頭條二面：宕機(jī)后，Redis如何實(shí)現(xiàn)快速恢復(fù)？
這篇文章，我們來(lái)看Redis是如何實(shí)現(xiàn)故障自動(dòng)恢復(fù)的，它的實(shí)現(xiàn)正是要基于之前所講的數(shù)據(jù)持久化和數(shù)據(jù)多副本而做的。
Redis作為非常火熱的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，其除了具有非常高的性能之外，還需要保證高可用，在故障發(fā)生時(shí)，盡可能地降低故障帶來(lái)的影響，Redis也提供了完善的故障恢復(fù)機(jī)制：哨兵。
下面就來(lái)具體來(lái)看看Redis的故障恢復(fù)是如何做的，以及其中的原理。
部署模式
Redis在部署時(shí)，可以采用多種方式部署，每種部署方式對(duì)應(yīng)不同的可用級(jí)別。
單節(jié)點(diǎn)部署：只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)提供服務(wù)，讀寫均在此節(jié)點(diǎn)，此節(jié)點(diǎn)宕機(jī)則數(shù)據(jù)全部丟失，直接影響業(yè)務(wù)。
master-slave方式部署：兩個(gè)節(jié)點(diǎn)組成master-slave模式，在master上寫入，slave上讀取，讀寫分離提高訪問(wèn)性能，master宕機(jī)后，需要手動(dòng)把slave提升為master，業(yè)務(wù)影響程度取決于手動(dòng)提升master的延遲。
master-slave+哨兵方式部署：master-slave與上述相同，不同的是增加一組哨兵節(jié)點(diǎn)，用于實(shí)時(shí)檢查master的健康狀態(tài)，在master宕機(jī)后自動(dòng)提升slave為新的master，最大程度降低不可用的時(shí)間，對(duì)業(yè)務(wù)影響時(shí)間較短。
從上面幾種部署模式可以看出，提高Redis可用性的關(guān)鍵是：多副本部署 + 自動(dòng)故障恢復(fù)，而多副本正是依賴主從復(fù)制。
高可用做法
Redis原生提供master-slave數(shù)據(jù)復(fù)制，保證slave永遠(yuǎn)與master數(shù)據(jù)保持一致。
在master發(fā)生問(wèn)題時(shí)，我們需要把slave提升為master，繼續(xù)提供服務(wù)。而這個(gè)提升新master的操作，如果是人工處理，必然無(wú)法保證及時(shí)性，所以Redis提供了哨兵節(jié)點(diǎn)，用來(lái)管理master-slave節(jié)點(diǎn)，并在master發(fā)生問(wèn)題時(shí)，能夠自動(dòng)進(jìn)行故障恢復(fù)操作。
整個(gè)故障恢復(fù)的工作，正是Redis哨兵自動(dòng)完成的。
哨兵介紹
哨兵是Redis高可用的解決方案，它是一個(gè)管理多個(gè)Redis實(shí)例的服務(wù)工具，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)Redis實(shí)例的監(jiān)控、通知、自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移。
在部署哨兵時(shí)，我們只需要在配置文件中配置需要管理的master節(jié)點(diǎn)，哨兵節(jié)點(diǎn)就可以根據(jù)配置，對(duì)Redis節(jié)點(diǎn)進(jìn)行管理，實(shí)現(xiàn)高可用。
一般我們需要部署多個(gè)哨兵節(jié)點(diǎn)，這是因?yàn)樵诜植际綀?chǎng)景下，要想確定某個(gè)機(jī)器的某個(gè)節(jié)點(diǎn)上否發(fā)生故障，只用一臺(tái)機(jī)器去檢測(cè)可能是不準(zhǔn)確的，很有可能這兩臺(tái)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了故障，而節(jié)點(diǎn)本身并沒(méi)有問(wèn)題。
所以對(duì)于節(jié)點(diǎn)健康檢測(cè)的場(chǎng)景，一般都會(huì)采用多個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)去檢測(cè)，且多個(gè)節(jié)點(diǎn)分布在不同機(jī)器上，節(jié)點(diǎn)數(shù)量為奇數(shù)個(gè)，避免因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)分區(qū)導(dǎo)致哨兵決策錯(cuò)誤。這樣多個(gè)哨兵節(jié)點(diǎn)互相交換檢測(cè)信息，最終決策才能確認(rèn)某個(gè)節(jié)點(diǎn)上否真正發(fā)生了問(wèn)題。
