面试问Redis集群,被虐的不行了......(2)

简介: 面试问Redis集群,被虐的不行了......

五、故障转移

1. 集群从节点下线

根据上文集群启动信息知道端口6383是6379的从节点。


接下来就是让6383下线查看6379的日志信息。


6379会报出连接6383丢失,并且给上标记fail,表示不可用。这个时候集群还是正常工作的。


总结:从节点下线对集群没有影响


image.png

当端口6383上线后,所有的节点会把fail的标记清除


image.png


2. 集群主节点下线

手动下线主节点6379,查看从节点6383日志信息


此时的6383节点会持续连接6379共计10次。那为什么是10次呢!

是根据我们配置的参数cluster-node-timeout 10来决定的,这里给我们一个信息就是一秒连接一次


直到时间到期后,开始故障转移。


这时6383在故障转移选举中胜任,翻身奴隶把歌唱,成为了主节点。


image.png


此时在查看一下集群的节点信息,命令cluster nodes。


会发现这里竟然存在四个主节点,但是其中一个主节点时下线状态


image.png


6379原主节点上线


6379上线后,同样所有的节点也会清除fail信息。


并且节点信息也会改变,此时的6379改变为6383的从节点。

image.png


3. 新增主节点

在新增俩个端口6385和6386

image.png

执行新增命令./redis-trib.rb add-node 127.0.0.1:6385 127.0.0.1:6379,这里发送的就是meet消息


执行add-node命令,第一个参数为新节点的ip+端口 第二个参数为已存在集群中的节点。根据下图我们就可以看到新增的节点已经存在集群中了。


注意:虽说6385已经成为集群中的节点了,但是跟其它节点有区别。它没有数据,也就是没有哈希槽

image.png

接下来我们就需要把集群中的某些哈希槽分配到这个新节点上,分配结束后这个节点才会成为真正意义上的主节点


执行命令./redis-trib.rb reshard 127.0.0.1:6385


会提示转移多少个哈希槽并填写接收节点的id


最后一步询问是否从所有节点中转移:咔咔使用的是all


使用指令:cluster nodes查看,6385的这个节点就已经拥有三个范围的哈希槽了

image.png


主节点已经新增好了,接下来就需要给6385这个主节点配置一个从节点6386


命令:./redis-trib.rb add-node --slave --master-id dcc0ec4d0c932ac5c35ae76af4f9c5d27a422d9f 127.0.0.1:6386 127.0.0.1:6385


master-id是6385的id,第一个参数为新节点的ip+端口 第二个为指定的主节点ip+端口

image.png


4. 手动故障迁移

当想对集群中的主节点进行升级的话可以手动执行故障转移到从节点,避免集群可用性受影响。


在从节点执行命令:cluster failover


执行过程


查看节点信息就可以看到6386这个节点已经成为了主机点。


当给从节点发送cluster failover 指令后,从节点会给主节点发送CLUSTERMSG_TYPE_MFSTART包。从节点请求主节点停止访问,从而对比两者的数据偏移量达到一致。


这时客户端不会连接我们淘汰的主节点,同时主节点向从节点发送复制偏移量,从节点得到复制偏移量后故障转移开始,接着通知主节点进行配置切换,当客户端在旧的master上解锁后重新连接到新的主节点上。

image.png


六、故障转移原理篇

上文中我们测试了故障转移,主节点下线后从节点变为主节点,接下来剖析这个过程。


1. 故障发现到确认

集群中的每个节点会定期的给其它节点发送ping消息,接收方用pong作为回复。


如果在cluster-node-timeout的时间内ping消息一直失败,则会把接收方的节点标记为pfail状态也就是主观下线。


这个下线状态是不是很熟悉。没错,这个跟哨兵判断主节点是否异常有点相似。当一个哨兵发现主节点有问题时也会标记主节点客观下线(s_down)。 突然发现跑题了,尴尬…


image.png


在提一下哨兵,当一个哨兵认为主节点异常后标记主观下线,但是其它哨兵怎么能会同意,不能你说什么就是什么。都会去尝试连接异常的主节点,当半数以上的哨兵都认为主节点异常后会直接让其主节点客观下线。


同样集群也不会因为一个节点判断其状态为下线就行的,节点直接通过Gossip消息传播,集群中节点会不断收集故障节点的下线反馈并且存储到本地的故障节点下线报告中。当有半数以上的集群主节点都标记为主观下线后改变状态为客观下线。


最后向集群广播一条fail消息,通知所有节点将故障节点标记为客观下线。


例如:节点A发送ping到节点B通信异常后标记节点B为pfail,之后节点A会继续给节点C发送ping并且携带节点B的pfail信息然后节点C将节点B的故障保存到下线报告中。当下线报告数量大于有哈希槽主节点的一半数量以上后就会尝试客观下线。


2. 故障恢复(从节点从此翻身奴隶把歌唱)

当故障节点被定义为客观下线后,故障节点的所有从节点承担故障恢复的责任。


故障恢复是从节点通过定时任务发现自己的主机点客观下线后就会执行故障恢复流程。


1. 资格检查


所有的从节点都会进行检查与主节点最后的连接时间,断线时间大于cluster-node-time*cluster-slave-validity-factor时不具备故障转移的资格。


