redis哨兵监控多个集群 redis集群哨兵模式原理

文章目录

• 前言
• 一、哨兵架构的原理？

• 1 哨兵架构有什么优点呢？

• 二、搭建哨兵架构

• 1.搭建主从复制
• 2. 搭建Sentinel哨兵

• 三、测试哨兵结构是否配置成功
• 四、哨兵leader选举流程
• 五、总结

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前言

今天来分享一下Redis基于哨兵的高可用架构。主要会分享哨兵架构的原理以及搭建。

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一、哨兵架构的原理？

那什么是哨兵架构？它有什么优点？好，我画了一个哨兵架构图，一会我也会按照图的架构进行搭建。架构图如下：

解释一下这个图。可以总结出这个图包含三个部分。就是客户端、哨兵集群和主从复制。主从复制上篇已经讲过了。原理和配置都一样。

这里主要分享一下哨兵集群。那什么是哨兵？哨兵（Sentinel）它是一个特殊的Redis服务，不提供读写服务。用来监控Redis的实例节点（就是所谓的主节点和从节点）。既然用来监控Redis的实例节点，那Redis的实例节点情况哨兵肯定是知道的。比如，Redis实例中那个节点挂了，哨兵第一时间就会感知到。

哨兵架构下client端第一次从哨兵找出redis的主节点，后续就直接访问redis的主节点，不会每次都通过sentinel代理访问redis的主节点，当redis的主节点发生变化，哨兵会第一时间感知到，并且将新的redis主节点通知给client端(这里面redis的client端一般都实现了订阅功能，订阅sentinel发布的节点变动消息)

1 哨兵架构有什么优点呢？

还记得上篇文章分享的Redis主从复制的架构原理吗？而我们的哨兵结构正好弥补了主从复制架构的缺点。在主从复制结构中，一旦主节点宕机了，它需要运维人员人工去参与把某个从节点设置为主节点（主从结构更多的是做数据的备份）。而哨兵架构当主节点宕机了，不需要运维人员的参与，sentinel哨兵集群会主动选举新的从节点作为主节点（哨兵架构更多是高可用）

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二、搭建哨兵架构

在申明一下：哨兵架构是基于主从复制架构的，所以，先必须搭建主从架构。在搭建哨兵。

1.搭建主从复制

我们还是在三台虚拟机上搭建完成

#主节点  
192.168.2.159    //虚拟机的名称是vm-server1

#主节点配置信息如下(redis.conf)：
daemonize yes    //配置后台启动
protected-mode no   //关闭保护模式
#bind 127.0.0.1   //注释这个ip绑定配置
src/redis-server redis.conf     //启动redis服务
#主节点配置完成

#从节点
192.168.2.83   //虚拟机名称是vm-server2
192.168.2.112  //虚拟机名称是vm-server3

#从节点配置信息如下(redis.conf)：
daemonize yes    //配置后台启动
protected-mode no   //关闭保护模式
#bind 127.0.0.1   //注释这个ip绑定配置
replicaof 192.168.2.159 6379   //配置向主节点复制数据（主节点IP 端口号）
src/redis-server redis.conf     //启动redis服务
#从节点配置完成

测试信息如下：

进入主节点客户端 “src/redis-cli”,输入info命令查看：

从节点信息如下（src/redis-cli”,输入info命令查看）：

也可以在主节点中增加一些数据，在从节点中获取。如果能获取到就说明搭建成功了。记得关闭防火墙或者将相应的端口添加到防火墙的列表中。

2. 搭建Sentinel哨兵

先说明一下在哪里配置，如下图：

哨兵配置信息如下（主节点和从节点一样）：
daemonize yes  //配置以守护进程的方式启动，就是后台启动（不配置也行，就是不能退出当前窗口）
#配置哨兵
sentinel monitor mymaster 192.168.2.159 6379 2

#配置完毕
src/redis-sentinel sentinel.conf     //启动
##解释一下配置哨兵这个命令的参数
sentinel monitor     //这个是命令，不能改变
mymaster 			 //这个是给主节点起个名字，客户端连接的时候需要使用（保持一致即可）
192.168.2.159 6379	 //主节点的ip和端口号   我这里的redis主节点是192.168.2.159
2	 //这个参数的意义在与主节点宕机以后，选举的时候会用到。类似于zookeep里面的半数机制。所以，一般哨兵的节点配置成奇数（半数机制）

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三、测试哨兵结构是否配置成功

我写了一个小demo作为测试：
1、先引入两个依赖：

<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-pool2</artifactId>
        </dependency>

2 测试代码：

package com.example.controoler;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * @author tuofafa
 * @version 1.0
 * @date 2021/12/14 0014 15:46
 */

@RestController
public class RedisSentinelContorller {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisSentinelContorller.class);
    
    @Autowired
    public StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @RequestMapping(value = "test_sentinel")
    public void testSentinelRedis() throws InterruptedException {
        int i = 1;
        while (true) {
            try {
                stringRedisTemplate.opsForValue().set("xiaohua" + i, "luxiaohua" + i);
                System.out.println("设置小花" + i);
                Thread.sleep(1000);
                i++;
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

3 springboot配置文件

server:
  port: 7500
spring:
  redis:
    database: 0  #配置redis默认的数据库
    timeout: 5000 #配置超市时间
    sentinel:
      master: mymaster  #需要跟我们哨兵配置文件中的保持一致
      #配置哨兵节点，这再一次证明客户端第一次连接由sentinel返回主节点的信息
      nodes: 192.168.2.159:26379,192.168.2.83:26379,192.168.2.112:26379
    lettuce:
      #配置连接池的信息
      pool:
        max-active: 100
        max-idle: 50
        min-idle: 10
        max-wait: 1000

ok，接下来测试，启动我们的项目。浏览器或者postMan输入：http://localhost:7500/test_sentinel 如下图：

已经成功了，接下来我们就证明一下，看看哨兵架构下主节点挂掉之后会不会主动选举新的主节点。我们人为kill掉主节点的redis（192.168.2.159）

杀死主节点之后我们再看看客户端：

客户端也报错了，等待一段时间，我们再看看：

我们发现一段时间后，竟然有可以成功的写入数据了。那肯定是哨兵帮我们选举出了新的master节点了。

我们在去vm-server2服务器上看看信息：

在去vm-server3机器上看看：

我们在将手动杀死的vm-server1启动起来：

再去vm-server3查看信息：

四、哨兵leader选举流程

当一个master服务器被某sentinel视为下线状态后，该sentinel会与其他sentinel协商选出sentinel的leader进行故障转移工作。每个发现master服务器进入下线的sentinel都可以要求其他sentinel选自己为sentinel的leader，选举是先到先得。同时每个sentinel每次选举都会自增配置纪元(选举周期)，每个纪元中只会选择一个sentinel的leader。如果所有超过一半的sentinel选举某sentinel作为leader。之后该sentinel进行故障转移操作，从存活的slave中选举出新的master，这个选举过程跟集群的master选举很类似。哨兵集群只有一个哨兵节点，redis的主从也能正常运行以及选举master，如果master挂了，那唯一的那个哨兵节点就是哨兵leader了，可以正常选举新master。不过为了高可用一般都推荐至少部署三个哨兵节点。为什么推荐奇数个哨兵节点原理跟集群奇数个master节点类似。

五、总结

通过上面的分析，足以说明哨兵架构的确是高可用的。
搞清以下问题：
1、 哨兵为什么可以做到高可用
2、哨兵的工作原理
3、哨兵的基本配置
最后，申明一点。本次分享中只配置了必须要配置的。如果是生产环境中可能还需要配置一些日志等等。