Hi,大家好，我是抢老婆酸奶的小肥仔。
今天我们直接进入主题，来说说docker安装redis的一些相关操作。
1、单机版
1.1 拉去镜像
使用docker pull拉取redis镜像，以redis:6.0.8版本为例。
docker pull redis:6.0.8
1.2 创建文件夹并创建配置文件
在home目录下创建redis目录，创建redis的配置文件redis.conf，并拷贝redis的原始配置内容。
配置事项：与linux安装配置一样。
mkdir -p /home/redis
vim /home/redis/redis.conf
原始配置文件内容，可以在网上找。
1、开启redis验证，即设置密码（可选项）
requirepass 123456
2、允许外部连接redis
即将bind 127.0.0.1进行注释，修改protected-mode为no或指定绑定ip。
# bind 127.0.0.1
protected-mode no
3、daemonize no
将daemonize yes进行注释或daemonize no设置。
daemonize no
# daenmonize yes
因为该设置和docker run 中-d参数冲突，会导致容器启动失败。
4、开启redis数据持久化（可选项）
appendonly yes
1.3 创建容器
使用docker run命令创建redis的容器。
docker run \
--restart=always \
--privileged=true \
-p 6379:6379 --name redis \
-v /home/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-v /home/redis/data:/data \
-d redis:6.0.8 redis-server /etc/redis/redis.conf
此时用命令查询，可以看到redis的容器。
1.4客户端连接redis
验证redis是否能够被客户端正常连接，并使用。
将配置文件中的将保护模式更改为no，即protected-mode yes改成protected-mode no。
protected-mode yes 改为 protected-mode no
使用客户端连接redis，我这边使用的是DbGate进行连接，改工具既可以连接mysql也可以连接redis，mongodb等，界面与其他客户端大同小异。
Connection-type：连接类型，选择redis，
Server：redis服务的ip
Port：端口
User：用户
Password：密码
点击连接，出现如下界面，即能看到redis的16个数据库，则表示连接成功。
至此，单机版的redis部署完成。
2、集群版
在搭建集群时，一般会涉及到节点的分区，在redis中节点分区有三种常见算法：哈希取余算法，一致性哈希算法，哈希槽算法。我们来分别 看下这些算法。
2.1 分区算法
2…1.1 哈希取余算法
算法描述：hash(key) %N：key：redis存储的键名，N：redis集群的机器台数。即通过对存储的键名进行hash计算，对机器台数进行取余来决定存储在那台机器上。
优点：1、简单直接，只需要规划好节点，就能支持一段书简的数据支撑。
2、负载均衡，分而治之：Hash算法能让固定的一部分数据落到同一台机器上，每台机器能固定处理一部分请求。
缺点：对扩容/缩容不友好：节点的变动会导致N的变化，取模运算的结果会发生很大变化，导致根据公式获取的服务器变得不可控。导致hash取余的全部数据都要进行重新计算
2.1.2 一致性哈希算法
算法背景：为了解决哈希算法中存在的分布式缓存数据变动和映射问题。即当服务器数量发生变化时，尽量减少影响到客户端与服务器端的映射关系
算法步骤：1、构建一致性哈希环：
一致性哈希环，即有个hash函数并按照算法产生hash值，然后将产生的哈希值构建成一个全量集，这个集合的hash空间[0，2^32-1]，再通过适当逻辑将其首尾相连构成环形空间。一致性hash环是按照数字顺时针进行组织。如图：
一致性hash算法：是对2^32 取模，即将hash取余算法中的机器数N换成2^32即可。
2、服务器IP节点映射：服务器（IP或主机名）进行hash计算，从而确定其在hash环上的位置。
3、落键规则：即key落到服务器上的规则，即将要存储的数据key进行hash计算（hash(key)），然后沿环顺时针“行走”，遇到的第一台服务器就是该key定位到的服务器，并将该键值存储到该服务器上。
例如：在hash环上有4个服务器，需要保存键值数据kv，经过key的hash计算，发现匹配第一台到第二台服务器中间，则顺时针找到第二台服务器，并将kv保存到该服务器上。如图：
优点：1、容错性：即解决了哈希取余算法中存在缺点，当某个节点服务器宕机时，该服务器上的数据则会顺时针移动到下一个节点服务器。例如上面说的server-2宕机后，保存在server-2上的k-v数据则会顺时针保存到server-3节点服务器上。
2、扩展性：当需要添加新节点服务器时，通过hash计算落在某两个节点服务器之间，此时受影响的只有当前两个节点服务器。
缺点：数据倾斜问题，当节点比较少时，容易因为节点服务器分布不均匀而导致数据倾斜。
2.1.3 hash槽分区
算法描述：为了解决一致性hash算法中的数据倾斜问题。其相当于是一个数组，数组[0,2^14 - 1]形成的hash slot空间。相当于在数据和节点服务器之间又加入一层，在这一层就是哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系， 此时节点服务器中存放的是槽，而槽里面放的是数据。
槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大，这样便于数据移动。
哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在槽，便于数据分配。
redis集群只有16384个槽。
经典问题：为什么redis集群的最大槽数是16384个？
答：redis集群没有使用一致性hash算法而是引入哈希槽的概念，CRC16算法产生的hash值有16bit，可以产生2^16 = 65536值，但是为了心跳方便和数据传输最大化，因此才用2^14=16384个。
