06 | 哨兵机制：主库挂了，如何不间断服务

哨兵模式主从数据同步

1. 前言
2.哨兵机制的基本流程
3.如何选定新主库

1. 前言

无论是写服务中断，还是从库无法进行数据同步，都是不能接受的。所以，如果主库挂了，我们就需要运行一个新主库，比如说把一个从库切换为主库，把它当成主库。这就涉及到三个问题：

主库真的挂了吗？
该选择哪个从库作为主库？
怎么把新主库的相关信息通知给从库和客户端呢？

这就要提到哨兵机制了。在 Redis 主从集群中，哨兵机制是实现主从库自动切换的关键机制，它有效地解决了主从复制模式下故障转移的这三个问题。

2.哨兵机制的基本流程

哨兵其实就是一个运行在特殊模式下的 Redis 进程，主从库实例运行的同时，它也在运行。哨兵主要负责的就是三个任务：监控、选主（选择主库）和通知。

我们先看监控。监控是指哨兵进程在运行时，周期性地给所有的主从库发送 PING 命令，检测它们是否仍然在线运行。如果从库没有在规定时间内响应哨兵的 PING 命令，哨兵就会把它标记为“下线状态”；同样，如果主库也没有在规定时间内响应哨兵的 PING 命令，哨兵就会判定主库下线，然后开始自动切换主库的流程。
这个流程首先是执行哨兵的第二个任务，选主。主库挂了以后，哨兵就需要从很多个从库里，按照一定的规则选择一个从库实例，把它作为新的主库。这一步完成后，现在的集群里就有了新主库。
然后，哨兵会执行最后一个任务：通知。在执行通知任务时，哨兵会把新主库的连接信息发给其他从库，让它们执行 replicaof 命令，和新主库建立连接，并进行数据复制。同时，哨兵会把新主库的连接信息通知给客户端，让它们把请求操作发到新主库上。

在这三个任务中，通知任务相对来说比较简单，哨兵只需要把新主库信息发给从库和客户端，让它们和新主库建立连接就行，并不涉及决策的逻辑。但是，在监控和选主这两个任务中，哨兵需要做出两个决策：
在监控任务中，哨兵需要判断主库是否处于下线状态；
在选主任务中，哨兵也要决定选择哪个从库实例作为主库。

主观下线和客观下线
哨兵进程会使用 PING 命令检测它自己和主、从库的网络接情况，用来判断实例的状态。如果哨兵发现主库或从库对 PING 命令的响应超时了，那么，哨兵就会先把它标记为“主观下线”
如果检测的是从库，那么，哨兵简单地把它标记为“主观下线”就行了，因为从库的下线影响一般不太大，集群的对外服务不会间断。
但是，如果检测的是主库，那么，哨兵还不能简单地把它标记为“主观下线”，开启主从切换。因为很有可能存在这么一个情况：那就是哨兵误判了，其实主库并没有故障。一旦哨兵判断主库下线了，就会开始选择新主库，并让从库和新主库进行数据同步，这个过程本身就会有开销，例如，哨兵要花时间选出新主库，从库也需要花时间和新主库同步。而在误判的情况下，主库本身根本就不需要进行切换的，所以这个过程的开销是没有价值的。正因为这样，我们需要判断是否有误判，以及减少误判。
哨兵机制也是类似的，它通常会采用多实例组成的集群模式进行部署，这也被称为哨兵集群。引入多个哨兵实例一起来判断，就可以避免单个哨兵因为自身网络状况不好，而误判。
在判断主库是否下线时，不能由一个哨兵说了算，只有大多数的哨兵实例，都判断主库已经“主观下线”了，主库才会被标记为“客观下线”，这个叫法也是表明主库下线成为一个客观事实了。这个判断原则就是：少数服从多数。同时，这会进一步触发哨兵开始主从切换流程。
如下图所示，
Redis 主从集群有一个主库、三个从库，还有三个哨兵实例。在图片的左边，哨兵 2 判断主库为“主观下线”，但哨兵 1 和 3 却判定主库是上线状态，此时，主库仍然被判断为处于上线状态。在图片的右边，哨兵 1 和 2 都判断主库为“主观下线”，此时，即使哨兵 3 仍然判断主库为上线状态，主库也被标记为“客观下线”了。

