本文主要是介绍Redis高可用性【重点】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
参考链接
https://xiaolincoding.com/redis/cluster/master_slave_replication.html#%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%AC%A1%E5%90%8C%E6%AD%A5
高可用性
- 主从复制
- 哨兵节点
主从复制
【面试题】
Redis主从节点时长连接还是短连接？
长连接
#怎么判断 Redis 某个节点是否正常工作？
Redis 判断节点是否正常工作，基本都是通过互相的 ping-pong 心态检测机制，如果有一半以上的节点去 ping 一个节点的时候没有 pong 回应，集群就会认为这个节点挂掉了，会断开与这个节点的连接。
Redis 主从节点发送的心态间隔是不一样的，而且作用也有一点区别：
Redis 主节点默认每隔 10 秒对从节点发送 ping 命令，判断从节点的存活性和连接状态，可通过参数repl-ping-slave-period控制发送频率。
Redis 从节点每隔 1 秒发送 replconf ack{offset} 命令，给主节点上报自身当前的复制偏移量，目的是为了：
实时监测主从节点网络状态；
上报自身复制偏移量， 检查复制数据是否丢失， 如果从节点数据丢失， 再从主节点的复制缓冲区中拉取丢失数据。
#主从复制架构中，过期key如何处理？
主节点处理了一个key或者通过淘汰算法淘汰了一个key，这个时间主节点模拟一条del命令发送给从节点，从节点收到该命令后，就进行删除key的操作。
#Redis 是同步复制还是异步复制？
Redis 主节点每次收到写命令之后，先写到内部的缓冲区，然后异步发送给从节点。
#主从复制中两个 Buffer(replication buffer 、repl backlog buffer)有什么区别？
replication buffer 、repl backlog buffer 区别如下：
出现的阶段不一样：
repl backlog buffer 是在增量复制阶段出现，一个主节点只分配一个 repl backlog buffer；
replication buffer 是在全量复制阶段和增量复制阶段都会出现，主节点会给每个新连接的从节点，分配一个 replication buffer；
这两个 Buffer 都有大小限制的，当缓冲区满了之后，发生的事情不一样：
当 repl backlog buffer 满了，因为是环形结构，会直接覆盖起始位置数据;
当 replication buffer 满了，会导致连接断开，删除缓存，从节点重新连接，重新开始全量复制。
#如何应对主从数据不一致？
为什么会出现主从数据不一致？
主从数据不一致，就是指客户端从从节点中读取到的值和主节点中的最新值并不一致。
之所以会出现主从数据不一致的现象，是因为主从节点间的命令复制是异步进行的，所以无法实现强一致性保证（主从数据时时刻刻保持一致）。
具体来说，在主从节点命令传播阶段，主节点收到新的写命令后，会发送给从节点。但是，主节点并不会等到从节点实际执行完命令后，再把结果返回给客户端，而是主节点自己在本地执行完命令后，就会向客户端返回结果了。如果从节点还没有执行主节点同步过来的命令，主从节点间的数据就不一致了。
如何如何应对主从数据不一致？
第一种方法，尽量保证主从节点间的网络连接状况良好，避免主从节点在不同的机房。
第二种方法，可以开发一个外部程序来监控主从节点间的复制进度。具体做法：
Redis 的 INFO replication 命令可以查看主节点接收写命令的进度信息（master_repl_offset）和从节点复制写命令的进度信息（slave_repl_offset），所以，我们就可以开发一个监控程序，先用 INFO replication 命令查到主、从节点的进度，然后，我们用 master_repl_offset 减去 slave_repl_offset，这样就能得到从节点和主节点间的复制进度差值了。
