【redis】哨兵相关知识超详解（覆盖面试考点）

• 小结

Redis 的主从复制模式下，⼀旦主节点由于故障不能提供服务，需要⼈⼯进⾏主从切换，同时⼤量的客⼾端需要被通知切换到新的主节点上，对于上了⼀定规模的应⽤来说，这种⽅案是⽆法接受的，于是 Redis 从 2.8 开始提供了 Redis Sentinel（哨兵）加个来解决这个问题。本章主要内容如下：

• Redis Sentinel 的概念
• Redis Sentinel 的部署
• Redis Sentinel 命令
• Redis Sentinel 客⼾端
• Redis Sentinel 实现原理

基本概念

哨兵机制，是通过独立的进程来体现的，和之前的 redis server 是不同的进程

![[Pasted Image 20250323223036_347.png]]

• redis-sentinel：不负责存储数据，只是对其他的 redis-server 进程起到监控作用
• 通常哨兵节点也会搞一个集合（多个哨兵节点构成），避免单个哨兵挂了

人工恢复主节点故障

在实际开发中，对于服务器后端开发，监控程序是非常必要的

• 服务器要求有比较高的可用性，7*24 运行
• 服务器长期运行，总会有一些“意外”，具体什么时候出现意外，我们也不知道，同时，也不能全靠人工来盯着服务器运行
• 我们就可以写一个程序，用程序来盯着服务器的运行状态——监控程序

往往还需要搭配“报警程序”

• 发现服务器的运行状态出现状态异常了
• 给程序员报警，通知程序员，这个服务器挂了/出问题了（短信/电话/邮件/微信/钉钉/飞书…）

操作流程

image.png

运维人员通过监控系统，发现 redis 主节点故障宕机，程序员如何恢复？

1. 先看看主节点还能不能抢救，好不好抢救
2. 如果主节点这边是什么原因挂的，不好定位；或者原因知道，但是短时间内难以解决，就要挑一个从节点，设置为新的主节点
   1. 把选中的从节点，通过 slaveof no one，自立山头
   2. 把其他的从节点，修改 slaveof 的主节点 ip port，连上新的主节点
   3. 告知客户端（修改客户端配置），让客户端能够连接新的主节点，用来完成修改数据的操作
   • 当前的挂了的主节点，修好了之后，就可以作为一个新的从节点，挂到这组机器中

只要是涉及到人工干预，不说繁琐，至少很烦人。另外，这个操作过程如果出错了的话，可能会导致问题更加严重。通过人工干预的做法，就算程序员第一时间看到了报警信息，第一时间处理，也需要消耗较长时间

哨兵自动恢复主节点故障

image.png

• 哨兵节点集合就是多个单独的 redis sentinel 进程（部署在三台不同的服务器上）
• 并且这三个哨兵进程，就会监控现有的 redis master 和 slave
  • 监控：这些进程之间，会建立 TCP 长连接，通过这样的长连接，定期发送心跳包
• 借助上述的监控机制，就可以及时发现某个主机是否挂了
  • 如果从节点挂了，其实没关系
  1. 如果可能是主节点挂了，哨兵就要发挥作用
     • 此时一个哨兵节点发现主节点挂了还不够，需要多个哨兵节点来共同认同这个事情（防止出现误判）
  2. 主节点确实挂了，这些哨兵节点中，就会推举出一个 leader，由这个 leader 负责从现有的节点中，挑选一个作为新的主节点
  3. 挑选出新的主节点之后，哨兵节点就会自动控制该被选中的节点，执行 slaveof no one，并且控制其他从节点，修改 slaveof 到新的主节点上
  4. 哨兵节点会自动的通知客户端程序，告知新的主节点是谁，并且后续客户端再进行写操作，就会针对新的主节点进行操作了

redis 哨兵的核心功能：

1. 监控
2. 自动的故障转移
3. 通知

哨兵集

redis 哨兵节点，有一个也是可以完场上述的需求的

但是：

1. 如果哨兵节点只有一个，其自身也容易出现问题。万一这个哨兵节点挂了，redis 节点也挂了，就无法进行自动的恢复过程了
2. 哨兵节点出现误判的概率也比较高。毕竟网络传输数据是很容易出现延迟或者丢包的，如果只有一个哨兵节点，出现上述问题之后，影响就比较大

