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 的客⼾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RedisSentinel（哨兵）加个来解决这个问题。本章主要内容如下：

• RedisSentinel的概念
• RedisSentinel的部署
• RedisSentinel命令
• RedisSentinel客⼾端
• RedisSentinel实现原理

一、基本概念

        由于对Redis的许多概念都有不同的名词解释，所以在介绍RedisSentinel之前，先对⼏个名词 概念进⾏必要的说明，如表所⽰。

Redis Sentinel 相关名词解释

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	泛指⼀个多多个客⼾端	⼀个或多个连接Redis的进程

        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RedisSentinel的基本架构、优势，以及是如何实现⾼可⽤的。

1.1、主从复制的问题

        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： 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。

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，本章我们集中讨论第⼀个问题。

1.2、⼈⼯恢复主节点故障

        Redis 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，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

 

 

 

 

 

 1）运维⼈员通过监控系统，发现Redis主节点故障宕机。

 2）运维⼈员从所有节点中，选择⼀个（此处选择了slave1）执⾏slaveofnoone，使其作为新的主 节点。

 3）运维⼈员让剩余从节点（此处为slave2）执⾏slaveof{newMasterIp}{newMasterPort}从新主节 点开始数据同步。

 4）更新应⽤⽅连接的主节点信息到{newMasterIp}{newMasterPort}。

 5）如果原来的主节点恢复，执⾏slaveof{newMasterIp}{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RedisSentinel所要做 的。

1.3、哨兵⾃动恢复主节点故障

        当主节点出现故障时，RedisSentinel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、客⼾端分布在多个物理节点上，不要与后边介绍的RedisCluster分布式混淆。

Redis Sentinel 架构

        Redis 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：

 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。

 3）哨兵节点之间使⽤Raft算法选举出⼀个领导⻆⾊，由该节点负责后续的故障转移⼯作。

 4）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。

 通过上⾯的介绍，可以看出RedisSentinel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。

二、安装部署(基于docker)

2.1、准备⼯作

1) 安装docker和docker-compose

docker-compose 的安装

 # ubuntu
 apt install docker-compose

 # centos
 yum install docker-compose

 

2) 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 stop

 3) 使⽤docker获取redis镜像

 docker pull redis:5.0.

2.2、编排redis主从节点

1) 编写 docker-compose.yml

 创建 /root/redis/docker-compose.yml ,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:5.0.9'
         container_name: redis-master
         restart: always
         command: redis-server --appendonly yes
         ports: 
            - 6379:6379

     slave1:
         image: 'redis:5.0.9'
         container_name: redis-slave1
         restart: always
         command: redis-server --appendonly yes --slaveof redis-master 6379
         ports:
            - 6380:6379
     slave2:
         image: 'redis:5.0.9'
         container_name: redis-slave2
         restart: always
         command: redis-server --appendonly yes --slaveof redis-master 6379
         ports:
            - 6381:6379

也可以直接在windows上使⽤vscode编辑好yml,然后在上传到 linux 上.

2) 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

redis-cli -p 6379

 127.0.0.1:6379> info replication
 # Replication
 role:master
 connected_slaves:2
 slave0:ip=172.22.0.3,port=6379,state=online,offset=348,lag=1
 slave1:ip=172.22.0.4,port=6379,state=online,offset=348,lag=1
 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

连接从节点

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

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:516

2.3、编排 redis-sentinel节点

        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).

1) 编写 docker-compose.yml

创建  /root/redis-sentinel/docker-compose.yml  ,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:5.0.9'
         container_name: redis-sentinel-1
         restart: always
         command: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf
         volumes:
            - ./sentinel1.conf:/etc/redis/sentinel.conf
         ports:
            - 26379:26379
     sentinel2:
         image: 'redis:5.0.9'
         container_name: redis-sentinel-2
         restart: always
         command: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf
         volumes:
            - ./sentinel2.conf:/etc/redis/sentinel.conf
         ports:
            - 26380:26379
     sentinel3:
             image: 'redis:5.0.9'
             container_name: redis-sentinel-3
             restart: always
             command: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf
             volumes:
                - ./sentinel3.conf:/etc/redis/sentinel.conf
             ports:
                - 26381:26379
 networks:
     default:
         external:
             name: redis-data_default  

也可以直接在windows上使⽤vscode编辑好yml,然后在上传到linux上.

2) 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 1000

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.

理解 sentinel down-after-milliseconds

• 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.

3) 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.

4) 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.

5) 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 
 f718caed536d178f5ea6d1316d09407cfae43dd2
 sentinel known-sentinel redis-master 172.22.0.5 26379 
 2ab6de82279bb77f8397c309d36238f51273e80a
 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.

三、重新选举

3.1、redis-master 宕机之后

⼿动把 redis-master ⼲掉

docker stop redis-master

观察哨兵的⽇志，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 master 被判定为odown.

• 主观下线(SubjectivelyDown,SDown):哨兵感知到主节点没⼼跳了.判定为主观下线
• 客观下线(ObjectivelyDown,ODown):多个哨兵达成⼀致意⻅,才能认为master确实下线了.

接下来,哨兵们挑选出了⼀个新的master.

此时,对于Redis来说仍然是可以正常使⽤的.

3.2、redis-master 重启之后

⼿动把 redis-master 启动起来

docker start redis-master

观察哨兵⽇志

可以看到刚才新启动的 redis-master 被当成了slave

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:6181

3.3、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.

四、选举原理

        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.

4.1、 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,站在三个哨兵的⻆度来看,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)

4.2、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)

4.3、选举出哨兵的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

假定一共三个哨兵节点，S1, S2, S3

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".(S1->S2,S1->S3,S2->S1,S2->S3, S3->S1,S3->S2)
2. 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.
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(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.
4. 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".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.

4.4、leader 挑选出合适的slave成为新的 master

挑选规则：

1. ⽐较优先级.优先级⾼(数值⼩的)的上位.优先级是配置⽂件中的配置项(slave-priority 或者 replica-priority ).
2. ⽐较 replication offset 谁复制的数据多,⾼的上位.
3. ⽐较 run id ,谁的id⼩,谁上位

当某个slave节点被指定为master之后,

1. leader 指定该节点执⾏ slave no one ,成为master
2. leader 指定剩余的slave节点,都依附于这个新master

五、⼩结

        上述过程,都是"⽆⼈值守",Redis⾃动完成的.这样做就解决了主节点宕机之后需要⼈⼯⼲预的问题, 提⾼了系统的稳定性和可⽤性.

⼀些注意事项:

• 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.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.

为了能存储更多的数据,就引⼊了集群.