Redis集群的主从复制原理-全量复制和增量复制-哨兵机制
Redis集群的主从复制原理-全量复制和增量复制-哨兵机制
作用
- 数据备份
这一点直观,因为现在有很多节点,每个节点都保存了原始数据的备份.
- 读写分离
这一点主要是当发生读写的时候,读数据的操作大部分都会进入到从节点,而写数据的操作都会进入到主节点,之后主节点将数据修改的部分同步到从节点,这样就降低了主节点的压力。
知识
- run id 每一个节点都会有一个id
- offset 偏移量,主节点和从节点通过偏移量确定当前进行了多少数据的复制,以及下一次应该从哪一个位置进行开始。
全量复制
- 首先从节点发起全量复制,但是从节点不知道主节点的runid,会发送一个?,偏移量使用1进行表示,发送psync指令 runid = ? offset = 1。
- 主节点收到请求,发现runid是1,说明这一次是全量复制,后fork一个后台进程,然后执行bgsave命令,将主节点的数据全部生成一个RDB文件。
- RDB文件完毕之后,发送给从节点,从节点首先将本地数据全部请求,然后将RDB文件加载到内存中。
- 在主节点生成RDB文件的过程中,如果这时候来了写进程,主节点会将所有数据都写入到缓存中,当从节点加载完成之后,再将这个缓存文件发送给从节点,如此实现了主从一致性。
增量复制
- 重新建立连接之后,从节点发送psync指令,runid = 1 offset = 600。
- 主节点收到这个psync指令,如果发现这个runid并不是自己的runid,就会直接进行全量复制。这是因为从节点原来的主节点和现在的主节点是不相同的。
- 主节点会将新写入的文件放入到一个环形缓冲区,如果发现从节点发送的offset在环形缓冲区中,那么就继续宁增量复制,否则直接进行全量复制。
- 将offset往后一直到环形队列底部的数据,全部同步给从节点。
主从复制存在的问题
Redis主从复制模式下,一旦主节点宕机不能提供服务,需要人工讲从节点晋升为主节点,同时还需要通知应用方更新主节点地址,对于很多应用场景这种故障的处理方式不可接受。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。 所以就需要一个模式来自动感知主库的状态并可以进行自动化切换,此时哨兵模式就应运而生了。
哨兵机制的流程
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。
问题: 哨兵如何判断主库下线?
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”。
客观下线:由于哨兵都是集群部署,所以只有当大部分哨兵都判断为“主观下线”的情况才会将其标记为“客观下线”
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)。
问题: 如何选择新主库?
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。
就是说为去判断从库的偏移量offset。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,slave_repl_offset越接近master_repl_offset的数据也就越新,就会被选择成为主库。
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。这个也比较好理解,ID越小代表着从库加入的时间越早,在同分的情况下代表着运行时间越久,也就说在一定程度上更加稳定。
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