力。由于我们现在已经进入了一个分布式系统...
rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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