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Redis哨兵的详解

發布時間:2024/7/23 数据库 66 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Redis哨兵的详解 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

1 哨兵的作用

哨兵是redis集群架構中非常重要的一個組件,主要功能如下:

  • 集群監控:負責監控redis master和slave進程是否正常工作
  • 消息通知:如果某個redis實例有故障,那么哨兵負責發送消息作為報警通知給管理員
  • 故障轉移:如果master node掛掉了,會自動轉移到slave node上
  • 配置中心:如果故障轉移發生了,通知client客戶端新的master地址
  • 2 哨兵的核心知識

  • 故障轉移時,判斷一個master node是宕機了,需要大部分的哨兵都同意才行,涉及到了分布式選舉的問題
  • 哨兵至少需要3個實例,來保證自己的健壯性
  • 哨兵 + redis主從的部署架構,是不會保證數據零丟失的,只能保證redis集群的高可用性
  • 3 sdown和odown

  • sdown和odown兩種失敗狀態 sdown是主觀宕機,就一個哨兵如果自己覺得一個master宕機了,那么就是主觀宕機
  • odown是客觀宕機,如果quorum數量的哨兵都覺得一個master宕機了,那么就是客觀宕機
  • sdown達成的條件:如果一個哨兵ping一個master,超過了is-master-down-after-milliseconds指定的毫秒數之后,就主觀認為master宕機
  • odown達成的條件:如果一個哨兵在指定時間內,收到了quorum指定數量的其他哨兵也認為那個master是sdown了,那么就認為是odown了,客觀認為master宕機
  • 4 quorum和majority

  • quorum:確認odown的最少的哨兵數量
  • majority:授權進行主從切換的最少的哨兵數量
  • 每次一個哨兵要做主備切換,首先需要quorum數量的哨兵認為odown,然后選舉出一個哨兵來做切換,這個哨兵還得得到majority哨兵的授權,才能正式執行切換
  • 如果quorum <majority,比如5個哨兵,majority就是3,quorum設置為2,那么就3個哨兵授權就可以執行切換,但是如果quorum >= majority,那么必須quorum數量的哨兵都授權,比如5個哨兵,quorum是5,那么必須5個哨兵都同意授權,才能執行切換
  • 5 為什么哨兵至少3個節點

    哨兵集群必須部署2個以上節點。如果哨兵集群僅僅部署了個2個哨兵實例,那么它的majority就是2(2的majority=2,3的majority=2,5的majority=3,4的majority=2),如果其中一個哨兵宕機了,就無法滿足majority>=2這個條件,那么在master發生故障的時候也就無法進行主從切換。

    6 腦裂以及redis數據丟失

    主備切換的過程,可能會導致數據丟失
    (1)異步復制導致的數據丟失
    因為master -> slave的復制是異步的,所以可能有部分數據還沒復制到slave,master就宕機了,此時這些部分數據就丟失了
    (2)腦裂導致的數據丟失
    腦裂,也就是說,某個master所在機器突然脫離了正常的網絡,跟其他slave機器不能連接,但是實際上master還運行著
    此時哨兵可能就會認為master宕機了,然后開啟選舉,將其他slave切換成了master,這個時候,集群里就會有兩個master,也就是所謂的腦裂。
    此時雖然某個slave被切換成了master,但是可能client還沒來得及切換到新的master,還繼續寫向舊master的數據可能也丟失了,因此舊master再次恢復的時候,會被作為一個slave掛到新的master上去,自己的數據會清空,重新從新的master復制數據

    7 如何盡可能減少數據丟失

    下面兩個配置可以減少異步復制和腦裂導致的數據丟失:

    min-slaves-to-write 1
    min-slaves-max-lag 10

    解釋:要求至少有1個slave,數據復制和同步的延遲不能超過10秒,如果說一旦所有的slave,數據復制和同步的延遲都超過了10秒鐘,那么這個時候,master就不會再接收任何請求了
    (1)減少異步復制的數據丟失
    有了min-slaves-max-lag這個配置,就可以確保說,一旦slave復制數據和ack延時太長,就認為可能master宕機后損失的數據太多了,那么就拒絕寫請求,這樣可以把master宕機時由于部分數據未同步到slave導致的數據丟失降低的可控范圍內
    (2)減少腦裂的數據丟失
    如果一個master出現了腦裂,跟其他slave丟了連接,那么上面兩個配置可以確保說,如果不能繼續給指定數量的slave發送數據,而且slave超過10秒沒有給自己ack消息,那么就直接拒絕客戶端的寫請求,這樣腦裂后的舊master就不會接受client的新數據,也就避免了數據丟失
    上面的配置就確保了,如果跟任何一個slave丟了連接,在10秒后發現沒有slave給自己ack,那么就拒絕新的寫請求
    因此在腦裂場景下,最多就丟失10秒的數據

    8 哨兵集群的自動發現機制

    哨兵互相之間的發現,是通過redis的pub/sub系統實現的,每個哨兵都會往sentinel:hello這個channel里發送一個消息,這時候所有其他哨兵都可以消費到這個消息,并感知到其他的哨兵的存在
    每隔兩秒鐘,每個哨兵都會往自己監控的某個master+slaves對應的sentinel:hello channel里發送一個消息,內容是自己的host、ip和runid還有對這個master的監控配置
    每個哨兵也會去監聽自己監控的每個master+slaves對應的sentinel:hello channel,然后去感知到同樣在監聽這個master+slaves的其他哨兵的存在
    每個哨兵還會跟其他哨兵交換對master的監控配置,互相進行監控配置的同步

    9 slave配置的自動糾正

    哨兵會負責自動糾正slave的一些配置,比如slave如果要成為潛在的master候選人,哨兵會確保slave在復制現有master的數據; 如果slave連接到了一個錯誤的master上,比如故障轉移之后,那么哨兵會確保它們連接到正確的master上

    10 master選舉算法

    如果一個master被認為odown了,而且majority哨兵都允許了主備切換,那么某個哨兵就會執行主備切換操作,此時首先要選舉一個slave來。
    選舉的時候會考慮slave的一些信息:
    (1)跟master斷開連接的時長
    (2)slave優先級
    (3)復制offset
    (4)run id
    如果一個slave跟master斷開連接已經超過了down-after-milliseconds的10倍,外加master宕機的時長,那么slave就被認為不適合選舉為master,計算公式如下:

    (down-after-milliseconds * 10) +milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state

    接下來會對slave進行排序
    (1)按照slave優先級進行排序,slave priority越低,優先級就越高
    (2)如果slave priority相同,那么看replica offset,哪個slave復制了越多的數據,offset越靠后,優先級就越高
    (3)如果上面兩個條件都相同,那么選擇一個run id比較小的那個slave

    11 configuration epoch

    哨兵會對一套redis master+slave進行監控,有相應的監控的配置
    執行切換的那個哨兵,會從要切換到的新master(salve->master)那里得到一個configuration epoch,這就是一個version號,每次切換的version號都必須是唯一的
    如果第一個選舉出的哨兵切換失敗了,那么其他哨兵,會等待failover-timeout時間,然后接替繼續執行切換,此時會重新獲取一個新的configuration epoch,作為新的version號

    12 configuraiton傳播

    哨兵完成切換之后,會在自己本地更新生成最新的master配置,然后同步給其他的哨兵,就是通過之前說的pub/sub消息機制
    這里之前的version號就很重要了,因為各種消息都是通過一個channel去發布和監聽的,所以一個哨兵完成一次新的切換之后,新的master配置是跟著新的version號的
    其他的哨兵都是根據版本號的大小來更新自己的master配置的

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的Redis哨兵的详解的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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