Docker部署MySQL主从复制与Redis集群实战

山月刀岚月刀

1. Docker环境下的MySQL主从复制实战

在分布式系统中，数据库的高可用性是保障业务连续性的关键。MySQL主从复制作为经典的高可用方案，通过Docker容器化部署能够快速搭建测试环境。下面我将分享在Docker中配置MySQL 5.7主从复制的完整过程。

1.1 主从复制核心原理

MySQL主从复制的本质是基于二进制日志（binlog）的数据同步机制。当主库数据发生变化时，这些变更会被记录到binlog中，从库通过I/O线程读取主库的binlog并写入本地的中继日志（relay log），最后由SQL线程重放这些变更。

这种架构带来三个主要优势：

读写分离：主库处理写请求，从库承担读负载
数据备份：从库相当于实时备份
故障转移：主库宕机时可快速提升从库为主库

生产环境中建议至少配置2个从库，避免单点故障。根据业务压力，从库数量可以水平扩展。

1.2 主库容器配置实操

首先创建主库容器实例（端口映射3307）：

bash复制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

关键配置说明：

-v参数将容器内的日志、数据和配置目录挂载到宿主机，避免容器销毁时数据丢失
建议使用固定密码而非默认的随机密码，方便后续维护
MySQL 5.7相比8.0版本对Docker兼容性更好，适合学习环境

主库的核心配置文件my.cnf需要特别关注以下参数：

ini复制[mysqld]
server_id=101  # 集群内唯一ID
log-bin=mall-mysql-bin  # 二进制日志文件名
binlog_format=mixed  # 推荐使用混合模式
binlog-ignore-db=mysql  # 不同步系统库
expire_logs_days=7  # 日志保留周期

配置完成后需要重启容器使配置生效：

bash复制docker restart mysql-master

1.3 从库容器配置要点

从库的创建命令与主库类似，主要区别在于：

使用不同的端口映射（如3308）
数据目录需要独立挂载
server_id必须与主库不同

从库的my.cnf配置需要额外注意：

ini复制[mysqld]
relay_log=mall-mysql-relay-bin  # 中继日志配置
log_slave_updates=1  # 级联复制时需要
read_only=1  # 从库只读模式

特别提醒：如果遇到/etc/mysql/conf.d目录缺失错误，需要先在宿主机创建对应目录结构。

1.4 主从链路建立过程

在主库创建复制专用账号：

sql复制CREATE USER 'slave'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'slave'@'%';

在从库执行连接主库的命令：

sql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;

关键参数说明：

MASTER_LOG_FILE和MASTER_LOG_POS需要通过SHOW MASTER STATUS在主库查询
网络连通性测试建议使用telnet 主库IP 3307验证
企业级环境建议配置SSL加密复制通道

启动复制后，可以通过SHOW SLAVE STATUS\G查看复制状态，确认Slave_IO_Running和Slave_SQL_Running都为Yes。

1.5 主从复制问题排查

常见问题及解决方案：

复制中断：检查Last_Error字段，常见原因是主从数据不一致
延迟严重：监控Seconds_Behind_Master，可能是从库性能不足
连接失败：检查防火墙设置和网络连通性

建议定期检查复制状态，可以设置监控告警。对于重要业务，建议配置延迟从库作为灾备。

2. Redis集群部署与分区算法详解

2.1 分布式存储方案对比

当数据量达到亿级时，单机Redis无法满足需求，必须采用分布式方案。主流的分区算法有三种：

2.1.1 哈希取余分区

最简单的分布式方案，计算公式：hash(key) % 节点数

优点：

实现简单
数据分布均匀（节点数固定时）

缺点：

扩容/缩容时数据迁移量大
节点变化会导致缓存雪崩

适合节点固定的测试环境，不推荐生产使用。

2.1.2 一致性哈希算法

通过虚拟环状结构减少节点变化的影响范围。

改进点：

节点增减只影响相邻节点
数据迁移量减少约1/N（N为节点数）

现存问题：

节点分布不均时会出现数据倾斜
新增节点只能分担相邻节点的负载

2.1.3 哈希槽分区（Redis Cluster方案）

Redis官方集群方案，采用16384个固定槽位。

核心优势：

解耦数据和节点的直接映射关系
槽位可以批量迁移，运维更方便
支持自动故障转移

数据定位流程：

对key计算CRC16值
对16384取模得到槽位号
根据槽位映射表找到对应节点

2.2 Redis集群搭建实战

2.2.1 集群节点初始化

创建6个Redis节点（3主3从）：

bash复制for port in $(seq 6381 6386); do
  docker run -d --name redis-node-${port} \
  --net host --privileged=true \
  -v /data/redis/share/redis-node-${port}:/data \
  redis:6.0.8 \
  --cluster-enabled yes \
  --appendonly yes \
  --port ${port}
done

关键参数说明：

--net host使用主机网络模式，避免端口映射复杂化
--cluster-enabled yes启用集群模式
Redis 6.0相比旧版本提供了更好的集群管理功能

# 1. 题目

93. 复原 IP 地址

难度中等890

有效 IP 地址 正好由四个整数（每个整数位于 0 到 255 之间组成，且不能含有前导 0），整数之间用 '.' 分隔。

例如："0.1.2.201" 和 "192.168.1.1" 是有效 IP 地址，但是 "0.011.255.245"、"192.168.1.312" 和 "192.168@1.1" 是无效 IP 地址。

给定一个只包含数字的字符串 s ，用以表示一个 IP 地址，返回所有可能的有效 IP 地址，这些地址可以通过在 s 中插入 '.' 来形成。你不能重新排序或删除 s 中的任何数字。你可以按任何顺序返回答案。

示例 1：

code复制输入：s = "25525511135"
输出：["255.255.11.135","255.255.111.35"]

示例 2：

code复制输入：s = "0000"
输出：["0.0.0.0"]

示例 3：

code复制输入：s = "101023"
输出：["1.0.10.23","1.0.102.3","10.1.0.23","10.10.2.3","101.0.2.3"]

提示：

1 <= s.length <= 20
s 仅由数字组成

2. 题解

3. code

c++复制class Solution {
public:
    vector<string> ans;
    bool isValid(const string& s, int start, int end) {
        if (start > end) {
            return false;
        }
        if (s[start] == '0' && start != end) {
            return false;
        }
        int num = 0;
        for (int i = start; i <= end; i++) {
            if (s[i] > '9' || s[i] < '0') {
                return false;
            }
            num = num * 10 + (s[i] - '0');
            if (num > 255) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
    void backtracking(string s, int startIdx, int pointNum) {
        if (pointNum == 3) {
            if (isValid(s, startIdx, s.size() - 1)) {
                ans.push_back(s);
            }
            return;
        }
        for (int i = startIdx; i < s.size(); i++) {
            if (isValid(s, startIdx, i)) {
                s.insert(s.begin() + i + 1, '.');
                pointNum++;
                backtracking(s, i + 2, pointNum);
                pointNum--;
                s.erase(s.begin() + i + 1);
            } else {
                break;
            }
        }
        return;
    }
    vector<string> restoreIpAddresses(string s) {
        if (s.size() < 4 || s.size() > 12) return ans;
        backtracking(s, 0, 0);
        return ans;
    }
};

4. 心得

回溯法，注意终止条件，以及插入和删除的位置。