Redis Sentinel(哨兵)

哨兵是redis集群架构中非常重要的一个组件，主要功能如下

（1）集群监控，负责监控redis master和slave进程是否正常工作（2）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（3）故障转移，如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上（4）配置中心，如果故障转移发生了，通知client客户端新的master地址

哨兵本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作

（1）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（2）即使部分哨兵节点挂掉了，哨兵集群还是能正常工作的，因为如果一个作为高可用机制重要组成部分的故障转移系统本身是单点的，那就很坑爹了

目前采用的是sentinal 2版本，sentinal 2相对于sentinal 1来说，重写了很多代码，主要是让故障转移的机制和算法变得更加健壮和简单

2、哨兵的核心知识

（1）哨兵至少需要3个实例，来保证自己的健壮性（2）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）对于哨兵 + redis主从这种复杂的部署架构，尽量在测试环境和生产环境，都进行充足的测试和演练

3、为什么redis哨兵集群只有2个节点无法正常工作？

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，quorum=1

+----+ +----+ | M1 |---------| R1 | | S1 | | S2 | +----+ +----+

Configuration: quorum = 1

master宕机，s1和s2中只要有1个哨兵认为master宕机就可以还行切换，同时s1和s2中会选举出一个哨兵来执行故障转移

同时这个时候，需要majority，也就是大多数哨兵都是运行的，2个哨兵的majority就是2（2的majority=2，3的majority=2，5的majority=3，4的majority=2），2个哨兵都运行着，就可以允许执行故障转移

但是如果整个M1和S1运行的机器宕机了，那么哨兵只有1个了，此时就没有majority来允许执行故障转移，虽然另外一台机器还有一个R1，但是故障转移不会执行

4、经典的3节点哨兵集群


   +----+
   | M1 |
   | S1 |
   +----+
      |

+----+ | +----+ | R2 |----+----| R3 | | S2 | | S3 | +----+ +----+

Configuration: quorum = 2，majority

如果M1所在机器宕机了，那么三个哨兵还剩下2个，S2和S3可以一致认为master宕机，然后选举出一个来执行故障转移

同时3个哨兵的majority是2，所以还剩下的2个哨兵运行着，就可以允许执行故障转移

主从模式下的单点问题

在普通主从复制模式下，如果从库发生故障了，客户端可以继续向主库或其他从库发送请求，进行相关的操作，但是如果主库发生故障了，那就直接会影响到从库的同步，因为从库没有相应的主库可以进行数据复制操作了。

而且，如果客户端发送的都是读操作请求，那还可以由从库继续提供服务，这在纯读的业务场景下还能被接受。但是，一旦有写操作请求了，按照主从库模式下的读写分离要求，需要由主库来完成写操作。此时，也没有实例可以来服务客户端的写操作请求了，如下图所示：

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。

哨兵机制的基本流程

目前我们讲的 Redis 还只是主从方案，最终一致性。读者们可思考过，如果主节点凌晨 3 点突发宕机怎么办？就坐等运维从床上爬起来，然后手工进行从主切换，再通知所有的程序把地址统统改一遍重新上线么？毫无疑问，这样的人工运维效率太低，事故发生时估计得至少 1 个小时才能缓过来。如果是一个大型公司，这样的事故足以上新闻了。

所以我们必须有一个高可用方案来抵抗节点故障，当故障发生时可以自动进行从主切换，程序可以不用重启，运维可以继续睡大觉，仿佛什么事也没发生一样。Redis 官方提供了这样一种方案 —— Redis Sentinel(哨兵)。

我们可以将 Redis Sentinel 集群看成是一个 ZooKeeper 集群，它是集群高可用的心脏，它一般是由 3～5 个节点组成，这样挂了个别节点集群还可以正常运转。