哨兵節(jié)點(diǎn)部署并配置完成后，哨兵就會(huì)自動(dòng)地對(duì)配置的master-slave進(jìn)行管理，在master發(fā)生故障時(shí)，及時(shí)地提升slave為新的master，保證可用性。
那么它的工作原理上怎樣的呢？
哨兵工作原理
哨兵的工作流程主要分為以下幾個(gè)階段：
狀態(tài)感知
心跳檢測(cè)
選舉哨兵領(lǐng)導(dǎo)者
選擇新的master
故障恢復(fù)
客戶端感知新master
下面對(duì)這些階段進(jìn)行詳細(xì)的介紹。
狀態(tài)感知
哨兵啟動(dòng)后只指定了master的地址，哨兵要想在master故障時(shí)進(jìn)行故障恢復(fù)，就需要知道每個(gè)master對(duì)應(yīng)的slave信息。每個(gè)master可能不止一個(gè)slave，因此哨兵需要知道整個(gè)集群中完整的的拓?fù)潢P(guān)系，如何拿到這些信息？
哨兵每隔10秒會(huì)向每個(gè)master節(jié)點(diǎn)發(fā)送info命令，info命令返回的信息中，包含了主從拓?fù)潢P(guān)系，其中包括每個(gè)slave的地址和端口號(hào)。有了這些信息后，哨兵就會(huì)記住這些節(jié)點(diǎn)的拓?fù)湫畔ⅲ诤罄m(xù)發(fā)生故障時(shí)，選擇合適的slave節(jié)點(diǎn)進(jìn)行故障恢復(fù)。
哨兵除了向master發(fā)送info之外，還會(huì)向每個(gè)master節(jié)點(diǎn)特殊的pubsub中發(fā)送master當(dāng)前的狀態(tài)信息和哨兵自身的信息，其他哨兵節(jié)點(diǎn)通過(guò)訂閱這個(gè)pubsub，就可以拿到每個(gè)哨兵發(fā)來(lái)的信息。
這么做的目的主要有2個(gè)：
哨兵節(jié)點(diǎn)可以發(fā)現(xiàn)其他哨兵的加入，進(jìn)而方便多個(gè)哨兵節(jié)點(diǎn)通信，為后續(xù)共同協(xié)商提供基礎(chǔ)
與其他哨兵節(jié)點(diǎn)交換master的狀態(tài)信息，為后續(xù)判斷master是否故障提供依據(jù)
心跳檢測(cè)
在故障發(fā)生時(shí)，需要立即啟動(dòng)故障恢復(fù)機(jī)制，那么如何保證及時(shí)性呢？
每個(gè)哨兵節(jié)點(diǎn)每隔1秒向master、slave、其他哨兵節(jié)點(diǎn)發(fā)送ping命令，如果對(duì)方能在指定時(shí)間內(nèi)響應(yīng)，說(shuō)明節(jié)點(diǎn)健康存活。如果未在規(guī)定時(shí)間內(nèi)（可配置）響應(yīng)，那么該哨兵節(jié)點(diǎn)認(rèn)為此節(jié)點(diǎn)主觀下線。
為什么叫做主觀下線？
因?yàn)楫?dāng)前哨兵節(jié)點(diǎn)探測(cè)對(duì)方?jīng)]有得到響應(yīng)，很有可能這兩個(gè)機(jī)器之間的網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了故障，而master節(jié)點(diǎn)本身沒(méi)有任何問(wèn)題，此時(shí)就認(rèn)為master故障是不正確的。
要想確認(rèn)master節(jié)點(diǎn)是否真正發(fā)生故障，就需要多個(gè)哨兵節(jié)點(diǎn)共同確認(rèn)才行。
每個(gè)哨兵節(jié)點(diǎn)通過(guò)向其他哨兵節(jié)點(diǎn)詢問(wèn)此master的狀態(tài)，來(lái)共同確認(rèn)此節(jié)點(diǎn)上否真正故障。
如果超過(guò)指定數(shù)量（可配置）的哨兵節(jié)點(diǎn)都認(rèn)為此節(jié)點(diǎn)主觀下線，那么才會(huì)把這個(gè)節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為客觀下線。
選舉哨兵領(lǐng)導(dǎo)者
確認(rèn)這個(gè)節(jié)點(diǎn)真正故障后，就需要進(jìn)入到故障恢復(fù)階段。如何進(jìn)行故障恢復(fù)，也需要經(jīng)歷一系列流程。
首先需要選舉出一個(gè)哨兵領(lǐng)導(dǎo)者，由這個(gè)專門的哨兵領(lǐng)導(dǎo)者來(lái)進(jìn)行故障恢復(fù)操作，不用多個(gè)哨兵都參與故障恢復(fù)。選舉哨兵領(lǐng)導(dǎo)者的過(guò)程，需要多個(gè)哨兵節(jié)點(diǎn)共同協(xié)商來(lái)選出。
這個(gè)選舉協(xié)商的過(guò)程，在分布式領(lǐng)域中叫做達(dá)成共識(shí)，協(xié)商的算法叫做共識(shí)算法。
