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吹哨人巡查监控后台master主机是否故障,如果故障了根据投票数自动将某一个从库转换为新主库,继续对外服务
主从监控
监控主从redis库运行是否正常
消息通知
哨兵可以将故障转移的结果发送给客户端
故障转移
如果Master异常,则会进行主从切换
将其中一个Slave作为新Master
配置中心
客户端通过连接哨兵来获得当前Redis服务的主节点地址
sentinel.conf官网Redis7.0.10:https://github.com/redis/redis/blob/7.0.10/sentinel.conf
参数说明
bind 服务监听地址,用于客户端连接,默认本机地址
daemonize 是否以后台daemon方式运行
protected-mode 安全保护模式
port 端口
logfile 日志文件路径
pidfile pid文件路径
dir 工作目录
sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
quorum:确认客观下线的最少的哨兵数量
- 至少有quorum个sentinel认为这个master有故障,才会对这个master进行下线以及故障转移。
- 因为有的时候,某个sentinel节点可能因为自身网络原因,导致无法连接master,而此时master并没有出现故障,所以,这就需要多个sentinel都一致认为该master有问题,才可以进行下一步操作,这就保证了公平性和高可用。
sentinel auth-pass <master-name> <password>
master设置了密码,连接master服务的密码
高级配置
sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
指定多少毫秒之后,主节点没有应答哨兵,此时哨兵主观上认为主节点下线
sentinel parallel-syncs <master-name> <nums>
表示允许并行同步的slave个数,当Master挂了后,哨兵会选出新的Master,此时,剩余的slave会向新的master发起同步数据
sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
故障转移的超时时间,进行故障转移时,如果超过设置的毫秒,表示故障转移失败
sentinel notification-script <master-name> <script-path>
配置当某一事件发生时所需要执行的脚本
sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
客户端重新配置主节点参数脚本
本次配置
sentinel26379.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 26379
logfile "/myredis/sentinel26379.log"
pidfile /var/run/redis-sentinel26379.pid
dir /myredis
sentinel monitor mymaster 192.168.111.169 6379 2
sentinel auth-pass mymaster 111111
sentinel26380.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 26380
logfile "/myredis/sentinel26380.log"
pidfile /var/run/redis-sentinel26380.pid
dir "/myredis"
sentinel monitor mymaster 192.168.111.169 6379 2
sentinel auth-pass mymaster 111111
sentinel26381.conf
bind 0.0.0.0
daemonize yes
protected-mode no
port 26381
logfile "/myredis/sentinel26381.log"
pidfile /var/run/redis-sentinel26381.pid
dir "/myredis"
sentinel monitor mymaster 192.168.111.169 6379 2
sentinel auth-pass mymaster 111111
详情配置:https://blog.csdn.net/al6nlee/article/details/129898425
原master挂了
Broken Pipe
什么是Broken Pipe
- pipe是管道的意思,管道里面是数据流,通常是从文件或网络套接字读取的数据。当该管道从另一端突然关闭时,会发生数据突然中断,即是broken,对于socket来说,可能是网络被拔出或另一端的进程崩溃
解决方案
- 其实当该异常产生的时候,对于服务端来说,并没有多少影响。因为可能是某个客户端突然中止了进程导致了该错误
这个异常是客户端读取超时关闭了连接,这时候服务器端再向客户端已经断开的连接写数据时就发生了broken pipe异常!