如果某个从节点的进度差值大于我们预设的阈值，我们可以让客户端不再和这个从节点连接进行数据读取，这样就可以减少读到不一致数据的情况。不过，为了避免出现客户端和所有从节点都不能连接的情况，我们需要把复制进度差值的阈值设置得大一些。
#主从切换如何减少数据丢失？
主从切换过程中，产生数据丢失的情况有两种：
异步复制同步丢失
集群产生脑裂数据丢失
我们不可能保证数据完全不丢失，只能做到使得尽量少的数据丢失。
#异步复制同步丢失
对于 Redis 主节点与从节点之间的数据复制，是异步复制的，当客户端发送写请求给主节点的时候，客户端会返回 ok，接着主节点将写请求异步同步给各个从节点，但是如果此时主节点还没来得及同步给从节点时发生了断电，那么主节点内存中的数据会丢失。
减少异步复制的数据丢失的方案
Redis 配置里有一个参数 min-slaves-max-lag，表示一旦所有的从节点数据复制和同步的延迟都超过了 min-slaves-max-lag 定义的值，那么主节点就会拒绝接收任何请求。
假设将 min-slaves-max-lag 配置为 10s 后，根据目前 master->slave 的复制速度，如果数据同步完成所需要时间超过10s，就会认为 master 未来宕机后损失的数据会很多，master 就拒绝写入新请求。这样就能将 master 和 slave 数据差控制在10s内，即使 master 宕机也只是这未复制的 10s 数据。
那么对于客户端，当客户端发现 master 不可写后，我们可以采取降级措施，将数据暂时写入本地缓存和磁盘中，在一段时间（等 master 恢复正常）后重新写入 master 来保证数据不丢失，也可以将数据写入 kafka 消息队列，等 master 恢复正常，再隔一段时间去消费 kafka 中的数据，让将数据重新写入 master 。
#集群产生脑裂数据丢失
先来理解集群的脑裂现象，这就好比一个人有两个大脑，那么到底受谁控制呢？
那么在 Redis 中，集群脑裂产生数据丢失的现象是怎样的呢？
在 Redis 主从架构中，部署方式一般是「一主多从」，主节点提供写操作，从节点提供读操作。
如果主节点的网络突然发生了问题，它与所有的从节点都失联了，但是此时的主节点和客户端的网络是正常的，这个客户端并不知道 Redis 内部已经出现了问题，还在照样的向这个失联的主节点写数据（过程A），此时这些数据被主节点缓存到了缓冲区里，因为主从节点之间的网络问题，这些数据都是无法同步给从节点的。
这时，哨兵也发现主节点失联了，它就认为主节点挂了（但实际上主节点正常运行，只是网络出问题了），于是哨兵就会在从节点中选举出一个 leeder 作为主节点，这时集群就有两个主节点了 —— 脑裂出现了。
这时候网络突然好了，哨兵因为之前已经选举出一个新主节点了，它就会把旧主节点降级为从节点（A），然后从节点（A）会向新主节点请求数据同步，因为第一次同步是全量同步的方式，此时的从节点（A）会清空掉自己本地的数据，然后再做全量同步。所以，之前客户端在过程 A 写入的数据就会丢失了，也就是集群产生脑裂数据丢失的问题。
总结一句话就是：由于网络问题，集群节点之间失去联系。主从数据不同步；重新平衡选举，产生两个主服务。等网络恢复，旧主节点会降级为从节点，再与新主节点进行同步复制的时候，由于会从节点会清空自己的缓冲区，所以导致之前客户端写入的数据丢失了。
减少脑裂的数据丢的方案
当主节点发现「从节点下线的数量太多」，或者「网络延迟太大」的时候，那么主节点会禁止写操作，直接把错误返回给客户端。
在 Redis 的配置文件中有两个参数我们可以设置：
min-slaves-to-write x，主节点必须要有至少 x 个从节点连接，如果小于这个数，主节点会禁止写数据。
min-slaves-max-lag x，主从数据复制和同步的延迟不能超过 x 秒，如果主从同步的延迟超过 x 秒，主节点会禁止写数据。
我们可以把 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 这两个配置项搭配起来使用，分别给它们设置一定的阈值，假设为 N 和 T。