共識(shí)算法主要為了解決在分布式場(chǎng)景下，多個(gè)節(jié)點(diǎn)如何針對(duì)某一個(gè)場(chǎng)景達(dá)成一致的結(jié)果。
共識(shí)算法包括很多種，例如Paxos、Raft、Gossip算法等，感興趣的同學(xué)可以自行搜索相關(guān)資料，這里不再展開(kāi)來(lái)講。
哨兵選舉領(lǐng)導(dǎo)者的過(guò)程類似于Raft算法，它的算法足夠簡(jiǎn)單易理解。
簡(jiǎn)單來(lái)講流程如下：
每個(gè)哨兵都設(shè)置一個(gè)隨機(jī)超時(shí)時(shí)間，超時(shí)后向其他哨兵發(fā)送申請(qǐng)成為領(lǐng)導(dǎo)者的請(qǐng)求
其他哨兵只能對(duì)收到的第一個(gè)請(qǐng)求進(jìn)行回復(fù)確認(rèn)
首先達(dá)到多數(shù)確認(rèn)選票的哨兵節(jié)點(diǎn)，成為領(lǐng)導(dǎo)者
如果在確認(rèn)回復(fù)后，所有哨兵都無(wú)法達(dá)到多數(shù)選票的結(jié)果，那么進(jìn)行重新選舉，直到選出領(lǐng)導(dǎo)者為止
選擇出哨兵領(lǐng)導(dǎo)者后，之后的故障恢復(fù)操作都由這個(gè)哨兵領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行操作。
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選擇新的master
哨兵領(lǐng)導(dǎo)者針對(duì)發(fā)生故障的master節(jié)點(diǎn)，需要在它的slave節(jié)點(diǎn)中，選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)來(lái)代替其工作。
這個(gè)選擇新master過(guò)程也是有優(yōu)先級(jí)的，在多個(gè)slave的場(chǎng)景下，優(yōu)先級(jí)按照：slave-priority配置 > 數(shù)據(jù)完整性 > runid較小者進(jìn)行選擇。
也就是說(shuō)優(yōu)先選擇slave-priority最小值的slave節(jié)點(diǎn)，如果所有slave此配置相同，那么選擇數(shù)據(jù)最完整的slave節(jié)點(diǎn)，如果數(shù)據(jù)也一樣，最后選擇runid較小的slave節(jié)點(diǎn)。
提升新的master
經(jīng)過(guò)優(yōu)先級(jí)選擇，選出了備選的master節(jié)點(diǎn)后，下一步就是要進(jìn)行真正的主從切換了。
哨兵領(lǐng)導(dǎo)者給備選的master節(jié)點(diǎn)發(fā)送slaveof no one命令，讓該節(jié)點(diǎn)成為master。
之后，哨兵領(lǐng)導(dǎo)者會(huì)給故障節(jié)點(diǎn)的所有slave發(fā)送slaveof $newmaster命令，讓這些slave成為新master的從節(jié)點(diǎn)，開(kāi)始從新的master上同步數(shù)據(jù)。
最后哨兵領(lǐng)導(dǎo)者把故障節(jié)點(diǎn)降級(jí)為slave，并寫入到自己的配置文件中，待這個(gè)故障節(jié)點(diǎn)恢復(fù)后，則自動(dòng)成為新master節(jié)點(diǎn)的slave。
至此，整個(gè)故障切換完成。
客戶端感知新master
最后，客戶端如何拿到最新的master地址呢？
哨兵在故障切換完成之后，會(huì)向自身節(jié)點(diǎn)的指定pubsub中寫入一條信息，客戶端可以訂閱這個(gè)pubsub來(lái)感知master的變化通知。我們的客戶端也可以通過(guò)在哨兵節(jié)點(diǎn)主動(dòng)查詢當(dāng)前最新的master，來(lái)拿到最新的master地址。
另外，哨兵還提供了“鉤子”機(jī)制，我們也可以在哨兵配置文件中配置一些腳本邏輯，在故障切換完成時(shí)，觸發(fā)“鉤子”邏輯，通知客戶端發(fā)生了切換，讓客戶端重新在哨兵上獲取最新的master地址。
一般來(lái)說(shuō)，推薦采用第一種方式進(jìn)行處理，很多客戶端SDK中已經(jīng)集成好了從哨兵節(jié)點(diǎn)獲取最新master的方法，我們直接使用即可。
總結(jié)
可見(jiàn)，為了保證Redis的高可用，哨兵節(jié)點(diǎn)要準(zhǔn)確無(wú)誤地判斷故障的發(fā)生，并且快速的選出新的節(jié)點(diǎn)來(lái)代替其提供服務(wù)，這中間的流程還是比較復(fù)雜的。
中間涉及到了分布式共識(shí)、分布式協(xié)商等知識(shí)，目的都是為了保證故障切換的準(zhǔn)確性。
我們有必要了解Redis高可用的工作原理，這樣我們?cè)谑褂肦edis時(shí)能更準(zhǔn)確地使用它。