查看日志
投票新选;老master下线后重新上线也只是从机了,所以redis6379.conf里应当也配master的密码
涉及到redis.conf、sentinel.conf文件的重写
Master-Slave切换后,master_redis.conf、slave_redis.conf和sentinel.conf的内容都会发生改变,master.conf中会多一行slaveof的配置,sentinel.conf的监控目标会随之调换redis
定义
所谓主观下线(Subjectively Down, 简称 SDOWN)指的是单个Sentinel实例对服务器做出的下线判断,即单个sentinel认为某个服务下线(有可能是接收不到订阅,之间的网络不通等等原因)。主观下线就是说如果服务器在[sentinel down-after-milliseconds]给定的毫秒数之内没有回应PING命令或者返回一个错误消息, 那么这个Sentinel会主观的(单方面的)认为这个master不可以用了
配置
sentinel down-after-milliseconds
- 表示master被当前sentinel实例认定为失效的间隔时间,这个配置其实就是进行主观下线的一个依据
- master在多长时间内一直没有给Sentine返回有效信息,则认定该master主观下线。也就是说如果多久没联系上redis-servevr,认为这个redis-server进入到失效(SDOWN)状态。
定义
ODOWN需要一定数量的sentinel,多个哨兵达成一致意见才能认为master客观已经岩掉
配置
sentinel monitor
- masterName是对某个master+slave组合的一个区分标识(一套sentinel可以监听多组master+slave这样的组合)
- quorum这个参数是进行客观下线的一个依据,法定人数/法定票数
意思是至少有quorum个sentinel认为这个master有故障才会对这个master进行下线以及故障转移。因为有的时候,某个sentinel节点可能因为自身网络原因导致无法连接master,而此时master并没有出现故障,所以这就需要多个sentinel都一致认为该master有问题,才可以进行下一步操作,这就保证了公平性和高可用。
当主节点被判断客观下线以后,各个哨兵节点会进行协商先选举出一个领导者哨兵节点 (兵王) 并由该领导者节点也即被选举出的兵王进行failover(故障迁移)
监视该主节点的所有哨兵都有可能被选为领导者,选举使用的算法是Raft算法;Raft算法的基本思路是先到先得:
即在一轮选举中,哨兵A向B发送成为领导者的申请,如果B没有同意过其他哨兵,则会同意A成为领导者
选取规则
priority
redis,conf文件中,优先级slave-priority或者replica-priority最高的从节点(数字越小优先级越高)
Replication offset
复制偏移位置offer最大的从节点:即选取拥有最细数据的从机为主机
run ID
最小Run ID的从节点->字典顺序,ASCII码
slaveof no one命令让选出来的从节点成为新的主节点,并通过slaveof命令让其他节点成为其从节点哨兵节点的数量应为多个,哨兵本身应该集群,保证高可用
哨兵节点的数量应该是奇数
各个哨兵节点的配置应一致
如果哨兵节点部署在Docker等容器里面,尤其要注意端口的正确映射
哨兵集群+主从复制,并不能保证数据零丢失
背景:最近考虑java代码数据在保存redis时,通常要配置序列化,才能保存到redis中,然而我们知道Redis中也有序列化(RDB和AoF两种形式),有点混淆总结一下。java中数据保存redis过程序列化的原因是什么?解释:java虚拟机内存和redis内存是两块独立的内存空间,分属于两个不同的进程,不同的两个应用,在网络传输层表现为数据传输是用TCP二进制流进行传输的序列化最终的目的是为了对象可以跨平台存储,和进行网络传输。 而跨平台存储和网络传输的方式就是IO,而我们的IO支持的数据格式就是字节数组。java中如何序列化?packagecom.gisquest.cloud.oauth
我需要向我的应用程序(RubyOnRails)添加实时性,因此,我认为更好的方法是使用node.js+socket.io+redis。我在后端(node.js)中有这个application.js文件varapp=require('http').createServer();vario=require('socket.io');varredis=require('redis').createClient();var_=require('underscore')._;io=io.listen(app);io.configure(function(){io.set("transports"
