Redis高可用

Redis哨兵高可用

概述

sentinel哨兵是特殊的redis服务，不提供读写服务，主要用来监控redis实例节点。
哨兵架构下client端第一次从哨兵找出redis的主节点，后续就直接访问redis的主节点
不会每次都通过sentinel代理访问redis的主节点，当redis的主节点发生变化，哨兵
会第一时间感知到，并将新的redis主节点通知给client端(redis的client端一般都实现
了订阅功能，订阅sentinel发布的节点变动消息)

redis哨兵搭建步骤:

• 1.sentinel集群都启动完毕后，会将烧饼集群的元数据信息写入所有sentinel的配置文件里去
  (追加在文件的最下面)
• 2.当Redis主节点如果挂了，哨兵集群会重新选举出新的redis主节点，同时会修改所有sentinel
  节点配置文件的集群元数据信息，比如6379的redis如果挂了，假设选举出的新主节点是6380，
  则sentinel文件里的集群元数据信息会变成如下所示:

sentinel known-replica mymaster 192.168.0.60 6379 #代表主节点的从节点信息
sentinel known-replica mymaster 192.168.0.60 6381 #代表主节点的从节点信息

• 3.同时还会修改sentinel文件里之前配置的mymaster对应的6379端口，改为6380

sentinel monitor mymaster 192.168.6380 2

• 4.当6379的redis实例再次启动时，哨兵集群根据元数据信息就可以将6379端口的redis节点作为
  从节点加入集群

Redis Cluster集群模式

概述

RedisCluster将所有数据划分为16384个slots(槽位),每隔节点负责其中一部分槽位。槽位的信息存储于每个节点中，当Redis Cluster的客户端来连接集群时，它也会得到一份集群的槽位配置信息并将其缓存在客户端本地。这样当客户端查找某个key时，可以直接定位到目标节点。同时因为槽位的信息可能会存在客户端与服务器不一致的情况，还需要纠正机制来实现槽位信息的校验调整

槽位定位算法

Cluster默认会对key值使用CRC16算法进行hash得到一个整数值，然后用这个整数值对16384进行取模来得到具体槽位。

HASH_SLOT = CRC16(Key) mod 16384

跳转重定向。

当客户端向一个错误的节点发出了指令，该节点会发现指令的key所在的槽位并不归自己管理，这时它会向客户端发送一个特殊的跳转指令携带目标操作的节点地址，告诉客户端去连这个节点获取数据。客户端收到指令后除了跳转到正确的节点上去操作，还会同步更新纠正本地的槽位映射表缓存，后续所有key将使用新的槽位映射表

Redis集群节点间的通信机制

redis cluster节点间采取Gossip协议进行通信,维护集群的元数据(集群节点信息，主从角色，节点数量，个节点共享的数据等)有两种方式:集中式和Gossip

Goosip协议的优点在于元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求回陆陆续续，达到所有节点上去更新，有一定的延时，降低了压力，缺点在于元数据更新有延时可能导致集群的一些操作会有一些滞后。

集中式

优点在于元数据的更新和读取，时效性非常好，一旦元数据出现变更立即回更新到集中式的存储中，其他节点读取的时候立即就可以感知到；不足在于所有的元数据的更新压力全部集中在一个地方，导致元数据的存储压力。很多中间件都会借助Zookeeper集中式存储元数据

Gossip

gossip协议包含多种消息，包括ping,pong,meet，fail等等。

• 1.meet:某个节点发送meet给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其他节点进行通信；
• 2.ping:每个节点都会频繁给其他节点发送ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过ping交换元数据(类似自己感知到的集群节点增加和移除，hash slot信息等)
• 3.pong:对ping和meet消息的返回，包含自己的状态和其他信息，也可以用于信息广播和更新
• 4.fail:某个节点判断另一个节点fail之后，就发送fail给其他节点，通知其他节点，指定的节点宕机了
  

Gossip通信的10000端口

每个节点都有一个专门用于节点间Gossip通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如7001，那么用于节点间通信的就是17001端口，每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送ping消息，同时其他节点接收到ping消息之后返回pong消息

网络抖动

真实世界的机房网络往往并不是风平浪静的，它们经常会发生各种各样的小问题。比如网络抖动就是非常常见的一种现象，突然之间部分连接变得不可访问，然后很快又恢复正常。为解决这种问题，Redis Cluster提供了一种选项cluster-node-timeout,表示当某个节点持续timeout的时间失联时，才可以认定该节点出现故障，需要进行主从切换。如果没有这个选项,
网络抖动回导致主从频繁切换(数据的重新复制)。

Redis集群选举原理分析。

当slave发现自己的master变为FAIL状态时，便尝试进行Failover,以期成为新的master。由于挂掉的master可能会有多个slave,从而存在多个slave竞争成为master节点的过程，其过程如下:

