Docker高级篇之Mysql主从复制、Redis集群扩容缩容配置案例详解

1. 安装mysql主从复制

1.1 新建主服务器容器实例3307

docker run -p 3307:3306 --name mysql-master \
-v /mydata/mysql-master/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql-master/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql-master/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root  \
-d mysql:5.7

1.2 进入/mydata/mysql-master/conf目录下新建my.cnf

cd /mydata/mysql-master/conf
vim my.cnf

输入以下内容

[mysqld]
## 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=1062

1.3 修改完配置后重启master实例

docker restart mysql-master

如果启动失败，用 【docker logs mysql-master】查询日志
我的是配置文件后面有空格，删除之后可以重新启动。

1.4 进入mysql-master容器

docker exec -it mysql-master /bin/bash

1.5 登录mysql

mysql -uroot -proot

此时报错了，拒绝访问

ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)

对于 ERROR 1045 (28000): Access denied for user [‘root’@‘localhost’] 此类错误返回时， (using password: ?)中?的关键字是YES还是NO，关键不在于用户是否存在，密码是否正确，它的结果取决于登录时，用户对于密码有没有字符串的输入，如果没有，MySQL数据库验证后，若出错返回此类信息，则应是 (using password: NO)，若用户对密码有字符串的输入，返回的则是(using password: YES)。

1.6 登录mysql失败，解决办法。

修改my.cnf配置文件，添加【skip-grant-tables】重启MySQL后可以不用密码登陆

1.7 重新登录mysql，登录成功

1.8 修改密码

查询用户

 select `user`, `host`,`authentication_string` from user where `user` = 'root';

修改密码

 update user set authentication_string = 'root' where `user` = 'root';

1.9 然后给root赋权限

错误描述：

mysql> grant all privileges on *.* to [email protected]'%' identified by 'root' with grant option;

此时又出现错误

ERROR 1290 (HY000): The MySQL server is running with the --skip-grant-tables option so it cannot execute this statement

解决方法：

先刷新一下权限表。

mysql> flush privileges;

Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

再赋值权限

grant all privileges on *.* to [email protected]'%' identified by 'root' with grant option;

1.10 删除【my.cnf】的【skip-grant-tables】

1.11 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'@'%';

1.21. 新建从服务器容器实例3308

docker run -p 3308:3306 --name mysql-slave \
-v /mydata/mysql-slave/log:/var/log/mysql \
-v /mydata/mysql-slave/data:/var/lib/mysql \
-v /mydata/mysql-slave/conf:/etc/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root  \
-d mysql:5.7

1.22. 进入/mydata/mysql-slave/conf目录下新建my.cnf

[mysqld]
## 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，以备Slave作为其它数据库实例的Master时使用
log-bin=mall-mysql-slave1-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=1

1.23. 修改完配置后重启slave实例

docker restart mysql-slave

1.24. 在主数据库中查看主从同步状态(mysql内部)

show master status;

1.25. 进入mysql-slave容器

docker exec -it mysql-slave /bin/bash
mysql -uroot -proot

1.26. 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;

change master to master_host='172.21.182.223', master_user='slave', master_password='123456', master_port=3307, master_log_file='mall-mysql-bin.000001', master_log_pos=609, master_connect_retry=30;

因为我的是阿里云服务器，所以这里是私网ip

主从复制命令参数说明

参数	说明
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

1.27. 在从数据库中查看主从同步状态

show slave status \G;

1.28. 在从数据库中开启主从同步

start slave;

1.29. 查看从数据库状态发现已经同步

show slave status \G;

1.30. 出现错误： Last_IO_Error: Got fatal error 1236 from master when reading data from binary log: ‘Client requested master to start replication from position > file size’

FIle名称和position一定要对得上。

配置完要重启slave；
slave start；

1.31. 查看从数据库状态发现已经同步

show slave status \G;

这回启动了

1.32. 测试主从同步；

主机新建库-使用库-新建表-插入数据，ok

从库查询数据库

2. cluster(集群)模式-docker版 哈希槽分区进行亿级数据存储

2.1 面试题：·1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例

回答：单机单台100%不可能，肯定是分布式存储，用redis如何落地？
上述问题阿里P6~P7工程案例和场景设计类必考题目， 一般业界有3种解决方案

2.1.1 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。

2.1.1.1 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。

2.1.1.2 缺点：

原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，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 一致性哈希算法分区