哨兵节点最好是奇数个，所以最少也应该是 3 个

基本的原则：在分布式系统中，应该避免使用“单点”（冗余）

环境搭建

我们搭建的结构：

• 一个主节点
• 两个从节点
• 三个哨兵节点

image.png|344

按理说，这六个节点是要要六个不同的服务器主机上。此时我们只有一个服务器，我们就在一个服务器上，来完成这里的环境搭建

• 在实际工作中，把上述节点放在一个服务器上，是没有意义的（一个服务器挂了，就全军覆没了）

由于这些节点，还挺多的，相互之间容易大家，依赖的端口号/配置文件/数据文件… 如果我们直接部署，就需要小心翼翼的去避免这些冲突

• 类似于前面配置主从结构的方式
• 这样比较繁琐，也会和在不同主机上部署，存在较大差异（很多冲突都不用考虑）

docker

是什么

虚拟机：通过软件，在电脑上模拟出另外的一些硬件（构造了另一个虚拟的电脑）

• 虚拟机这样的软件，就可以使用一个计算机，来模拟出多个电脑的情况
• 但是虚拟机有一个很大的问题，比较吃配置，这个事情对于低配的云服务器来说，压力山大

相比之下，使用 docker 就可以有效的解决上述问题。

docker 可以认为是一个“轻量级”的虚拟机，起到了虚拟机这样的隔离环境的效果，但是又没有吃很多的硬件资源。即使是配置比较拉胯的服务器，也能构造出好几个这样的虚拟的环境

• 这也是后端开发这块非常流行的组件

准备工作

https://www.runoob.com/docker/macos-docker-install.html

1. 先安装 docker 和 docker-compose 检查是否安装

docker --version

docker-compose --version

1. 停止之前的 redis 服务器

避免之后出现一些冲突

1. 使用 docker 获取到 redis 的镜像

docker 中的“镜像”和“容器”类似于“可执行程序“和“进程“的关系

• 容器可以看做一个轻量级的虚拟机。
• 镜像，可以自己构建，也可以直接拿别人已经构建好的
  • docker hub(github) 包含了很多其他大佬们构建好的镜像，也提供了 redis 官方提供的镜像，可以直接拖下来使用

获取 redis 镜像的命令：

docker pull redis:5.0.9

• git pull 使用 git 从中央仓库拉取代码
• docker pull 使用 docker 从中央仓库（默认就是从 docker hub）来拉取镜像
• redis:5.0.9 是镜像的版本

拉取到的镜像，里面包含一个精简的 Linux 操作系统，并且上面会安装 redis。只要直接基于这个镜像创建一个容器跑起来，此时，redis 服务器就搭建好了

image.png

• 此时就搭建好了 docker 的镜像，大小为 92.9MB

随后我们就基于这个 docker 镜像，搭建 redis 哨兵环境

网络问题

如果遇到网络问题，就要换一下国内的镜像仓库，加速

{
  "registry-mirrors": [
    "https://registry.docker-cn.com",
    "http://hub-mirror.c.163.com",
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://dockerhub.azk8s.cn",
    "https://mirror.ccs.tencentyun.com",
    "https://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com",
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://docker.1panel.live",
    "https://atomhub.openatom.cn/",
    "https://hub.uuuadc.top",
    "https://docker.anyhub.us.kg",
    "https://dockerhub.jobcher.com",
    "https://dockerhub.icu",
    "https://docker.ckyl.me",
    "https://docker.awsl9527.cn"
  ]

}

容器编排

此处我们直接用 docker-compose 来进行容器编排

• 此处我们涉及到的多个 redis server，也有多个 redis 哨兵节点，每一个 redis server 或者每一个 redis 哨兵节点都是作为一个单独的容器了
• 此处就有 6 个容器了，如果一个一个用 docker 手动创建容器，就比较麻烦，相比来说是用“容器编排”的方式就比较合理

容器编排就是，通过一个配置文件，把具体要创建哪些容器，每个容器运行的各种参数描述清楚。后续通过一个简单的命令，就能够批量的启动/停止这些容器了

• 使用 yml 这样的格式来作为配置文件

文件格式

经典的配置文件格式：xml

<student>
	<id>1</id>
	<name>张三</name>
	<age>18</age>
</student>

• <> 成对出现的，就叫做标签
• html 中的标签，都是标准规定的
• xml 里面的标签都是自定义的
  • 写起来特别啰嗦，并且也比较占用空间

后来又有了 JSON

{
	id: 1,
	name: '张三',
	age: 18
}

yml 格式和 json 有一些相似之处，yml 虽然没有 json 这么火，但是还是挺广泛的

student:
	id: 1
	name: "张三"
	age: 18

• 它和 json 都是这种比较直观的键值对结构，json 是使用 {} 来表示层级结构，yml 则是使用缩进来表示

yml 相对于 json 的优势：对于格式要求更严格，可读性会更好，更有助于人来理解

编排步骤

分为两组 yml，先后启动

我们其实也可以用于一个 yml 文件，直接启动 6 个容器，但是：

• 如果把这六个容器同时启动，可能是哨兵先启动完成，数据节点后启动完成，哨兵就可能会先认为是数据节点挂了
• 虽然对大局不影响，但是会影响到观察执行日志的过程

搭建主从节点

1. 创建三个容器，作为 redis 的数据节点（一主两从）
   • 这个名字不能改

   

