实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

数据库 其他数据库 自动化 Redis
本文将要介绍的哨兵,它基于Redis主从复制,主要作用便是解决主节点故障恢复的自动化问题,进一步提高系统的高可用性。

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

在前面分享的《读完这篇文章,就基本搞定了Redis主从复制》中我们曾提到,Redis主从复制的作用有数据热备、负载均衡、故障恢复等;但主从复制存在的一个问题是故障恢复无法自动化。本文将要介绍的哨兵,它基于Redis主从复制,主要作用便是解决主节点故障恢复的自动化问题,进一步提高系统的高可用性。

注:本文内容基于Redis 3.0版本。

一、作用和架构

1.作用

在介绍哨兵之前,首先从宏观角度回顾一下Redis实现高可用相关的技术。它们包括:持久化、复制、哨兵和集群,其主要作用和解决的问题是:

  • 持久化:持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段),主要作用是数据备份,即将数据存储在硬盘,保证数据不会因进程退出而丢失。

  • 复制:复制是高可用Redis的基础,哨兵和集群都是在复制基础上实现高可用的。复制主要实现了数据的多机备份,以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷是故障恢复无法自动化;写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。

  • 哨兵:在复制的基础上,哨兵实现了自动化的故障恢复。缺陷是写操作无法负载均衡;存储能力受到单机的限制。

  • 集群:通过集群,Redis解决了写操作无法负载均衡,以及存储能力受到单机限制的问题,实现了较为完善的高可用方案。

详细内容可回顾:

下面说回哨兵。

Redis Sentinel,即Redis哨兵,在Redis 2.8版本开始引入。哨兵的核心功能是主节点的自动故障转移。下面是Redis官方文档对于哨兵功能的描述:

  • 监控(Monitoring):哨兵会不断地检查主节点和从节点是否运作正常。

  • 自动故障转移(Automatic Failover):当主节点不能正常工作时,哨兵会开始自动故障转移操作,它会将失效主节点的其中一个从节点升级为新的主节点,并让其他从节点改为复制新的主节点。

  • 配置提供者(Configuration Provider):客户端在初始化时,通过连接哨兵来获得当前Redis服务的主节点地址。

  • 通知(Notification):哨兵可以将故障转移的结果发送给客户端。

其中,监控和自动故障转移功能,使得哨兵可以及时发现主节点故障并完成转移;而配置提供者和通知功能,则需要在与客户端的交互中才能体现。

这里对“客户端”一词在文章中的用法做一个说明:在前面的文章中,只要通过API访问Redis服务器,都会称作客户端,包括Redis-cli、Java客户端Jedis等。为了便于区分说明,本文中的客户端并不包括Redis-cli,而是比Redis-cli更加复杂:Redis-cli使用的是Redis提供的底层接口,而客户端则对这些接口、功能进行了封装,以便充分利用哨兵的配置提供者和通知功能。

2.架构

典型的哨兵架构图如下所示:

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

它由两部分组成:

  • 哨兵节点:哨兵系统由一个或多个哨兵节点组成,哨兵节点是特殊的Redis节点,不存储数据。

  • 数据节点:主节点和从节点都是数据节点。

二、部署

这一部分将部署一个简单的哨兵系统,包含1个主节点、2个从节点和3个哨兵节点。方便起见,所有这些节点都部署在一台机器上(局域网IP:192.168.92.128),使用端口号区分;且节点的配置尽可能简化。

1.部署主从节点

哨兵系统中的主从节点,与普通的主从节点配置是一样的,并不需要做任何额外配置。下面分别是主节点(port=6379)和2个从节点(port=6380/6381)的配置文件,配置都比较简单,不再详述:

 

  1. #redis-6379.conf  
  2. port 6379  
  3. daemonize yes  
  4. logfile "6379.log"  
  5. dbfilename "dump-6379.rdb"  
  6. #redis-6380.conf  
  7. port 6380  
  8. daemonize yes  
  9. logfile "6380.log"  
  10. dbfilename "dump-6380.rdb"  
  11. slaveof 192.168.92.128 6379  
  12. #redis-6381.conf  
  13. port 6381  
  14. daemonize yes  
  15. logfile "6381.log"  
  16. dbfilename "dump-6381.rdb"  
  17. slaveof 192.168.92.128 6379 

 

配置完成后,依次启动主节点和从节点:

  • redis-server redis-6379.conf
  • redis-server redis-6380.conf
  • redis-server redis-6381.conf