2.1.2.1 一致性Hash算法背景

一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。

提出一致性Hash解决方案。 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

2.1.2.2 步骤一：算法构建一致性哈希环

一致性哈希环
一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,2 ^ 32-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。

它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对2 ^ 32取模，简单来说，一致性Hash算法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。

2.1.2.3 步骤二：服务器IP节点映射

节点映射
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：

2.1.2.4 步骤三：key落到服务器的落键规则

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。
如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。

2.1.2.5 优点

2.1.2.5.1 一致性哈希算法的容错性

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。

2.1.2.5.1 ·一致性哈希算法的扩展性

扩展性
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，那收到影响的也就是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。

2.1.2.6 缺点

2.1.2.6.1 一致性哈希算法的数据倾斜问题

Hash环的数据倾斜问题
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

2.1.2.7 小总结

为了在节点数目发生改变时尽可能少的迁移数据

将所有的存储节点排列在收尾相接的Hash环上，每个key在计算Hash后会顺时针找到临近的存储节点存放。
而当有节点加入或退出时仅影响该节点在Hash环上顺时针相邻的后续节点。

优点
加入和删除节点只影响哈希环中顺时针方向的相邻的节点，对其他节点无影响。

缺点
数据的分布和节点的位置有关，因为这些节点不是均匀的分布在哈希环上的，所以数据在进行存储时达不到均匀分布的效果。

2.1.3 哈希槽分区

2.1.3.1 为什么会有哈希槽分区

主要是为了解决一致性哈希算法的数据倾斜问题
哈希槽实质就是一个数组，数组[0,2^14 -1]形成hash slot空间。

2.1.3.2 哈希槽分区能干什么？

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。

槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，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的槽，便于数据分配。

2.1.3.3 多少个hash槽？

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。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取余，余数是几key就落入对应的槽里。slot = CRC16(key) % 16384。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。

2.1.3.4 哈希槽计算

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

2.2 3主3从redis集群扩缩容配置案例架构说明

2.2.1 新建6个docker容器redis实例

docker run -d --name redis-node-1 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-1:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6381
 
docker run -d --name redis-node-2 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-2:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6382
 
docker run -d --name redis-node-3 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-3:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6383
 
docker run -d --name redis-node-4 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-4:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6384
 
docker run -d --name redis-node-5 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-5:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6385
 
docker run -d --name redis-node-6 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-6:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6386

参数详解

命令分步解释

命令	解释
docker run	创建并运行docker容器实例
–name redis-node-6	容器名字
–net host	使用宿主机的IP和端口，默认
–privileged=true	获取宿主机root用户权限
-v /data/redis/share/redis-node-6:/data	容器卷，宿主机地址:docker内部地址
redis:6.0.8	redis镜像和版本号
–cluster-enabled yes	开启redis集群
–appendonly yes	开启持久化
–port 6381	redis端口

2.2.2 进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系

2.2.2.1 进入容器

docker exec -it redis-node-1 /bin/bash

2.2.2.2 构建主从关系

注意:进入docker容器后才能执行一下命令，且注意自己的真实IP地址

redis-cli --cluster create 172.21.182.223:6381 172.21.182.223:6382 172.21.182.223:6383 172.21.182.223:6384 172.21.182.223:6385 172.21.182.223:6386 --cluster-replicas 1

