1. 什么是哨兵模式

哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例

2. Redis哨兵集群（功能，作用）

　　1. 监控（Monitoring）：哨兵（sentinel）会不断地检查你的master和slave是否运作正常

　　2. 提醒（Notification）：当被监控的某个redis出问题时，哨兵可以通过API向管理员或者其他应用程序发送通知

　　3. 自动故障迁移（Automatic failover）：当一个master不能正常工作时，哨兵（sentinel）会开始一次自动故障迁移操作，它会将失效master的其中一个slave升级为新的master

3. Redis重点阐述容灾机制

当某个master服务下线时，所有的slave将无法同步数据，这对于redis集群就是灾难性的，此时哨兵自动将该master下的某个slave服务升级为master服务器替代已下线的master服务继续处理请求，这时灾难的局面就被扭转了回来，这就是容灾机制

4. Redis哨兵-原理

5. Redis-sentinel集群

1、sentinel作用

1. 当用Redis做主从方案时，假如master宕机，Redis本身无法自动进行主备切换

2. 而Redis-sentinel本身也是一个独立运行的进程，它能监控多个master-slave集群，发现master宕机后能进行自动切换。

2、sentinel原理

1. sentinel负责持续监控主节点的健康，当主节挂掉时，自动选择一个最优的从节点切换成主节点

2. 从节点来连接集群时会首先连接sentinel，通过sentinel来查询主节点的地址

3. 当主节点发生故障时，sentinel会将最新的主节点地址告诉客户端，可以实现无需重启自动切换redis

3、sentinel支持集群

1. 只使用单个sentinel进程来监控redis集群是不可靠的，当sentinel进程宕掉后sentinel本身也有单点问题

2. 如果有多个sentinel，redis的客户端可以随意地连接任意一个sentinel来获得关于redis集群中的信息。

4、sentinel版本

1. Sentinel当前稳定版本称为Sentinel 2，Redis2.8和Redis3.0附带稳定的哨兵版本

2. 安装完redis-3.2.8后，redis-3.2.8/src/redis-sentinel启动程序 redis-3.2.8/sentinel.conf是配置文件。

5、运行sentinel两种方式（效果相同）

• 法1：redis-sentinel /path/to/sentinel.conf
• 法2：redis-server /path/to/sentinel.conf --sentinel

1. 以上两种方式，都必须指定一个sentinel的配置文件sentinel.conf，如果不指定，将无法启动sentinel。

2. sentinel默认监听26379端口，所以运行前必须确定该端口没有被别的进程占用。

6、sentinel.conf配置文件说明

1. 配置文件只需要配置master的信息就好啦，不用配置slave的信息，因为slave能够被自动检测到

2. 需要注意的是，配置文件在sentinel运行期间是会被动态修改的，例如当发生主备切换时候，配置文件中的master会被修改为另外一个slave。

3. 这样，之后sentinel如果重启时，就可以根据这个配置来恢复其之前所监控的redis集群的状态。

sentinel.conf配置文件注释

 1 '''1、sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2'''
 2 #1）sentinel监控的master的名字叫做mymaster,地址为127.0.0.1:6379
 3 #2）当集群中有2个sentinel认为master死了时，才能真正认为该master已经不可用了
 4 
 5 '''2、sentinel down-after-milliseconds mymaster 60000'''
 6 #1）sentinel会向master发送心跳PING来确认master是否存活，如果master在60000毫秒内不回应PONG 
 7 #2）那么这个sentinel会单方面地认为这个master已经不可用了
 8 
 9 '''3、sentinel failover-timeout mymaster 180000'''
10 #1）如果sentinel A推荐sentinel B去执行failover，B会等待一段时间后，自行再次去对同一个master执行failover，
11 #2）这个等待的时间是通过failover-timeout配置项去配置的。
12 #3）从这个规则可以看出，sentinel集群中的sentinel不会再同一时刻并发去failover同一个master，
13 #4）第一个进行failover的sentinel如果失败了，另外一个将会在一定时间内进行重新进行failover，以此类推。
14 
15 '''4、sentinel parallel-syncs mymaster 1'''
16 #1）在发生failover主备切换时，这个选项指定了最多可以有多少个slave同时对新的master进行同步
17 #2）如果这个数字越大，就意味着越多的slave因为replication而不可用，这个数字越小，完成failover所需的时间就越长。
18 #3）可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个slave处于不能处理命令请求的状态。

