Redis——哨兵模式（docker部署redis哨兵）+缓存穿透和雪崩

哨兵模式

自动选取主机的模式。

概述

主从切换技术的方法是:当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑哨兵模式。Redis从2.8开始正式提供了Sentinel(哨兵)架构来解决这个问题。

谋朝篡位的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。

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。

单机哨兵

作用 

• 通过发送命令，让Redis服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器。
• 当哨兵监测到master宕机，会自动将slave切换成master，然后通过发布订阅模式通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。 

然而一个哨兵进程对Redis服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。 

 假设主服务器宕机，哨兵1先检测到这个结果，系统并不会马上进行failover过程，仅仅是哨兵1主观的认为主服务器不可用，这个现象成为主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由一个哨兵发起，进行failover[故障转移]操作。切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为客观下线.

测试 

在一主二从的状态下配置哨兵。

要新建一个redis容器来做这个东西。

新建一个sentinel.conf配置文件如下。

这个配置文件在容器里面的位置是/etc/redis/sentinel.conf，和/etc/redis/redis.conf配置文件在同一个目录下。

所以这里要先新建好对应映射文件目录。

在之前的基础上新加一条

touch /docker/redis/conf/sentinel.conf

然后准备好对应的哨兵配置文件。

哨兵配置文件

bind 0.0.0.0
# 端口号
port 26379
# 关闭保护模式
protected-mode no
# 开启后台运行,这里哨兵的后台运行也会和docker的后台运行冲突
daemonize no
#日志
logfile "/data/sentinel.log"


# 配置监听的主服务器 sentinel monitor代表监控，myredis代表服务器名称 1表示有一个哨兵，并且只要有一个哨兵认为主机不可用就会进行failover操作
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6380 1

# sentinel auth-pass定义服务的密码，myredis是服务名称，123456是密码
sentinel auth-pass myredis 123456

# 设置主机多少秒无应答，就认为下线
sentinel down-after-milliseconds myredis 30000

# 主备切换时，最多有几个slave同时对新的redis进行同步，默认是1
sentinel parallel-syncs myredis 1

# 故障转移
sentinel failover-timeout myredis 180000

 启动哨兵

重新创建一个新的redis容器并启动哨兵服务服务。

--privileged=true根据情况选择是否添加。 

docker run -itd --restart=always  -p 26379:26379 -v /docker/redis/conf/sentinel.conf:/etc/redis/sentinel.conf  --name redis_st redis redis-sentinel /etc/redis/sentinel.conf

启动完成之后是可以看见有提示的。

无法真正重选主机 

但是在我尝试挂掉主机去重新选举时问题出现了。这里选来选去都是旧的主机。  

无法切换，有几种情况：
1-redis保护模式开启了
2-端口没有放开；
3-master密码和从密码不一致。
4-master节点的redis.conf没有添加masterauth

处理方法:

首先配置文件都要修改如下。

所有的redis配置文件都要改，以及哨兵的那个配置文件也要改。

bind 0.0.0.0
protected-mode no

 master密码和从密码不一样

在哨兵配置的时候只配置了master的密码, 加入master挂了，哨兵会拿着master的密码去访问从机。所以密码应该设置一样。

另外也要在matser节点中设置masterauth，否则会无法成为xinmaster节点的从节点。

真正的解决方案（docker部署集群的要点）

没错，上面的问题都不是我的问题，我真正的问题在这里。

因为我用的是docker进行redis集群的部署，我主机和从机开了三个docker。

映射关系分别是

6380->6379

6381->6379

6382->6379

这里的三个6379都是docker内的端口号。但是在哨兵那里看过去都是6379，但是实际上不应该是这样，像下图这里就是一个错误示范，也是用docker部署的错误点。

 哨兵在从机里面选举时会按照6379这个端口访问，但是实际上我的两个从机在外部的端口应该是6381和6382才对，所以我前面才一直访问不到。

现在只要将docker内redis服务的端口号和外部映射的端口号一一对应开即可。

6380->6380

6381->6381

6382->6382

并且这里是要将redis服务的端口改成6380，6381和6382的的才可以。

测试成功

然后等到我原本的master重新上线时就只能跟随新产生的master了。（哨兵模式的规则）

 优点和缺点

优点

1、哨兵集群，基于主从复制模式，所有的主从配置优点，它全有

2、主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性就会更好

3、哨兵模式就是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮!