节点启动后,连接主节点查看主从状态是否正常,如下图所示:

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

2.部署哨兵节点

哨兵节点本质上是特殊的Redis节点。

3个哨兵节点的配置几乎是完全一样的,主要区别在于端口号的不同(26379 / 26380 / 263 81),下面以26379节点为例介绍节点的配置和启动方式;配置部分尽量简化,更多配置会在后面介绍:

 

  1. #sentinel-26379.conf  
  2. port 26379  
  3. daemonize yes  
  4. logfile "26379.log"  
  5. sentinel monitor mymaster 192.168.92.128 6379 2 

 

其中,sentinel monitor mymaster 192.168. 92.128 6379 2配置的含义是:该哨兵节点监控192.168.92.128:6379这个主节点,该主节点的名称是mymaster,***的2的含义与主节点的故障判定有关:至少需要2个哨兵节点同意,才能判定主节点故障并进行故障转移。

哨兵节点的启动有两种方式,二者作用是完全相同的:

  • redis-sentinel sentinel-26379.conf
  • redis-server sentinel-26379.conf --sentinel

按照上述方式配置和启动之后,整个哨兵系统就启动完毕了。可以通过Redis-cli连接哨兵节点进行验证,如下图所示:可以看出26379哨兵节点已经在监控mymaster主节点(即192.168.92.128:6379),并发现了其2个从节点和另外2个哨兵节点。

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

此时如果查看哨兵节点的配置文件,会发现一些变化,以26379为例:

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

其中,dir只是显式声明了数据和日志所在的目录(在哨兵语境下只有日志);known-slave和known-sentinel显示哨兵已经发现了从节点和其他哨兵;带有epoch的参数与配置纪元有关(配置纪元是一个从0开始的计数器,每进行一次***哨兵选举,都会+1;***哨兵选举是故障转移阶段的一个操作,在后文原理部分会介绍)。

3.演示故障转移

哨兵的4个作用中,配置提供者和通知需要客户端的配合,本文将在下一章介绍客户端访问哨兵系统的方法时详细介绍。这一小节将演示当主节点发生故障时,哨兵的监控和自动故障转移功能。

Step1:首先,使用kill命令杀掉主节点:

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

Step2:如果此时立即在哨兵节点中使用info Sentinel命令查看,会发现主节点还没有切换过来,因为哨兵发现主节点故障并转移,需要一段时间。

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

Step3:一段时间以后,再次在哨兵节点中执行info Sentinel查看,发现主节点已经切换成6380节点。

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

但是同时可以发现,哨兵节点认为新的主节点仍然有2个从节点,这是因为哨兵在将6380切换成主节点的同时,将6379节点置为其从节点;虽然6379从节点已经挂掉,但是由于哨兵并不会对从节点进行客观下线(其含义将在原理部分介绍),因此认为该从节点一直存在。当6379节点重新启动后,会自动变成6380节点的从节点。下面验证一下。

Step4:重启6379节点,可以看到6379节点成为了6380节点的从节点。

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

Step5:在故障转移阶段,哨兵和主从节点的配置文件都会被改写。

对于主从节点,主要是slaveof配置的变化:新的主节点没有了slaveof配置,其从节点则slaveof新的主节点。

对于哨兵节点,除了主从节点信息的变化,纪元(epoch)也会变化,下图中可以看到纪元相关的参数都+1了。

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

4.总结

哨兵系统的搭建过程,有几点需要注意:

  • 哨兵系统中的主从节点,与普通的主从节点并没有什么区别,故障发现和转移是由哨兵来控制和完成的。

  • 哨兵节点本质上是Redis节点。

  • 每个哨兵节点,只需要配置监控主节点,便可以自动发现其他的哨兵节点和从节点。

  • 在哨兵节点启动和故障转移阶段,各个节点的配置文件会被重写(Config Rewrite)。

  • 本章的例子中,一个哨兵只监控了一个主节点;实际上,一个哨兵可以监控多个主节点,通过配置多条sentinel monitor即可实现。

三、客户端访问哨兵系统

上一小节演示了哨兵的两大作用:监控和自动故障转移,本小节则结合客户端演示哨兵的另外两个作用:配置提供者和通知。

1.代码示例

在介绍客户端的原理之前,先以Java客户端Jedis为例,演示一下使用方法:下面代码可以连接我们刚刚搭建的哨兵系统,并进行各种读写操作:

 