7、配置传播

1. 一旦一个sentinel成功地对一个master进行了failover，它将会把关于master的最新配置通过广播形式通知其它sentinel，其它的sentinel则更新对应master的配置。

2. 一个faiover要想被成功实行，sentinel必须能够向选为master的slave发送SLAVE OF NO ONE命令，然后能够通过INFO命令看到新master的配置信息。

3. 当将一个slave选举为master并发送SLAVE OF NO ONE`后，即使其它的slave还没针对新master重新配置自己，failover也被认为是成功了的。

 因为每一个配置都有一个版本号，所以以版本号最大的那个为标准：

 1 1）假设有一个名为mymaster的地址为192.168.1.50:6379。
 2 
 3 2）一开始，集群中所有的sentinel都知道这个地址，于是为mymaster的配置打上版本号1。
 4 
 5 3）一段时候后mymaster死了，有一个sentinel被授权用版本号2对其进行failover。
 6 
 7 4）如果failover成功了，假设地址改为了192.168.1.50:9000，此时配置的版本号为2
 8 
 9 5）进行failover的sentinel会将新配置广播给其他的sentinel，发现新配置的版本号为2时，版本号变大了，
10      说明配置更新了，于是就会采用最新的版本号为2的配置。

 生产环境使用docker-compose来搭建

 代码演示如下：

 　　git clone https://gitee.com/QiHanXiBei/redis_sentinel.git

　　cd /home

　　cd redis_sentinel/

　　docker-compose up --force-recreate #启动 由于我们安装redis时设置了开机自启，这里我们需要kill-9杀死进程
　　

　　　　在master中连接redis------------------> redis-cli

　　　　salve1中使用6380连接redis---------> redis-cli -p 6380

　　　　salve2中使用6381连接redis---------> redis-cli -p 6381

数据同步：

　　　　master存入数据-------------------------> set 123 123

　　　　salve1和salve2获取数据-------------------------> get 123

　　　　此时我们模拟主机宕机------------------> docker stop redis_sentinel_master_1

　　　　初始主机中我们将redis退出重连就会发现他已经连不上了

 　　　　而从机中会推举一个成为主机，我们使用info查看　

同样还可以再进行测试，在这个从–>主（slave2）中存数据----> set 123 456

另外的从–>从（slave1）取数据—> get 123

我们可以看到数据还是同步的

6. Redis主流集群方案

　　1）redis cluster集群方案

　　2）master/slave主从方案

　　3）哨兵模式来进行主从替换以及故障恢复

7. codis

• 什么是codis？

　　　　1. codis是redis集群解决方案之一，codis是GO语言开发的代理中间件

　　　　2. 当客户端向codis发送指令时，codis负责将指令转发给后面的redis实例来执行，并将返回结果转发给客户端

• 为什么会出现codis？

　　　　1. 在大数据高并发场景下，单个redis实例往往会无法应对

　　　　2. 首先redis内存不易过大，内存太大会导致rdb文件过大，导致主从同步时间过长

　　　　3. 其次在CPU利用率中上，单个redis实例只能利用单核，数据量太大，压力就会特别大

• codis部署方案

　　　　1. 单个codis代理支撑的QPS比较有限，通过启动多个codis代理可以显著增加整体QPS

　　　　2. 多codis还能起到容灾功能，挂掉一个codis代理还有很多codis代理可以继续服务
　　　　

• codis分片原理

　　　　1. codis负责将特定key转发到特定redis实例，codis默认将所有key划分为1024个槽位

　　　　2. 首先会对客户端传来的key进行crc32计算hash值，然后将hash后的整数值对1024进行取模，这个余数就是对应的key槽位

　　　　3. 每个槽位都会唯一映射到后面的多个redis实例之一，codis会在内存中维护槽位和redis实例的映射关系

　　　　4. 这样有了上面key对应的槽位，那么它应该转发到那个redis实例就很明确了

　　　　5. 槽位数量默认是1024，如果集群中节点较多，建议将这个数值大一些，比如2048,4096

• 不同codis槽位如何同步

　　　　1. 如果codis槽位值存在内存中，那么不同的codis实例间的槽位关系得不到同步

　　　　2. 所以codis还需要一个分布式配置存储的数据库专门来持久化槽位关系

　　　　3. codis将槽位关系存储在zookeeper中，并且提供一个dashboard可以来观察和修改槽位关系