【微服务】第31节：Redis的哨兵模式
IT领域往往都是面试造火箭，实际工作拧螺丝。为了更好的应对面试，让大家能拿到更高的offer✉，我们接下来就讲讲“造火箭”的事情🧑🚀。
🔥🔥🔥 包括以下几方面🔽 🎈：
🌈 - Redis - 高级：
📛 -Redis主从
🤿 - Redis哨兵（◀️）
🧩 - Redis分片集群
👨💻 - Redis数据结构
♻️ - Redis内存回收
✅ - Redis缓存一致性
1.Redis哨兵
主从结构中master节点的作用非常重要，一旦故障就会导致集群不可用。那么有什么办法能保证主从集群的高可用性呢？
1.1.哨兵工作原理
Redis提供了哨兵（Sentinel）💂 机制来监控主从集群监控状态，确保集群的高可用性。
1.1.1.哨兵作用
哨兵集群作用原理图：
哨兵的作用如下：
💠状态监控 📹：
Sentinel会不断检查您的master和slave是否按预期工作。💠故障恢复（failover）🔁：如果
master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后会成为slave。💠状态通知⁉️：
Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生failover时，会将最新集群信息推送给Redis的客户端。
那么问题来了，Sentinel怎么知道一个Redis节点是否宕机呢？
1.1.2.状态监控
Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个节点发送ping命令，并通过实例的响应结果来做出判断：
🔹主观下线（sdown）：如果某sentinel节点发现某Redis节点未在规定时间响应，则认为该节点主观下线。
🔹 客观下线(odown)：若超过指定数量（通过
quorum设置）的sentinel都认为该节点主观下线，则该节点客观下线。quorum值最好超过Sentinel节点数量的一半，Sentinel节点数量至少3台。
如图：
一旦发现master故障，sentinel需要在salve中选择一个作为新的master，选择依据是这样的：
🔹 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过
down-after-milliseconds * 10则会排除该slave节点🔹 然后判断slave节点的
slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举（默认都是1）。🔹 如果
slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高🔹 最后是判断slave节点的
run_id大小，越小优先级越高（通过info server可以查看run_id）。
对应的官方文档如下：
https://redis.io/docs/management/sentinel/
💡 问题来了，当选出一个新的master后，该如何实现身份切换呢？
大概分为两步：
🔸在多个
sentinel中选举一个leader🔸由
leader执行failover
1.1.3.选举leader
首先，Sentinel集群要选出一个执行failover的Sentinel节点，可以成为leader。要成为leader要满足两个条件：
❇️ 最先获得超过半数的投票
❇️ 获得的投票数不小于
quorum值而sentinel投票的原则有两条：
➿ 优先投票给目前得票最多的
➿ 如果目前没有任何节点的票，就投给自己
比如有3个sentinel节点，
s1、s2、s3，假如s2先投票：
✴️ 此时发现没有任何人在投票，那就投给自己。
s2得1票✴️ 接着
s1和s3开始投票，发现目前s2票最多，于是也投给s2，s2得3票
✴️ s2称为leader，开始故障转移
不难看出，谁先投票，谁就会称为leader，那什么时候会触发投票呢？
答案是第一个确认master客观下线的人会立刻发起投票，一定会成为leader。
OK，sentinel找到leader以后，该如何完成failover呢？
1.1.4.failover
我们举个例子，有一个集群，初始状态下7001为master，7002和7003为slave：
假如master发生故障，slave1当选。则故障转移的流程如下：
1）sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master
2）sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 🖥命令，让这些节点成为新master，也就是7002的slave节点，开始从新的master上同步数据。
3）最后，当故障节点恢复后会接收到哨兵信号，执行slaveof 🖥192.168.150.101 7002命令，成为slave：
1.2.搭建哨兵集群
首先，我们停掉之前的redis集群：
# 老版本DockerCompose docker-compose down # 新版本Docker docker compose down资料提供的sentinel.conf 📄文件：
其内容如下：
sentinel announce-ip "192.168.150.101" sentinel monitor hmaster 192.168.150.101 7001 2 sentinel down-after-milliseconds hmaster 5000 sentinel failover-timeout hmaster 60000说明：
🏳️🌈 sentinel announce-ip "192.168.150.101"：声明当前sentinel的ip🏳️🌈 sentinel monitor hmaster 192.168.150.101 7001 2：指定集群的主节点信息🚩 hmaster：主节点名称，自定义，任意写🚩 192.168.150.101 7001：主节点的ip和端口🚩2：认定master下线时的quorum值
🏳️🌈 sentinel down-after-milliseconds hmaster 5000：声明master节点超时多久后被标记下线🏳️🌈 sentinel failover-timeout hmaster 60000：在第一次故障转移失败后多久再次重试
我们在虚拟机的/root/redis目录下新建3个文件夹：s1、s2、s3:
将课前资料提供的sentinel.conf文件分别拷贝一份到3个文件夹中。
接着修改docker-compose.yaml文件，内容如下：
