你好,我是蒋德钧。
上节课,我们学习了主从库集群模式。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,如下图所示:
无论是写服务中断,还是从库无法进行数据同步,都是不能接受的。所以,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:
这就要提到哨兵机制了。在Redis主从集群中,哨兵机制是实现主从库自动切换的关键机制,它有效地解决了主从复制模式下故障转移的这三个问题。
接下来,我们就一起学习下哨兵机制。
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。
我们先看监控。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。
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。
我画了一张图片,展示了这三个任务以及它们各自的目标。
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:
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?
我先解释下什么是“主观下线”。
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。在图片的右边,哨兵1和2都判断主库为“主观下线”,此时,即使哨兵3仍然判断主库为上线状态,主库也被标记为“客观下线”了。
简单来说,“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。
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。
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:
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:
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。
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。
评论