Redis Sentinel(哨兵核心机制) 初步深入
##### 1、Redis 的 Sentinel 系统用于管理多个 Redis 服务
该系统执行以下三个任务：
1、监控（Monitoring）： Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。
2、提醒（Notification）： 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
3、自动故障迁移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作， 它会将失效主服务器的其中一个从服务器升级为新的主服务器， 并让失效主服务器的其他从服务器改为复制新的主服务器； 当客户端试图连接失效的主服务器时， 集群也会向客户端返回新主服务器的地址， 使得集群可以使用新主服务器代替失效服务器。
说白了就是进行redis服务的监控，看redis服务是否能正常运行，如果不能进行通知，如果主机挂掉了，再让从节点进行投票重新选举主节点。 ###### 哨兵本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作 ``` 故障转移时，判断一个master node是宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举的问题，即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的 ``` ##### 2、哨兵的核心知识 （1）哨兵至少需要3个或三个以上的实例，来保证自己的健壮性
（2）哨兵配合redis replication 的部署架构，是不能保证数据不丢失的，他们的主要作用是为了让redis集群的高可用 ``` # 语法：sentinel monitor
#
# Tells Sentinel to monitor this master, and to consider it in O_DOWN
# (Objectively Down) state only if at least sentinels agree.
# 解释：告诉哨兵去监控主机（master）,并且去思考再仅仅在ODOWN（客观宕机）下至少在你设置的quorum的数量的哨兵都同意才可以
# Note that whatever is the ODOWN quorum, a Sentinel will require to
# be elected by the majority of the known Sentinels in order to
# start a failover, so no failover can be performed in minority.
#解释：注意无论quorum 设置的值是多少，哨兵都将必须在多数（majority）哨兵选举下执行故障转移，因此少数情况下是不允许进行故障转移的
# Replicas are auto-discovered, so you don't need to specify replicas in
# any way. Sentinel itself will rewrite this configuration file adding
# the replicas using additional configuration options.
# Also note that the configuration file is rewritten when a
# replica is promoted to master.
#解释：主从是自发现的，因此你无需指定从机，哨兵自己将重写配置文件添加到从机的配置选项，还要注意，在将从机提升为主机的时候，将重写配置文件。
```
##### 3、为什么redis哨兵集群只有2个节点无法正常工作？
如果哨兵集群仅仅部署了个2个哨兵实例，quorum=1
```
Configuration: quorum = 1
```
###### master如果宕机，Sentinel1和Sentinel2中只要有1个哨兵认为master宕机就可以进行切换，同时s1和s2中会选举出一个哨兵来执行故障转移，同时这个时候，需要majority，也就是大多数哨兵都是运行的，2个哨兵的majority就是2（2的majority=2，3的majority=2，5的majority=3，4的majority=2），2个哨兵都运行着，就可以允许执行故障转移。但是如果整个master运行的机器宕机了，那么哨兵只有1个了(Sentinel2)，此时就没有majority来允许执行故障转移，虽然另外一台机器还有一个Sentinel2，但是故障转移不会执行
###### 4、经典的3节点哨兵集群
```
Configuration: quorum = 2，majority
```
###### 如果Master所在机器宕机了，那么3个哨兵还剩下2个，剩下的哨兵可以一致认为Master宕机了，然后选举出一个来执行故障转移，因为3个哨兵的majority是2，所以即使主机宕机了但是还剩下的2个哨兵运行着，就可以允许执行故障转移
###### 5、两种数据丢失的情况
主备切换的过程，可能会导致数据丢失的两种情况：
1、异步复制导致的数据丢失
因为master -> slave的复制是异步的，所以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、脑裂导致的数据丢失
在高可用（HA）系统中，当联系2个节点的“心跳线”断开时，本来为一整体、动作协调的HA系统，就分裂成为2个独立的个体。由于相互失去了联系，都以为是对方出了故障。两个节点上的HA软件像“裂脑人”一样，争抢“共享资源”、争起“应用服务”，就会发生严重后果——或者共享资源被瓜分、2边“服务”都起不来了；或者2边“服务”都起来了，但同时读写“共享存储”，导致数据损坏（常见如数据库轮询着的联机日志出错）。
对于HA系统“裂脑”的对策，目前达成共识的的大概有以下几条：
1）添加冗余的心跳线，例如：双线条线（心跳线也HA），尽量减少“裂脑”发生几率