这两个配置项组合后的要求是，主节点连接的从节点中至少有 N 个从节点，「并且」主节点进行数据复制时的 ACK 消息延迟不能超过 T 秒，否则，主节点就不会再接收客户端的写请求了。
即使原主节点是假故障，它在假故障期间也无法响应哨兵心跳，也不能和从节点进行同步，自然也就无法和从节点进行 ACK 确认了。这样一来，min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 的组合要求就无法得到满足，原主节点就会被限制接收客户端写请求，客户端也就不能在原主节点中写入新数据了。
等到新主节点上线时，就只有新主节点能接收和处理客户端请求，此时，新写的数据会被直接写到新主节点中。而原主节点会被哨兵降为从节点，即使它的数据被清空了，也不会有新数据丢失。我再来给你举个例子。
假设我们将 min-slaves-to-write 设置为 1，把 min-slaves-max-lag 设置为 12s，把哨兵的 down-after-milliseconds 设置为 10s，主节点因为某些原因卡住了 15s，导致哨兵判断主节点客观下线，开始进行主从切换。同时，因为原主节点卡住了 15s，没有一个从节点能和原主节点在 12s 内进行数据复制，原主节点也无法接收客户端请求了。这样一来，主从切换完成后，也只有新主节点能接收请求，不会发生脑裂，也就不会发生数据丢失的问题了。
#主从如何做到故障自动切换？
主节点挂了 ，从节点是无法自动升级为主节点的，这个过程需要人工处理，在此期间 Redis 无法对外提供写操作。
此时，Redis 哨兵机制就登场了，哨兵在发现主节点出现故障时，由哨兵自动完成故障发现和故障转移，并通知给应用方，从而实现高可用性。
哨兵节点
Redis 在 2.8 版本以后提供的哨兵（Sentinel）机制，它的作用是实现主从节点故障转移。它会监测主节点是否存活，如果发现主节点挂了，它就会选举一个从节点切换为主节点，并且把新主节点的相关信息通知给从节点和客户端。
哨兵一般是以集群的方式部署，至少需要 3 个哨兵节点，哨兵集群主要负责三件事情：监控、选主、通知。
哨兵节点通过 Redis 的发布者/订阅者机制，哨兵之间可以相互感知，相互连接，然后组成哨兵集群，同时哨兵又通过 INFO 命令，在主节点里获得了所有从节点连接信息，于是就能和从节点建立连接，并进行监控了。
1、第一轮投票：判断主节点下线
当哨兵集群中的某个哨兵判定主节点下线（主观下线）后，就会向其他哨兵发起命令，其他哨兵收到这个命令后，就会根据自身和主节点的网络状况，做出赞成投票或者拒绝投票的响应。
当这个哨兵的赞同票数达到哨兵配置文件中的 quorum 配置项设定的值后，这时主节点就会被该哨兵标记为「客观下线」。
2、第二轮投票：选出哨兵 leader
某个哨兵判定主节点客观下线后，该哨兵就会发起投票，告诉其他哨兵，它想成为 leader，想成为 leader 的哨兵节点，要满足两个条件：
第一，拿到半数以上的赞成票；
第二，拿到的票数同时还需要大于等于哨兵配置文件中的 quorum 值。
3、由哨兵 leader 进行主从故障转移
选举出了哨兵 leader 后，就可以进行主从故障转移的过程了。该操作包含以下四个步骤：
第一步：在已下线主节点（旧主节点）属下的所有「从节点」里面，挑选出一个从节点，并将其转换为主节点，选择的规则：
过滤掉已经离线的从节点；
过滤掉历史网络连接状态不好的从节点；
将剩下的从节点，进行三轮考察：优先级、复制进度、ID 号。在每一轮考察过程中，如果找到了一个胜出的从节点，就将其作为新主节点。
第二步：让已下线主节点属下的所有「从节点」修改复制目标，修改为复制「新主节点」；
第三步：将新主节点的 IP 地址和信息，通过「发布者/订阅者机制」通知给客户端；
第四步：继续监视旧主节点，当这个旧主节点重新上线时，将它设置为新主节点的从节点；
这篇关于Redis高可用性【重点】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