简单来说，“客观下线”的标准就是，当有 N 个哨兵实例时，最好要有 N/2 + 1 个实例判断主库为“主观下线”，才能最终判定主库为“客观下线”。这样一来，就可以减少误判的概率，也能避免误判带来的无谓的主从库切换。（当然，有多少个实例做出“主观下线”的判断才可以，可以由 Redis 管理员自行设定）。

3.如何选定新主库

一般来说，我把哨兵选择新主库的过程称为“筛选 + 打分”。简单来说，我们在多个从库中，先按照一定的筛选条件，把不符合条件的从库去掉。然后，我们再按照一定的规则，给剩下的从库逐个打分，将得分最高的从库选为新主库，如下图所示：

在选主时，除了要检查从库的当前在线状态，还要判断它之前的网络连接状态。如果从库总是和主库断连，而且断连次数超出了一定的阈值，我们就有理由相信，这个从库的网络状况并不是太好，就可以把这个从库筛掉了。具体怎么判断呢？你使用配置项 down-after-milliseconds * 10。其中，down-after-milliseconds 是我们认定主从库断连的最大连接超时时间。如果在 down-after-milliseconds 毫秒内，主从节点都没有通过网络联系上，我们就可以认为主从节点断连了。如果发生断连的次数超过了 10 次，就说明这个从库的网络状况不好，不适合作为新主库。
好了，这样我们就过滤掉了不适合做主库的从库，完成了筛选工作。
接下来就要给剩余的从库打分了。我们可以分别按照三个规则依次进行三轮打分，这三个规则分别是从库优先级、从库复制进度以及从库 ID 号。只要在某一轮中，有从库得分最高，那它就是主库了，选主过程到此结束。如果没有出现得分最高的从库，那么就继续进行下一轮。

第一轮：优先级最高的从库得分高
用户可以通过 slave-priority 配置项，给不同的从库设置不同优先级。比如，你有两个从库，它们的内存大小不一样，你可以手动给内存大的实例设置一个高优先级。在选主时，哨兵会给优先级高的从库打高分，如果有一个从库优先级最高，那么它就是新主库了。如果从库的优先级都一样，那么哨兵开始第二轮打分。
第二轮：和旧主库同步程度最接近的从库得分高
这个规则的依据是，如果选择和旧主库同步最接近的那个从库作为主库，那么，这个新主库上就有最新的数据。
如何判断从库和旧主库间的同步进度呢？
主从库同步时有个命令传播的过程。在这个过程中，主库会用master_repl_offset 记录当前的最新写操作在 repl_backlog_buffer 中的位置，而从库会用 slave_repl_offset 这个值记录当前的复制进度。
此时，我们想要找的从库，它slave_repl_offset 需要最接近 master_repl_offset。如果在所有从库中，有从库的 slave_repl_offset 最接近 master_repl_offset，那么它的得分就最高，可以作为新主库。
就像下图所示，旧主库的 master_repl_offset 是 1000，从库 1、2 和 3 的slave_repl_offset 分别是 950、990 和 900，那么，从库 2 就应该被选为新主库。

当然，如果有两个从库的 slave_repl_offset 值大小是一样的（例如，从库 1 和从库 2 的slave_repl_offset 值都是 990），我们就需要给它们进行第三轮打分了。
第三轮：ID 号小的从库得分高。
每个实例都会有一个 ID，这个 ID 就类似于这里的从库的编号。目前，Redis 在选主库时，有一个默认的规定：在优先级和复制进度都相同的情况下，ID 号最小的从库得分最高，会被选为新主库。到这里，新主库就被选出来了，“选主”
这个过程就完成了。我们再回顾下这个流程。首先，哨兵会按照在线状态、网络状态，筛选过滤掉一部分不符合要求的从库，然后，依次按照优先级、复制进度、ID 号大小再对剩余的从库进行打分，只要有得分最高的从库出现，就把它选为新主库。