Redis:分布式 - 哨兵

Redis:分布式 - 哨兵

    • 概念
      • 哨兵
    • Docker 搭建哨兵分布式
    • 选举
      • 流程


概念

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 2.8 开始提供了 Redis Sentinel(哨兵)来解决这个问题。

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。

名词逻辑结构物理结构
主节点Redis主服务一个独立的redis-server进程
从节点Redis从服务一个独立的redis-server进程
Redis数据节点主从节点主节点和从节点的进程
哨兵节点监控Redis数据节点的节点一个独立的redis-sentinel进程
哨兵节点集合若干哨兵节点的抽象组合若干redis-sentinel进程
Redis哨兵(Sentinel)Redis提供的高可用方案哨兵节点集合和Redis主从节点
应用方泛指一个多多个客户端一个或多个连接Redis的进程

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:

  1. 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,并且保证数据尽量不丢失(主从复制表现为最终一致性)。
  2. 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,博客集中讨论第一个问题。


哨兵

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:

在这里插入图片描述

Redis Sentinel相比于主从复制模式多了若干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)。

此处有多个哨兵节点,是因为如果只使用一个哨兵进行监控的话,如果哨兵本身就崩溃了,那么整个监控服务都崩溃了。另外的,在网络条件较差的情况下,哨兵很可能会误判主节点的存活情况。

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。

  1. 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。
  2. 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,执行slave no one
    • 让其他从节点同步新主节,执行slaveof
    • 通知应用层转移到新主节点

Docker 搭建哨兵分布式

为了演示一个完整的Redis分布式架构,总共要创建三个数据节点,三个哨兵节点。由于大部分人都只有一台主机,所以此时的最佳解决方案是使用docker,接下来使用docker在一台主机上模拟一个分布式系统。

  • 拉取redis:5.0.9版本的镜像:
docker pull redis:5.0.9

当前目录结构如下:

在这里插入图片描述

redis-data用于存放数据节点,redis-sentinel用于存放哨兵节点。每个目录下都有docker-compose.yml,用于进行容器编排。

  • 编排 redis-data/docker-compose.yml
services:master:image: "redis:5.0.9"container_name: redis-masterrestart: alwayscommand: redis-server --appendonly yesports:- 6379:6379slave1:image: "redis:5.0.9"container_name: redis-slave1restart: alwayscommand: redis-server --appendonly yes --slaveof redis-master 6379ports:- 6380:6379slave2:image: "redis:5.0.9"container_name: redis-slave2restart: alwayscommand: redis-server --appendonly yes --slaveof redis-master 6379ports:- 6381:6379

该代码完成了三个数据节点的创建,通过命令完成主从关系的配置。执行之前,记得把主机上的redis停止,把637963806381三个端口空出来给docker启动的redis

在目录redis-data中执行:

docker compose up -d

在这里插入图片描述

这样就创建好了三个redis服务端,可以通过redis-cli -p 6379redis-cli -p 6380redis-cli -p 6381来验证是否启动成功。

  • 编排redis-sentinel/docker-compose.yml
services:sentinel1:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis-sentinel-1restart: alwayscommand: redis-sentinel /root/redis/sentinel/redis-sentinel/sentinel1.confvolumes:- ./sentinel1.conf:/root/redis/sentinel/redis-sentinel/sentinel1.confports:- 26379:26379sentinel2:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis-sentinel-2restart: alwayscommand: redis-sentinel /root/redis/sentinel/redis-sentinel/sentinel2.confvolumes:- ./sentinel2.conf:/root/redis/sentinel/redis-sentinel/sentinel2.confports:- 26380:26379sentinel3:image: 'redis:5.0.9'container_name: redis-sentinel-3restart: alwayscommand: redis-sentinel /root/redis/sentinel/redis-sentinel/sentinel3.confvolumes:- ./sentinel3.conf:/root/redis/sentinel/redis-sentinel/sentinel3.confports:- 26381:26379networks:default:external:name: redis-data_default

此处创建了三个redis-sentinel哨兵,并且规定它们的配置文件分别为./sentinel1.conf./sentinel2.conf./sentinel3.conf

但是docker存储卷要用绝对路径,所以你要根据自己的主机情况,填入绝对路径。

配置文件内容如下:

bind 0.0.0.0
port 26379
sentinel monitor redis-master redis-master 6379 2
sentinel down-after-milliseconds redis-master 1000