  1. public static void testSentinel throws Exception {  
  2. String masterName = "mymaster" 
  3. Set<String> sentinels = new HashSet<>;  
  4. sentinels.add("192.168.92.128:26379");  
  5. sentinels.add("192.168.92.128:26380");  
  6. sentinels.add("192.168.92.128:26381");  
  7. JedisSentinelPool pool = new JedisSentinelPool(masterName, sentinels); //初始化过程做了很多工作  
  8. Jedis jedis = pool.getResource;  
  9. jedis.set("key1""value1");  
  10. pool.close 

 

(注:代码中只演示如何连接哨兵,异常处理、资源关闭等未考虑)

2.客户端原理

Jedis客户端对哨兵提供了很好的支持。如上述代码所示,我们只需要向Jedis提供哨兵节点集合和masterName,构造Jedis SentinelPool对象;然后便可以像使用普通Redis连接池一样来使用了:通过pool.getResource获取连接,执行具体的命令。

在整个过程中,我们的代码不需要显式的指定主节点的地址,就可以连接到主节点;代码中对故障转移没有任何体现,就可以在哨兵完成故障转移后自动的切换主节点。之所以可以做到这一点,是因为在JedisSentinelPool的构造器中,进行了相关的工作,主要包括以下两点:

遍历哨兵节点,获取主节点信息:遍历哨兵节点,通过其中一个哨兵节点+masterName获得主节点的信息;该功能是通过调用哨兵节点的sentinel get-master-addr-by-name命令实现,该命令示例如下:

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

一旦获得主节点信息,停止遍历(因此一般来说遍历到***个哨兵节点,循环就停止了)。

增加对哨兵的监听:这样当发生故障转移时,客户端便可以收到哨兵的通知,从而完成主节点的切换。具体做法是:利用Redis提供的发布订阅功能,为每一个哨兵节点开启一个单独的线程,订阅哨兵节点的+switch-master频道,当收到消息时,重新初始化连接池。

3.总结

通过客户端原理的介绍,可以加深对哨兵功能的理解,如下:

配置提供者:客户端可以通过哨兵节点+masterName获取主节点信息,在这里哨兵起到的作用就是配置提供者。

需要注意的是,哨兵只是配置提供者,而不是代理。二者的区别在于:

  • 如果是配置提供者,客户端在通过哨兵获得主节点信息后,会直接建立到主节点的连接,后续的请求(如set/get)会直接发向主节点;

  • 如果是代理,客户端的每一次请求都会发向哨兵,哨兵再通过主节点处理请求。

举一个例子可以很好的理解哨兵的作用是配置提供者,而不是代理。在前面部署的哨兵系统中,将哨兵节点的配置文件进行如下修改:

sentinel monitor mymaster 192.168.92.128 6379 2

改为

sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2

然后,将前述客户端代码在局域网的另外一台机器上运行,会发现客户端无法连接主节点;这是因为哨兵作为配置提供者,客户端通过它查询到主节点的地址为127.0.0.1:6379,客户端会向127.0.0.1:6379建立Redis连接,自然无法连接。如果哨兵是代理,这个问题就不会出现了。

通知:哨兵节点在故障转移完成后,会将新的主节点信息发送给客户端,以便客户端及时切换主节点。

四、基本原理

前面介绍了哨兵部署、使用的基本方法,本部分介绍哨兵实现的基本原理。

1.哨兵节点支持的命令

哨兵节点作为运行在特殊模式下的Redis节点,其支持的命令与普通的Redis节点不同。在运维中,我们可以通过这些命令查询或修改哨兵系统;不过更重要的是,哨兵系统要实现故障发现、故障转移等各种功能,离不开哨兵节点之间的通信,而通信的很大一部分是通过哨兵节点支持的命令来实现的。下面介绍哨兵节点支持的主要命令:

基础查询:

通过这些命令,可以查询哨兵系统的拓扑结构、节点信息、配置信息等。

  • info sentinel:获取监控的所有主节点的基本信息。

  • sentinel masters:获取监控的所有主节点的详细信息。

  • sentinel master mymaster:获取监控的主节点mymaster的详细信息。

  • sentinel slaves mymaster:获取监控的主节点mymaster的从节点的详细信息。

  • sentinel sentinels mymaster:获取监控的主节点mymaster的哨兵节点的详细信息。

  • sentinel get - master - addr - by- name mymaster:获取监控的主节点mymaster的地址信息,前文已有介绍。

  • sentinel is-master-down-by-addr:哨兵节点之间可以通过该命令询问主节点是否下线,从而对是否客观下线做出判断。

增加/移除对主节点的监控:

sentinel monitor mymaster2 192.168.92.128 16379 2:与部署哨兵节点时配置文件中的sentinel monitor功能完全一样,不再详述。

sentinel remove mymaster2:取消当前哨兵节点对主节点mymaster2的监控。

强制故障转移:

sentinel failover mymaster:该命令可以强制对mymaster执行故障转移,即便当前的主节点运行完好;例如,如果当前主节点所在机器即将报废,便可以提前通过failover命令进行故障转移。

