目录
前言
1.基本概念
2.安装部署(基于docker)
3.重新选举
4.选举原理
5.总结
前言
Redis的主从复制模式下，一旦主节点由于故障不能提供服务，需要人工进行主从切换，同时大量的客户端需要被通知切换到新的主节点上，对于上了一定规模的应用来说，这种方案是无法接受的,于是Redis从2.8开始提供了Redis Sentinel (哨兵)加个来解决这个问题。本章主要内容如下:
●Redis Sentinel的概念
●Redis Sentinel的部署
●Redis Sentinel命令
●Redis Sentinel客户端
●Redis Sentinel实现原理
1.基本概念
由于对Redis的许多概念都有不同的名词解释，所以在介绍Redis Sentinel之前，先对几个名词
概念进行必要的说明，如表所示。
Redis Sentinel相关名词解释
Redis Sentinel是Redis的高可用实现方案，在实际的生产环境中，对提高整个系统的高可用是非常有帮助的，本节首先整体梳理主从复制模式下故障处理可能产生的问题，而后引出高可用的概念，最后重点分析Redis Sentinel的基本架构、优势，以及是如何实现高可用的。
主从复制的问题
Redis的主从复制模式可以将主节点的数据改变同步给从节点，这样从节点就可以起到两个作用:
第一，作为主节点的一个备份，一旦主节点出了故障不可达的情况，从节点可以作为后备“顶” 上
来，并且保证数据尽量不丢失(主从复制表现为最终一致性) 。第二,从节点可以分担主节点上的读
压力，让主节点只承担写请求的处理,将所有的读请求负载均衡到各个从节点上。
但是主从复制模式并不是万能的，它同样遗留下以下几个问题:
1.主节点发生故障时，进行主备切换的过程是复杂的，需要完全的人工参与，导致故障恢复时间无法保障。
2.主节点可以将读压力分散出去，但写压力/存储压力是无法被分担的，还是受到单机的限制。
其中第一个问题是高可用问题，即Redis哨兵主要解决的问题。第二个问题是属于存储分布式的问题，留给Redis集群去解决,本章我们集中讨论第一个问题。
人工恢复主节点故障
Redis主从复制模式下，主节点故障后需要进行的人工工作是比较繁琐的，我们在图中大致展示了整体过程。
redis主节点故障后需要进行的操作
1)运维人员通过监控系统，发现Redis主节点故障宕机。
2)运维人员从所有节点中，选择- -个(此处选择了slave 1)执行slaveof no one,使其作为新的主
节点。
3)运维人员让剩余从节点(此处为slave 2)执行slaveof {newMasterlp} {newMasterPort}从新主节
点开始数据同步。
4)更新应用方连接的主节点信息到{newMasterlp} {newMasterPort}。
5)如果原来的主节点恢复,执行slaveof {newMasterlp} {newMasterPort}让其成为一个从节点。
上述过程可以看到基本需要人工介入，无法被认为架构是高可用的。而这就是Redis Sentinel所要做的。
哨兵自动恢复主节点故障
当主节点出现故障时，Redis Sentinel能自动完成故障发现和故障转移，并通知应用方，从而实现
真正的高可用。
Redis Sentinel是一个分布式架构，其中包含若干个Sentinel节点和Redis数据节点，每个Sentinel节点会对数据节点和其余Sentinel节点进行监控，当它发现节点不可达时，会对节点做下线表示。如果下线的是主节点，它还会和其他的Sentinel节点进行“协商” ，当大多数Sentinel节点对主节点不可达这个结论达成共识之后，它们会在内部“选举” 出一 个领导节点来完成自动故障转移的工作，同时将这个变化实时通知给Redis应用方。整个过程是完全自动的，不需要人工介入。整体的架构如图所示。
这里的分布式架构是指: Redis 数据节点、Sentinel 节点集合、客户端分布在多个物理节点上，不要与后边章节介绍的Redis Cluster分布式混淆。
Redis Sentinel架构
Redis Sentinel相比于主从复制模式是多了若干(建议保持奇数) Sentinel 节点用于实现监控数据节
点，哨兵节点会定期监控所有节点(包含数据节点和其他哨兵节点)。针对主节点故障的情况，故障
转移流程大致如下:
1) 主节点故障，从节点同步连接中断，主从复制停止。
2)哨兵节点通过定期监控发现主节点出现故障。哨兵节点与其他哨兵节点进行协商，达成多数认同主节点故障的共识。这步主要是防止该情况:出故障的不是主节点，而是发现故障的哨兵节点，该情况经常发生于哨兵节点的网络被孤立的场景下。
3)哨兵节点之间使用Raft算法选举出一个领导角色，由该节点负责后续的故障转移工作。
4)哨兵领导者开始执行故障转移:从节点中选择一个作为新主节点;让其他从节点同步新主节点;通
知应用层转移到新主节点。
通过上面的介绍，可以看出Redis Sentinel具有以下几个功能:
●监控: Sentinel节点会定期检测Redis数据节点、其余哨兵节点是否可达。
●故障转移:实现从节点晋升(promotion) 为主节点并维护后续正确的主从关系。
●通知:Sentinel节点会将故障转移的结果通知给应用方。
2.安装部署(基于docker)
准备工作
1)安装docker和docker-compose
docker-compose的安装
# ubuntu
apt install docker-compose
# centos
yum install docker-compose2)停止之前的redis-server
# 停⽌ redis-server
service redis-server stop
