Sentinel 故障检测：一场毫秒级的生死时速与超时谈判 ⏰
各位观众，各位尊敬的程序员朋友们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“代码诗人”的程序猿张三丰。今天，咱们不谈人生理想，不聊诗和远方，咱们就来聊聊Sentinel这个家伙，以及它那双锐利的眼睛是如何在毫秒之间，判定一个Redis节点是生是死，又如何在故障切换时，玩一场争分夺秒的“超时谈判”。
开场白：Redis的“体检医生” Sentinel
想象一下，你的Redis集群是一个繁忙的医院，每天都有无数的请求涌入，像病人一样等着治疗。而Sentinel，就是这个医院的“体检医生”，它时刻监视着每一个Redis节点的心跳，一旦发现哪个节点“呼吸不畅”甚至“停止心跳”，它就会迅速做出判断，并启动相应的“抢救”措施。
但是，这个“体检医生”也不是神仙，它需要一些标准和规则来判断Redis节点是否真的“病入膏肓”。 这就是咱们今天的主角：down-after-milliseconds 和 failover-timeout 。
第一幕：down-after-milliseconds – 毫秒级的“生死判决书” 📜
首先，我们来认识一下这位雷厉风行的“法官”：down-after-milliseconds。 它的任务很简单，就是在Redis节点停止响应的时间超过设定的毫秒数后，判定它为“主观下线”（Subjectively Down, SDOWN）。
什么是“主观下线”？ 简单来说，就是Sentinel自己觉得这个节点不行了，但还没通知其他人。 就像你看到一个人脸色苍白，走路摇摇晃晃，你心里嘀咕：“这哥们儿怕是要晕倒”，但你还没大声喊出来一样。
down-after-milliseconds 的原理
Sentinel会定期向它监控的每个Redis节点发送PING命令，就像医生给病人量体温一样。如果Redis节点在指定的时间内没有回复PING命令，Sentinel就会认为它“失联”了。
我们可以用一个表格来形象地说明这个过程：
| 时间点 (t) | Sentinel 动作 | Redis 节点状态 | Sentinel 判定 |
|---|---|---|---|
| t0 | Sentinel 发送 PING | 正常 | 正常 |
| t1 | Redis 节点正常回复 PONG | 正常 | 正常 |
| t2 | Sentinel 发送 PING | 出现故障，未回复 | 异常 |
| t3 | Sentinel 继续发送 PING | 依旧未回复 | 异常 |
| … | … | … | … |
| tN | 从 t2 开始，经过 down-after-milliseconds 毫秒 |
依旧未回复 | 主观下线 (SDOWN) |
举个栗子 🌰:
假设我们设置 down-after-milliseconds 为 5000 (5秒)。如果Sentinel在5秒内没有收到Redis节点的PING回复，它就会标记该节点为SDOWN。
代码示例 (Redis 配置文件):
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000在这个例子中，mymaster 是你的Redis主节点的名称，127.0.0.1 6379 是它的地址和端口。 sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000 告诉Sentinel，如果 mymaster 在5秒内没有响应，就判定它为SDOWN。
如何选择合适的 down-after-milliseconds 值？
这是一个需要权衡的问题。 值设置得太小，容易误判，导致不必要的故障切换；值设置得太大，又可能延迟故障检测，影响服务的可用性。
- 网络环境： 如果网络不稳定，丢包率高，建议适当增加这个值，避免误判。
- 业务需求： 如果对延迟非常敏感，可以适当减小这个值，但要承担误判的风险。
- 硬件性能： 如果Redis节点的硬件资源紧张，响应速度慢，也需要适当增加这个值。
一般来说，5秒到10秒是一个比较合理的范围。 但最终还是要根据你的实际情况进行调整。
第二幕：failover-timeout – 超时谈判，决定生死存亡的“黄金时间” ⏰
当Sentinel判定一个Redis节点为SDOWN后，它并不会立刻启动故障切换。 它需要先和其他Sentinel节点进行“协商”，确认大家都认为这个节点不行了，才能启动故障切换。
而 failover-timeout 就是用来限制这个“协商”和故障切换过程的最长时间。 就像一场激烈的谈判，总要设定一个deadline，否则永远也达不成协议。
failover-timeout 的原理
failover-timeout 定义了以下几个关键阶段的最长时间：
- 选举领导者 (Leader Election): 当Sentinel发现主节点SDOWN后，它们会开始选举一个新的领导者来负责故障切换。
- 故障切换 (Failover): 选出的领导者会选择一个合适的从节点，将其提升为主节点，并更新其他从节点的配置，让它们指向新的主节点。
- 配置传播 (Configuration Propagation): 新的主节点的信息需要传播到所有的Sentinel和客户端。
如果整个过程超过了 failover-timeout 设定的时间，Sentinel就会放弃本次故障切换，并等待下一次机会。
举个栗子 🌰:
假设我们设置 failover-timeout 为 180000 (180秒)。 如果从Sentinel发现主节点SDOWN到完成故障切换的所有步骤，总共花费了超过180秒，那么Sentinel就会放弃本次故障切换。
代码示例 (Redis 配置文件):
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 180000在这个例子中，sentinel failover-timeout mymaster 180000 告诉Sentinel，mymaster 的故障切换过程最多持续180秒。
failover-timeout 的重要性
failover-timeout 是一个非常重要的参数，它直接关系到Redis集群的可用性和数据一致性。
- 可用性： 如果
