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主从库自动切换

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http://yangbili.co/%e4%bb%8eredis%e9%9b%86%e7%be%a4%e7%9a%84%e6%90%ad%e5%bb%ba%e6%9d%a5%e5%89%96%e6%9e%90/ (剖析Redis集群之 主从复制)这篇博文中,我提到Redis支持三种集群方案

  • 主从复制模式
  • Sentinel(哨兵)模式
  • Cluster模式

哨兵模式应该被称作哨兵机制,它与主从复制模式并非对立的,相反,它是基于主从复制模式实现的。

我们先复习一下主从复制模式的优缺点:

优点:

  • 支持主从复制,主机会自动将数据同步到从机,可以进行读写分离
  • 为了分载Master的读操作压力,Slave服务器可以为客户端提供只读操作的服务,写服务仍然必须由Master来完成
  • Slave同样可以接受其它Slaves的连接和同步请求,这样可以有效的分载Master的同步压力。
  • Master Server是以非阻塞的方式为Slaves提供服务。所以在Master-Slave同步期间,客户端仍然可以提交查询或修改请求。
  • Slave Server同样是以非阻塞的方式完成数据同步。在同步期间,如果有客户端提交查询请求,Redis则返回同步之前的数据

缺点:

  • Redis不具备自动容错和恢复功能,主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败,需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。
  • 主机宕机,宕机前有部分数据未能及时同步到从机,切换IP后还会引入数据不一致的问题,降低了系统的可用性。
  • Redis较难支持在线扩容,在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。

 

一、为什么需要哨兵机制

注意这一条:Redis不具备自动容错和恢复功能,主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败,需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。

那么在这个模式下,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,

也就是说,主从复制模式下,手动的将从库升级为主库,是需要时间的,在这段时间内有两种风险

  1. 写服务中断
  2. 从库无法进行数据同步

从故障发生到运维或者维护人员发现的这段时间里,可能已经造成了巨大的损失,因此,我们必须考虑让Redis实现主从库自动切换,而哨兵机制就是实现的关键。

 

二、主从库自动切换涉及到的三个问题

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:

  1. 主库真的挂了吗?
  2. 该选择哪个从库作为主库?
  3. 怎么把新主库的相关信息通知给从库和客户端呢?

 

三、哨兵机制的工作流程

1.哨兵三大任务

哨兵其实就是一个运行在特殊模式下的 Redis 进程,主从库实例运行的同时,它也在运行。哨兵主要负责的就是三个任务:监控、选主(选择主库)和通知。

监控:(哨兵需要判断主库是否处于下线状态)

监控是指哨兵进程在运行时,周期性地给所有的主从库发送 PING 命令,检测它们是否仍然在线运行。如果从库没有在规定时间内响应哨兵的 PING 命令,哨兵就会把它标记为“下线状态”;同样,如果主库也没有在规定时间内响应哨兵的 PING 命令,哨兵就会判定主库下线,然后开始自动切换主库的流程。

选主:(哨兵需要决定选择哪个从库实例作为主库)

这个流程首先是执行哨兵的第二个任务,选主。主库挂了以后,哨兵就需要从很多个从库里,按照一定的规则选择一个从库实例,把它作为新的主库。这一步完成后,现在的集群里就有了新主库。然后,哨兵会执行最后一个任务:通知。在执行通知任务时,哨兵会把新主库的连接信息发给其他从库,让它们执行 replicaof 命令,和新主库建立连接,并进行数据复制。同时,哨兵会把新主库的连接信息通知给客户端,让它们把请求操作发到新主库上。

通知:

然后,哨兵会执行最后一个任务:通知。在执行通知任务时,哨兵会把新主库的连接信息发给其他从库,让它们执行 replicaof 命令,和新主库建立连接,并进行数据复制。同时,哨兵会把新主库的连接信息通知给客户端,让它们把请求操作发到新主库上。

哨兵机制的三项任务与目标

 

