Redis:哨兵模式架构设计分析

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Redis:哨兵模式架构设计分析相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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业务最初的应用场景中,我们也许使用单机redis就可以应付业务要求,但并非一直可行。

比如单机的读写能力问题,单机的可用性问题,单机的数据安全性问题。这些都是许多互联网应用经常会遇到的问题,也基本上都有一套理论去解决它,只是百花齐放。

哨兵是Redis中解决高可用问题的解决方案之一,我们就一起来看看 Redis是如何实现的吧!不过此方案,仅提供思路供参考,不要以此为标准方案。

前面介绍的主从复制功能,可以说已经一定程度上解决了数据安全性问题问题,即有了备份数据,我们可以可以做读写分离了。只是,可用性问题还未解决,即当 master 宕机或出现其他故障时,整个写服务就不可用了。解决方法是,手动操作,要么重启master使其恢复服务,要么把master切换为其他slave机器。

如果服务的可用性需要人工介入的话,那就算不得高可用了,所以我们需要一个自动处理机制。这就是哨兵模式。

一、哨兵系统介绍

哨兵系统要解决的问题核心,自然是高可用问题。而如何解决,则是其设计问题。而最终呈现给用户的,应该一个个的功能单元,即其提供的能力。如下:

哨兵系统的架构图如下:

(一)服务端架构

(二)请求处理流程图

Redis(十一):哨兵模式架构设计分析

二、哨兵系统搭建步骤

哨兵可以搭建在 redis服务所在机器,也可以在单独的机器实例上搭建。  

1. 有多个在运行的 redis master/slave 实例;

主从服务的搭建,slaveof 设置,请参照主从配置篇。

2. 编写哨兵配置文件;

# Example sentinel.conf# 定义sentinel 服务端口号port 26379
# 针对 使用端口映射的方式的启动,指定ip:port# sentinel announce-ip <ip># sentinel announce-port <port># 工作目录定义dir /tmp
# 要监视的redis master 定义, 可配置多个 master-name 不同即可# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
# 定义master/slave 的密码,要求同一主从服务所有密码必须保持一致# sentinel auth-pass <master-name> <password>
# 定义master 不可达持续多少毫秒后开始定义为节点下线,默认30ssentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves># 在故障转移期间同时与新的master同步的slave数量sentinel parallel-syncs mymaster 1
# 定义进行故障转移的超时时间,默认3分钟sentinel failover-timeout mymaster 180000
# 发生故障转移时调用的通知脚本,被调用时会传递两个参数: eventType, eventDescription# sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh
# master 变更时调用脚本配置# 调用时会传递如下参数# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port># sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh

3. 启动哨兵节点;

 # 使用 redis-sentinel 程序启动, 这个程序不一定会有,需要自己编译 redis-sentinel /path/to/sentinel.conf # 使用 redis-server 程序启动, 一定可用 # 测试时可以加上 --protected-mode no, 在不设置密码情况下访问redis redis-server /path/to/sentinel.conf --sentinel

4. 验证哨兵运行情况

 通过redis-cli 连接到sentinel 服务内部: redis-cli -p 26379 # 连接到sentinel info sentinel # 查看哨兵信息 SENTINEL slaves mymaster # 查看master下的slave服务器情况 SENTINEL sentinels mymaster # 查看master的哨兵服务器列表 SENTINEL get-master-addr-by-name mymaster # 获取master地址信息

5. 故障模拟

 SENTINEL get-master-addr-by-name mymaster # 获取master地址信息

三、哨兵实现高可用的运行原理

1. Sentinel 的定时任务

  • 每个 Sentinel 以每秒钟一次的频率向它所知的主服务器、从服务器以及其他 Sentinel 实例发送一个 PING 命令。

  • 如果一个实例(instance)距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值, 那么这个实例会被 Sentinel 标记为主观下线。一个有效回复可以是:+PONG 、 -LOADING 或者 -MASTERDOWN 。

