Redis哨兵的详解

1 哨兵的作用

哨兵是redis集群架构中非常重要的一个组件，主要功能如下：

集群监控：负责监控redis master和slave进程是否正常工作
消息通知：如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员
故障转移：如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上
配置中心：如果故障转移发生了，通知client客户端新的master地址

2 哨兵的核心知识

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
哨兵至少需要3个实例，来保证自己的健壮性
哨兵 + redis主从的部署架构，是不会保证数据零丢失的，只能保证redis集群的高可用性

3 sdown和odown

sdown和odown两种失败状态 sdown是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个master宕机了，那么就是主观宕机
odown是客观宕机，如果quorum数量的哨兵都觉得一个master宕机了，那么就是客观宕机
sdown达成的条件：如果一个哨兵ping一个master，超过了is-master-down-after-milliseconds指定的毫秒数之后，就主观认为master宕机
odown达成的条件：如果一个哨兵在指定时间内，收到了quorum指定数量的其他哨兵也认为那个master是sdown了，那么就认为是odown了，客观认为master宕机

4 quorum和majority

quorum：确认odown的最少的哨兵数量
majority：授权进行主从切换的最少的哨兵数量
每次一个哨兵要做主备切换，首先需要quorum数量的哨兵认为odown，然后选举出一个哨兵来做切换，这个哨兵还得得到majority哨兵的授权，才能正式执行切换
如果quorum <majority，比如5个哨兵，majority就是3，quorum设置为2，那么就3个哨兵授权就可以执行切换，但是如果quorum >= majority，那么必须quorum数量的哨兵都授权，比如5个哨兵，quorum是5，那么必须5个哨兵都同意授权，才能执行切换

5 为什么哨兵至少3个节点

哨兵集群必须部署2个以上节点。如果哨兵集群仅仅部署了个2个哨兵实例，那么它的majority就是2（2的majority=2，3的majority=2，5的majority=3，4的majority=2），如果其中一个哨兵宕机了，就无法满足majority>=2这个条件，那么在master发生故障的时候也就无法进行主从切换。

6 脑裂以及redis数据丢失

主备切换的过程，可能会导致数据丢失
（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
脑裂，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

7 如何尽可能减少数据丢失

下面两个配置可以减少异步复制和脑裂导致的数据丢失：

min-slaves-to-write 1
min-slaves-max-lag 10

解释：要求至少有1个slave，数据复制和同步的延迟不能超过10秒，如果说一旦所有的slave，数据复制和同步的延迟都超过了10秒钟，那么这个时候，master就不会再接收任何请求了
（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
上面的配置就确保了，如果跟任何一个slave丢了连接，在10秒后发现没有slave给自己ack，那么就拒绝新的写请求
因此在脑裂场景下，最多就丢失10秒的数据

8 哨兵集群的自动发现机制

哨兵互相之间的发现，是通过redis的pub/sub系统实现的，每个哨兵都会往sentinel:hello这个channel里发送一个消息，这时候所有其他哨兵都可以消费到这个消息，并感知到其他的哨兵的存在
每隔两秒钟，每个哨兵都会往自己监控的某个master+slaves对应的sentinel:hello channel里发送一个消息，内容是自己的host、ip和runid还有对这个master的监控配置
每个哨兵也会去监听自己监控的每个master+slaves对应的sentinel:hello channel，然后去感知到同样在监听这个master+slaves的其他哨兵的存在
每个哨兵还会跟其他哨兵交换对master的监控配置，互相进行监控配置的同步

9 slave配置的自动纠正

哨兵会负责自动纠正slave的一些配置，比如slave如果要成为潜在的master候选人，哨兵会确保slave在复制现有master的数据; 如果slave连接到了一个错误的master上，比如故障转移之后，那么哨兵会确保它们连接到正确的master上

10 master选举算法

如果一个master被认为odown了，而且majority哨兵都允许了主备切换，那么某个哨兵就会执行主备切换操作，此时首先要选举一个slave来。
选举的时候会考虑slave的一些信息：
（1）跟master断开连接的时长
（2）slave优先级
（3）复制offset
（4）run id
如果一个slave跟master断开连接已经超过了down-after-milliseconds的10倍，外加master宕机的时长，那么slave就被认为不适合选举为master，计算公式如下：

(down-after-milliseconds * 10) +milliseconds_since_master_is_in_SDOWN_state

接下来会对slave进行排序
（1）按照slave优先级进行排序，slave priority越低，优先级就越高
（2）如果slave priority相同，那么看replica offset，哪个slave复制了越多的数据，offset越靠后，优先级就越高
（3）如果上面两个条件都相同，那么选择一个run id比较小的那个slave

11 configuration epoch

哨兵会对一套redis master+slave进行监控，有相应的监控的配置
执行切换的那个哨兵，会从要切换到的新master（salve->master）那里得到一个configuration epoch，这就是一个version号，每次切换的version号都必须是唯一的
如果第一个选举出的哨兵切换失败了，那么其他哨兵，会等待failover-timeout时间，然后接替继续执行切换，此时会重新获取一个新的configuration epoch，作为新的version号

12 configuraiton传播

哨兵完成切换之后，会在自己本地更新生成最新的master配置，然后同步给其他的哨兵，就是通过之前说的pub/sub消息机制
这里之前的version号就很重要了，因为各种消息都是通过一个channel去发布和监听的，所以一个哨兵完成一次新的切换之后，新的master配置是跟着新的version号的
其他的哨兵都是根据版本号的大小来更新自己的master配置的