在这三个任务中,通知任务相对来说比较简单,哨兵只需要把新主库信息发给从库和客户端,让它们和新主库建立连接就行,并不涉及决策的逻辑。但是,在监控和选主这两个任务中,哨兵需要做出两个决策:

  • 在监控任务中,哨兵需要判断主库是否处于下线状态;
  • 在选主任务中,哨兵也要决定选择哪个从库实例作为主库。

接下来,我们就先说说如何判断主库的下线状态。你首先要知道的是,哨兵对主库的下线判断有“主观下线”和“客观下线”两种。那么,为什么会存在两种判断呢?它们的区别和联系是什么呢?

2.主观下线和客观下线

哨兵进程会使用 PING 命令检测它自己和主、从库的网络连接情况,用来判断实例的状态。如果哨兵发现主库或从库对 PING 命令的响应超时了,那么,哨兵就会先把它标记为“主观下线”。

如果检测的是从库,那么,哨兵简单地把它标记为“主观下线”就行了,因为从库的下线影响一般不太大,集群的对外服务不会间断。

但是,如果检测的是主库,那么,哨兵还不能简单地把它标记为“主观下线”,开启主从切换。因为很有可能存在这么一个情况:那就是哨兵误判了,其实主库并没有故障。可是,一旦启动了主从切换,后续的选主和通知操作都会带来额外的计算和通信开销。

为了避免这些不必要的开销,我们要特别注意误判的情况。

首先,我们要知道啥叫误判。很简单,就是主库实际并没有下线,但是哨兵误以为它下线了。误判一般会发生在集群网络压力较大、网络拥塞,或者是主库本身压力较大的情况下。

一旦哨兵判断主库下线了,就会开始选择新主库,并让从库和新主库进行数据同步,这个过程本身就会有开销,例如,哨兵要花时间选出新主库,从库也需要花时间和新主库同步。而在误判的情况下,主库本身根本就不需要进行切换的,所以这个过程的开销是没有价值的。正因为这样,我们需要判断是否有误判,以及减少误判。

那怎么减少误判呢?在日常生活中,当我们要对一些重要的事情做判断的时候,经常会和家人或朋友一起商量一下,然后再做决定。哨兵机制也是类似的,它通常会采用多实例组成的集群模式进行部署,这也被称为哨兵集群。引入多个哨兵实例一起来判断,就可以避免单个哨兵因为自身网络状况不好,而误判主库下线的情况。同时,多个哨兵的网络同时不稳定的概率较小,由它们一起做决策,误判率也能降低。

这节课,你只需要先理解哨兵集群在减少误判方面的作用,就行了。至于具体的运行机制,下节课我们再重点学习。在判断主库是否下线时,不能由一个哨兵说了算,只有大多数的哨兵实例,都判断主库已经“主观下线”了,主库才会被标记为“客观下线”,这个叫法也是表明主库下线成为一个客观事实了。这个判断原则就是:少数服从多数。同时,这会进一步触发哨兵开始主从切换流程。

为了方便你理解,我再画一张图展示一下这里的逻辑。如下图所示,Redis 主从集群有一个主库、三个从库,还有三个哨兵实例。在图片的左边,哨兵 2 判断主库为“主观下线”,但哨兵 1 和 3 却判定主库是上线状态,此时,主库仍然被判断为处于上线状态。

客观下线”的标准就是,当有 N 个哨兵实例时,最好要有 N/2 + 1 个实例判断主库为“主观下线”,才能最终判定主库为“客观下线”。这样一来,就可以减少误判的概率,也能避免误判带来的无谓的主从库切换。(当然,有多少个实例做出“主观下线”的判断才可以,可以由 Redis 管理员自行设定)。

好了,到这里,你可以看到,借助于多个哨兵实例的共同判断机制,我们就可以更准确地判断出主库是否处于下线状态。如果主库的确下线了,哨兵就要开始下一个决策过程了,即从许多从库中,选出一个从库来做新主库。

