redis哨兵是怎么工作的

哨兵作用

监控整个主数据库和从数据库，观察它们是否正常运行
当主数据库发生异常时，自动将从数据库升级为主数据库，继续保证整个服务的文档

哨兵是怎样工作的

每隔sentinel以每秒钟一次的频率向他所知的主节点，从节点以及其他sentinel实例发送一个ping命令
如果一个实例(instance)距离最后一次有效恢复PING命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值，则这个实例会被当前的sentinel标记为主观下线
如果一个主节点被标记为主观下线，则正在监视这个主节点的所有sentinel要以每秒一次的频率确认主节点确定既然进入了主观下线状态
当有足够数量的sentinel(大于等于配置文件指定的值)在指定的时间范围内确认主节点的确进入了主观下线状态，则这个主节点会被标记为客观下线。
当主节点被sentinel标记为客观下线时，sentinel向下线的主节点的所有从节点发送INFO命令的频率会从10s一次改为每秒一次（在一般情况下，每个sentinel会议每10 秒一次的频率向它已知的所有主节点，从节点发送 INFO 命令）
若没有足够数量的 Sentinel 同意 Master 已经下线， Master 的客观下线状态就会变成主观下线。若 Master 重新向 Sentinel 的 PING 命令返回有效回复， Master 的主观下线状态就会被移除。
sentinel节点会与其他sentinel节点进行“沟通”，投票选举一个sentinel节点进行故障处理，在从节点中选取一个主节点，其他从节点挂载到新的主节点自动复制新主节点的数据

哨兵的选举过程

第一个发现该master挂了的哨兵，会向每个哨兵发送命令，让对方选举自己成为领头哨兵
其他哨兵如何没有选举过他人，就会将这一票投给第一个发现该master挂了的哨兵
第一个发现该master挂了的哨兵如果发送有超过一般的哨兵投给自己，并且其数量也超过了设定的quoram参数，那么该哨兵就成了领头哨兵
如果多个哨兵同时参与这个选举，那么就会重复该过程，知道选出一个领头哨兵

选出领头哨兵后，就开始了故障修复，会从选出一个从数据库作为新的master

故障转移时会从剩下的slave选举一个新的master，被选举为master的标准是什么？

如果一个master被认为宕机了，而且领头哨兵允许了主从切换，那么某个哨兵就会执行主从切换操作，此时时首先要选举一个slave来，会考虑slave的一些信息

跟master断开连接的时长。

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.

slave优先级

按照slave优先级进行排序，slave priority越低，优先级就越高

复制offset。

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

run id

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

执行切换的那个哨兵在完成故障转移后会做什么

会进行configuration配置信息传播

哨兵完成切换之后，会在自己本地更新生成最新的master配置，然后通过pub/sub消息机制同步给其他的哨兵。

同步配置的时候其他哨兵根据什么更新自己的配置呢？

执行切换的那个哨兵，会从要切换的新主节点(slave->master)哪里得到一个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。

这个version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

哨兵模式主从切换数据丢失问题

会产生数据丢失的场景

异步复制导致的数据丢失

因为主节点–> 从节点的复制是异步的，所以可能有部分数据还没有复制到从节点，主节点就宕机了，此时主节点中的数据和从节点中的数据不同步，即数据丢失。

脑裂导致数据丢失

什么是脑裂

当某个主节点所在的机器突然脱离正常的网络，不能与其他的从节点连接，但实际上主节点还在运行着，这时候哨兵就会认为主节点宕机了，然后开启选举，将其他的从节点推举为新节点，这时候集群中就会出现两个主机，这种现象就是脑裂

脑裂引发的数据丢失问题

当一个从节点被推举为新的主节点时，但此时的客户端还没来得及切换到新的主节点，客户端仍然继续向旧的主节点中传输数据，因此当旧的主节点恢复的时候，会成为一个新的主节点，并挂在新的主节点上，自己的数据就会清空，重新从新的主节点复制数据

解决方案

redis层面：通过配置控制同步事件

redis.conf配置如下：

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

配置说明：

该配置必须至少有1个从节点，数据复制和同步延迟不能超过10s
如果说一旦所有的从节点，数据复制和同步的延迟超过了10s，那么主节点就会拒绝接收任何请求

作用：

减少异步复制的数据丢失
- 配置min-slaves-max-lag为10s之后，根据目前主节点–>从节点的复制速度，如果数据同步完成所需要时间超过10s，就会认为主节点未来宕机后损失的数据会很多，主节点就拒绝写入新请求
- 这样就能将主节点和从节点的数据差控制在10s之内，即使主节点宕机也只是这未复制的10s数据
减少脑裂的数据丢失：
- 如果不能继续给指定数量的从节点发送数据，而且从节点超过10s没有给自己ack消息，那么就直接拒绝写入新请求，这样脑裂后的旧主节点就不会接收客户端的新数据，也就避免了数据丢失
- 因此在脑裂场景下，最多就丢失10秒的数据

生产者方面：降级限流

降级：先将消息写到本地磁盘中或者放到临时的消息队列中，每隔10分钟去本地磁盘或者队列中取，来尝试重新发给主节点
限流：在网关减慢请求涌入的速度

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