Sentinel

摘要： 本文通过对Redis Sentinel源码的理解，详细说明Sentinel的代码实现方式。 Redis Sentinel 是Redis提供的高可用模型解决方案。Sentinel可以自动监测一个或多个Redis主备实例，并在主实例宕机的情况下自动实行主备倒换。本文通过对Redis Sentinel源码的理解，详细说明Sentinel的代码实现方式。 Sentinel使用Redis内核相同的事件驱动代码框架， 但Sentinel有自己独特的初始化步骤。在这篇文章里，会从Sentinel的初始化、Sentinel主时间事件函数、Sentinel 网络连接和Tilt模式三部分进行讲解。 Sentinel初始化 我们可以通过redis-sentinel <path-to-configfile> 或者 redis-server <path-to-configfile> --sentinel 这两种方式启动并运行Sentinel实例，这两种方式是等价的。在Redis server.c 的main函数中，我们会看到Redis如何判断用户指定以Sentinel方式运行的逻辑： int main(int argc, char **argv) { .......... server.sentinel_mode = checkForSentinelMode(argc,argv); ........

Redis 知识点 redis的全称为远程字典服务器 Redis中文网 中Redis的介绍: Redis 是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。 它支持多种类型的数据结构，如 字符串（strings） ， 散列（hashes） ， 列表（lists） ， 集合（sets） ， 有序集合（sorted sets） 与范围查询， bitmaps ， hyperloglogs 和 地理空间（geospatial） 索引半径查询。 Redis 内置了 复制（replication） ， LUA脚本（Lua scripting） ， LRU驱动事件（LRU eviction） ， 事务（transactions） 和不同级别的 磁盘持久化（persistence） ， 并通过 Redis哨兵（Sentinel） 和自动 分区（Cluster） 提供高可用性（high availability）。 1. 为什么使用Redis redis是一种内存字典,访问速度远快于访问磁盘 随着文件变大,一个data page默认4k,这意味着在没有一个类似B+树的索引时查找一个大文件中的磁盘数据需要的寻址时间变长 随着访问量增加和需要取出的数据量变大磁盘I/O变大,而磁盘带宽有限 关系型数据库必须给出schema类型(字节宽度)以利于存储

摘要：Redis在主从模式下会有许多问题需要考虑，这里写了一些关于redis在多服务器下的一些问题分析和总结。 Redis单节点存在单点故障问题，为了解决单点问题，一般都需要对redis配置从节点，然后使用哨兵来监听主节点的存活状态，如果主节点挂掉，从节点能继续提供缓存功能。主从配置结合哨兵模式能解决单点故障问题，提高redis可用性。从节点仅提供读操作，主节点提供写操作。对于读多写少的状况，可给主节点配置多个从节点，从而提高响应效率。 主从复制过程： 从节点执行slaveof[masterIP][masterPort]，保存主节点信息 从节点中的定时任务发现主节点信息，建立和主节点的socket连接 从节点发送Ping信号，主节点返回Pong，两边能互相通信 连接建立后，主节点将所有数据发送给从节点（数据同步） 主节点把当前的数据同步给从节点后，便完成了复制的建立过程。接下来，主节点就会持续的把写命令发送给从节点，保证主从数据一致性。 Redis的数据同步过程： redis2.8之前使用sync[runId][offset]同步命令，redis2.8之后使用psync[runId][offset]命令。 两者不同在于，sync命令仅支持全量复制过程，psync支持全量和部分复制。 介绍同步之前，先介绍几个概念： runId： 每个redis节点启动都会生成唯一的uuid

Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵 Sentinel 是什么？ 随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。 Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。 完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。 广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。 完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。 Sentinel 的主要特性： Sentinel 的开源生态： Sentinel 分为两个部分: 核心库（Java 客户端）不依赖任何框架/库，能够运行于所有 Java 运行时环境，同时对 Dubbo /

