这是一个帮助你在Kubernetes(K8S)环境中搭建redis集群和哨兵模式的样例。
相比于其他github上的项目，优势有如下几点
- 有集群和哨兵 2种模式
- 集群模式和哨兵模式都支持扩容
- 稳定性更强，本项目支持redis持久化,Pod重启之后集群无需手动干预,自动恢复。这点独一无二。
遇到一个问题,在没有开启持久化的时候,redis集群服务的恢复不正常.
主要原因在于pod的ip会变,解决办法将在近段时间内提交至2.0分支,2.0分支相较master分支改动较大,集群的组合方式变了,集群的扩容也变了,unstable的python准备放弃了....,还是shell 顺手.
假设你已安装k8s和docker,{} 表示变量,需要你自己填
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- 进入docker文件夹下,点不要忘记
docker build -t {yourtag} .
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- 使用pip安装python依赖
pip install jinja2
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- 修改redis.json
{
"api_server_addr_comment":"ip:port",
"api_server_addr": "",
"redis_statefulset_replicas_comment":"Redis服务个数,调用kubectl get pod 后看到的redis-cluster-node 类型的pod的数量",
"redis_statefulset_replicas": "3",
"redis_cluster_replicas_comment":"Redis集群中每个主节点的从节点数量",
"redis_cluster_replicas": 0,
"redis_server_port_comment":"Redis Pod中Redis服务所用的端口号",
"redis_server_port": 6380,
"redis_server_nodeport_comment":"NodeIp+NodePort 访问Redis服务,不要和redis_server_port 一样",
"redis_server_nodeport": 6379,
"redis_docker_image": "填你的打完镜像后的名字",
"persistent_flag_comment":"是否开启持久化",
"persistent_flag": false,
"redis_data_size_comment":"如果开启持久化了之后,给每个Pod所分配的持久化空间大小,单位为Gi",
"redis_data_size": 2,
"log_level_comment":"Pod日志输出级别,非Redis日志级别 0:debug 1:info 2:warn 3:error ,请填 0 或者 1 或者 2 或者 3 ",
"log_level": 0,
"hostnetwork_comment":"是否启用宿主机网络,如果启用宿主机网络,那么每个kubernetes Node上就只能启动一个Redis的服务Pod",
"hostnetwork": false
}
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- 运行redis.py
python redis.py install （安装）
python redis.py uninstall （卸载）
python redis.py check (检查集群)
python redis.py scale [new_replicas] (集群扩容)
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install
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check
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控制节点输出
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scale
扩容之前
扩容之后
docker 文件夹中包含了一个Dockerfile,用来制作docker镜像
k8s_installer 是github上的kubeasz项目,个人感觉写的很好,推荐一下.
redis_cluster_installer 是一个在CentOS 7 下搭建redis集群的脚本.
- 当statefulset的pod所在的node节点挂了之后,pod无法完成调度,pod的状态变为unknow,此时集群一般情况下能正常使用,但是扩容和卸载操作均会受到影响
- redis的集群扩容,有过redis运维经验的人一般都知道,redis的作者提供了一个redis-trib的工具,这个工具中的添加节点和迁移slot是两个分开的命令,至于为什么要分开,个人测试了下发现添加完节点之后,就算此时你检测到集群的状态是正常的,立马迁移slot也会出问题,需要等一段时间之后才能进行迁移slot操作
这个一个在不同操作系统下会出现的一个问题,只要调整下文件内的换行符就行,推荐dos2unix工具
启动时没有顺序影响,需要什么模式就使用对应的yaml进行kubectl create 就行
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sentinel哨兵模式所需:
- redis-sentinel.yaml
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cluster集群模式所需:
- redis-cluster.yaml
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