如何提高网站的收录,长沙网站建设市场低价,新加坡注册公司需要多少钱,如何在百度搜索到自己的网站目录 1. 文章前言2. 基本概念2.1 主从复制的问题2.2 人工恢复主节点故障2.3 哨兵机制自动恢复主节点故障 3. 安装部署哨兵#xff08;基于docker#xff09;3.1 安装docker3.2 编排redis主从节点3.3 编排redis-sentinel节点 4. 重新选举5. 选举原理6. 总结 1. 文章前言
基于docker3.1 安装docker3.2 编排redis主从节点3.3 编排redis-sentinel节点 4. 重新选举5. 选举原理6. 总结 1. 文章前言
1Redis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)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。
2. 基本概念
1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下表所示。 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。
2.1 主从复制的问题
1Redis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 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。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。
2.2 人工恢复主节点故障
1Redis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 运维人员通过监控系统发现Redis主节点故障宕机。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。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。更新应用方连接的主节点信息到{newMasterlp} {newMasterPort}。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。
2.3 哨兵机制自动恢复主节点故障
1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。
2Redis Sentinel架构
3Redis 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
主节点故障从节点同步连接中断主从复制停止。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。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。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。 4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。
3. 安装部署哨兵基于docker
3.1 安装docker
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 3.2 编排redis主从节点
1编写docker-compose. yml
创建docker-compose.yml文件同时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。
version: 3.7
services:master:image: redis:5.0.9container_name: redis-masterrestart: alwayscommand: redis-server --appendonly yesports: - 6379:6379slave1:image: redis:5.0.9container_name: redis-slave1restart: alwayscommand: redis-server --appendonly yes --slaveof redis-master 6379ports:- 6380:6379slave2:image: redis:5.0.9container_name: redis-slave2restart: alwayscommand: redis-server --appendonly yes --slaveof redis-master 6379ports:- 6381:63792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
[roothost ~]# redis-cli -p 6379
127.0.0.1:6379 info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:2
slave0:ip172.22.0.3,port6379,stateonline,offset348,lag1
slave1:ip172.22.0.4,port6379,stateonline,offset348,lag1
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连接两个从节点
[roothost ~]# 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:446[roothost ~]# redis-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:5163.3 编排redis-sentinel节点
1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)。
2编写docker-compose.yml文件
创建docker- compose.yml文件同时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:5.0.9container_name: redis-sentinel-1restart: alwayscommand: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.confvolumes:- ./sentinel1.conf:/etc/redis/sentinel.confports:- 26379:26379sentinel2:image: redis:5.0.9container_name: redis-sentinel-2restart: alwayscommand: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.confvolumes:- ./sentinel2.conf:/etc/redis/sentinel.confports:- 26380:26379sentinel3:image: redis:5.0.9container_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_default3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 10004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。
5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。
6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。
7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。 8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。
4. 重新选举
1手动把redis-master干掉redis-master宕机之后
docker stop redis-master 2观察哨兵的日志 3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.
4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。 5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 6观察哨兵日志可以看到刚才新启动的redis-master 被当成了slave 7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:61818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。
5. 选举原理
1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 2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)。
3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)。
4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
5假定一共三个哨兵节点S1、S2、S3
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)。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。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。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。
6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。
7leader挑选出合适的slave成为新的master的挑选规则
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)。比较replication offset谁复制的数据多高的上位。比较run id谁的id小谁上位。
8当某个slave节点被指定为master之后
leader 指定该节点执行slave no one成为master。leader 指定剩余的slave节点都依附于这个新master。
6. 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。