   image.png|359

将下面的配置复制进去

version: '3.7'
services:
  master:
    image: 'redis:5.0.9'
    container_name: redis-master
    restart: always
    command: redis-server --appendonly yes
    ports: 
      - 6379:6379
  slave1:
    image: 'redis:5.0.9'
    container_name: redis-slave1
    restart: always
    command: redis-server --appendonly yes --slaveof redis-master 6379
    ports:
      - 6380:6379
  slave2:
    image: 'redis:5.0.9'
    container_name: redis-slave2
    restart: always
    commandcommand: redis-server --appendonly yes --slaveof redis-master 6379
    ports:
      - 6381:6379

• sevices：我们将要启动哪几个容器
  • master、slave1、slave2 （这些名字自定义）
• image：当前的容器是基于哪个镜像创建的
• container_name：容器名字
• restart：异常情况终止后，是否重启
• command：在启动 redis 服务器的时候，所用到的命令行选项
  • slaveof 后面不必写主节点 ip，直接写主节点的容器名就行了
  • 容器启动之后，被分配的 ip 是什么，也不知道
• ports：端口映射，宿主机:容器内部端口
  • docker 容器可以理解成一个轻量的虚拟机。在这个容器里，端口号和外面宿主机的端口号，是两个体系。如果容器外面用了个 5000 端口，容器内也能用 5000 端口，并不冲突
  • 三个容器，每个容器的内部端口号都是自成一个小天地，容器 1 的 6379 和容器 2 的 6379 之间是不会有冲突的
  • 但是有时候，我们希望在容器外面能访问到容器里面的端口号，就可以把容器内部的端口映射成宿主机的端口。后续访问宿主机的这个端口，就相当于在访问对应容器的对应容器的对应端口了
  • 站在宿主的角度，访问上述几个端口的时候，也不知道这个端口实际上是一个宿主机上的服务，还是来自与容器内部的服务，只要正常去使用即可

这种映射过程，就非常像 NAT

• 宿主机就像带有 NAT 功能的路由器，这个路由器能管理好几个局域网里面的机器
• 正常来说，外面的没法访问局域网里面的设备，但是可以通过访问 NAT 设备上的某个端口，从而访问到局域网内部的某个设备的某个端口了

1. 启动容器 使用命令

docker-compose up -d

image.png

image.png

image.png

• 启动 6379 端口的 redis 服务器之后，可以看到这是个主节点，下面还有两个从节点

image.png

搭建哨兵节点

1. 创建三个容器，作为 redis 的哨兵节点

redis 哨兵节点，是单独的 redis 服务器进程

• 用哨兵节点，监控服务器进程

image.png

在哨兵节点的配置文件中，粘贴下面的配置

version: '3.7'
services:
  sentinel1:
    image: 'redis:5.0.9'
    container_name: redis-sentinel-1
    restart: always
    command: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf
    volumes:
      - ./sentinel1.conf:/etc/redis/sentinel.conf
    ports:
      - 26379:26379
  sentinel2:
    image: 'redis:5.0.9'
    container_name: redis-sentinel-2
    restart: always
    command: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf
    volumes:
      - ./sentinel2.conf:/etc/redis/sentinel.conf
    ports:
      - 26380:26379
  sentinel3:
    image: 'redis:5.0.9'
    container_name: redis-sentinel-3
    restart: always
    command: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf
    volumes:
      - ./sentinel3.conf:/etc/redis/sentinel.conf
    ports:
      - 26381:26379

• volumes：在当前目录下创建出 sentinel1.conf、sentinel2.conf、sentinel3.conf 这三个配置文件，然后把这三个配置文件映射到即将创建的这三个容器中
  • 哨兵节点，会在运行过程中，对配置文件进行自动修改。因此，就不能拿一个配置文件，给三个容器分别进行映射
• port：docker 的一个核心功能，能够进行端口的映射，容器内部乐意使用什么端口都行，映射出去之后，还是需要确保端口不能重复