  • 如果一个主服务器被标记为主观下线, 那么正在监视这个主服务器的所有 Sentinel 要以每秒一次的频率确认主服务器的确进入了主观下线状态。

  • 如果一个主服务器被标记为主观下线, 并且有足够数量的 Sentinel (至少要达到配置文件指定的数量)在指定的时间范围内同意这一判断, 那么这个主服务器被标记为客观下线。

  • 在一般情况下, 每个 Sentinel 会以每 10 秒一次的频率向它已知的所有主服务器和从服务器发送 INFO 命令。当一个主服务器被 Sentinel 标记为客观下线时, Sentinel 向下线主服务器的所有从服务器发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次。

  • 当没有足够数量的 Sentinel 同意主服务器已经下线, 主服务器的客观下线状态就会被移除。当主服务器重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回复时, 主服务器的主观下线状态就会被移除。


2. 自动发现 Sentinel 和从服务器

一个 Sentinel 可以与其他多个 Sentinel 进行连接, 各个 Sentinel 之间可以互相检查对方的可用性, 并进行信息交换。

Sentinel 可以通过发布与订阅功能来自动发现正在监视相同主服务器的其他 Sentinel , 这一功能是通过向pub/sub频道 sentinel:hello 发送信息来实现的。

Sentinel 可以通过询问主服务器来获得所有从服务器的信息。

  • 每个 Sentinel 都订阅了被它监视的所有主服务器和从服务器的 sentinel:hello 频道, 查找之前未出现过的 sentinel (looking for unknown sentinels)。当一个 Sentinel 发现一个新的 Sentinel 时, 它会将新的 Sentinel 添加到一个列表中, 这个列表保存了 Sentinel 已知的, 监视同一个主服务器的所有其他 Sentinel 。

  • Sentinel 发送的信息中还包括完整的主服务器当前配置(configuration)。如果一个 Sentinel 包含的主服务器配置比另一个 Sentinel 发送的配置要旧, 那么这个 Sentinel 会立即升级到新配置上。


3. 故障转移

一次故障转移操作由以下步骤组成:

  • 发现主服务器已经进入客观下线状态。

  • 对我们的当前纪元进行自增(详情请参考 Raft leader election ), 并尝试在这个纪元中当选。

  • 如果当选失败, 那么在设定的故障迁移超时时间的两倍之后, 重新尝试当选。如果当选成功, 那么执行以下步骤。

  • 选出一个从服务器,并将它升级为主服务器。

  • 向被选中的从服务器发送 SLAVEOF NO ONE 命令,让它转变为主服务器。

  • 通过发布与订阅功能, 将更新后的配置传播给所有其他 Sentinel , 其他 Sentinel 对它们自己的配置进行更新。

  • 向已下线主服务器的从服务器发送 SLAVEOF 命令, 让它们去复制新的主服务器。

  • 当所有从服务器都已经开始复制新的主服务器时, 领头 Sentinel 终止这次故障迁移操作。

每当一个 Redis 实例被重新配置(reconfigured) —— 无论是被设置成主服务器、从服务器、又或者被设置成其他主服务器的从服务器 —— Sentinel 都会向被重新配置的实例发送一个 CONFIG REWRITE 命令, 从而确保这些配置会持久化在硬盘里。

Sentinel 使用以下规则来选择新的主服务器:

  • 在失效主服务器属下的从服务器当中, 那些被标记为主观下线、已断线、或者最后一次回复 PING 命令的时间大于五秒钟的从服务器都会被淘汰。

  • 在失效主服务器属下的从服务器当中, 那些与失效主服务器连接断开的时长超过 down-after 选项指定的时长十倍的从服务器都会被淘汰。

  • 在经历了以上两轮淘汰之后剩下来的从服务器中, 我们选出复制偏移量(replication offset)最大的那个从服务器作为新的主服务器;如果复制偏移量不可用, 或者从服务器的复制偏移量相同, 那么带有最小运行 ID 的那个从服务器成为新的主服务器。

四、客户端使用哨兵系统

哨兵系统搭建好之后,就可以提供服务了。那么,如何提供服务呢?从最前面的两张架构图中,我们可以看到,sentinel 差不多是作为一个配置中心或者存在的,它只会为客户端提供master/slave的相关信息,而并不会直接代替redis实例进行存取操作。所以,哨兵模式,需要客户端做更多的工作,原来的直接连接redis变为间接从sentinel获取信息,再连接,还要维护可能的信息变更。

当然,这种工作一般是要交给sdk做的,实现原理也差不多,我们就以 jedis 作为切入点,详解下客户端如何使用sentinel.