version: "3.2" services: r1: image: redis container_name: r1 network_mode: "host" entrypoint: ["redis-server", "--port", "7001"] r2: image: redis container_name: r2 network_mode: "host" entrypoint: ["redis-server", "--port", "7002", "--slaveof", "192.168.150.101", "7001"] r3: image: redis container_name: r3 network_mode: "host" entrypoint: ["redis-server", "--port", "7003", "--slaveof", "192.168.150.101", "7001"] s1: image: redis container_name: s1 volumes: - /root/redis/s1:/etc/redis network_mode: "host" entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27001"] s2: image: redis container_name: s2 volumes: - /root/redis/s2:/etc/redis network_mode: "host" entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27002"] s3: image: redis container_name: s3 volumes: - /root/redis/s3:/etc/redis network_mode: "host" entrypoint: ["redis-sentinel", "/etc/redis/sentinel.conf", "--port", "27003"]直接运行命令，启动集群：
docker-compose up -d运行结果：
我们以s1节点为例，查看其运行日志：
# Sentinel ID is 8e91bd24ea8e5eb2aee38f1cf796dcb26bb88acf # +monitor master hmaster 192.168.150.101 7001 quorum 2 * +slave slave 192.168.150.101:7003 192.168.150.101 7003 @ hmaster 192.168.150.101 7001 * +sentinel sentinel 5bafeb97fc16a82b431c339f67b015a51dad5e4f 192.168.150.101 27002 @ hmaster 192.168.150.101 7001 * +sentinel sentinel 56546568a2f7977da36abd3d2d7324c6c3f06b8d 192.168.150.101 27003 @ hmaster 192.168.150.101 7001 * +slave slave 192.168.150.101:7002 192.168.150.101 7002 @ hmaster 192.168.150.101 7001可以看到sentinel已经联系到了7001这个节点，并且与其它几个哨兵也建立了链接。哨兵信息如下：
☑️
27001：Sentinel ID是8e91bd24ea8e5eb2aee38f1cf796dcb26bb88acf☑️27002：Sentinel ID是5bafeb97fc16a82b431c339f67b015a51dad5e4f☑️27003：Sentinel ID是56546568a2f7977da36abd3d2d7324c6c3f06b8d
1.3.演示failover
接下来，我们演示一下当主节点故障时，哨兵是如何完成集群故障恢复（failover）的。
我们连接7001这个master节点，然后通过命令让其休眠60秒，模拟宕机：
# 连接7001这个master节点，通过sleep模拟服务宕机，60秒后自动恢复 docker exec -it r1 redis-cli -p 7001 DEBUG sleep 60稍微等待一段时间后，会发现sentinel节点触发了failover：
1.4.总结
Sentinel的三个作用是什么？
📛集群监控
📛故障恢复
📛状态通知
Sentinel如何判断一个redis实例是否健康？
✅每隔1秒发送一次ping命令，如果超过一定时间没有相向则认为是主观下线（
sdown）✅如果大多数sentinel都认为实例主观下线，则判定服务客观下线（
odown）
故障转移步骤有哪些？
✅首先要在
sentinel中选出一个leader，由leader执行failover✅选定一个
slave作为新的master，执行slaveof noone，切换到master模式✅然后让所有节点都执行
slaveof新master✅ 修改故障节点配置，添加
slaveof新master
sentinel选举leader的依据是什么？
☑️票数超过sentinel节点数量1半
☑️票数超过quorum数量
☑️一般情况下最先发起failover的节点会当选
sentinel从slave中选取master的依据是什么？
⭕首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过
down-after-milliseconds* 10则会排除该slave节点⭕然后判断slave节点的
slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举（默认都是1）。⭕如果
slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高⭕最后是判断slave节点的
run_id大小，越小优先级越高（通过info server可以查看run_id）。
1.5.RedisTemplate连接哨兵集群（自学）
分为三步：
1）引入依赖
2）配置哨兵地址
3）配置读写分离
1.5.1.引入依赖
就是SpringDataRedis的依赖：
org.springframework.boot spring-boot-starter-data-redis 1.5.2.配置哨兵地址
连接哨兵集群与传统单点模式不同，不再需要设置每一个redis的地址，而是直接指定哨兵地址：
spring: redis: sentinel: master: hmaster # 集群名 nodes: # 哨兵地址列表 - 192.168.150.101:27001 - 192.168.150.101:27002 - 192.168.150.101:270031.5.3.配置读写分离
最后，还要配置读写分离，让java客户端将写请求发送到master节点，读请求发送到slave节点。定义一个bean即可：
@Bean public LettuceClientConfigurationBuilderCustomizer clientConfigurationBuilderCustomizer(){ return clientConfigurationBuilder -> clientConfigurationBuilder.readFrom(ReadFrom.REPLICA_PREFERRED); }这个bean中配置的就是读写策略，包括四种：
MASTER：从主节点读取MASTER_PREFERRED：优先从master节点读取，master不可用才读取slaveREPLICA：从slave节点读取REPLICA_PREFERRED：优先从slave节点读取，所有的slave都不可用才读取master