海量数据实现读写分离－Redis集群环境实践（redis集群下读写分离）

随着数据量的持续增长，系统在提供可靠性和可用率方面面临严峻挑战，读写分离是伴随着数据量快速增长而出现和发展起来的一种技术架构，它能在保证可靠性和可用性情况下，显著提升系统吞吐量和容量，在性能和可伸缩性等方面也取得了显著的提升。

一般来说，读写分离是由主从架构实现的，一般情况下我们的数据存储是采用MySQL数据库进行存储，把MySQL 设置为master-slave结构，将主库中的所有数据记录在从库中复制，所以从库成为主库的镜像，从而大大增强了系统的容灾能力和可扩展性。它可以把数据分布在多台服务器，一台服务器当做主服务器用于写操作，其余的服务器都当做从服务器用于读操作，针对读操作可采用负载均衡，实现读写分离。

另一种常用的读写分离技术是Redis集群环境，借由Redis集群的读写分离的技术，可以极大地提高系统的存取效率。实施这类问题可以采用Redis集群实现节点备份，在Redis集群环境中，所有节点充当备份服务，即每一个节点都可以提供读写服务，但为了保证可靠性，还需要保证节点之间的同步状态，这就需要Redis集群中每个节点发出同步命令，实现节点数据的同步。

下面我们以一个Redis集群环境实现读写分离为例，来详细说明实施过程：

ーー容器环境搭建，做到容器内数据实时同步，需要在每个容器内创建一个主从的Redis服务

# 启动3个容器：master,slave1,slave2

docker run -d -p 6379:6379 -v /data:/data –name redis-master redis

docker run -d -p 6380:6379 -v /data:/data –name redis-slave1 redis

docker run -d -p 6381:6379 -v /data:/data –name redis-slave2 redis

# 连接容器并启动

docker exec redis-master redis-server –port 6379

docker exec redis-slave1 redis-server –port 6380

docker exec redis-slave2 redis-server –port 6381

ーー接下来，让master容器向slave1,slave2 提供复制服务

# 以redis-slave1为例：

docker exec redis-slave1 redis-cli -h 172.17.0.2 -p 6379 slaveof 172.17.0.3 6381

# 以redis-slave2为例：

docker exec redis-slave2 redis-cli -h 172.17.0.2 -p 6379 slaveof 172.17.0.3 6381

ーー在客户端利用读写分离的负载均衡策略来完成读取

# 读写分离策略

# 读取数据时，以slave节点为负载均衡来源

# 负载均衡策略：随机轮询法

# 读取数据代码段：

import redis

wrapper = redis.Redis(host=’127.0.0.1′, port=6380, db=0)

# 读取数据

res_value = wrapper.get(“key”)

以上就是一般海量数据读写分离采用Redis集群环境实现的步骤，它不仅能提高存取效率，而且可以实现数据的分布复制，可靠性强，有助于提高系统的可扩展性。