Redis哨兵（sentinel）
哨兵是什么？
吹哨人巡查监控后台master主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将某一个从库转换为新主库，继续对外服务。
俗称，无人值守运维。
干什么？
- 主从监控：监控主从redis库运行是否正常
- 消息通知：哨兵可以将故障转移的结果发送给客户端
- 故障转移：将其中一个Slave作为新的Master
- 配置中心：客户端通过连接哨兵来获得当前Redis服务的主节点地址
案例
架构
3个哨兵：自动监控和维护集群，不存放数据，只是吹哨人。
1主2从：用于读取和存放数据
步骤
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将redis安装路径下的 sentinel.conf 拷贝到 myredis目录下
cp sentinel.conf /myredis/sentinel26379.conf -
修改配置文件
vim sentinel26379.conf bind 0.0.0.0 # protected-mode yes 修改为 protected-mode no protected-mode no # daemonize no 修改为 daemonize yes daemonize yes # port port 26379 # pid文件名字，pidfile pidfile /var/run/redis_26379.pid # log文件名字，logfile（修改 logfile "" 为 logfile "/myredis/26379.log"） logfile "/myredis/26379.log" # 指定当前的工作目录（修改 dir /temp 为 dir /myredis） dir /myredis设置要监控的master服务器
quorum：确认客观下线的最少哨兵数量。同意故障迁移的法定票数。
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>设置连接master服务的密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>我们知道，网络是不可靠的，有时候一个sentinel会因为网络堵塞而误以为一个master redis已经死掉了，在sentinel集群环境下需要多个sentinel互相沟通来确认某个master是否真的死了，quorum这个参数是进行客观下线的一个依据，意思是至少有quorum个sentinel认为这个master有故障，才会对这个master进行下线以及故障转移。因为有的时候，某个sentinel节点可能因为自身网络原因，导致无法连接master，而此时master并没有出现故障，所以，这就需要多个sentinel都一致认为该master有问题，才可以进行下一步操作，这就保证了公平性和高可用。
安装三台linux
ip和port分别为
# sentinel00
192.168.157.112 26379
# sentinel01
192.168.157.113 26380
# sentinel02
192.168.157.118 26381
配置三台哨兵
sentinelxxxx.conf 文件
sentinel00
sentinel26379.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 26379
logfile "/myredis/sentinel26379.log"
pidfile /var/run/redis-sentinel26379.pid
dir /myredis
sentinel monitor mymaster 192.168.157.115 6379 2
sentinel auth-pass mymaster 1234
sentinel01
sentinel26380.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 26380
logfile "/myredis/sentinel26380.log"
pidfile /var/run/redis-sentinel26380.pid
dir /myredis
sentinel monitor mymaster 192.168.157.115 6379 2
sentinel auth-pass mymaster 1234
sentinel02
sentinel26381.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 26381
logfile "/myredis/sentinel26381.log"
pidfile /var/run/redis-sentinel26381.pid
dir /myredis
sentinel monitor mymaster 192.168.157.115 6379 2
sentinel auth-pass mymaster 1234
测试
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基于之前的 redis复制，启动1主2从测试是否主从复制是否正常，输入 info replication 查看是否正常
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启动三台哨兵，完成监控
redis-sentinel /myredis/sentinel26379.conf --sentinel redis-sentinel /myredis/sentinel26380.conf --sentinel redis-sentinel /myredis/sentinel26381.conf --sentinel -
测试主从复制，一切良好
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查看日志
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查看配置文件 sentinel.conf
后面为自动新增内容
模拟master宕机
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master主机
# 模拟宕机 shudown问题
- 两台从机数据是否正常？（yes）
- 会不会从剩下的两台机器中选出新的master?（yes）
- 之前的master重启之后会不会重新上位，重新成为master？（no）
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salve获取数据
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查看新的master
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重写启动原master
master不会重新上位。
对比配置文件
文件的内容，在运行期间会被sentinel动态修改。master—slave主从关系切换后，配置文件内容会自动发生改变。
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sentinel6379.conf 文件
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旧 master
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新master
哨兵运行流程和选举原理
当一个主从配置中的master失效后，sentinel可以选举出一个新的master用于自动替换原master的工作，主从配置中的其他redis服务自动指向新的master同步数据，一般建议sentinel采取奇数台，防止某一台sentinel无法连接到master导致误切换。
SDown主观下线(Subjectively Down)
SDOWN（主观不可用）是单个哨兵自己主观检测到的关于master的状态，从sentinel的角度来看，如果发送了PING心跳后，在一定时间内没有收到合法的回复，就到达了SDOQN的条件。
sentinel配置文件中的 down-after-milliseconds 设置了主观下线的时间长度（默认30秒）。
# sentinel down-after-milliseconds <masterName> <timeout>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
ODown客观下线(Objectively Down)
ODOWN需要一定数量的sentinel，多个哨兵达成一致意见才能确认一个master客观上已经宕机了。
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
选举出领导者哨兵
当主节点被判断客观下线后，各个哨兵节点会进行协商，先选举出一个领导者哨兵节点，并由该领导者哨兵节点进行failover（故障迁移）
领导者哨兵如何选出来的？
Raft算法
监视该主节点的所有哨兵都有可能被选为领导者，选举使用的算法是Raft算法；Raft算法的基本思路是先到先得，即在一轮选举中，哨兵A向B发送成为领导者的申请，如果B没有同意过其他哨兵，则会同意A成为领导者。
选新的master（im）
整个过程由sentinel自己独立完成，无需人工干涉。
新主登基
某一个slave被选中成为master
选出新的master的规则，剩余slave节点健康的前提下
- redis.conf文件中，优先级slave-priority或者replica-priority最高节点（数字越小优先级越高）
- 复制偏移量offset最大的从节点。
- 最小Run ID的从节点。
群臣俯首
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执行 slaveof no one 命令让选出来的从节点成为新的主节点，并通过 slaveof 命令让其他节点成为其从节点。
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sentinel leader 会对选举出来的新 master 执行 slaveof no one，将其提升为master节点
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sentinel leader 向其他slave发送命令，让剩余的slave成为新的master节点的slave。
旧主拜服
- 将之前的已经下线的旧master设置为新选出的新master的从节点，当旧master重新上线后，它会成为新master的从节点
- sentinel leader 会让原来的master降级为slave并恢复正常工作。
哨兵使用建议
- 哨兵节点数量应该为多个，哨兵本身应该为集群，保证高可用
- 哨兵节点数量应该是奇数
- 各个哨兵节点的配置应该一致
- 如果哨兵节点部署在docker等容器里面，尤其要注意端口的正确映射
- 哨兵集群 + 主从复制，并不能保证数据零丢失