1、心跳过大，造成宽带浪费：如果槽个数是65536时，其心跳信息通过myslots[CLUSTER_SLOTS/8] = 65536/8/1024 = 8kb计算会达到8k，显得过于庞大，redis在每秒一定数据量的ping消息作为心跳时，就会造成宽带浪费。
2、主节点数量基本不可能超过1000个，当redis集群主节点数不可能超过1000个时，集群节点越多，心跳包的消息体携带的数据就越多。如果集群主节点数超过1000个时，就会造成网络拥堵。因此redis作者不建议redis集群主节点超过1000个，对于1000主节点以内的集群，16384个槽位足够使用，没必要扩展到65536个。
3、槽位越小，节点少的情况下压缩比越高，容易传输，主节点配置信息中它所负责的哈希槽是通过一张bitmap的形式来保存，在传输过程中会对bitmap进行压缩，但是如果bitmap的填充率slots/N(N节点数) 很高的话，bitmap的压缩率就很低，而哈希槽越多，节点越少，bitmap压缩率就越低。
Redis集群原理：即将16384个槽按照一定策略（可以指定编码的槽分配给主节点，也可以是redis集群自动分配）映射给主节点，当需要存储一个k-v时，redis先对key使用CRC16计算出一个结果，然后对16384取余，即slot = CRC16(key) % 16384 这样每个key都有对应一个在0到16383之间的哈希槽，也就能映射到某个节点上。
2.2 redis集群搭建
上面知道了redis分区的一些算法，下面我们来搭建一个3主3从的redis集群。
2.2.1 创建redis容器
搭建3主3从的集群，则需要创建6个容器。
# 启动第1台节点
docker run -d --name redis-master-6380 --net host --privileged=true -v /home/redis/cluster/master/6380:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6380
# 启动第2台节点
docker run -d --name redis-master-6381 --net host --privileged=true -v /home/redis/cluster/master/6381:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6381
# 启动第3台节点
docker run -d --name redis-master-6382 --net host --privileged=true -v /home/redis/cluster/master/6382:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6382
# 启动第4台节点
docker run -d --name redis-slave-6390 --net host --privileged=true -v /home/redis/cluster/slave/6390:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6390
# 启动第5台节点
docker run -d --name redis-master-6391 --net host --privileged=true -v /home/redis/cluster/slave/6391:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6391
# 启动第6台节点
docker run -d --name redis-master-6392 --net host --privileged=true -v /home/redis/cluster/slave/6392:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6392
参数说明：
--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redis持久化
--port 6381配置redis端口号
执行完上述命令后，此时6台容器已执行完成，使用docker ps -a查看容器。
2.2.2 构建主从关系
主要是通过redis-cli --cluster create进行构建，后面加上6个redis的ip:端口。
# 宿主机IP:端口
redis-cli --cluster create IP:端口 IP:端口 --cluster-replicas 1
--cluster-replicas 1：表示集群关联是一对一，即为每一个主节点创建一个从节点。
--cluster create：集群创建。
IP:端口：即我们需要创建集群的所有redis节点，例如我们需要构建6个节点的集群，则需要添加6个节点的ip和端口
选择进入一个我们认定的redis主节点容器执行该命令。
docker exec-it redis-master-6380 /bin/bash
执行上述命令。
# 宿主机IP:端口
redis-cli --cluster create 192.168.132.113:6380 192.168.132.113:6381 192.168.132.113:6382 192.168.132.113:6390 192.168.132.113:6391 192.168.132.113:6392 --cluster-replicas 1
执行完当前命令后，我们会看到如下信息：
redis自主帮我们分配了主节点，从节点。同时也完成了一对一的设置，如主节点6380挂载的从节点是6390。
细心的小伙伴会发现上面截图中会有一串警告：
通过翻译我们应该也知道是因为从节点与主节点都使用了相同的IP，这个警告可以直接忽略。
执行完命令后，会出现Can I set the above configuration? (type 'yes' to accept) 输入yes，redis会向其他节点发送信息加入集群，并真正地分配哈希槽。
2.2.3 查看集群状态
进入主节点容器，例如上面看到的6380.