# 停⽌ redis-sentinel 如果已经有的话.
service redis-sentinel stop3)使用docker获取redis镜像
docker pull redis:5.0.9 编排redis主从节点
1)编写docker-compose. yml
创建 /root/redis/docker-compose. yml ,同时cd到yml所在目录中.
注意: docker中可以通过容器名字，作为ip地址,进行相互之间的访问.
1 version: '3.7'2 services:3 master:4 image: 'redis:5.0.9'5 container_name: redis-master6 restart: always7 command: redis-server --appendonly yes8 ports:9 - 6379:637910 slave1:11 image: 'redis:5.0.9'12 container_name: redis-slave113 restart: always14 command: redis-server --appendonly yes --slaveof redis-master 637915 ports:16 - 6380:637917 slave2:18 image: 'redis:5.0.9'19 container_name: redis-slave220 restart: always21 command: redis-server --appendonly yes --slaveof redis-master 637922 ports:23 - 6381:6379 2)启动所有容器
docker-compose up -d如果启动后发现前面的配置有误，需要重新操作，使用docker-compose down即可停止并删除
刚才创建好的容器.
3)查看运行日志
docker-compose logs 上述操作必须保证工作目录在yml的同级目录中，才能工作.
4)验证
连接主节点
redis-cli -p 6379
127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:2
slave0:ip=172.22.0.3,port=6379,state=online,offset=348,lag=1
slave1:ip=172.22.0.4,port=6379,state=online,offset=348,lag=1
master_replid:a22196b425ab42ddfd222cc5a64d53acffeb3e63
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:348
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:348连接从节点
redis-cli -p 6380
127.0.0.1:6380> info replication
# Replication
role:slave
master_host:redis-master
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:10
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:446
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:a22196b425ab42ddfd222cc5a64d53acffeb3e63
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:446
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:446redis-cli -p 6381
127.0.0.1:6381> info replication
# Replication
role:slave
master_host:redis-master
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:7
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:516
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:a22196b425ab42ddfd222cc5a64d53acffeb3e63
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:516
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:1
repl_backlog_histlen:516编排redis-sentinel 节点
也可以把redis-sentinel放到和.上面的redis的同一个yml中进行容器编排.此处分成两组,主要是为
了两方面:
●观察日志方便
●确保redis主从节点启动之后才启动redis-sentinel.如果先启动redis-sentinel的话，可能触发额
外的选举过程,混淆视听. (不是说先启动哨兵不行,而是观察的结果可能存在一定随机性).
1)编写docker-compose.yml
创建 /root/redis-sentinel/docker- compose.yml ,同时cd到yml所在目录中.
