解析Redis中的哨兵模式

解析Redis中的哨兵模式

Redis是业界较为流行的一款开源内存数据库,其支持数据持久化和布署高可用性集群。然而在高负载或多台机器的情况下,单机redis有单点故障的风险。为了避免这种风险,Redis提供了哨兵模式(Sentinel模式),可帮助Redis集群更稳定、可靠地运行。

1. Sentinel模式简介

Sentinel模式是一种不依赖第三方组件就能保证Redis的高可用性的解决方案。在集群环境中,哨兵模式使每个Redis节点都能够感知集群中其他节点的状态,以便于发现、容错和故障迁移。

1.1 Sentinel模式的主从架构

在Sentinel模式中,和传统的主从式架构相似,含有一个主节点和若干个从节点。同时,每个Redis实例还运行一个名为Sentinel的进程,应存放在不同的服务器上。Sentinel进程之间通过消息通信协议例如Netty来在哨兵群体之间协调处理集群/节点的状态,并做出配置变更的决策。

Sentinel模式的主从集群代码类似于下面这样:

const { Redis } = require("ioredis");

const sentinel = new Redis({

sentinels: [

{ host: "127.0.0.1", port: 26379 },

{ host: "127.0.0.1", port: 26380 },

{ host: "127.0.0.1", port: 26381 },

],

password: "password",

name: "mymaster",

});

sentinel.on("connect", async () => {

try {

// Get Master Node

const { address, port } = await sentinel.sentinel("get-master-addr-by-name", "mymaster");

console.log(`Master: ${address}:${port}`);

// Get Slave Nodes

const slaves = await sentinel.sentinel("slaves", "mymaster");

console.log("Slaves:");

console.log(slaves);

} catch (error) {

console.error(error);

} finally {

sentinel.disconnect();

}

});

上述example code代码中,我们通过配置Redis连接,使用信使模式构建并管理一个有三个哨兵节点的集群。

2. Sentinel模式核心特性

2.1 自动故障转移和恢复

主服务节点出现宕机,哨兵节点会立刻发现并遵循一系列的逻辑判断机制选举出新的主服务节点,并同时将所有从服务切换到新主服务节点下。同时,新主服务节点将继续提供服务,并且伴随一些配置变更的顺畅发生。

重要的是,这个切换过程具备极高的自动化程度,几乎不需要手动参与。

2.2 零停机升级

Sentinel模式允许在线升级Master节点的Redis,可以不停机甚至无数据丢失得升级Redis Server。

实施升级时,哨兵首先选择一个从服务进行降级,将此节点设置为 Master 服务,接着将原 Master 服务进行升级升级完成后重启服务,并将新的主节点数据同步到该节点上。

2.3 故障定位和诊断

哨兵支持一系列的自检,能够检查并记录Redis集群的各个节点,一旦存在异常情况时,就能在本地的日志中记录异常日志以及出现异常的master/slave节点的日志信息,以便于问题定位和排障。

3. Sentinel模式应用场景

Redis哨兵模式常用于生产环境中,应用主要有以下场景:

3.1 数据库读写分离

设置多个Redis Slave实例节点,并通过哨兵模式实现节点自动发现和切换,以便将读请求分发到合适的节点上。并控制Master实例节点资源的压力分散。

3.2 会话保持

处理会话数据时(如缓存Session,存储服务器对象、消费者对象等),只能使用一个Key,因此需使用单Redis实例,但为了防止单点故障而影响业务,可以选择部署为主从模式的哨兵模式集群。

4. 总结

哨兵模式可以在保证Redis集群高可用性的同时,能够做到自动化的容错切换和故障转移,并在极大程度上保证了系统对异常的快速定位与问题排障。

除此之外,Redis哨兵模式还适合用于实现数据库读写分离,负载均衡和数据备份等应用场景。在使用的过程中,建议额外预留一些硬件资源用于启动Redis Sentinel进程,并定期对哨兵集群进行监控管理和故障排查工作,以免出现不可预知的情况。

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