 

梳理思路:首先我们需要明确一点,在主从库实例运行的同时,它也在运行。因为 它身负三大任务:监控,选主和通知。

哨兵进程周期性的给所有的主从库发送PING命令,如果是从库没有在规定时间内回应PING命令,则将它标记为下线;如果主库没有在规定时间响应,有两种情况,第一种是主库真的已经挂掉了,第二种情况是主库没有下线,只是因为集群网络压力大,网络拥堵,因此没有回应;

一旦哨兵判断主库下线,就会启动主从切换,可是假如是第二种情况呢?主库没挂却启动了主从切换,那么这个过程的开销就是没有价值的,而这一切都是由于哨兵误判引起的。

因此,我们应当减小哨兵误判的概率,减少误判概率的方法就是引入多个哨兵实例一起来判断,由多个哨兵一起来决策,减小误判率,我们称这种部署方式为哨兵集群。

当大多数的哨兵实例都判断主库“主观下线”后,主库才会被标记为“客观下线”,此时才会启动主从切换。

如何选定新主库?(筛选 + 打分)

一般来说,我把哨兵选择新主库的过程称为“筛选 + 打分”。简单来说,我们在多个从库中,先按照一定的筛选条件,把不符合条件的从库去掉。然后,我们再按照一定的规则,给剩下的从库逐个打分,将得分最高的从库选为新主库,如下图所示:

在刚刚的这段话里,需要注意的是两个“一定”,现在,我们要考虑这里的“一定”具体是指什么。

首先来看筛选的条件。

一般情况下,我们肯定要先保证所选的从库仍然在线运行。不过,在选主时从库正常在线,这只能表示从库的现状良好,并不代表它就是最适合做主库的。

设想一下,如果在选主时,一个从库正常运行,我们把它选为新主库开始使用了。可是,很快它的网络出了故障,此时,我们就得重新选主了。这显然不是我们期望的结果。

所以,在选主时,除了要检查从库的当前在线状态,还要判断它之前的网络连接状态。如果从库总是和主库断连,而且断连次数超出了一定的阈值,我们就有理由相信,这个从库的网络状况并不是太好,就可以把这个从库筛掉了。

具体怎么判断呢?你使用配置项 down-after-milliseconds * 10。其中,down-after-milliseconds 是我们认定主从库断连的最大连接超时时间。如果在 down-after-milliseconds 毫秒内,主从节点都没有通过网络联系上,我们就可以认为主从节点断连了。如果发生断连的次数超过了 10 次,就说明这个从库的网络状况不好,不适合作为新主库。

好了,这样我们就过滤掉了不适合做主库的从库,完成了筛选工作。

接下来就要给剩余的从库打分了。我们可以分别按照三个规则依次进行三轮打分,这三个规则分别是从库优先级、从库复制进度以及从库 ID 号。只要在某一轮中,有从库得分最高,那么它就是主库了,选主过程到此结束。如果没有出现得分最高的从库,那么就继续进行下一轮。

第一轮:优先级最高的从库得分高。

用户可以通过 slave-priority 配置项,给不同的从库设置不同优先级。比如,你有两个从库,它们的内存大小不一样,你可以手动给内存大的实例设置一个高优先级。在选主时,哨兵会给优先级高的从库打高分,如果有一个从库优先级最高,那么它就是新主库了。如果从库的优先级都一样,那么哨兵开始第二轮打分。

第二轮:和旧主库同步程度最接近的从库得分高。

这个规则的依据是,如果选择和旧主库同步最接近的那个从库作为主库,那么,这个新主库上就有最新的数据。

如何判断从库和旧主库间的同步进度呢?上节课我向你介绍过,主从库同步时有个命令传播的过程。在这个过程中,主库会用 master_repl_offset 记录当前的最新写操作在 repl_backlog_buffer 中的位置,而从库会用 slave_repl_offset 这个值记录当前的复制进度。

