redis集群时,出现的几个异常问题

本文介绍了在搭建Redis集群过程中遇到的slot插槽占用及节点宕机问题,并提供了详细的解决方案,包括使用flushall和cluster reset命令清理配置,以及通过fix命令修复slot插槽。

1、in `call': ERR Slot 8579 is already busy (Redis::CommandError)


 /my_soft/Redis安装包及jar包/redis-3.0.4/src 目录下

执行redis 集群安装命令:

  1. ./redis-trib.rb create --replicas 0 192.168.3.15:6379 192.168.3.15:6380 192.168.3.15:6381  
 命令时,出现了

in `call': ERR Slot 8579 is already busy (Redis::CommandError)

如下图所示:


错误提示是

      slot插槽被占用了(这是 搭建集群前时,以前redis的旧数据和配置信息没有清理干净。)

解决方案是

          用redis-cli 登录到每个节点执行  flushall  和 cluster reset  就可以了。

然后重新执行群集脚本命令:

  1. ./redis-trib.rb create --replicas 0 192.168.3.15:6379 192.168.3.15:6380 192.168.3.15:6381   


2、[ERR] Not all 16384 slots are covered by nodes.


redis群集搭建成功后,6379节点莫名其的宕机,重启了几次,一会儿就又宕机了。

 /my_soft/Redis安装包及jar包/redis-3.0.4/src 目录 下执行check脚本:


  1. //依次执行了下面的脚本  
  2. ./redis-trib.rb check 192.168.3.15:6379  
  3. ./redis-trib.rb check 192.168.3.15:6380  
  4. ./redis-trib.rb check 192.168.3.15:6381  
其中,6379节点出现了: [ERR] Not all 16384 slots are covered by nodes. 如下图所示:




slot插槽出问题了,修复slot 执行下面的命令:

  1. ./redis-trib.rb fix 192.168.3.15:6379  


当然了,我们也可以把6380、6381节点都修复一下:

  1. ./redis-trib.rb fix 192.168.3.15:6380  
  2. ./redis-trib.rb fix 192.168.3.15:6381  

修改完毕后,重启6379节点,

  1. /usr/local/bin/redis-server  /my_soft/my_config/redis3/6379/redis.conf  
重启后,6379节点自动重新加入集成。

查看各节点的情况:

  1. /usr/local/bin/redis-cli -p 6379  
  2. /usr/local/bin/redis-cli -p 6380  
  3. /usr/local/bin/redis-cli -p 6381  
使用上面的任意一条命令,登录任意一个节点:

查看集群节点的情况:

  1. cluster nodes  



我们也可以使用linux的通用命令来查看
  1. ps -ef |grep redis  




<think>嗯,用户这次聚焦在Redis集群的客户端使用注意事项上,结合之前的运维平台架构讨论,看来是在设计分布式系统考虑数据存储层的适配问题。用户引用的资料很全面,从集群原理到操作命令都有涵盖,但更关注的是客户端层面的实践细节。 用户可能正在为云瞰智能运维平台选型Redis集群作为缓存或数据存储,需要确保客户端集成的稳定性。从ta引用的[4]能看到对高并发场景的配置参数特别关注,说明平台预计会有较大负载。 我注意到几个关键点需要展开: 1 客户端重定向机制(MOVED/ASK)的处理是核心挑战,这直接影响用户体验 2 连接池配置不当容易在高并发下成为瓶颈,引用[4]的lettuce配置示例很有参考价值 3 智能运维平台特有的监控数据写入场景,需要专门讨论键设计和管道优化 特别要强调引用[3]提到的哈希标签{}用法,这在监控数据关联查询至关重要——比如把同一设备的CPU/内存指标存储到相同槽位。另外故障转移的客户端行为需要结合引用[1]的gossip协议说明,帮助用户理解底层机制。 对于Java客户端,除了基本的Jedis/Lettuce配置,还要提醒Spring Boot环境下的特殊配置项,比如@EnableCaching注解如何与集群适配。用户之前问过Spring Cloud选型问题,这部分可以自然衔接。 最后考虑补充客户端监控的建议,因为运维平台本身就需要监控Redis,这种自监控场景的闭环设计可能是用户没明说但实际需要的。 </think> 根据引用内容,使用Redis集群客户端程序需注意以下关键事项: --- ### 一、**连接配置注意事项** 1. **集群模式启用** - 必须启用集群模式(如Jedis的`JedisCluster`类或Lettuce的`RedisClusterClient`),否则无法自动重定向请求[^4] - 示例配置(Spring Boot): ```yaml spring: redis: cluster: nodes: - 192.168.10.101:6379 - 192.168.10.102:6379 - 192.168.10.103:6379 lettuce: pool: max-active: 500 # 高并发场景需增大连接数 ``` 2. **节点发现机制** - 客户端通过**Gossip协议**自动获取集群拓扑(引用[1]),只需配置部分节点地址 - 定期更新节点状态,避免因节点变更导致连接失败 --- ### 二、**数据操作注意事项** 1. **键的设计规范** - 使用**哈希标签`{}`** 确保关联数据在同一槽位(引用[3]) ```java // 正确:user相关数据分配到同一槽位 jedis.set("user:{1001}:name", "Alice"); jedis.set("user:{1001}:email", "alice@example.com"); ``` - 避免大Key:单Key数据过大影响槽位迁移效率 2. **跨槽位操作限制** - 禁止直接使用`KEYS`、`MGET`等跨节点命令 - 替代方案: - 用`HashTag`聚合关联Key - 使用Lua脚本(需确保所有Key在同一节点) --- ### 三、**异常处理机制** 1. **重定向错误处理** - 捕获`MOVED`/`ASK`错误并自动重试(客户端库通常内置支持) - 设置合理的重试次数(如Jedis默认5次[^3]) ```java JedisCluster jc = new JedisCluster(nodes, 5, 1000); // maxAttempts=5 ``` 2. **故障转移感知** - 主节点故障,客户端收到`MOVED`响应后应自动切换到新主节点(引用[3]) - 配置`cluster-node-timeout`(默认15秒)影响故障检测速度 --- ### 四、**性能优化策略** | 优化方向 | 方案 | 引用依据 | |-----------------|----------------------------------------------------------------------|-------------| | **连接池配置** | 增大`max-active`(建议500+)和`max-idle`(与`max-active`一致) | [^4] | | **Pipeline** | 批量执行同节点命令减少网络往返(跨节点需配合`HashTag`) | [^3] | | **读写分离** | 从节点处理读请求(需客户端支持`READONLY`模式) | [^1] | --- ### 五、**安全与监控** 1. **安全配置** - 启用密码认证:`requirepass` + `masterauth` - 建议开启SSL/TLS加密(引用[3]) 2. **客户端监控** - 监控指标:重定向次数、连接池等待间、节点响应延迟 - 集成Prometheus暴露指标(Lettuce内置支持) --- ### 六、**最佳实践总结** ```mermaid graph LR A[客户端] --> B{操作类型} B -->|单Key命令| C[自动重定向] B -->|多Key命令| D[使用HashTag聚合] A --> E[连接池优化] E --> F[max-active≥500] A --> G[异常重试] G --> H[捕获MOVED/ASK] ``` > 💡 **关键提醒**: > - 扩容后执行`CLUSTER REBALANCE`,客户端可能出现短暂延迟升高 > - 避免在事务中操作跨槽位Key(Redis集群不支持跨节点事务) ---
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