–cluster-replicas 1 表示为每个master创建一个slave节点

执行效果

一切OK的话，3主3从搞定

2.2.2.3 链接进入6381作为切入点，查看集群状态

 redis-cli -p 6381
 cluster info

2.2.2.4 链接进入6381作为切入点，查看节点状态

 cluster nodes

master	slave
6381	6385
6382	6386
6383	6384

2.2.3 主从容错切换迁移案例

数据读写存储

2.2.3.1 启动6机构成的集群并通过exec进入6381

 redis-cli -p 6381

2.2.3.2 对6381新增两个key

k1经过hash算法计算之后，不在当前redis主机的槽位范围内，所以必须跳到其他槽位，但是由于当前不是集群模式，所以会添加失败。

防止路由失效加参数-c并新增两个key

quit
redis-cli -p 6381 -c

会来回跳redis服务器

2.2.3.3 查看集群信息

redis-cli --cluster check 172.21.182.223:6381

2.2.4 容错切换迁移

2.2.4.1 主6381和从机切换，先停止主机6381

docker ps
docker stop redis-node-1

2.2.4.2 6381主机停了，对应的真实从机上位

进入6382主机，查看节点信息

docker exec -it redis-node-2 /bin/bash
redis-cli -p 6382 -c
cluster nodes

master	slave
6381（宕机）	6385(上位)
6382	6386
6383	6384

6381宕机了，6385上位成为了新的master。
备注：本次脑图笔记6381为主下面挂从6385。
每次案例下面挂的从机以实际情况为准，具体是几号机器就是几号

2.2.4.3 先还原之前的3主3从

2.2.4.3.1 先启6381

docker start redis-node-1

2.2.4.3.2 再停6385

docker stop redis-node-5

2.2.4.3.3 再启6385

 docker start redis-node-5

2.2.4.3.5 查看集群状态

 docker exec -it redis-node-1 /bin/bash
 redis-cli --cluster check 172.21.182.223:6381

6381重回主机，6385重回从机

2.2.5 主从扩容案例

2.2.5.1 新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点

docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-7:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6387

docker run -d --name redis-node-8 --net host --privileged=true -v /data/redis/share/redis-node-8:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6388

docker ps 

2.2.5.2 进入6387容器实例内部

docker exec -it redis-node-7 /bin/bash

2.2.5.3 将新增的6387节点(空槽号)作为master节点加入原集群

redis-cli --cluster add-node 172.21.182.223:6387 172.21.182.223:6381

6387 就是将要作为master新增节点
6381 就是原来集群节点里面的领路人，相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群

2.2.5.4 检查集群情况第1次

redis-cli --cluster check 172.21.182.223:6381

6387已经加入进来了，但是暂时没有槽位

2.2.5.5 重新分派槽号

redis-cli --cluster reshard IP地址:端口号
redis-cli --cluster reshard 172.21.182.223:6381

你打算怎么分？

16384/4 = 4096

选择yes重新洗牌

2.2.5.6 检查集群情况第2次

redis-cli --cluster check 172.21.182.233:6381

槽号分派说明

为什么6387是3个新的区间，以前的还是连续？
重新分配成本太高，所以前3家各自匀出来一部分，从6381/6382/6383三个旧节点分别匀出1364个坑位给新节点6387

2.2.5.7 为主节点6387分配从节点6388

redis-cli --cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID

redis-cli --cluster add-node 172.21.182.223:6388 172.21.182.223:6387 --cluster-slave --cluster-master-id cfa2b7e8198de5f66041d792c87add3a8b688b93

2.2.5.8 检查集群情况第3次

redis-cli --cluster check 172.21.182.223:6381

2.2.6 主从缩容案例

2.2.6.1 目的：6387和6388下线

2.2.6.2 检查集群情况1获得6388的节点ID

redis-cli --cluster check 172.21.182.223:6382

2.2.6.2 将6388删除 从集群中将4号从节点6388删除

命令：redis-cli --cluster del-node ip:从机端口 从机6388节点ID

redis-cli --cluster del-node 172.21.182.223:6388 28936d6fec4837116e91fa08c0072495788999ef

2.2.6.3 第二次检查一下发现，6388被删除了，只剩下7台机器了。

 redis-cli --cluster check 172.21.182.223:6382

2.2.6.4 将6387的槽号清空，重新分配，本例将清出来的槽号都给6381

 redis-cli --cluster reshard 172.21.182.223:638

2.2.6.5 检查集群情况第三次

redis-cli --cluster check 172.21.182.223:6382

2.2.6.6 将6387删除

 redis-cli --cluster del-node 172.21.182.223:6387 cfa2b7e8198de5f66041d792c87add3a8b688b93

2.2.6.7 检查集群情况第四次

 redis-cli --cluster check 172.21.182.223:6382