2. 准备选举时间


先说说为什么这里会有一个准备选举时间。


资格检查过后存在多个从节点,那么就需要使用不同的延迟选举时间来支持优先级。这里的优先级就是

以复制偏移量为基准,偏移量越大与故障主节点的延迟越小,那么就更有机会拥有替换主节点的机会。


主要的作用就是确保数据一致性最好的节点优先发起选举


3.选举投票


redis集群的投票机制没有采用从节点进行领导选举,这点切记不要跟哨兵搞混了。集群的投票机制都是持有槽的主机点进行投票的。


故障节点的从节点会广播一个FAILOVER_AUTH_REQUEST 数据包给所有的持有槽的主节点请求投票。


当主节点回复FAILOVER_AUTH_ACK投票后在NODE_TIMEOUT * 2的这段时间不能给其它的从节点投票


从节点获取到半数以上的投票后就会进行故障恢复阶段


4. 故障转移


选举成功的从节点取消复制变为主节点


删除故障节点的槽,并且将故障节点的槽委托到自己身上


向集群广播自己的pong消息,通知主机点的改变和接管了故障节点的槽信息。


你们想要的ssh的背景!!!

一篇利用俩个夜晚才弄完的redis哨兵文章,结果你们的关注点却不在文章本身,啊!小编心很痛


为了满足大家的要求,咔咔忍痛说一下如何设置亮瞎的背景。


image.png


咔咔使用的工具是xsheel


image.png


打开工具选择选项


image.png


接着到查看有个窗口透明就可以设置xsheel透明了。


image.png


对喽!你想的没错这就是桌面背景,是不是准备开始设置去了。那设置完了回来再把文章看完好吗?咔咔也需要各路大神给予技术点补充和辨错。


相关文章
|
4月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis常见面试题全解析
Redis面试高频考点全解析:从过期删除、内存淘汰策略,到缓存雪崩、击穿、穿透及BigKey问题,深入原理与实战解决方案,助你轻松应对技术挑战,提升系统性能与稳定性。(238字)
|
6月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
【赵渝强老师】Redis Cluster分布式集群
Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案,通过哈希槽(slot)实现数据分片,支持水平扩展,具备高可用性和负载均衡能力,适用于大规模数据场景。
451 2
|
4月前
|
NoSQL 算法 Redis
【Docker】(3)学习Docker中 镜像与容器数据卷、映射关系!手把手带你安装 MySql主从同步 和 Redis三主三从集群!并且进行主从切换与扩容操作,还有分析 哈希分区 等知识点!
Union文件系统(UnionFS)是一种**分层、轻量级并且高性能的文件系统**,它支持对文件系统的修改作为一次提交来一层层的叠加,同时可以将不同目录挂载到同一个虚拟文件系统下(unite several directories into a single virtual filesystem) Union 文件系统是 Docker 镜像的基础。 镜像可以通过分层来进行继承,基于基础镜像(没有父镜像),可以制作各种具体的应用镜像。
612 5
|
5月前
|
存储 监控 NoSQL
Redis高可用架构全解析:从主从复制到集群方案
Redis高可用确保服务持续稳定,避免单点故障导致数据丢失或业务中断。通过主从复制实现数据冗余,哨兵模式支持自动故障转移,Cluster集群则提供分布式数据分片与水平扩展,三者层层递进,保障读写分离、容灾切换与大规模数据存储,构建高性能、高可靠的Redis架构体系。
|
7月前
|
负载均衡 NoSQL Redis
【赵渝强老师】Redis的主从复制集群
Redis主从复制是指将一台Redis服务器的数据复制到其他Redis服务器,实现数据热备份、故障恢复、负载均衡及高可用架构的基础。主节点负责写操作,从节点同步数据并可提供读服务,提升并发处理能力。
206 5
|
7月前
|
存储 NoSQL 定位技术
Redis数据类型面试给分情况
Redis常见数据类型包括:string、hash、list、set、zset(有序集合)。此外还包含高级结构如bitmap、hyperloglog、geo。不同场景可选用合适类型,如库存用string,对象存hash,列表用list,去重场景用set,排行用zset,签到用bitmap,统计访问量用hyperloglog,地理位置用geo。
198 5
|
6月前
|
存储 NoSQL 算法
Redis的集群架构与使用经验
本文介绍了Redis的集群架构与使用经验,包括主从复制、哨兵集群及Cluster分片集群的应用场景与实现原理。内容涵盖Redis主从同步机制、数据分片存储方式、事务支持及与Memcached的区别,并讨论了Redis内存用尽时的处理策略。适用于了解Redis高可用与性能优化方案。
|
8月前
|
缓存 NoSQL Java
Java Redis 面试题集锦 常见高频面试题目及解析
本文总结了Redis在Java中的核心面试题,包括数据类型操作、单线程高性能原理、键过期策略及分布式锁实现等关键内容。通过Jedis代码示例展示了String、List等数据类型的操作方法,讲解了惰性删除和定期删除相结合的过期策略,并提供了Spring Boot配置Redis过期时间的方案。文章还探讨了缓存穿透、雪崩等问题解决方案,以及基于Redis的分布式锁实现,帮助开发者全面掌握Redis在Java应用中的实践要点。
438 6
|
存储 Java
【IO面试题 四】、介绍一下Java的序列化与反序列化
Java的序列化与反序列化允许对象通过实现Serializable接口转换成字节序列并存储或传输,之后可以通过ObjectInputStream和ObjectOutputStream的方法将这些字节序列恢复成对象。
|
存储 算法 Java
大厂面试高频:什么是自旋锁?Java 实现自旋锁的原理?
本文详解自旋锁的概念、优缺点、使用场景及Java实现。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:什么是自旋锁?Java 实现自旋锁的原理?