Redis集群选举原理分析

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: Redis集群选举原理分析

当slave发现自己的master变为FAIL状态时,便尝试进行Failover,以期成为新的master。由于挂掉的master可能会有多个slave,从而存在多个slave竞争成为master节点的过程, 其过程如下:

1.slave发现自己的master变为FAIL

2.将自己记录的集群currentEpoch加1,并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST 信息

3.其他节点收到该信息,只有master响应,判断请求者的合法性,并发送FAILOVER_AUTH_ACK,对每一个epoch只发送一次ack

4.尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACK

5.slave收到超过半数master的ack后变成新Master(这里解释了集群为什么至少需要三个主节点,如果只有两个,当其中一个挂了,只剩一个主节点是不能选举成功的)

6.slave广播Pong消息通知其他集群节点。

从节点并不是在主节点一进入 FAIL 状态就马上尝试发起选举,而是有一定延迟,一定的延迟确保我们等待FAIL状态在集群中传播,slave如果立即尝试选举,其它masters或许尚未意识到FAIL状态,可能会拒绝投票

•延迟计算公式:

DELAY = 500ms + random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000ms

•SLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下,持有最新数据的slave将会首先发起选举(理论上)。



集群脑裂数据丢失问题

redis集群没有过半机制会有脑裂问题,网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务,一旦网络分区恢复,会将其中一个主节点变为从节点,这时会有大量数据丢失。规避方法可以在redis配置里加上参数(这种方法不可能百分百避免数据丢失,参考集群leader选举机制):

min-slaves-to-write 1  //写数据成功最少同步的slave数量,这个数量可以模仿大于半数机制配置,比如集群总共三个节点可以配置1,加上leader就是2,超过了半数

注意:这个配置在一定程度上会影响集群的可用性,比如slave要是少于1个,这个集群就算leader正常也不能提供服务了,需要具体场景权衡选择。

相关实践学习
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