• 1.slave发现自己的master变为FAIL
• 2.将自己记录的集群currentEpoch加1，并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST信息
• 3.其他节点收到该消息，只有master响应，判断请求者的合法性，并发送FAILOVER_AUTH_ACK,对每一个epoch只发送一次ACK
• 4.尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACK
  5.slave收到超过半数的master的ack后变成新Master(这里解释了集群为什么至少需要三个主节点，如果只有两个，当其中一个挂了，只剩一个主节点是不能选举成功的)
• 6.slave广播Pong消息通知其他集群节点

从节点并不是在主节点一进入FAIL状态就马上尝试发起选举的，而是有一定延迟，一定的延迟确保我们等待FAIL状态在集群中传播，slave如果立即尝试选举，其他master或许尚未意识到FAIL状态，可能会拒绝投票
延迟计算公式

DELAY= 500ms + random(0~500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms

SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank.Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下，持有最新数据的slave将会首先发起选举(理论上)

集群脑裂数据丢失问题

Redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。规避方法可以在Redis配置里加上参数(这种方法不可能百分百避免数据丢失)

min-replicas-to-write 1//写数据成功最少同步的slave数量，这个数量可以模仿大于半数机制配置，比如
集群总共三个节点可以配置1，加上leader就是2，超过了半数

注意:这个配置在一定程度上会影响集群的可用性，比如slave要是少于1个，这个集群就算leader正常也不能提供服务了，需要具体场景权衡选择

集群是否完整才能对外提供服务

当redis.conf配置的cluster-require-full-coverage为no时，表示当负责一个插槽的主库下线且没有相应的从库进行故障恢复时，集群仍然可用，如果为yes则集群不可用

Redis集群为什么至少需要三个master节点，并且推荐节点数为奇数?

因为新master的选举需要大于半数的集群master节点同一才能选举成功，如果只有两个master节点，当其中一个挂了，是达不到选举新master的条件的。奇数个master节点可以在满足选举该条件的基础上节省一个节点，比如三个master节点和四个master节点的集群相比，大家如果都挂了一个master节点都能选举新master节点，如果挂了两个master节点都没法选举新master节点了，所以奇数的master节点更多的是从节省机器资源角度出发说的

Redis集群对批量操作命令的支持。

对于类似mset，mget这样的多个key的原生批量操作命令，redis集群只支持所有key落在同一slot的情况，如果有多个key一定要用mset命令在Redis集群上操作，则可以在key的前面加上{XX}，这样参数数据分片hash计算的只会是大括号里的值，这样能确保不同的key能落到同一slot里去，示例如下

mset {user1}:1:name cover {user1}:1:age 18

假设name和age计算的hash slot值不一样，但是这条命令在集群下执行，redis只会用大括号里的user1做hash slot计算，所以算出来的slot值肯定相同，最后都能落在同一slot.

Redis集群方案比较

哨兵模式

在Redis3.0以前的版本要实现集群一般是借助哨兵sentinel工具来监控master节点的状态，如果master节点异常，则会做主从切换，将某一台slave作为master,哨兵的配置略微复杂，并且性能和高可用等各方面表现一般，特别是在主从切换的瞬间存在访问瞬断的情况，而且哨兵模式只有一个主节点对外提供服务，没法支持很高的并发，且单个主节点内存也不宜设置得过大，否则会导致持久化文件过大，影响数据恢复或主从同步的效率

哨兵leader选举流程。

当一个master服务器被某sentinel视为下线状态后，该sentinel会与其他sentinel协商选出sentinel的leader进行故障转移工作。每个发现master服务器进入下线的sentinel都可以要求其他sentitnel选自己为sentinel的
leader，选举是先到先得。同时每个sentinel每次选举都会自增配置纪元(选举周期),每个纪元中只会选择一个sentinel的leader，如果所有超过一般的sentitnel选举某sentinel作为leader，之后该sentinel进行故障转移
操作，从存活的slave中选举出新的master，这个选举过程跟集群的master选举很类似。哨兵集群只有一个哨兵节点，redis的主从也能正常运行以及选举master,如果master挂了，那唯一的那个哨兵就是哨兵leader了，可以正常选举新master。不过为了高可用一般都推荐至少部署三个哨兵节点。

高可用集群模式

redis集群是一个由多个主从节点组成的分布式服务器集群，它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需要sentinel哨兵，也能完成节点移除和故障转移的功能。需要将每隔节点设置成模式，这种集群模式没有中心节点，可水平扩展，根据官方文档称可以线性扩展到上万个节点(官方推荐不超过1000个节点)。redis集群的性能和高可用性均优于之前版本的哨兵模式，且集群配置非常简单。Redis集群至少需要3个master