缺点

1、Redis 不好啊在线扩容的，集群容量一旦到达上限，在线扩容就十分麻烦!

2、实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的，里面有很多选择。

哨兵模式的配置文件

下面这里还不是完整的配置，如果要做哨兵集群还要涉及到更多的东西。

还有什么保护模式，后台运行，日志文件等等配置，下面都没有列出来。

# Example sentinel.conf
 
 
# 1、哨兵sentinel 实例运行的端口 默认26379
port 26379
 
# 2、 哨兵 sentinel 的工作目录
dir "/usr/local/bin"
 
# 3、哨兵sentinel监控的redis主节点 host port
#   - master-name 可以自己对 主节点 明明
#   - quorum      配置多少个sentinel 哨兵认为master 主节点失联，那么这个时候就客观的认为失恋了
# sentinel monitor master-name host port quorum
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 7371 1
 
 
# 4、在Redis实例中开启了密码，这时，所有连接Redis的客户端都需要密码
#    - 设置了哨兵sentinel 连接上主从的密码，注意必须设置一样的验证码
#    sentinel auth-pass master-name password
sentinel auth-pass myredis 123456
 
 
# 5、指定多少毫秒后 主节点没有回答哨兵sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点离线  默认30秒
#   sentinel down-after-milliseconds  
sentinel down-after-milliseconds myredis 30000
 
# 6、这个配置指定了在发生failover 主备切换时最多可以由多少个slave同时对新的master进行同步
    - 这个数字越小，完成failover 所需的时间越长
    - 这个数字越大，就意味着越多的slave 因为repkication 而不可用
    - 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
#    sentinel parallel-syncs  
sentinel parallel-syncs mymaster 1
 
# 7、故障转移的时间 failover-timeout 可以用一下这些方面
   同一个sentinel 对同一个master 两次failover  之间的间隔时间
   当想要取消一个正在进行的fai1over所需要的时间，直到slave 被纠正为向正确的master那里同步数据时
    当进行fai1over时，配置所有slaves指向新的master所需的最大时间。不过，即使过了这个超时，s1aves依然会被正确配置为指向 master，但是就不按para11e1-syncs所配置的规则来了
# sentinel failover-timeout   默认三分钟
sentinel failover-timeout mymaster 180000
 
# 8、配置当某一个事件发生时需要执行的脚本，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时，发送
    邮件通知相关人员
    - 对于脚本的运行结果有以下规则：
        1.若脚本执行后返回1，那么该脚本稍后会重新执行，重复次数默认为10
        2.若脚本执行后返回2，或者是比2更高的返回值，脚本将不会执行
        3.若脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了，则同返回值1的时候的相同
        4.一个脚本执行的最大时间为60s，如果超过这个时间，脚本将会被一个SIGKILL信号终止，重新执行
    - 通知型脚本:当sentine1有任何警告级别的事件发生时(比如说re dis实例的主观失效和客观失效等等)，将会去调用这个脚本，这时这个脚本应该通过邮件，SMS等方式去通知系统管理员关于系统不正常运行行的信息。调用该脚本时，将传给脚本两个参数，一个是事件的类型，一个是事件的描述。如果sentine1.conf配置文件中配置了这个脚本路路径，那么必须保证这个脚本存在于这个路径，并且是可执行的，否则 sentine1无法正常启动成功。
#     sentinel notification-script  
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh
 