2.基本原理

关于哨兵的原理,关键是了解以下几个概念:

定时任务:每个哨兵节点维护了3个定时任务。定时任务的功能分别如下:通过向主从节点发送info命令获取***的主从结构;通过发布订阅功能获取其他哨兵节点的信息;通过向其他节点发送ping命令进行心跳检测,判断是否下线。

主观下线:在心跳检测的定时任务中,如果其他节点超过一定时间没有回复,哨兵节点就会将其进行主观下线。顾名思义,主观下线的意思是一个哨兵节点“主观地”判断下线;与主观下线相对应的是客观下线。

客观下线:哨兵节点在对主节点进行主观下线后,会通过sentinel is-master-down-by-addr命令询问其他哨兵节点该主节点的状态;如果判断主节点下线的哨兵数量达到一定数值,则对该主节点进行客观下线。

需要特别注意的是,客观下线是主节点才有的概念;如果从节点和哨兵节点发生故障,被哨兵主观下线后,不会再有后续的客观下线和故障转移操作。

选举***哨兵节点:当主节点被判断客观下线以后,各个哨兵节点会进行协商,选举出一个***哨兵节点,并由该***节点对其进行故障转移操作。

监视该主节点的所有哨兵都有可能被选为***,选举使用的算法是Raft算法;Raft算法的基本思路是先到先得:即在一轮选举中,哨兵A向B发送成为***的申请,如果B没有同意过其他哨兵,则会同意A成为***。选举的具体过程这里不做详细描述,一般来说,哨兵选择的过程很快,谁先完成客观下线,一般就能成为***。

故障转移:选举出的***哨兵,开始进行故障转移操作,该操作大体可以分为3个步骤:

  • 在从节点中选择新的主节点:选择的原则是,首先过滤掉不健康的从节点;然后选择优先级***的从节点(由slave-priority指定);如果优先级无法区分,则选择复制偏移量***的从节点;如果仍无法区分,则选择runid最小的从节点。

  • 更新主从状态:通过slaveof no one命令,让选出来的从节点成为主节点;并通过slaveof命令让其他节点成为其从节点。

  • 将已经下线的主节点(即6379)设置为新的主节点的从节点,当6379重新上线后,它会成为新的主节点的从节点。

通过上述几个关键概念,可以基本了解哨兵的工作原理。为了更形象的说明,下图展示了***哨兵节点的日志,包括从节点启动到完成故障转移。

实现故障恢复自动化:详解Redis哨兵技术

五、配置与实践建议

1.配置

下面介绍与哨兵相关的几个配置。

配置1:sentinel monitor {masterName} {masterIp} {masterPort} {quorum}

sentinel monitor是哨兵最核心的配置,在前文讲述部署哨兵节点时已说明,其中:masterName指定了主节点名称,masterIp和masterPort指定了主节点地址,quorum是判断主节点客观下线的哨兵数量阈值:当判定主节点下线的哨兵数量达到quorum时,对主节点进行客观下线。建议取值为哨兵数量的一半加1。

配置2:sentinel down-after-milliseconds {masterName} {time}

sentinel down-after-milliseconds与主观下线的判断有关:哨兵使用ping命令对其他节点进行心跳检测,如果其他节点超过down-after-milliseconds配置的时间没有回复,哨兵就会将其进行主观下线。该配置对主节点、从节点和哨兵节点的主观下线判定都有效。

down-after-milliseconds的默认值是30000,即30s;可以根据不同的网络环境和应用要求来调整:值越大,对主观下线的判定会越宽松,好处是误判的可能性小,坏处是故障发现和故障转移的时间变长,客户端等待的时间也会变长。例如,如果应用对可用性要求较高,则可以将值适当调小,当故障发生时尽快完成转移;如果网络环境相对较差,可以适当提高该阈值,避免频繁误判。