1. 引入pom依赖

 <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency>

2. 单元测试

public class RedisSentinelTest {
@Test public void testSentinel() throws Exception { // 池化基础信息配置 JedisPoolConfig jedisPoolConfig = new JedisPoolConfig(); jedisPoolConfig.setMaxTotal(10); jedisPoolConfig.setMaxIdle(5); jedisPoolConfig.setMinIdle(5); // 哨兵连接信息配置 String masterName = "mymaster"; Set<String> sentinels = new HashSet<>(); sentinels.add("127.0.0.1:26379"); sentinels.add("127.0.0.1:26378"); sentinels.add("127.0.0.1:26377"); // 在redis需要使用密码访问时,传入即可 String password = null; // 使用 JedisSentinelPool 封装哨兵的访问细节 JedisSentinelPool pool = new JedisSentinelPool(masterName, sentinels, jedisPoolConfig, password); Jedis jedis = pool.getResource(); String key = "key1"; String value = "Value1"; jedis.set(key, value); System.out.println("set a value to Redis over. " + key + "->" + value); value = jedis.get("key1"); System.out.println("get a value from Redis over. " + key + "->" + value); pool.close(); }}

3. sentinel 处理过程解析

jedis的sdk中已经将哨兵封装得和普通的redis实例请求差不多了,所以,我们需要深入理解下其处理过程。

首先是在初始化 JedisSentinelPool 时,其会与sentinel列表中选择一个与其建立连接:

 // redis.clients.jedis.JedisSentinelPool#JedisSentinelPool public JedisSentinelPool(String masterName, Set<String> sentinels) { this(masterName, sentinels, new GenericObjectPoolConfig(), Protocol.DEFAULT_TIMEOUT, null, Protocol.DEFAULT_DATABASE); } public JedisSentinelPool(String masterName, Set<String> sentinels, final GenericObjectPoolConfig poolConfig, int timeout, final String password, final int database) { this(masterName, sentinels, poolConfig, timeout, timeout, password, database); } public JedisSentinelPool(String masterName, Set<String> sentinels, final GenericObjectPoolConfig poolConfig, final int timeout, final int soTimeout, final String password, final int database) { this(masterName, sentinels, poolConfig, timeout, soTimeout, password, database, null); } public JedisSentinelPool(String masterName, Set<String> sentinels, final GenericObjectPoolConfig poolConfig, final int connectionTimeout, final int soTimeout, final String password, final int database, final String clientName) { this.poolConfig = poolConfig; this.connectionTimeout = connectionTimeout; this.soTimeout = soTimeout; this.password = password; this.database = database; this.clientName = clientName; // 从sentinel中获取master信息,关键 HostAndPort master = initSentinels(sentinels, masterName); // 初始化连接池,非本文重点 initPool(master); }
private HostAndPort initSentinels(Set<String> sentinels, final String masterName) {
HostAndPort master = null; boolean sentinelAvailable = false;
log.info("Trying to find master from available Sentinels..."); // 依次遍历 sentinels, 直到找到一个可用的sentinel for (String sentinel : sentinels) { final HostAndPort hap = HostAndPort.parseString(sentinel);
log.fine("Connecting to Sentinel " + hap);
Jedis jedis = null; try { jedis = new Jedis(hap.getHost(), hap.getPort()); // 向sentinel发送命令请求: SENTINEL get-master-addr-by-name mymaster, 获取master地址信息 List<String> masterAddr = jedis.sentinelGetMasterAddrByName(masterName);
// connected to sentinel... sentinelAvailable = true;
if (masterAddr == null || masterAddr.size() != 2) { log.warning("Can not get master addr, master name: " + masterName + ". Sentinel: " + hap + "."); continue; }
master = toHostAndPort(masterAddr); log.fine("Found Redis master at " + master); break; } catch (JedisException e) { // resolves #1036, it should handle JedisException there's another chance // of raising JedisDataException log.warning("Cannot get master address from sentinel running @ " + hap + ". Reason: " + e + ". Trying next one."); } finally { if (jedis != null) { jedis.close(); } } }
if (master == null) { if (sentinelAvailable) { // can connect to sentinel, but master name seems to not // monitored throw new JedisException("Can connect to sentinel, but " + masterName + " seems to be not monitored..."); } else { throw new JedisConnectionException("All sentinels down, cannot determine where is " + masterName + " master is running..."); } }
log.info("Redis master running at " + master + ", starting Sentinel listeners..."); // 为每个 sentinel, 建立一个监听线程, 监听 sentinel 的 +switch-master 信息 // 当master发生变化时,重新初始化连接池 for (String sentinel : sentinels) { final HostAndPort hap = HostAndPort.parseString(sentinel); MasterListener masterListener = new MasterListener(masterName, hap.getHost(), hap.getPort()); // whether MasterListener threads are alive or not, process can be stopped masterListener.setDaemon(true); masterListeners.add(masterListener); masterListener.start(); }
return master; } // 每个 sentinel 监听线程事务处理流程如下 // redis.clients.jedis.JedisSentinelPool.MasterListener#run @Override public void run() {
running.set(true);
while (running.get()) {
j = new Jedis(host, port);
try { // double check that it is not being shutdown if (!running.get()) { break; } // SUBSCRIBE +switch-master j.subscribe(new JedisPubSub() { @Override public void onMessage(String channel, String message) { log.fine("Sentinel " + host + ":" + port + " published: " + message + ".");
String[] switchMasterMsg = message.split(" "); // 格式为: masterName xx xx masterHost masterPort if (switchMasterMsg.length > 3) {
if (masterName.equals(switchMasterMsg[0])) { initPool(toHostAndPort(Arrays.asList(switchMasterMsg[3], switchMasterMsg[4]))); } else { log.fine("Ignoring message on +switch-master for master name " + switchMasterMsg[0] + ", our master name is " + masterName); }
} else { log.severe("Invalid message received on Sentinel " + host + ":" + port + " on channel +switch-master: " + message); } } }, "+switch-master");
} catch (JedisConnectionException e) {
if (running.get()) { log.log(Level.SEVERE, "Lost connection to Sentinel at " + host + ":" + port + ". Sleeping 5000ms and retrying.", e); try { Thread.sleep(subscribeRetryWaitTimeMillis); } catch (InterruptedException e1) { log.log(Level.SEVERE, "Sleep interrupted: ", e1); } } else { log.fine("Unsubscribing from Sentinel at " + host + ":" + port); } } finally { j.close(); } } }

这个连接池又是如何处理的呢?我们可以简单看一下:

 // redis.clients.jedis.JedisSentinelPool#initPool private void initPool(HostAndPort master) { if (!master.equals(currentHostMaster)) { currentHostMaster = master; if (factory == null) { factory = new JedisFactory(master.getHost(), master.getPort(), connectionTimeout, soTimeout, password, database, clientName, false, null, null, null); initPool(poolConfig, factory); } else { factory.setHostAndPort(currentHostMaster); // although we clear the pool, we still have to check the // returned object // in getResource, this call only clears idle instances, not // borrowed instances internalPool.clear(); }
log.info("Created JedisPool to master at " + master); } } // redis.clients.util.Pool#initPool public void initPool(final GenericObjectPoolConfig poolConfig, PooledObjectFactory<T> factory) {
if (this.internalPool != null) { try { closeInternalPool(); } catch (Exception e) { } }
this.internalPool = new GenericObjectPool<T>(factory, poolConfig); }

当要向redis写入数据时,会先从连接池里获取一个连接实例,其池化框架使用的是 GenericObjectPool 的通用能力,调用 JedisFactory 的 makeObject() 方法进行创建 :