用户请求的缓存正常流程图 上图是一个正常的简单的缓存流程!!!土豆用户去访问某宝,某宝请求redis看看缓存中有没有土豆用户请求的数据,如果redis中有该数据的缓存,则直接返回数据展示出来供应用户的需求,如果redis中没有该用户请求的数据,redis就会做一件事,去数据库中进行查找,数据库中查到值了之后做两件事情,第一件事:把数据返回到redis缓存中。第二件事:把查询到的数据返回到某宝中供用户的需求缓存雪崩: 举个例子:用户在双十二的时候,想去某宝抢购商品,用户点进去进入首页展示出了各种各样的商品,这些商品大部分都是缓存在redis中,对应了着很多key,加入这些key的缓存时间是三个小
我正在尝试写一个二级缓存(内存+redis),但是当一个key高并发访问时遇到了瓶颈,我尝试对每个key都使用mutex,但是这样增加了cpu很多因为loadFromDB需要100-200毫秒。func(s*Store)GetJsonObjectWithExpire(keystring,objinterface{},ttlint,fStoreLoadFunc)error{//firstreadfrommemoryv,ok:=s.mem.Get(key)ifok{ifv.Outdated(){to:=deepcopy.Copy(obj)gos.updateMem(key,to,ttl,f
由于Redis仅存储字符串,我想知道如何使用Go将Struct转换为字符串,从而实现与Javascript的JSON.stringify等效的功能。我尝试过类型转换:string(the_struct)但这会导致错误。 最佳答案 encoding/json包可用于轻松地将struct转换为JSON字符串,反之亦然(将JSON字符串解析为struct)。简单示例(在GoPlayground上尝试):typePersonstruct{NamestringAgeint}funcmain(){p:=Person{"Bob",23}//Str
我正在尝试弄清楚如何连接到Redis客户端,该客户端应该阻止端口6379上通过TCP的所有Redis连接。我正在使用的ruby客户端和telnet都可以连接和执行命令。我使用的golang客户端不能,我真的很困惑为什么。这是我的iptables定义:root@server:~#iptables-LChainINPUT(policyACCEPT)targetprotoptsourcedestinationACCEPTall--localhostanywhereACCEPTall--anywhereanywherectstateRELATED,ESTABLISHEDACCEPTtcp-
1、redis服务端配置认证密码(1)通过配置文件进行配置打开配置文件/usr/local/redis/etc/redis.conf找到#requirepassfoobared去掉行前的注释,并修改密码为所需的密码,保存文件requirepassmyRedis重启redis这个时候尝试登录redis,发现可以登上,但是执行具体命令是提示操作不允许1.redis-cli-h127.0.0.1-p63792.redis127.0.0.1:6379>3.redis127.0.0.1:6379>keys*4.(error)ERRoperationnotpermitted5.redis127.0.0.1
写在前面以下内容是基于Redis6.2.6版本整理总结一、Redis数据结构hash的编码格式Redis中hash数据类型使用了两种编码格式:ziplist(压缩列表)、hashtable(哈希表)在redis.conf配置文件中,有以下两个参数,意思为:当节点数量小于512并且字符串的长度小于等于64时,会使用ziplist编码。hash-max-ziplist-entries512hash-max-ziplist-value64二、压缩链表(ziplist)ziplist我们整理在下一篇文章。三、哈希表(hashtable)Redis中的字典(dict)使用哈希表作为的底层实现,一个哈希表
一、限流熔断神器sentinel1、什么是sentinel: 在基于SpringCloud构建的微服务体系中,服务间的调用链路会随着系统的演进变得越来越长,这无疑会增加了整个系统的不可靠因素。在并发流量比较高的情况下,由于网络调用之间存在一定的超时时间,链路中的某个服务出现宕机都会大大增加整个调用链路的响应时间,而瞬间的流量洪峰则会导致这条链路上所有服务的可用线程资源被打满,从而造成整体服务的不可用,这也就是我们常说的“雪崩效应”。而在微服务系统设计的过程中,为了应对这样的糟糕情况,最常用的手段就是进行”流量控制“以及对网络服务的调用实现“熔断降级”。因此,Sentinel就因运
这是代码funcmain(){...pool:=createPool(*redis_server,*redis_pass)deferpool.Close()c:=pool.Get()variint64st:=tickSec()fori=0;i如果我使用c.Close(),总集数为100000,真正的排序集数为100000。但是如果我使用c.Flush(),总数也设置为100000,真正的sortedset计数小于100000(96932);如果我在主函数的末尾使用time.Sleep(),总数也是100000。当mainfunc退出时,flushfunc没有完成?为什么?谢谢!