哨兵节点配置文件

我们看一下这三个配置文件的具体细节

• 初始情况下，这三个配置文件内容可以是一样的

bind 0.0.0.0
port 26379
sentinel monitor redis-master redis-master 6379 2
sentinel down-after-milliseconds redis-master 1000

• bind：绑定一个 ip 地址，允许其他端口进行访问
• port：主节点端口号
• sentinel monitor：告诉 redis 节点，去监控哪个服务器
  • 服务器名字，这里其实是 ip，但是使用 docker，docker 会自动进行域名解析
  • 服务器端口号（容器外的）
  • 法定票数。哨兵节点需要去判定当前的 redis 是否挂了，超过法定票数个哨兵意见一致，才确认挂了（更稳健，避免网络波动的影响造成误判）
• sentinel down-after-milliseconds：心跳包的超时时间。超过超时时间之后包还没回来，就认为是挂了

1. 进行配置

image.png

1. 启动容器 按照后台启动的方式启动

image.png

启动容器后，我们使用命令：

docker-compose logs

• 查看日志，发现报错了：不能解析出主节点实例的主机名（此处哨兵节点不认识 redis-master）
  • redis-master 相当于一个域名，docker 会进行域名解析，将其解析成对应容器的 ip（ip 可能会变，但是容器名字是不变的）

使用 docker-compose 一下，启动了 N 个容器，此时 N 个容器都处于同一个“局域网”中

• 可以使这 N 个容器之间可以相互访问
• 三个 redis-server 节点，是一个局域网；三个哨兵节点，是另一个局域网
• 默认情况下，这两个网络是不互通的

解决方案： 可以使用 docker-compose 把此处的两组服务放到同一个局域网中

• docker network ls 列出当前 docker 中的局域网

image.png|366

• 此处先启动了三个 redis server 节点，就相当于自动创建了第一个局域网。再启动后面三个哨兵节点，就直接让这三个节点加入到上面的局域网中，而不是创建新的局域网

在刚刚的 yml 配置文件中，最后再加上

networks:
  default:
   	external:
   	  name: redis-data_default

完整配置为：

version: '3.7'
services:
  sentinel1:
    image: 'redis:5.0.9'
    container_name: redis-sentinel-1
    restart: always
    command: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf
    volumes:
      - ./sentinel1.conf:/etc/redis/sentinel.conf
    ports:
      - 26379:26379
  sentinel2:
    image: 'redis:5.0.9'
    container_name: redis-sentinel-2
    restart: always
    command: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf
    volumes:
      - ./sentinel2.conf:/etc/redis/sentinel.conf
    ports:
      - 26380:26379
  sentinel3:
    image: 'redis:5.0.9'
    container_name: redis-sentinel-3
    restart: always
    command: redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf
    volumes:
      - ./sentinel3.conf:/etc/redis/sentinel.conf
    ports:
      - 26381:26379
networks:
  default:
    external:
      name: redis-data_default

image.png

使用 docker network inspect redis-data_default 命令，可以查看 redis-data_default 网络被哪些容器连接

image.png

上述的操作，就完成了此处的配置

我们再打开 sentinel.conf 这三个配置问价，发现里面发生了变化

bind 0.0.0.0
port 26379
sentinel myid f1fd960a20a1ba19973fb8fee67b666e00b85f27
sentinel deny-scripts-reconfig yes
# Generated by CONFIG REWRITE
dir "/data"
sentinel monitor redis-master 172.18.0.2 6379 2
sentinel down-after-milliseconds redis-master 1000
sentinel config-epoch redis-master 0
sentinel leader-epoch redis-master 0
sentinel known-replica redis-master 172.18.0.3 6379
sentinel known-replica redis-master 172.18.0.4 6379
sentinel known-sentinel redis-master 172.18.0.7 26379 3437afc8086d37ea3204d3522a0640db2028e045
sentinel known-sentinel redis-master 172.18.0.6 26379 f1fd960a20a1ba19973fb8fee67b666e00b85f27
sentinel known-sentinel redis-master 172.18.0.5 26379 a6a389363f12cbb25085a22680575d297589c46a
sentinel current-epoch 0

• 配置重写：这些是哨兵节点启动之后，自动进行修改的
• 三个文件里面的具体信息都不一样

哨兵节点作用演示

哨兵存在的意义：能够在 redis 主从结构出现问题的时候（比如主节点挂了），此时哨兵节点就能帮我们选出一个主节点，来代替之前挂了的节点，保证整个 redis 仍然是可用状态