 // redis.clients.jedis.JedisSentinelPool#getResource @Override public Jedis getResource() { while (true) { // 调用父类方法获取实例 Jedis jedis = super.getResource(); jedis.setDataSource(this);
// get a reference because it can change concurrently final HostAndPort master = currentHostMaster; final HostAndPort connection = new HostAndPort(jedis.getClient().getHost(), jedis.getClient() .getPort()); // host:port 比对,如果master未变化,说明获取到了正确的连接,返回 if (master.equals(connection)) { // connected to the correct master return jedis; } // 如果master 发生了切换,则将当前连接释放,继续尝试获取master连接 else { returnBrokenResource(jedis); } } } // redis.clients.util.Pool#getResource public T getResource() { try { return internalPool.borrowObject(); } catch (NoSuchElementException nse) { throw new JedisException("Could not get a resource from the pool", nse); } catch (Exception e) { throw new JedisConnectionException("Could not get a resource from the pool", e); } } // org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPool#borrowObject() @Override public T borrowObject() throws Exception { return borrowObject(getMaxWaitMillis()); } // org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPool#borrowObject(long) public T borrowObject(final long borrowMaxWaitMillis) throws Exception { assertOpen();
final AbandonedConfig ac = this.abandonedConfig; if (ac != null && ac.getRemoveAbandonedOnBorrow() && (getNumIdle() < 2) && (getNumActive() > getMaxTotal() - 3) ) { removeAbandoned(ac); }
PooledObject<T> p = null;
// Get local copy of current config so it is consistent for entire // method execution final boolean blockWhenExhausted = getBlockWhenExhausted();
boolean create; final long waitTime = System.currentTimeMillis();
while (p == null) { create = false; p = idleObjects.pollFirst(); if (p == null) { // 没有获取到连接时,主动创建一个 p = create(); if (p != null) { create = true; } } if (blockWhenExhausted) { if (p == null) { if (borrowMaxWaitMillis < 0) { p = idleObjects.takeFirst(); } else { p = idleObjects.pollFirst(borrowMaxWaitMillis, TimeUnit.MILLISECONDS); } } if (p == null) { throw new NoSuchElementException( "Timeout waiting for idle object"); } } else { if (p == null) { throw new NoSuchElementException("Pool exhausted"); } } if (!p.allocate()) { p = null; }
if (p != null) { try { // 确保激活当前数据库 factory.activateObject(p); } catch (final Exception e) { try { destroy(p); } catch (final Exception e1) { // Ignore - activation failure is more important } p = null; if (create) { final NoSuchElementException nsee = new NoSuchElementException( "Unable to activate object"); nsee.initCause(e); throw nsee; } } if (p != null && (getTestOnBorrow() || create && getTestOnCreate())) { boolean validate = false; Throwable validationThrowable = null; try { validate = factory.validateObject(p); } catch (final Throwable t) { PoolUtils.checkRethrow(t); validationThrowable = t; } if (!validate) { try { destroy(p); destroyedByBorrowValidationCount.incrementAndGet(); } catch (final Exception e) { // Ignore - validation failure is more important } p = null; if (create) { final NoSuchElementException nsee = new NoSuchElementException( "Unable to validate object"); nsee.initCause(validationThrowable); throw nsee; } } } } }
updateStatsBorrow(p, System.currentTimeMillis() - waitTime);
return p.getObject(); }
/** * Attempts to create a new wrapped pooled object. * <p> * If there are {@link #getMaxTotal()} objects already in circulation * or in process of being created, this method returns null. * * @return The new wrapped pooled object * * @throws Exception if the object factory's {@code makeObject} fails */ private PooledObject<T> create() throws Exception { int localMaxTotal = getMaxTotal(); // This simplifies the code later in this method if (localMaxTotal < 0) { localMaxTotal = Integer.MAX_VALUE; }
// Flag that indicates if create should: // - TRUE: call the factory to create an object // - FALSE: return null // - null: loop and re-test the condition that determines whether to // call the factory Boolean create = null; while (create == null) { synchronized (makeObjectCountLock) { final long newCreateCount = createCount.incrementAndGet(); if (newCreateCount > localMaxTotal) { // The pool is currently at capacity or in the process of // making enough new objects to take it to capacity. createCount.decrementAndGet(); if (makeObjectCount == 0) { // There are no makeObject() calls in progress so the // pool is at capacity. Do not attempt to create a new // object. Return and wait for an object to be returned create = Boolean.FALSE; } else { // There are makeObject() calls in progress that might // bring the pool to capacity. Those calls might also // fail so wait until they complete and then re-test if // the pool is at capacity or not. makeObjectCountLock.wait(); } } else { // The pool is not at capacity. Create a new object. makeObjectCount++; create = Boolean.TRUE; } } }
if (!create.booleanValue()) { return null; }
final PooledObject<T> p; try { // 调用指定factory的 makeObject() 方法 p = factory.makeObject(); } catch (final Exception e) { createCount.decrementAndGet(); throw e; } finally { synchronized (makeObjectCountLock) { makeObjectCount--; makeObjectCountLock.notifyAll(); } }
final AbandonedConfig ac = this.abandonedConfig; if (ac != null && ac.getLogAbandoned()) { p.setLogAbandoned(true); }
createdCount.incrementAndGet(); allObjects.put(new IdentityWrapper<T>(p.getObject()), p); return p; } // 使用 JedisFactory 创建一个连接到 master // redis.clients.jedis.JedisFactory#makeObject @Override public PooledObject<Jedis> makeObject() throws Exception { final HostAndPort hostAndPort = this.hostAndPort.get(); final Jedis jedis = new Jedis(hostAndPort.getHost(), hostAndPort.getPort(), connectionTimeout, soTimeout, ssl, sslSocketFactory, sslParameters, hostnameVerifier);
try { jedis.connect(); // 如果存在密码设置,则进行 auth xxx 操作 // redis 配置: requirepass xxx if (null != this.password) { jedis.auth(this.password); } if (database != 0) { jedis.select(database); } if (clientName != null) { jedis.clientSetname(clientName); } } catch (JedisException je) { jedis.close(); throw je; }
return new DefaultPooledObject<Jedis>(jedis);
} // redis.clients.jedis.JedisFactory#activateObject @Override public void activateObject(PooledObject<Jedis> pooledJedis) throws Exception { final BinaryJedis jedis = pooledJedis.getObject(); if (jedis.getDB() != database) { jedis.select(database); }
}