配置3:sentinel parallel - syncs {masterName} {number}

sentinel parallel-syncs与故障转移之后从节点的复制有关:它规定了每次向新的主节点发起复制操作的从节点个数。例如,假设主节点切换完成之后,有3个从节点要向新的主节点发起复制;如果parallel-syncs=1,则从节点会一个一个开始复制;如果parallel-syncs=3,则3个从节点会一起开始复制。

parallel-syncs取值越大,从节点完成复制的时间越快,但是对主节点的网络负载、硬盘负载造成的压力也越大;应根据实际情况设置。例如,如果主节点的负载较低,而从节点对服务可用的要求较高,可以适量增加parallel-syncs取值。parallel-syncs的默认值是1。

配置4:sentinel failover - timeout {masterName} {time}

sentinel failover-timeout与故障转移超时的判断有关,但是该参数不是用来判断整个故障转移阶段的超时,而是其几个子阶段的超时,例如如果主节点晋升从节点时间超过timeout,或从节点向新的主节点发起复制操作的时间(不包括复制数据的时间)超过timeout,都会导致故障转移超时失败。

failover-timeout的默认值是180000,即180s;如果超时,则下一次该值会变为原来的2倍。

配置5:除上述几个参数外,还有一些其他参数,如安全验证相关的参数,这里不做介绍。

2.实践建议

  • 哨兵节点的数量应不止一个。一方面增加哨兵节点的冗余,避免哨兵本身成为高可用的瓶颈;另一方面减少对下线的误判。此外,这些不同的哨兵节点应部署在不同的物理机上。

  • 哨兵节点的数量应该是奇数,便于哨兵通过投票做出“决策”:***选举的决策、客观下线的决策等。

  • 各个哨兵节点的配置应一致,包括硬件、参数等;此外,所有节点都应该使用ntp或类似服务,保证时间准确、一致。

  • 哨兵的配置提供者和通知客户端功能,需要客户端的支持才能实现,如前文所说的Jedis;如果开发者使用的库未提供相应支持,则可能需要开发者自己实现。

  • 当哨兵系统中的节点在Docker(或其他可能进行端口映射的软件)中部署时,应特别注意端口映射可能会导致哨兵系统无法正常工作,因为哨兵的工作基于与其他节点的通信,而Docker的端口映射可能导致哨兵无法连接到其他节点。例如,哨兵之间互相发现,依赖于它们对外宣称的IP和port,如果某个哨兵A部署在做了端口映射的Docker中,那么其他哨兵使用A宣称的port无法连接到A。

六、总结

本文首先介绍了哨兵的作用:监控、故障转移、配置提供者和通知;然后讲述了哨兵系统的部署方法,以及通过客户端访问哨兵系统的方法;再然后简要说明了哨兵实现的基本原理;***给出了关于哨兵实践的一些建议。

在主从复制的基础上,哨兵引入了主节点的自动故障转移,进一步提高了Redis的高可用性;但是哨兵的缺陷同样很明显:哨兵无法对从节点进行自动故障转移,在读写分离场景下,从节点故障会导致读服务不可用,需要我们对从节点做额外的监控、切换操作。

此外,哨兵仍然没有解决写操作无法负载均衡、及存储能力受到单机限制的问题;这些问题的解决需要使用集群,欢迎关注社群后续内容。

参考

  • https://redis.io/topics/sentinel

  • http://www.redis.cn/

  • 《Redis开发与运维》 

责任编辑:庞桂玉 来源: 今日头条
相关推荐

2018-05-10 15:54:39

2023-12-25 09:26:51

监控系统工具

2011-08-16 15:36:47

iPhone应用测试

2024-07-16 08:38:06

2016-05-18 17:35:44

2015-03-26 11:01:11

自动化AWS EBS快照恢复

2015-06-03 09:07:46

白盒审计PHPPHP自动化审计

2024-06-17 10:34:12

2015-10-21 15:08:25

电缆自动化

2022-02-08 15:29:27

故障运维服务器

2018-12-14 09:48:23

Redis数据故障

2017-12-17 21:58:18

2009-11-30 17:12:57

BMC

2009-12-23 16:19:25

WPF UI自动化技术

2024-06-11 10:41:14

2021-09-03 11:27:03

自动化人工智能 数据

2013-09-11 09:04:48

2009-09-04 13:55:04

C#文档自动化

2020-03-18 09:23:24

Python数据SQL

2010-09-27 09:13:36

Visual Stud
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号