查看各节点状态 docker ps -a

image.png

模拟

我们模拟一下主节点挂了的情况。手动干掉主节点 docker stop redis-master

image.png

• 当主节点挂了之后，哨兵节点就开始工作了
• 我们看一下哨兵节点的日志

image.png

1. 哨兵发现当前 redis-master 是一个 sdown 状态，于是开始投票
   • sdown：主观下线，本哨兵认为，主节点挂了（单方面）
2. 出现 +odown 状态
   • +odown：客观下线，好几个哨兵都认为，主节点挂了，达成一致（法定票数）
   • 此时，这个主节点挂了的事情就石锤了
3. 此时就需要哨兵节点选出一个从节点，作为新的主节点，此处就要提拔出一个新的主节点
   • switch：进行切换，从 0.2 切换到了 0.4

我们尝试练一下原来的主节点，端口号为：6379

image.png

• 我们发现连接不上去（因为挂了）

再连一下 6380

image.png|418

• 连上去后发现这个节点就是被提拔的主节点

再连一下 6381

image.png|325

我们重启原来的主节点 redis-master 之后

image.png

• 此时还是从节点，他已经失去了主节点这个身份

哨兵重选主节点流程

#高频面试

1 . 主观下线

哨兵节点通过心跳包，判定 redis 服务器是否正常工作。如果心跳包没有如约而至，就说明 redis 服务器挂了

此时还不能排除网络波动的影响，因此就只能是单方面认为这个 redis 节点挂了

2 . 客观下线

多个哨兵都认为主节点挂了。认为挂了的哨兵数目达到法定票数，哨兵们就认为这个主节点是客观下线

是否可能出现非常严重的网络波动，导致所有的哨兵都联系不上 redis 主节点，误判成挂了呢？

• 当然是有的。如果出现这个情况，怕是用户的客户端也连不上 redis 主节点了
• 此时这个主节点基本也就无法正常工作了

“挂了”不一定是进程崩了，只要是无法正常访问，都可以视为是挂了

3 . 投出 leader

让多个哨兵节点，选出一个 leader 节点，由这个 leader 负责选出一个从节点作为新的主节点

image.png

• 后面的编号，就是 sentinel1 的编号（在 conf 配置文件里面可以看到）
• 1 号哨兵立即给自己投了一票，推举自己成为 leader
• 三个哨兵都投给了哨兵 1

image.png

• 成为 leader 是要为大家服务的，当 1 号哨兵说他想为大家服务的时候，2 和 3 可能是纷纷举手赞成的（谁发现客观下线，谁就先给自己投）
• 每个哨兵手里只有一票，当哨兵 1 第一个发现当前是客观下线之后，就立即给自己投一票，并且告诉了 2 和 3（2 和 3 当他们没有投出这个票的时候，收到拉票请求，就会投出去。如果有多个拉票请求，就回投给最先到达的），我来负责。2 和 3 反应慢了半拍，才发现是客观下线，一看 1 乐意负责这个事情，就立即投了赞成票
• 如果总的票数超过哨兵总数的一般，选举就完成了。哨兵个数设为奇数节点，就是为了方便投票

上面投票过程，就是看谁反应快（网络延时小）

4 . leader 挑选主节点

此时 leader 选举完毕，leader 就要挑选一个从节点，作为新的主节点

1. 优先级：每个 redis 数据节点，都会在配置文件中，有一个优先级的设置
   • slave-priority，不去改就都是一样的
   • 优先级高的从节点就会胜出
2. offset：优先级一样，谁的 offset 更大，就胜出
   • 从节点从主节点这边同步数据的进度。数值越大，就说明从节点的数据和主节点就越接近
3. run id：优先级和 offset 都一样，选 run id 更小的（随机）
   • 每个 redis 节点启动的时候随机生成的一串数字，大小全凭缘分

把新的主节点指定好之后，leader 就会控制这个节点，执行 slave no one，成为 master，再控制其他节点，执行 slave of，让这些其他节点，以新的 master 作为主节点了

尤其是注意选举的过程。不是直接选出新的主节点，而是先选 leader，再由 leader 负责后续的主节点指定

小结

• 哨兵节点不能只有一个，否则哨兵节点挂了可会影响系统可用性
• 哨兵节点最好是奇数个，方便选举 leader，得票更容易超过半数
• 哨兵节点不负责存储数据，仍然是 redis 主从节点负责存储
• 哨兵+主从复制解决的问题是“提高可用性”，不能解决“数据极端情况下写丢失”的问题
• 哨兵+主从复制不能提高数据的存储容量。当我们需要存的数据接近或者超过机器的物理内存，这样的结构就难以胜任了