此时,我们想要找的从库,它的 slave_repl_offset 需要最接近 master_repl_offset。如果在所有从库中,有从库的 slave_repl_offset 最接近 master_repl_offset,那么它的得分就最高,可以作为新主库。

就像下图所示,旧主库的 master_repl_offset 是 1000,从库 1、2 和 3 的 slave_repl_offset 分别是 950、990 和 900,那么,从库 2 就应该被选为新主库当然,如果有两个从库的 slave_repl_offset 值大小是一样的(例如,从库 1 和从库 2 的 slave_repl_offset 值都是 990),我们就需要给它们进行第三轮打分了。

第三轮:ID 号小的从库得分高。

每个实例都会有一个 ID,这个 ID 就类似于这里的从库的编号。目前,Redis 在选主库时,有一个默认的规定:在优先级和复制进度都相同的情况下,ID 号最小的从库得分最高,会被选为新主库。到这里,新主库就被选出来了,“选主”这个过程就完成了。

我们再回顾下这个流程。首先,哨兵会按照在线状态、网络状态,筛选过滤掉一部分不符合要求的从库,然后,依次按照优先级、复制进度、ID 号大小再对剩余的从库进行打分,只要有得分最高的从库出现,就把它选为新主库。

小结

这节课,我们一起学习了哨兵机制,它是实现 Redis 不间断服务的重要保证。具体来说,主从集群的数据同步,是数据可靠的基础保证;而在主库发生故障时,自动的主从切换是服务不间断的关键支撑。

Redis 的哨兵机制自动完成了以下三大功能,从而实现了主从库的自动切换,可以降低 Redis 集群的运维开销:

  1. 监控主库运行状态,并判断主库是否客观下线;
  2. 在主库客观下线后,选取新主库;
  3. 选出新主库后,通知从库和客户端。

为了降低误判率,在实际应用时,哨兵机制通常采用多实例的方式进行部署,多个哨兵实例通过“少数服从多数”的原则,来判断主库是否客观下线。一般来说,我们可以部署三个哨兵,如果有两个哨兵认定主库“主观下线”,就可以开始切换过程。当然,如果你希望进一步提升判断准确率,也可以再适当增加哨兵个数,比如说使用五个哨兵。

但是,使用多个哨兵实例来降低误判率,其实相当于组成了一个哨兵集群,我们会因此面临着一些新的挑战,例如:

  • 哨兵集群中有实例挂了,怎么办,会影响主库状态判断和选主吗?
  • 哨兵集群多数实例达成共识,判断出主库“客观下线”后,由哪个实例来执行主从切换呢?

要搞懂这些问题,就不得不提哨兵集群了,下节课,我们来具体聊聊哨兵集群的机制和问题。

每课一问

按照惯例,我给你提个小问题。这节课,我提到,通过哨兵机制,可以实现主从库的自动切换,这是实现服务不间断的关键支撑,同时,我也提到了主从库切换是需要一定时间的。所以,请你考虑下,在这个切换过程中,客户端能否正常地进行请求操作呢?如果想要应用程序不感知服务的中断,还需要哨兵或需要客户端再做些什么吗?欢迎你在留言区跟我交流讨论,也欢迎你能帮我把今天的内容分享给更多人,帮助他们一起解决问题。我们下节课见。

回答:

哨兵在操作主从切换的过程中,客户端能否正常地进行请求操作?