failover-timeout设置得太短，可能因为网络波动或者其他原因导致故障切换失败，从而延长了服务不可用的时间。 - 数据一致性： 如果
failover-timeout设置得太长，可能会导致数据丢失。 因为在故障切换过程中，可能会有新的数据写入到旧的主节点，而这些数据可能无法同步到新的主节点。
如何选择合适的 failover-timeout 值？
选择合适的 failover-timeout 值需要考虑以下几个因素：
- 集群规模： 集群规模越大，故障切换所需的时间就越长，需要适当增加
failover-timeout的值。 - 网络延迟： 网络延迟越高，故障切换所需的时间就越长，需要适当增加
failover-timeout的值。 - 数据同步策略： 如果使用异步复制，可能会有数据丢失的风险，需要适当减小
failover-timeout的值。
一般来说，180秒到300秒是一个比较合理的范围。 但是，最佳实践是进行压力测试，模拟故障场景，观察故障切换所需的时间，并根据测试结果进行调整。
failover-timeout 期间都发生了什么？
我们可以用一个流程图来更直观地了解 failover-timeout 期间发生的事情：
graph TD
A[主节点 SDOWN] --> B{Sentinel 选举领导者}
B -- 选举成功 --> C[领导者选择从节点]
C --> D[提升从节点为主节点]
D --> E[更新其他从节点配置]
E --> F[通知客户端和Sentinel]
F --> G[故障切换完成]
B -- 选举失败/超时 --> H[放弃本次故障切换]
C -- 选择失败/超时 --> H
D -- 提升失败/超时 --> H
E -- 更新失败/超时 --> H
F -- 通知失败/超时 --> H
H --> I[等待下一次机会]如果任何一个步骤超过了 failover-timeout 设定的时间，整个故障切换过程就会被放弃。
第三幕：quorum – 达成共识，少数服从多数的“民主决议” 🗳️
除了 down-after-milliseconds 和 failover-timeout 之外，还有一个重要的参数： quorum。
什么是 quorum？
quorum 指定了需要多少个Sentinel节点同意一个Redis节点已经下线，才能真正触发故障转移。 就像一个委员会，需要达到一定的投票人数才能通过一项决议。
quorum 的作用
quorum 可以防止脑裂 (Split-Brain) 的发生。 脑裂是指在集群中，由于网络分区等原因，导致多个节点都认为自己是主节点，从而导致数据不一致。
举个栗子 🌰:
假设我们设置 quorum 为 2，并且有3个Sentinel节点。 只有当至少2个Sentinel节点认为主节点已经下线，才会触发故障转移。
代码示例 (Redis 配置文件):
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 180000
sentinel parallel-syncs mymaster 1在这个例子中，sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2 中的 2 就是 quorum 的值。
如何选择合适的 quorum 值？
quorum 的值应该小于等于Sentinel节点的总数。
- 高可用性： 如果追求高可用性，可以将
quorum设置为Sentinel节点的总数减一。 这样即使有一个Sentinel节点故障，集群仍然可以正常工作。 - 数据一致性： 如果追求数据一致性，可以将
quorum设置为Sentinel节点的总数。 这样可以最大限度地避免脑裂的发生，但也会降低可用性。
一般来说，建议将 quorum 设置为 Sentinel节点的总数除以2 再加1，即 (Sentinel节点总数 / 2) + 1。
第四幕：parallel-syncs – 并行同步，效率与安全的“平衡艺术” ⚖️
还有一个参数值得我们关注： parallel-syncs。
什么是 parallel-syncs？
parallel-syncs 指定了在故障转移后，可以同时从新的主节点同步数据的从节点数量。 就像一个水库，可以同时打开多少个水龙头放水。
parallel-syncs 的作用
parallel-syncs 可以控制故障转移后数据同步的速度和对新主节点的压力。
举个栗子 🌰:
假设我们设置 parallel-syncs 为 1。 那么在故障转移后，每次只有一个从节点可以从新的主节点同步数据。
代码示例 (Redis 配置文件):
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 5000
sentinel failover-timeout mymaster 180000
sentinel parallel-syncs mymaster 1在这个例子中，sentinel parallel-syncs mymaster 1 告诉Sentinel，每次只有一个从节点可以从新的主节点同步数据。
如何选择合适的 parallel-syncs 值？
parallel-syncs 的值需要根据你的硬件性能和网络带宽进行调整。
- 硬件性能： 如果新的主节点的硬件资源充足，可以适当增加
parallel-syncs的值，加快数据同步的速度。 - 网络带宽： 如果网络带宽充足，可以适当增加
parallel-syncs的值，加快数据同步的速度。
一般来说，建议将 parallel-syncs 设置为 1 或 2。 如果你的硬件性能和网络带宽都很强劲，可以尝试更大的值。
总结：一场精密的“手术”
好了，各位朋友们，今天我们深入探讨了Sentinel的故障检测原理，重点介绍了 down-after-milliseconds、failover-timeout、quorum 和 parallel-syncs 这几个重要的参数。 它们共同构成了一个精密的“手术”，确保Redis集群在高可用和数据一致性之间找到最佳平衡。
记住，没有万能的配置，只有最适合你的配置。 在实际应用中，一定要根据你的业务需求和硬件环境进行调整，才能真正发挥Sentinel的作用。
希望今天的分享对大家有所帮助。 我是你们的老朋友程序猿张三丰，我们下期再见！ 拜拜！ 👋