redis哨兵模式哨兵挂了(redis哨兵模式需要几个节点)

redis哨兵模式哨兵挂了(redis哨兵模式需要几个节点)首发博客地址 https blog zysicyj top 前面我们说过 redis 采用了读写分离的方式实现高可靠 后面我们说了 为了防止主节点压力过大 优化成了主 从 从模式 思考一个问题 主节点此时挂了怎么办 这里主从模式下涉及到的几个问题 哨兵机制就完美的解决了以上问题 什么是哨兵机制 Redis 引入哨兵 Sentinel 机制的主要目的是为了增强其高可用性和自动故障恢复能力

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前面我们说过,redis采用了读写分离的方式实现高可靠。后面我们说了,为了防止主节点压力过大,优化成了主-从-从模式

思考一个问题,主节点此时挂了怎么办

这里主从模式下涉及到的几个问题:

    哨兵机制就完美的解决了以上问题。

    什么是哨兵机制?

    Redis引入哨兵(Sentinel)机制的主要目的是为了增强其高可用性和自动故障恢复能力。在分布式系统中,特别是用作数据存储的数据库系统中,保障高可用性是至关重要的,以确保系统在面对节点故障等情况时能够继续提供服务。

    以下是引入Redis哨兵机制的原因:

      Redis引入哨兵机制使得在分布式环境中更容易实现高可用性和故障恢复,而无需太多手动操作。哨兵机制可以确保Redis集群在节点故障时继续提供稳定的服务,对于那些对于高可用性要求较高的应用场景非常有用。

      哨兵机制的基本流程

      哨兵其实就是一个运行在特殊模式下的Redis进程,其随着主从实例同时运行。


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      那么哨兵负责哪些活呢?主要是以下三点:

        监控

        Redis哨兵的监控流程涉及多个步骤,用于实时监控Redis集群中各个节点的状态并采取必要的措施来确保集群的可用性和稳定性。

          主观下线与客观下线

          在Redis的哨兵监控机制中,有两个关键概念:主观下线(Subjective Down)和客观下线(Objective Down)。这些概念帮助哨兵判断节点的可用性和故障状态。

            举例说明:

              客观下线是一个更严格的判断,需要多个哨兵节点一致认为某个节点不可用,才会触发后续的故障判断和自动故障切换等动作。这种机制确保了在一个哨兵节点认为某节点下线时,不会立即触发故障切换,以避免误判造成不必要的切换。只有多个哨兵节点一致认为节点下线,才会触发后续的故障处理流程。

              如何选定新主库

              在Redis Sentinel模式中,当主节点(Master)发生故障导致下线后,哨兵会通过选举过程选择一个新的主节点(Master)来取代原来的主节点。选定新主库的过程如下:

                    选定新主库的过程是一个由哨兵节点协同工作的流程,确保了在主节点故障的情况下,尽可能地选择一个合适的从节点作为新的主节点,实现集群的高可用性和数据完整性。

                    如何配置哨兵

                      哨兵是如何互相发现的?

                      我们查看配置可以看到,我们并没有配置从节点的哨兵,我们只配置了主节点地址。

                      那么哨兵之间是如何互相发现通信的呢?

                      在Redis Sentinel(哨兵)集群中,哨兵节点之间通过发布订阅机制来互相发现和通信。这种方式使得哨兵节点能够监控主节点和从节点的状态,并进行故障检测和故障转移。

                      以下是哨兵集群如何通过发布订阅机制互相发现的工作流程:

                          通过以上机制,哨兵节点可以相互发现和通信,共同监控主节点和从节点的状态,并在主节点下线时协同执行故障转移操作。这种发布订阅机制确保了哨兵集群中节点之间的实时信息传递和协作。

                          由哪个哨兵执行主从切换?

                          客观下线具体判断流程

                            选举Leader流程

                            Redis Sentinel(哨兵)是用于监控和管理Redis主从复制以及自动故障切换的工具。当主节点失效时,哨兵会协调选择一个从节点作为新的主节点,这涉及到选举Leader的过程。详细流程如下:

                              需要注意的是,Redis Sentinel的选举Leader过程受到Paxos算法和Raft算法等分布式一致性算法的影响,以保证在主节点失效时能够选择合适的节点作为新的主节点,从而保持数据的一致性和高可用性。

                              TIP

                                小讯
                                上一篇 2025-06-12 08:08
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