注意:每个目录中只能存在一个docker-compose.yml文件.
version: '3.7'
services:sentinel1:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis-sentinel-1restart: alwayscommand: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.confvolumes:- ./sentinel1.conf:/etc/redis/sentinel.confports:- 26379:26379sentinel2:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis-sentinel-2restart: alwayscommand: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.confvolumes:- ./sentinel2.conf:/etc/redis/sentinel.confports:- 26380:26379sentinel3:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis-sentinel-3restart: alwayscommand: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.confvolumes:- ./sentinel3.conf:/etc/redis/sentinel.confports:- 26381:26379
networks:default:external:name: redis-data_default
2)创建配置文件
创建sentinel1.conf sentinel2.conf sentinel3.conf . 三份文件的内容是完全相同
的.
都放到/root/redis-sentinel/ 目录中.
bind 0.0.0.0
port 26379
sentinel monitor redis-master redis-master 6379 2
sentinel down-after-milliseconds redis-master 1000理解 sentinel monitor
sentinel monitor 主节点名 主节点ip 主节点端⼝ 法定票数 ●主节点名,这个是哨兵内部自己起的名字.
●主节点ip,部署redis-master的设备ip.此处由于是使用docker,可以直接写docker的容器名,会被自动DNS成对应的容器ip
●主节点端口，不解释.
●法定票数, 哨兵需要判定主节点是否挂了.但是有的时候可能因为特殊情况，比如主节点仍然工作正常,但是哨兵节点自己网络出问题了,无法访问到主节点了.此时就可能会使该哨兵节点认为主节点
下线,出现误判.使用投票的方式来确定主节点是否真的挂了是更稳妥的做法.需要多个哨兵都认为
主节点挂了，票数>=法定票数之后，才会真的认为主节点是挂了.
理解sentinel down-after-milli seconds
主节点和哨兵之间通过心跳包来进行沟通.如果心跳包在指定的时间内还没回来,就视为是节点出现
故障.
既然内容相同,为啥要创建多份配置文件?
redis-sentinel在运行中可能会对配置进行rewrite,修改文件内容.如果用一份文件,就可能出现修改
混乱的情况.
3)启动所有容器
docker-compose up -d 如果启动后发现前面的配置有误,需要重新操作,使用docker-compose down 即可停止并删除刚才创建好的容器.
4)查看运行日志
docker-compose logs 上述操作必须保证工作目录在yml的同级目录中,才能工作.
可以看到,哨兵节点已经通过主节点,认识到了对应的从节点.
5)观察redis-sentinel的配置rewrite
再次打开哨兵的配置文件，发现文件内容已经被自动修改了.
bind 0.0.0.0
port 26379
sentinel myid 4d2d562860b4cdd478e56494a01e5c787246b6aa
sentinel deny-scripts-reconfig yes
# Generated by CONFIG REWRITE
dir "/data"
sentinel monitor redis-master 172.22.0.4 6379 2
sentinel down-after-milliseconds redis-master 1000
sentinel config-epoch redis-master 1
sentinel leader-epoch redis-master 1
sentinel known-replica redis-master 172.22.0.2 6379
sentinel known-replica redis-master 172.22.0.3 6379
sentinel known-sentinel redis-master 172.22.0.7 26379 f718caed536d178f5ea6d1316d
sentinel known-sentinel redis-master 172.22.0.5 26379 2ab6de82279bb77f8397c309d3
sentinel current-epoch 1# Generated by CONFIG REWRITE这里的内容就是自动修改的.
对比这三份文件,可以看到配置内容是存在差异的.
3.重新选举
redis-master宕机之后
手动把redis-master干掉
docker stop redis-master 观察哨兵的日志
可以看到哨兵发现了主节点sdown,进一步的由于主节点宕机得票达到3/2 ,达到法定得票，于是
master被判定为odown.
●主观下线(Subjectively Down, SDown):哨兵感知到主节点没心跳了判定为主观下线.
●客观下线(Objectively Down, ODown):多个哨兵达成一致意见,才能认为master确实下线了.
接下来,哨兵们挑选出了一个新的master.在上图中，是172.22. 04:6379这个节点.
此时，对于Redis来说仍然是可以正常使用的.
redis-master重启之后
手动把redis-master 启动起来
docker start redis-master 观察哨兵日志
可以看到刚才新启动的redis-master 被当成了slave
使用redis-cli也可以进一步的验证这一点
127.0.0.1:6379> info replication
# Replication
role:slave
master_host:172.22.0.4
master_port:6379
master_link_status:up
master_last_io_seconds_ago:0
master_sync_in_progress:0
slave_repl_offset:324475
slave_priority:100
slave_read_only:1
connected_slaves:0
master_replid:ececc285a2892fba157318c77ebe1409f9c2254e
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:324475
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:318295
repl_backlog_histlen:6181结论
●Redis 主节点如果宕机，哨兵会把其中的一个从节点，提拔成主节点.
●当之前的 Redis主节点重启之后，这个主节点被加入到哨兵的监控中，但是只会被作为从节点使用.
4.选举原理
假定当前环境如上方介绍,三个哨兵(sentenal1, sentenal2, sentenal3), 一个主节点(redis-master),两个从节点(redis-slave1, redis-slave2).
当主节点出现故障,就会触发重新一系列过程.
1)主观下线
当redis-master宕机，此时redis- master和三个哨兵之间的心跳包就没有了.
此时，站在三个哨兵的角度来看，redis-master出现严重故障.因此三个哨兵均会把redis-master判定为主观下线(SDown)
2)客观下线
此时，哨兵sentenal1, sentenal2, sentenal3均会对主节点故障这件事情进行投票.当故障得票数>=配置的法定票数之后
sentinel monitor redis-master 172.22.0.4 6379 2 在这个地方配置的2 ,即为法定票数
此时意味着redis-master故障这个事情被做实了.此时触发客观下线(ODown)
3)选举出哨兵的leader
接下来需要哨兵把剩余的slave中挑选出- -个新的master.这个工作不需要所有的哨兵都参与.只需要
选出个代表(称为leader), 由leader负责进行slave升级到master的提拔过程.
这个选举的过程涉及到Raft算法
假定一共三个哨兵节点，S1,S2, S3
1.每个哨兵节点都给其他所有哨兵节点，发起一一个"拉票请求". (S1->S2, S1->S3, S2-> S1,S2-> S3,S3-> S1,S3-> S2)
2.收到拉票请求的节点,会回复一个"投票响应".响应的结果有两种可能,投or不投.
比如S1给S2发了个投票请求,S2就会给S1返回投票响应.
到底S2是否要投S1呢?取决于S2是否给别人投过票了. (每个哨兵只有一票).
如果S2没有给别人投过票，换而言之，S1是第一个向S2拉票的，那么S2就会投S1.否则则不投.
3. 一轮投票完成之后，发现得票超过半数的节点,自动成为leader.
如果出现平票的情况(S1投S2, S2投S3,S3投S1,每人一票), 就重新再投一次即可.
这也是为啥建议哨兵节点设置成奇数个的原因.如果是偶数个，则增大了平票的概率,带来不必要的开销.
4. leader节点负责挑选一个slave成为新的master.当其他的sentenal发现新的master出现了，就
说明选举结束了.
简而言之，Raft算法的核心就是"先下手为强".谁率先发出了拉票请求，谁就有更大的概率成为leader.
这里的决定因素成 了"网络延时".网络延时本身就带有一定随机性.
具体选出的哪个节点是leader,这个不重要,重要的是能选出一个节点即可.
4) leader挑选出合适的slave成为新的master
挑选规则:
1.比较优先级.优先级高(数值小的)的上位.优先级是配置文件中的配置项( slave-priority或者
replica-priority).
2.比较replication offset谁复制的数据多,高的上位.
3.比较run id,谁的id小，谁上位.
当某个slave节点被指定为master之后,
1. leader 指定该节点执行slave no one ,成为master
2. leader 指定剩余的slave节点,都依附于这个新master
5.总结
●哨兵节点最好是奇数个.方便选举leader,得票更容易超过半数.
●哨兵节点不负责存储数据.仍然是redis主从节点负责存储.
●哨兵+主从复制解决的问题是"提高可用性",不能解决"数据极端情况下写丢失"的问题.
●哨兵+主从复制不能提高数据的存储容量.当我们需要存的数据接近或者超过机器的物理内存，这样的结构就难以胜任了.