此处要简单解释一下配置文件:

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。

  • 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。

  • sentinel down-after-milliseconds

该参数用于设置心跳包的超时时间,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。

既然多个配置文件内容相同,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重写,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。

最后执行命令,启动容器:

docker compose up -d

启动后,打开刚刚写的配置文件:

bind 0.0.0.0
port 26379
sentinel myid 15d2602413f32eb3ed797d804a728a59d65e43f1
sentinel deny-scripts-reconfig yes
# Generated by CONFIG REWRITE
dir "/data"
sentinel monitor redis-master 172.18.0.2 6379 2
sentinel down-after-milliseconds redis-master 1000
sentinel config-epoch redis-master 0
sentinel leader-epoch redis-master 0
sentinel known-replica redis-master 172.18.0.4 6379
sentinel known-replica redis-master 172.18.0.3 6379
sentinel known-sentinel redis-master 172.18.0.7 26379 475769f5605edb0016ad007ee06351e058589d4a
sentinel known-sentinel redis-master 172.18.0.5 26379 6ddca4a48f3ec926f8d8408794b261803aa6a5ad
sentinel current-epoch 0

可以看到,除了最开始写入的内容,哨兵启动后又增加了很多新内容。


选举

现在通过docker关掉master的容器,来模拟主节点崩溃:

docker stop redis-master

此时哨兵节点就已经在后台工作了,查看哨兵的日志:

docker compose logs

输出:

在这里插入图片描述

这是第二个哨兵的日志

  • sdown master:这代表哨兵节点发现了master节点掉线,sdown表示主观认为,也就是说哨兵还不能保证master一定掉线
  • odown master:经过与其它哨兵交流,多个哨兵都认为master节点掉线,odown表示客观认为,#quorum 3/2表示法定票数为2票,目前有三个哨兵都投票认为master掉线
  • switch-master:切换主节点,此时已经有新的节点变成主节点了

进入6380端口的数据节点,输入info replication

在这里插入图片描述

可以看到role:master6380成为了新的主节点,当然也有可能是6381

尝试重启redis-master

在这里插入图片描述

这个redis-master重启后,就变成了从节点,不再是主节点了。


流程

看完选举的现象后,接下来讲解一下选举的具体流程。

  • 主观下线 sdown

当主节点宕机,此时主节点和哨兵之间的心跳包就没有了响应,站在三个哨兵的角度来看,主节点出现严重故障,因此三个哨兵均会把主节点判定为主观下线

  • 客观下线 odown

此时,哨兵均会对主节点故障这件事情进行投票,当故障得票数 >= 法定票数之后,这意味着主节点故障这个事情被做实了,触发客观下线

  • 选取哨兵leader

接下来需要哨兵把剩余的slave 中挑选出一个新的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:

  1. 每个哨兵节点都给其他所有哨兵节点发起一个拉票请求"
  2. 收到拉票请求的节点,会回复一个投票响应当哨兵节点收到多个拉票请求,只对第一个节点投票,后续节点都不投票
  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,就重新再投一次即可。

因此建议哨兵节点设置成奇数,如果是偶数个,则增大了平票的概率,带来不必要的开销。

最终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"。

在这里插入图片描述

在日志中,vote-for-leader就是在投票选举leader哨兵。

  • leader哨兵节点选出一个 slave 成为新的 master

挑选规则:

  1. 比较优先级,优先级高(数值小的)的优先上位,优先级是配置文件中的配置项中的 slave-priority 或者replica-priority)
  2. 如果优先级相同,比较 replicationoffset 谁复制的数据多,高的优先上位
  3. 如果replicationoffset也相同,比较 run id ,小的优先上位,

当某个数据节点被选为master后:

  1. leader哨兵指定该节点执行slave no one,成为master
  2. leader哨兵指定剩余节点执行slave of,成为该节点的从节点

总结一下:

  • 主观下线 sdown:单个哨兵节点认为主节点掉线
  • 客观下线 odown:投票后客观认为主节点掉线
  • 选取哨兵leader:依据网络情况,选出一个哨兵成为leader,由leader完成选举master
  • 选举master:由leader依据优先级,数据同步进度,run id来选出一个节点成为master
  • 重构主从关系:由leader哨兵,指定数据节点执行指令,重构主从关系

注意事项:

  • 哨兵节点不能只有一个,否则哨兵节点挂了也会影响系统可用性
  • 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

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