2）启用磁盘锁。正在服务一方锁住共享磁盘，“裂脑”发生时，让对方完全“抢不走”共享磁盘资源。但使用锁磁盘也会有一个不小的问题，如果占用共享盘的一方不主动“解锁”，另一方就永远得不到共享磁盘。现实中假如服务节点突然死机或崩溃，就不可能执行解锁命令。后备节点也就接管不了共享资源和应用服务。于是有人在HA中设计了“智能”锁。即：正在服务的一方只在发现心跳线全部断开（察觉不到对端）时才启用磁盘锁。平时就不上锁了。
3）设置仲裁机制。例如设置参考IP（如网关IP），当心跳线完全断开时，2个节点都各自ping一下参考IP，不通则表明断点就出在本端。不仅“心跳”、还兼对外“服务”的本端网络链路断了，即使启动（或继续）应用服务也没有用了，那就主动放弃竞争，让能够ping通参考IP的一端去起服务。更保险一些，ping不通参考IP的一方干脆就自我重启，以彻底释放有可能还占用着的那些共享资源。 ###### redis中发生的脑裂场景，也就是说，某个master所在机器突然脱离了正常的网络，跟其他slave机器不能连接，但是实际上master还运行着，此时哨兵可能就会认为master宕机了，然后开启选举，将其他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，但是可能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。因此旧master再次恢复的时候，会被作为一个slave挂到新的master上去，自己的数据会清空，重新从新的master复制数据。 ##### 6、解决异步复制和脑裂导致的数据丢失 ``` # It is possible for a master to stop accepting writes if there are less than # N replicas connected, having a lag less or equal than M seconds. # # The N replicas need to be in "online" state. # # The lag in seconds, that must be <= the specified value, is calculated from # the last ping received from the replica, that is usually sent every second. # # This option does not GUARANTEE that N replicas will accept the write, but # will limit the window of exposure for lost writes in case not enough replicas # are available, to the specified number of seconds. # # For example to require at least 3 replicas with a lag <= 10 seconds use: # redis提供了可以让master停止写入的方式，如果配置了min-replicas-to-write， # 健康的slave的个数小于N，mater就禁止写入。master最少得有多少个健康的 # slave存活才能执行写命令。这个配置虽然不能保证N个slave都一定能接收到 # master的写操作，但是能避免没有足够健康的slave的时候，master不能写入来 # 避免数据丢失。设置为0是关闭该功能 # min-replicas-to-write 3 # 延迟小于min-replicas-max-lag秒的slave才认为是健康的slave # min-replicas-max-lag 10 # 设置1或另一个设置为0禁用这个特性。 # Setting one or the other to 0 disables the feature. # By default min-replicas-to-write is set to 0 (feature disabled) and # min-replicas-max-lag is set to 10. ``` 1、减少异步复制的数据丢失
有了min-slaves-max-lag这个配置，就可以确保说，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，这样可以把master宕机时由于部分数据未同步到slave导致的数据丢失降低的可控范围内 2、减少脑裂的数据丢失
如果一个master出现了脑裂，跟其他slave丢了连接，那么上面两个配置可以确保说，如果不能继续给指定数量的slave发送数据，而且slave超过10秒没有给自己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。因此在脑裂场景下，最多就丢失10秒的数据 帮忙关注一下 微信公众号一起学习 ：chengxuyuan95（不一样的程序员）
2、提醒（Notification）： 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
3、自动故障迁移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel 会开始一次自动故障迁移操作， 它会将失效主服务器的其中一个从服务器升级为新的主服务器， 并让失效主服务器的其他从服务器改为复制新的主服务器； 当客户端试图连接失效的主服务器时， 集群也会向客户端返回新主服务器的地址， 使得集群可以使用新主服务器代替失效服务器。
说白了就是进行redis服务的监控，看redis服务是否能正常运行，如果不能进行通知，如果主机挂掉了，再让从节点进行投票重新选举主节点。 ###### 哨兵本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作 ``` 故障转移时，判断一个master node是宕机了，需要大部分的哨兵都同意才行，涉及到了分布式选举的问题，即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的 ``` ##### 2、哨兵的核心知识 （1）哨兵至少需要3个或三个以上的实例，来保证自己的健壮性