# 9、客户端重新配置主节点参数脚本
    - 当一个master 发生改变时，这个脚本就会被调用，通知相关的客户端关于 master 地址已经发生改变
    - 一下参数将会在调用脚本的时候传给脚本
        1.    
        2. 目前总是"failover”
        3. 是"leader"或者"observer”中的一个。
        4. 参数from-ip，from-port，to-ip，to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的s1ave)通信的
        5. 这个脚本应该是通用的，能被多次调用，不是针对性的
#    sentinel client-reconfig-script  
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh

Redis缓存的使用，极大的提升了应用程序的性能和效率，特别是数据查询方面。但同时，它也带来了一些问题。其中，最要害的问题，就是数据的一致性问题，从严格意义上讲，这个问题无解。如果对数据的一致性要求很高，那么就不能使用缓存。

另外的一些典型问题就是，缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿。目前，业界也都有比较流行的解决方案。

 

缓存穿透（查不到）

概念

缓存穿透的概念很简单，用户想要查询一个数据，发现redis内存数据库没有，也就是缓存没有命中，于是向持久层数据库查询。发现也没有，于是本次查询失败。当用户很多的时候，缓存都没有命中（秒杀服务），于是都去请求了持久层数据库。这会给持久层数据库造成很大的压力，这时候就相当于出现了缓存穿透。

解决方案

布隆过滤器

布隆过滤器是一种数据结构，对所有可能查询的参数以hash形式存储，在控制层先进行校验，不符合则丢弃，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

 缓存空对象

当存储层不命中后，即使返回的空对象也将其缓存起来，同时会设置一个过期时间，之后再访问这个数据将会从缓存中获取，保护了后端数据源;

 问题:

1、如果空值能够被缓存起来，这就意味着缓存需要更多的空间存储更多的键，因为这当中可能会有很多的空值的键

2、即使对空值设置了过期时间，还是会存在缓存层和存储层的数据会有一段时间窗口的不一致，这对于需要保持一致性的业务会有影响。

缓存击穿（量过大，缓存过期）

概述

这里需要注意和缓存击穿的区别，缓存击穿，是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发，大并发集中对这一个点进行访问，当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

当某个key在过期的瞬间，有大量的请求并发访问，这类数据一般是热点数据，由于缓存过期，会同时访问数据库来查询最新数据，并且回写缓存，会导使数据库瞬间压力过大

解决方案

设置热点数据永不过期

从缓存层面来看，没有设置过期时间，所以不会出现热点 key 过期后产生的问题。

加互斥锁

分布式锁:使用分布式锁，保证对于每个key同时只有一个线程去查询后端服务，其他线程没有获得分布式锁的权限，因此只需要等待即可。这种方式将高并发的压力转移到了分布式锁，因此对分布式锁的考验很大。

缓存雪崩

概念

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。Redis宕机。

立生雪崩的原因之一，比如在写本文的时候，马上就要到双十二零点，很快就会迎来一波抢购，这波商品时间比较集中的放入了缓存，假设缓存一个小时。那么到了凌晨一点钟的时候，这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。于是所有的请求都会达到存储层，存储层的调用量会暴增，造成存储层也会挂掉的情况。

其实集中过期，倒不是非常致命，比较致命的缓存雪崩，是缓存服务器某个节点宕机或断网。因为自然形成的缓存雪崩，一定是在某个时间段集中创建缓存，这个时候，数据库也是可以顶住压力的。无非就是对数据库产生周期性的压力而已。而缓存服务节点的宕机，对数据库服务器造成的压力是不可预知的，很有可能瞬间就把数据库压垮。

解决方案

redis高可用

这个思想的含义是，既然redis有可能挂掉，那多增设几台redis，这样一台挂掉之后其他的还可以继续工作，其实就是搭建的集群。（异地多服）

限流降级

这个解决方案的思想是，在缓存失效后，通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。比如对某个key只允许一个线程查询数据和写缓存，其他线程等待。

数据预热

数据加热的含义就是在正式部署之前，我先把可能的数据先预先访问一遍，这样部分可能大量访问的数据就会加载到缓存中。在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key，设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀.