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一、mysql主从复制
1.1 主服务器
1.2 从服务器
二、redis集群
2.1 问题引入-1~2亿条数据需要缓存，如何设计这个存储案例
2.1.1 方案一-哈希取余分区
2.1.2 方案二-一致性哈希算法分区
2.1.3 方案三-哈希槽分区
2.2 redis集群搭建演示
2.3 数据读写测试
2.4 容错迁移
2.5 主从扩容案例
2.6 主从缩容案例
一、mysql主从复制
1.1 主服务器
1.新建主服务器实例3307
docker run -p 3307:3306 --name mysql-master
-v /volumes/mysql-master/log:/var/log/mysql
-v /volumes/mysql-master/data:/var/lib/mysql
-v /volumes/mysql-master/conf:/etc/mysql
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
-d mysql:5.72. 进入/volumes/mysql-master/conf目录下新建my.cnf
[client]
default_character_set=utf8
[mysqld]
collation_server = utf8_general_ci
character_set_server = utf8
## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
server_id=101
## 指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=mysql
## 开启二进制日志功能
log-bin=mall-mysql-bin
## 设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_cache_size=1M
## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row）
binlog_format=mixed
## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
expire_logs_days=7
## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=10623.设置完后重启
docker restart mysql-master4.进入mysql-master容器
docker exec -it mysql-master /bin/bash
mysql -uroot -p1234565. master容器实例内创建数据同步用户
CREATE USER 'slave'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'slave'@'%';1.2 从服务器
1.新建从服务器容器实例3308
docker run -p 3308:3306 --name mysql-slave
-v /volumes/mysql-slave/log:/var/log/mysql
-v /volumes/mysql-slave/data:/var/lib/mysql
-v /volumes/mysql-slave/conf:/etc/mysql
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
-d mysql:5.72. 进入/volumes/mysql-slave/conf目录下新建my.cnf
[client]
default_character_set=utf8
[mysqld]
collation_server = utf8_general_ci
character_set_server = utf8
## 设置server_id，同一局域网中需要唯一
server_id=102
## 指定不需要同步的数据库名称
binlog-ignore-db=mysql
## 开启二进制日志功能
log-bin=mall-mysql-bin
## 设置二进制日志使用内存大小（事务）
binlog_cache_size=1M
## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row）
binlog_format=mixed
## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。
expire_logs_days=7
## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062
## relay_log配置中继日志
relay_log=mall-mysql-relay-bin
## log_slave_updates表示slave将复制事件写进自己的二进制日志
log_slave_updates=1
## slave设置为只读（具有super权限的用户除外）
read_only=13.修改完配置后重启slave实例
docker restart mysql-slave4.在主数据库中查看主从同步状态，有些参数后面要用
show master status;5. 进入从服务器
docker exec -it mysql-slave /bin/bash
mysql -uroot -p1234566. 在从数据库中配置主从复制
change master to master_host='宿主机ip', master_user='slave', master_password='123456', master_port=3307, master_log_file='mall-mysql-bin.000001', master_log_pos=617, master_connect_retry=30;#master_host：主数据库的IP地址；
#master_port：主数据库的运行端口；
#master_user：在主数据库创建的用于同步数据的用户账号；
#master_password：在主数据库创建的用于同步数据的用户密码；
#master_log_file：指定从数据库要复制数据的日志文件，通过查看主数据的状态，获取File参数；
#master_log_pos：指定从数据库从哪个位置开始复制数据，通过查看主数据的状态，获取Position参数；
#master_connect_retry：连接失败重试的时间间隔，单位为秒。7. 在从数据库中查看主从同步状态
show slave status \G;8. 在从数据库中开启主从同步，再重复执行7，查看是否成功开启主从同步
start slave
二、redis集群
2.1 问题引入-1~2亿条数据需要缓存，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？
2.1.1 方案一-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，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。
2.1.2 方案二-一致性哈希算法分区
一致性Hash解决方案的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。通过构建一致性哈希环实现：
简单来说，一致性Hash算法是对2^32取模，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。
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：
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。
优点：
1.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。
2.扩展性
假如数据量增加了，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：
数据倾斜
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：
2.1.3 方案三-哈希槽分区
哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。可以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。
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。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。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。
假如我们想插入一个新的节点，哈希槽如何分配？
观察得知，新插入节点的哈希槽是由其他节点各自匀出来一部分组成的。也就是不一定连续。
2.2 redis集群搭建演示
1. 新建6个docker容器redis实例
#--net host 使用宿主机的IP和端口，默认
#--cluster-enabled yes 开启redis集群
#--appendonly yes 开启持久化docker run -d --name redis-node-1 --net host --privileged=true -v /volumes/redis_cluster/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 /volumes/redis_cluster/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/volumes/redis_cluster/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 /volumes/redis_cluster/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 /volumes/redis_cluster/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 /volumes/redis_cluster/share/redis-node-6:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6386
2.进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系
docker exec -it redis-node-1 /bin/bashredis-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#IP根据自己的实际情况设置
#--cluster-replicas 1 表示为每个master创建一个slave节点，这样就是三主三从
3.进入6381查看节点状态
redis-cli -p 6381
cluster info
cluster nodes
2.3 数据读写测试
1.在6381中写数据
127.0.0.1:6381> set 1 A
(error) MOVED 9842 192.168.80.128:6382
127.0.0.1:6381> set 2 B
(error) MOVED 5649 192.168.80.128:6382
什么情况？写不进去！我们应该在开启客户端时加参数-c，优化路由
redis-cli -p 6381 -c127.0.0.1:6381> set 1 A
-> Redirected to slot [9842] located at 192.168.80.128:6382
OK
192.168.80.128:6382> set 2 B
OK
2.查看当前集群信息
redis-cli --cluster check 192.168.80.128:6381
2.4 容错迁移
懒得再演示了，直接说结果：
假如主机挂了，从机会顶替主机，哪怕主机重新上线，它也会降为从机。（反客为主）
2.5 主从扩容案例
1.新启动两个节点6387、6388
docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /volumes/redis_cluster/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 /volumes/redis_cluster/share/redis-node-8:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6388
2.进入6387内部，加入原节点集群（拜访下队长）
docker exec -it redis-node-7 /bin/bash
redis-cli --cluster add-node 192.168.80.128:6387 192.168.80.128:6381
3.这时6387还没有分配槽号，重新分配（队长负责）
redis-cli --cluster reshard 192.168.80.128:6381#下面会提示分配多少槽？给谁？填入6387的ID即可4.查看集群情况，记住6387的ID
redis-cli --cluster check 192.168.80.128:63815.为6387分配从服务器6388，id根据自己情况填写
redis-cli --cluster add-node 192.168.80.128:6388 192.168.80.128:6387
--cluster-slave --cluster-master-id e4781f644d4a4e4d4b4d107157b9ba81446314516.再次执行4，看是否完成了扩容
2.6 主从缩容案例
1.检查集群情况获取6388的ID
redis-cli --cluster check 192.168.80.128:6381
2.删除6388节点，ID根据自己情况
redis-cli --cluster del-node 192.168.80.128:6388 5d149074b7e57b802287d1797a874ed7a1a284a83.清空6387的槽位，重新分配
redis-cli --cluster reshard 192.168.80.128:6381 #申请重新分配
根据提示：输入用于接手槽位的ID（6381的）输入用于删除槽位的ID（6387的）done（执行）4.删除6387，ID根据自己情况
redis-cli --cluster del-node 192.168.80.128:6387 e4781f644d4a4e4d4b4d107157b9ba81446314515.检查集群情况
redis-cli --cluster check 192.168.80.128:6381