获取到client连接后,主可以任意地通过网络io与真实redis进行交互了。哨兵也不会成为性能问题了。

五、几点思考

哨兵模式的出现,仅为了解决单机的高可用问题,而并不会解决单机容量问题(集群模式会处理这个问题)。在当前的互联网环境中,应用面也许没有那么广。但思路是值得借鉴的。

Sentinel 的动态切换信息会写到配置文件中去,而这个文件最初又是由管理员写的,即动态配置与静态混合在一起。容易让人混淆,且容易改错。看起来并不是那么完美。(也许设计者有其考虑吧)

如果redis中设置了密码,则要求必须保持全部一致,这在一定程度上会有些误会。

redis Sentinel 本质上是一个对等集群系统,提供服务注册及选主服务,连接任意节点结果都是一样的,节点间保持通过pub/sub两两通信。

redis 本身就是一款高性能和高性价比的缓存产品。而sentinel为了解决一个高可用问题,带来的额外支出并不小,这也必然会影响我们的选择!

市面上有很多做故障检测和切换的工具,如nginx、keepalived、zookeeper,但都无法做到自动选主功能,因为这是应用相关性强的服务,只能是应用自身实现。但为什么不把高可用选主等功能融合到redis的服务中呢?毕竟这种功能的抽离,并没有太多地复用性。看市面很多产品,高可用都是其自身实现的一个功能,只需做好必要配置即可,无需其他负担。redis的哨兵架构倒是特立独行了。




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出处:https://www.cnblogs.com/yougewe/p/12444375.html

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