它负责持续监控主从节点的健康，当主节点挂掉时，自动选择一个最优的从节点切换为主节点。客户端来连接集群时，会首先连接 sentinel，通过 sentinel 来查询主节点的地址，然后再去连接主节点进行数据交互。当主节点发生故障时，客户端会重新向 sentinel 要地址，sentinel 会将最新的主节点地址告诉客户端。如此应用程序将无需重启即可自动完成节点切换。比如上图的主节点挂掉后，集群将可能自动调整为下图所示结构。

从这张图中我们能看到主节点挂掉了，原先的主从复制也断开了，客户端和损坏的主节点也断开了。从节点被提升为新的主节点，其它从节点开始和新的主节点建立复制关系。客户端通过新的主节点继续进行交互。Sentinel 会持续监控已经挂掉了主节点，待它恢复后，集群会调整为下面这张图。

此时原先挂掉的主节点现在变成了从节点，从新的主节点那里建立复制关系。

消息丢失

Redis 主从采用异步复制，意味着当主节点挂掉时，从节点可能没有收到全部的同步消息，这部分未同步的消息就丢失了。如果主从延迟特别大，那么丢失的数据就可能会特别多。Sentinel 无法保证消息完全不丢失，但是也尽可能保证消息少丢失。它有两个选项可以限制主从延迟过大。


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

第一个参数表示主节点必须至少有一个从节点在进行正常复制，否则就停止对外写服务，丧失可用性。

何为正常复制，何为异常复制？这个就是由第二个参数控制的，它的单位是秒，表示如果 10s 没有收到从节点的反馈，就意味着从节点同步不正常，要么网络断开了，要么一直没有给反馈。

Sentinel 基本使用

接下来我们看看客户端如何使用 sentinel，标准的流程应该是客户端可以通过 sentinel 发现主从节点的地址，然后在通过这些地址建立相应的连接来进行数据存取操作。我们来看看 Python 客户端是如何做的。


>>> from redis.sentinel import Sentinel
>>> sentinel = Sentinel([('localhost', 26379)], socket_timeout=0.1)
>>> sentinel.discover_master('mymaster')
('127.0.0.1', 6379)
>>> sentinel.discover_slaves('mymaster')
[('127.0.0.1', 6380)]

sentinel 的默认端口是 26379，不同于 Redis 的默认端口 6379，通过 sentinel 对象的 discover_xxx 方法可以发现主从地址，主地址只有一个，从地址可以有多个。


>>> master = sentinel.master_for('mymaster', socket_timeout=0.1)
>>> slave = sentinel.slave_for('mymaster', socket_timeout=0.1)
>>> master.set('foo', 'bar')
>>> slave.get('foo')
'bar'

通过 xxx_for 方法可以从连接池中拿出一个连接来使用，因为从地址有多个，redis 客户端对从地址采用轮询方案，也就是 RoundRobin 轮着来。

有个问题是，但 sentinel 进行主从切换时，客户端如何知道地址变更了 ? 通过分析源码，我发现 redis-py 在建立连接的时候进行了主库地址变更判断。

连接池建立新连接时，会去查询主库地址，然后跟内存中的主库地址进行比对，如果变更了，就断开所有连接，重新使用新地址建立新连接。如果是旧的主库挂掉了，那么所有正在使用的连接都会被关闭，然后在重连时就会用上新地址。

但是这样还不够，如果是 sentinel 主动进行主从切换，主库并没有挂掉，而之前的主库连接已经建立了在使用了，没有新连接需要建立，那这个连接是不是一致切换不了？

继续深入研究源码，我发现 redis-py 在另外一个点也做了控制。那就是在处理命令的时候捕获了一个特殊的异常ReadOnlyError，在这个异常里将所有的旧连接全部关闭了，后续指令就会进行重连。

主从切换后，之前的主库被降级到从库，所有的修改性的指令都会抛出ReadonlyError。如果没有修改性指令，虽然连接不会得到切换，但是数据不会被破坏，所以即使不切换也没关系。

尝试自己搭建一套 redis-sentinel 集群；

使用 Python 或者 Java的客户端对集群进行一些常规操作；

试试主从切换，主动切换和被动切换都试一试，看看客户端能否正常切换连接；