docker exec -it redis-master-6380 /bin/bash
然后使用redis-cli连接其他主节点，例如连接6381节点
redis-cli -p 6381
此时是能正常进入该节点。
使用cluster info查看集群状态。
cluster info
此时会看到一些哈希槽的相关信息，例如cluster_slotexits_assigned:16384：表示哈希槽的个数，cluster_slots_ok:16384：状态良好的哈希槽个数等等。
cluster nodes
可以查看集群节点的信息。
进入任一节点容器，输入以下命令可以检查集群信息。
# 输入任意一台主节点地址都可以进行集群检查
redis-cli --cluster check 192.168.xxx.xxx:6380
2.3 集群读写
由于集群中每个节点都只是会分配到16384个哈希槽的一部分，在当前节点保存数据时，计算出key的值可能不在当前节点所分配的哈希槽范围内，此时如果仅仅使用redis-cli -p IP:端口进行节点连接进行操作的话就会出现问题。
此时就会报错提醒：(eroor)MOVED，也就是计算哈希槽在其他节点。
解决：要解决上述问题，只需要在连接节点时在命令后面加上-c即可
redis-cli -p IP:端口 -c
2.4 主从扩容
在现实使用redis集群时，有时候会因为空间不足，而需要对集群进行扩容，例如我们的三注三从，扩容成四主四从。接下来我们来看下redis的扩容。
2.4.1 添加容器
既然是四主四从，那我们就再添加两个节点。即根据2.2.1来分别添加6383，6393两个节点。
# 启动第7台节点
docker run -d --name redis-master-6383 --net host --privileged=true -v /home/redis/cluster/master/6383:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6383
# 启动第8台节点
docker run -d --name redis-slave-6393 --net host --privileged=true -v /home/redis/cluster/master/6393:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6393
查看docker中redis的容器，发现已经创建了两个新的容器。
2.4.2 加入集群
将6383作为新的节点加入到集群中。
进入6383容器中
docker exec -it redis-master-6383 /bin/bash
将6383作为主节点加入到集群中
redis-cli --cluster add-node 192.168.xxx.xxx:6383 192.168.xxx.xxx:6380
add-node：即要加入主节点，如上面的6383，其后是已加入集群的主节点ip:端口。
查看当前集群情况
redis-cli --cluster check 192.168.xxx.xxx:6380
查看集群情况会发现，6383节点已加入集群，但是没有分配任何哈希槽，接下来则需要分配哈希槽。
2.4.3 分配哈希槽
执行如下命令：
redis-cli --cluster reshard 192.168.132.113:6380
执行完命令后，我们会看到如下询问：How many slots do you want to move (from 1 to 16384)?，即需要移动多少个槽点。
分配槽点的计算方法：slot = 16384/主机数，如上面集群中存在4个主节点，则slot = 16384 / 4 = 4096，输入4096后，回车，则会出现：What is the receiving node ID?即需要分配槽点的节点Id，我们添加的是6383的节点，因此输入6383对应的节点id。
然后提示分配槽点的方式：
all：即从之前的主节点中，每一个都分配一部分给新加入的主节点。
down：即自己输入哪些节点分配槽点给新加入的主节点。
一般直接输入：all即可。redis自动开始从其他主节点移动槽点。
移动完成后，则需要继续执行计划，输入：yes
即可完成将移动的槽点移到新的主节点。
2.4.4 添加从节点
即将6393作为6383的从节点，加入到集群中，命令：
redis-cli --cluster add-node 192.168.132.113:6393 192.168.132.113:6383 --cluster-slave --cluster-master-id 主节点编码
查看节点信息,会发现6393已经作为6383的从节点,加入到集群中.
至此,完成了redis的主从扩容已完成。
2.5 主从缩容
有扩容，当然也有缩容，高峰期过后，我们需要将4主4从，改回3主3从，将添加的6383进行删除，下面我们来看看，redis的缩容。
具体步骤:1.删除从节点 2.移除主节点的哈希槽
2.5.1 获取编号
获取6383的编号，即需要删除节点的编号。进入集群任意主节点，然后检查集群，即可获取6383编号。
2.5.2 删除从节点
先将从节点6393进行删除
redis-cli --cluster del-node 192.168.132.113:6393 6393对应ID
2.5.3 重新分配哈希槽
即需要集群中的主节点上的哈希槽进行重新分配，使用一个其他主节点来接收分配后的哈希槽,命令如下：
#reshard任意集群的主节点,例如:6383主节点
redis-cli --cluster reshard 192.168.xxx.xxx:6383
输入当前命令后，输入需要移除的槽点数量，之前我们计算得到4096个槽点数,因此当前也需要输入4096,然后输入需要接收这些槽点的节点Id。
注:上面参数必须要清楚对应,否则无法进行哈希槽重新分配.
配置上述节点后,输入done即可进行重新分配哈希槽.
此时会看到6383上的哈希槽已经被移除.
2.5.4 删除主节点
使用命令删除6383节点
redis-cli --cluster del-node IP:端口 节点编号
如果在没有移除哈希槽时进行删除节点则会报如下错误:
输入正确命令执行后，主节点被删除。
2.5.5 查看集群
再次查看集群，发现6383、6393已经被删除，完成了集群的缩容,恢复到3主3从。
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