简介 当数据量增大或者读写请求增多后，一台 Redis 服务器可能没办法再存储所有数据或者处理所有读写请求，那么就需要对 Redis 进行扩展，保证 Redis 在能存储所有数据对情况下，同时能正常处理读写请求。 P227 扩展读性能 P227 提高性能的几个途径 P228 使用短结构：确保压缩列表的最大长度不会太大 根据查询类型选择结构 不要把列表当作集合使用 不要获取整个散列，然后再客户端里面进行排序，而应使用有序集合 大体积对象存储前进行压缩：减少读写所需的网络带宽。对比 lz4, gzip 和 bzip2 等压缩算法，选择对存储数据压缩效果和性能最好对压缩算法 流水线和连接池： 复制、处理故障、事务及性能优化 中介绍过流水线 扩展读性能最简单的方法就是添加只读服务器（ 复制、处理故障、事务及性能优化 中介绍过通过复制 (replication) 让一个 Redis 服务器成为从服务器及运作原理和管理方法），并只对主服务器进行写入（默认情况下，尝试对一个从服务器进行写入将引发一个错误，即使它是其他从服务器的主服务器）。 P228 添加从服务器 P228 在配置文件中加上： slaveof <master-host> <master-port> 向正在运行对 Redis 服务器发送： SLAVEOF <master-host> <master-port> 可以通向从服务器发送

一、课程介绍 Redis是被广泛使用的基础软件之一。对于工程师和,架构师，运维人员来说，了解Redis的高可用方案和背后的原理，是必备的基础知识。 “高可用性”（High Availability）通常来描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，而保持其服务的高度可用性。 Redis-Sentinel是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案之一，当用Redis做Master-Slave（主从复制）的高可用方案时，假如master宕机了，它能监控多个master-slave集群，发现master宕机后能进行自动切换。Redis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，还会造成一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。 1.1、本次分享课程包含知识点如下： ★Redis的三种集群解决方案对比。 ★Redis哨兵模式概述。 ★如何使用Dcoker部署Redis主从切换哨兵模式(一主二从三哨兵)。 1.2、一句话总结今天我们学习达到的目标 在ASP.NET Core中如何使用分布式缓存Redis主从Sentinel哨兵模式实现故障转移。 二、Redis的三种集群解决方案对比 redis有三种集群方式：主从复制，哨兵模式和集群。 1）、Redis主从复制特点

Nginx限速模块分为哪几种？按请求速率限速的burst和nodelay参数是什么意思？漏桶算法和令牌桶算法究竟有什么不同？本文将带你一探究竟。 我们会通过一些简单的示例展示Nginx限速限流模块是如何工作的，然后结合代码讲解其背后的算法和原理。 核心算法 在探究Nginx限速模块之前，我们先来看看网络传输中常用两个的流量控制算法： 漏桶算法 和 令牌桶算法 。这两只“桶”到底有什么异同呢？ 漏桶算法(leaky bucket) 漏桶算法(leaky bucket)算法思想如图所示： 一个形象的解释是： 水（请求）从上方倒入水桶，从水桶下方流出（被处理）； 来不及流出的水存在水桶中（缓冲），以固定速率流出； 水桶满后水溢出（丢弃）。 这个算法的核心是：缓存请求、匀速处理、多余的请求直接丢弃。 令牌桶算法(token bucket) 令牌桶(token bucket)算法思想如图所示： 算法思想是： 令牌以固定速率产生，并缓存到令牌桶中； 令牌桶放满时，多余的令牌被丢弃； 请求要消耗等比例的令牌才能被处理； 令牌不够时，请求被缓存。 相比漏桶算法，令牌桶算法不同之处在于它不但有一只“桶”，还有个队列，这个桶是用来存放令牌的，队列才是用来存放请求的。 从作用上来说，漏桶和令牌桶算法最明显的区别就是是否允许突发流量(burst)的处理，漏桶算法能够强行限制数据的实时传输（处理）速率