（2）哨兵配合redis replication 的部署架构，是不能保证数据不丢失的，他们的主要作用是为了让redis集群的高可用 ``` # 语法：sentinel monitor
1、异步复制导致的数据丢失
因为master -> slave的复制是异步的，所以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、脑裂导致的数据丢失
在高可用（HA）系统中，当联系2个节点的“心跳线”断开时，本来为一整体、动作协调的HA系统，就分裂成为2个独立的个体。由于相互失去了联系，都以为是对方出了故障。两个节点上的HA软件像“裂脑人”一样，争抢“共享资源”、争起“应用服务”，就会发生严重后果——或者共享资源被瓜分、2边“服务”都起不来了；或者2边“服务”都起来了，但同时读写“共享存储”，导致数据损坏（常见如数据库轮询着的联机日志出错）。
对于HA系统“裂脑”的对策，目前达成共识的的大概有以下几条：
1）添加冗余的心跳线，例如：双线条线（心跳线也HA），尽量减少“裂脑”发生几率
2）启用磁盘锁。正在服务一方锁住共享磁盘，“裂脑”发生时，让对方完全“抢不走”共享磁盘资源。但使用锁磁盘也会有一个不小的问题，如果占用共享盘的一方不主动“解锁”，另一方就永远得不到共享磁盘。现实中假如服务节点突然死机或崩溃，就不可能执行解锁命令。后备节点也就接管不了共享资源和应用服务。于是有人在HA中设计了“智能”锁。即：正在服务的一方只在发现心跳线全部断开（察觉不到对端）时才启用磁盘锁。平时就不上锁了。
3）设置仲裁机制。例如设置参考IP（如网关IP），当心跳线完全断开时，2个节点都各自ping一下参考IP，不通则表明断点就出在本端。不仅“心跳”、还兼对外“服务”的本端网络链路断了，即使启动（或继续）应用服务也没有用了，那就主动放弃竞争，让能够ping通参考IP的一端去起服务。更保险一些，ping不通参考IP的一方干脆就自我重启，以彻底释放有可能还占用着的那些共享资源。 ###### redis中发生的脑裂场景，也就是说，某个master所在机器突然脱离了正常的网络，跟其他slave机器不能连接，但是实际上master还运行着，此时哨兵可能就会认为master宕机了，然后开启选举，将其他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，但是可能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。因此旧master再次恢复的时候，会被作为一个slave挂到新的master上去，自己的数据会清空，重新从新的master复制数据。 ##### 6、解决异步复制和脑裂导致的数据丢失 ``` # It is possible for a master to stop accepting writes if there are less than # N replicas connected, having a lag less or equal than M seconds. # # The N replicas need to be in "online" state. # # The lag in seconds, that must be <= the specified value, is calculated from # the last ping received from the replica, that is usually sent every second. # # This option does not GUARANTEE that N replicas will accept the write, but # will limit the window of exposure for lost writes in case not enough replicas # are available, to the specified number of seconds. # # For example to require at least 3 replicas with a lag <= 10 seconds use: # redis提供了可以让master停止写入的方式，如果配置了min-replicas-to-write， # 健康的slave的个数小于N，mater就禁止写入。master最少得有多少个健康的 # slave存活才能执行写命令。这个配置虽然不能保证N个slave都一定能接收到 # master的写操作，但是能避免没有足够健康的slave的时候，master不能写入来 # 避免数据丢失。设置为0是关闭该功能 # min-replicas-to-write 3 # 延迟小于min-replicas-max-lag秒的slave才认为是健康的slave # min-replicas-max-lag 10 # 设置1或另一个设置为0禁用这个特性。 # Setting one or the other to 0 disables the feature. # By default min-replicas-to-write is set to 0 (feature disabled) and # min-replicas-max-lag is set to 10. ``` 1、减少异步复制的数据丢失
有了min-slaves-max-lag这个配置，就可以确保说，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，这样可以把master宕机时由于部分数据未同步到slave导致的数据丢失降低的可控范围内 2、减少脑裂的数据丢失
如果一个master出现了脑裂，跟其他slave丢了连接，那么上面两个配置可以确保说，如果不能继续给指定数量的slave发送数据，而且slave超过10秒没有给自己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。因此在脑裂场景下，最多就丢失10秒的数据 帮忙关注一下 微信公众号一起学习 ：chengxuyuan95（不一样的程序员）