如果客户端使用了读写分离,那么读请求可以在从库上正常执行,不会受到影响。但是由于此时主库已经挂了,而且哨兵还没有选出新的主库,所以在这期间写请求会失败,失败持续的时间 = 哨兵切换主从的时间 + 客户端感知到新主库 的时间。

如果不想让业务感知到异常,客户端只能把写失败的请求先缓存起来或写入消息队列中间件中,等哨兵切换完主从后,再把这些写请求发给新的主库,但这种场景只适合对写入请求返回值不敏感的业务,而且还需要业务层做适配,另外主从切换时间过长,也会导致客户端或消息队列中间件缓存写请求过多,切换完成之后重放这些请求的时间变长。

哨兵检测主库多久没有响应就提升从库为新的主库,这个时间是可以配置的(down-after-milliseconds参数)。配置的时间越短,哨兵越敏感,哨兵集群认为主库在短时间内连不上就会发起主从切换,这种配置很可能因为网络拥塞但主库正常而发生不必要的切换,当然,当主库真正故障时,因为切换得及时,对业务的影响最小。如果配置的时间比较长,哨兵越保守,这种情况可以减少哨兵误判的概率,但是主库故障发生时,业务写失败的时间也会比较久,缓存写请求数据量越多。

应用程序不感知服务的中断,还需要哨兵和客户端做些什么?

当哨兵完成主从切换后,客户端需要及时感知到主库发生了变更,然后把缓存的写请求写入到新库中,保证后续写请求不会再受到影响,具体做法如下:

哨兵提升一个从库为新主库后,哨兵会把新主库的地址写入自己实例的pubsub(switch-master)中。客户端需要订阅这个pubsub,当这个pubsub有数据时,客户端就能感知到主库发生变更,同时可以拿到最新的主库地址,然后把写请求写到这个新主库即可,这种机制属于哨兵主动通知客户端。

如果客户端因为某些原因错过了哨兵的通知,或者哨兵通知后客户端处理失败了,安全起见,客户端也需要支持主动去获取最新主从的地址进行访问。

所以,客户端需要访问主从库时,不能直接写死主从库的地址了,而是需要从哨兵集群中获取最新的地址(sentinel get-master-addr-by-name命令),这样当实例异常时,哨兵切换后或者客户端断开重连,都可以从哨兵集群中拿到最新的实例地址。

一般Redis的SDK都提供了通过哨兵拿到实例地址,再访问实例的方式,我们直接使用即可,不需要自己实现这些逻辑。当然,对于只有主从实例的情况,客户端需要和哨兵配合使用,而在分片集群模式下,这些逻辑都可以做在proxy层,这样客户端也不需要关心这些逻辑了,Codis就是这么做的。

另外再简单回答下哨兵相关的问题:

1、哨兵集群中有实例挂了,怎么办,会影响主库状态判断和选主吗?(拜占庭将军问题)

这个属于分布式系统领域的问题了,指的是在分布式系统中,如果存在故障节点,整个集群是否还可以提供服务?而且提供的服务是正确的?

这是一个分布式系统容错问题,这方面最著名的就是分布式领域中的“拜占庭将军”问题了,“拜占庭将军问题”不仅解决了容错问题,还可以解决错误节点的问题,虽然比较复杂,但还是值得研究的,有兴趣的同学可以去了解下。

简单说结论:存在故障节点时,只要集群中大多数节点状态正常,集群依旧可以对外提供服务。具体推导过程细节很多,大家去查前面的资料了解就好。

2、哨兵集群多数实例达成共识,判断出主库“客观下线”后,由哪个实例来执行主从切换呢?(共识算法)

哨兵集群判断出主库“主观下线”后,会选出一个“哨兵领导者”,之后整个过程由它来完成主从切换。

但是如何选出“哨兵领导者”?这个问题也是一个分布式系统中的问题,就是我们经常听说的共识算法,指的是集群中多个节点如何就一个问题达成共识。共识算法有很多种,例如Paxos、Raft,这里哨兵集群采用的类似于Raft的共识算法。

简单来说就是每个哨兵设置一个随机超时时间,超时后每个哨兵会请求其他哨兵为自己投票,其他哨兵节点对收到的第一个请求进行投票确认,一轮投票下来后,首先达到多数选票的哨兵节点成为“哨兵领导者”,如果没有达到多数选票的哨兵节点,那么会重新选举,直到能够成功选出“哨兵领导者”。

 

以上内容整理来自极客时间 《Redis核心技术与实战》