Redis哨兵

1 哨兵的做用

哨兵是redis集群架构中很是重要的一个组件，主要功能以下：

1. 集群监控：负责监控redis master和slave进程是否正常工做
2. 消息通知：若是某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息做为报警通知给管理员
3. 故障转移：若是master node挂掉了，会自动转移到slave node上
4. 配置中心：若是故障转移发生了，通知client客户端新的master地址

2 哨兵的核心知识

故障转移时，判断一个master node是宕机了，须要大部分的哨兵都赞成才行，涉及到了分布式选举的问题
哨兵至少须要3个实例，来保证本身的健壮性
哨兵 + redis主从的部署架构，是不会保证数据零丢失的，只能保证redis集群的高可用性
3 sdown和odown

sdown和odown两种失败状态
sdown是主观宕机，就一个哨兵若是本身以为一个master宕机了，那么就是主观宕机
odown是客观宕机，若是quorum数量的哨兵都以为一个master宕机了，那么就是客观宕机
sdown达成的条件：若是一个哨兵ping一个master，超过了is-master-down-after-milliseconds指定的毫秒数以后，就主观认为master宕机
odown达成的条件：若是一个哨兵在指定时间内，收到了quorum指定数量的其余哨兵也认为那个master是sdown了，那么就认为是odown了，客观认为master宕机
4 quorum和majority

quorum：确认odown的最少的哨兵数量
majority：受权进行主从切换的最少的哨兵数量
每次一个哨兵要作主备切换，首先须要quorum数量的哨兵认为odown，而后选举出一个哨兵来作切换，这个哨兵还得获得majority哨兵的受权，才能正式执行切换
若是quorum < majority，好比5个哨兵，majority就是3，quorum设置为2，那么就3个哨兵受权就能够执行切换，可是若是quorum >= majority，那么必须quorum数量的哨兵都受权，好比5个哨兵，quorum是5，那么必须5个哨兵都赞成受权，才能执行切换
5 为何哨兵至少3个节点

哨兵集群必须部署2个以上节点。若是哨兵集群仅仅部署了个2个哨兵实例，那么它的majority就是2（2的majority=2，3的majority=2，5的majority=3，4的majority=2），若是其中一个哨兵宕机了，就没法知足majority>=2这个条件，那么在master发生故障的时候也就没法进行主从切换。

6 脑裂以及redis数据丢失

主备切换的过程，可能会致使数据丢失
（1）异步复制致使的数据丢失
由于master -> slave的复制是异步的，因此可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时这些部分数据就丢失了
（2）脑裂致使的数据丢失
脑裂，也就是说，某个master所在机器忽然脱离了正常的网络，跟其余slave机器不能链接，可是实际上master还运行着
此时哨兵可能就会认为master宕机了，而后开启选举，将其余slave切换成了master，这个时候，集群里就会有两个master，也就是所谓的脑裂。
此时虽然某个slave被切换成了master，可是可能client还没来得及切换到新的master，还继续写向旧master的数据可能也丢失了，所以旧master再次恢复的时候，会被做为一个slave挂到新的master上去，本身的数据会清空，从新重新的master复制数据

7 如何尽量减小数据丢失

下面两个配置能够减小异步复制和脑裂致使的数据丢失：

min-slaves-to-write 1
min-slaves-max-lag 10
1
2
解释：要求至少有1个slave，数据复制和同步的延迟不能超过10秒，若是说一旦全部的slave，数据复制和同步的延迟都超过了10秒钟，那么这个时候，master就不会再接收任何请求了
（1）减小异步复制的数据丢失
有了min-slaves-max-lag这个配置，就能够确保说，一旦slave复制数据和ack延时太长，就认为可能master宕机后损失的数据太多了，那么就拒绝写请求，这样能够把master宕机时因为部分数据未同步到slave致使的数据丢失下降的可控范围内
（2）减小脑裂的数据丢失
若是一个master出现了脑裂，跟其余slave丢了链接，那么上面两个配置能够确保说，若是不能继续给指定数量的slave发送数据，并且slave超过10秒没有给本身ack消息，那么就直接拒绝客户端的写请求，这样脑裂后的旧master就不会接受client的新数据，也就避免了数据丢失
上面的配置就确保了，若是跟任何一个slave丢了链接，在10秒后发现没有slave给本身ack，那么就拒绝新的写请求
所以在脑裂场景下，最多就丢失10秒的数据

8 哨兵集群的自动发现机制

哨兵互相之间的发现，是经过redis的pub/sub系统实现的，每一个哨兵都会往sentinel:hello这个channel里发送一个消息，这时候全部其余哨兵均可以消费到这个消息，并感知到其余的哨兵的存在
每隔两秒钟，每一个哨兵都会往本身监控的某个master+slaves对应的sentinel:hello channel里发送一个消息，内容是本身的host、ip和runid还有对这个master的监控配置
每一个哨兵也会去监听本身监控的每一个master+slaves对应的sentinel:hello channel，而后去感知到一样在监听这个master+slaves的其余哨兵的存在
每一个哨兵还会跟其余哨兵交换对master的监控配置，互相进行监控配置的同步

9 slave配置的自动纠正

哨兵会负责自动纠正slave的一些配置，好比slave若是要成为潜在的master候选人，哨兵会确保slave在复制现有master的数据; 若是slave链接到了一个错误的master上，好比故障转移以后，那么哨兵会确保它们链接到正确的master上

10 master选举算法

若是一个master被认为odown了，并且majority哨兵都容许了主备切换，那么某个哨兵就会执行主备切换操做，此时首先要选举一个slave来。
选举的时候会考虑slave的一些信息：
（1）跟master断开链接的时长
（2）slave优先级
（3）复制offset
（4）run id
若是一个slave跟master断开链接已经超过了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕机的时长，那么slave就被认为不适合选举为master，计算公式以下：

(down-after-milliseconds * 10) + milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state
1
接下来会对slave进行排序
（1）按照slave优先级进行排序，slave priority越低，优先级就越高
（2）若是slave priority相同，那么看replica offset，哪一个slave复制了越多的数据，offset越靠后，优先级就越高
（3）若是上面两个条件都相同，那么选择一个run id比较小的那个slave

11 configuration epoch

哨兵会对一套redis master+slave进行监控，有相应的监控的配置
执行切换的那个哨兵，会从要切换到的新master（salve->master）那里获得一个configuration epoch，这就是一个version号，每次切换的version号都必须是惟一的
若是第一个选举出的哨兵切换失败了，那么其余哨兵，会等待failover-timeout时间，而后接替继续执行切换，此时会从新获取一个新的configuration epoch，做为新的version号

12 configuraiton传播

哨兵完成切换以后，会在本身本地更新生成最新的master配置，而后同步给其余的哨兵，就是经过以前说的pub/sub消息机制 这里以前的version号就很重要了，由于各类消息都是经过一个channel去发布和监听的，因此一个哨兵完成一次新的切换以后，新的master配置是跟着新的version号的 其余的哨兵都是根据版本号的大小来更新本身的master配置的