Redis Sentinel检查客观下线状态的指标优化

Redis Sentinel 基础概念

Redis Sentinel 是 Redis 高可用性的解决方案，它可以监控多个 Redis 实例，并在主节点出现故障时自动进行故障转移，将从节点晋升为主节点，确保系统的持续可用。在 Sentinel 中，客观下线（ODown，Objectively Down）是一个重要的概念。当一个 Sentinel 实例认为某个主节点主观下线（SDown，Subjectively Down）时，它会向其他 Sentinel 实例询问该主节点的状态。如果达到一定数量（quorum）的 Sentinel 实例都认为该主节点下线，那么这个主节点就会被标记为客观下线，进而触发故障转移流程。

客观下线状态的判定机制

1. 主观下线判定：每个 Sentinel 节点会定期向它所监控的 Redis 主节点发送 PING 命令。如果在一定时间（down-after-milliseconds 配置项，例如 30000 毫秒）内没有收到 PONG 回复，该 Sentinel 节点会将这个主节点标记为主观下线。主观下线只是单个 Sentinel 节点的判断，并不意味着主节点真的不可用。
2. 客观下线判定：当一个 Sentinel 节点判定某个主节点主观下线后，它会向其他 Sentinel 节点发送 SENTINEL is-master-down-by-addr 命令，询问其他 Sentinel 节点对该主节点的看法。如果同意该主节点下线的 Sentinel 节点数量达到了配置的 quorum 值，那么这个主节点就会被标记为客观下线。

现有指标的局限性

1. 静态 quorum 指标：当前 Redis Sentinel 使用的 quorum 指标是一个静态配置值。例如，在 sentinel.conf 文件中配置 sentinel quorum mymaster 2，表示至少需要 2 个 Sentinel 节点同意，才能将名为 mymaster 的主节点标记为客观下线。这种静态配置在一些场景下存在问题。比如，在一个由 5 个 Sentinel 节点组成的集群中，如果突然有 3 个节点网络抖动或暂时不可达，剩下的 2 个节点由于达不到 quorum 值，即使主节点确实已经故障，也无法进行故障转移。
2. 未考虑节点权重：现有机制没有考虑 Sentinel 节点的权重。不同的 Sentinel 节点可能运行在不同性能的服务器上，或者具有不同的网络带宽。简单地使用固定数量的节点来判定客观下线，没有充分利用不同节点的能力。例如，一台配置较高、网络稳定的 Sentinel 节点，其判断可能比一台配置较低、网络不稳定的节点更可靠，但在当前机制下，它们的权重是一样的。
3. 网络分区影响：在网络分区的情况下，现有指标可能导致误判或无法及时判定。假设一个由 5 个 Sentinel 节点组成的集群被分成两个子网，子网 A 中有 3 个节点，子网 B 中有 2 个节点。如果主节点与子网 B 连接正常，而与子网 A 断开连接，子网 A 中的 3 个节点会判定主节点主观下线，但由于无法与子网 B 中的节点通信，达不到 quorum 值（假设 quorum 为 3），无法将主节点标记为客观下线，从而无法进行故障转移。

指标优化思路

1. 动态调整 quorum：可以根据 Sentinel 集群的当前状态动态调整 quorum 值。例如，当 Sentinel 集群中正常工作的节点数量发生变化时，重新计算合适的 quorum 值。一种简单的方法是根据在线节点数量的一定比例来设置 quorum。假设集群中有 N 个 Sentinel 节点，我们可以设置 quorum 为 ceil(N * 0.5 + 1)，这样可以保证在大多数节点正常工作的情况下，能够快速判定客观下线。
2. 引入节点权重：为每个 Sentinel 节点分配一个权重值。在判定客观下线时，不仅考虑同意下线的节点数量，还要考虑这些节点的权重总和。例如，权重较高的节点的意见在判定中所占的比重更大。可以在 sentinel.conf 文件中为每个 Sentinel 节点配置权重，如 sentinel weight mynode1 2，表示节点 mynode1 的权重为 2。
3. 网络分区感知：通过检测网络分区情况，优化客观下线的判定。可以利用 gossip 协议或类似的机制，让 Sentinel 节点之间交换网络拓扑信息。当检测到网络分区时，在每个子网内根据子网内的节点情况独立进行客观下线判定，避免因跨子网通信问题导致无法判定的情况。

动态调整 quorum 的实现

1. 获取在线节点数量：Sentinel 节点之间通过定期发送 PING 和 PONG 消息来保持连接和交换信息。可以在每个 Sentinel 节点中维护一个在线节点列表。每当收到其他 Sentinel 节点的 PONG 消息时，更新该列表。以下是一个简单的 Python 示例代码，模拟获取在线 Sentinel 节点数量的逻辑：

import socket

sentinel_nodes = [
    ('127.0.0.1', 26379),
    ('127.0.0.1', 26380),
    ('127.0.0.1', 26381)
]

online_nodes = []

for node in sentinel_nodes:
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    try:
        sock.connect(node)
        online_nodes.append(node)
    except ConnectionRefusedError:
        pass
    finally:
        sock.close()

num_online_nodes = len(online_nodes)
print(f"在线节点数量: {num_online_nodes}")

2. 计算动态 quorum：根据在线节点数量，按照一定的比例计算 quorum 值。继续上面的 Python 示例代码：

import math

quorum = math.ceil(num_online_nodes * 0.5 + 1)
print(f"动态计算的 quorum 值: {quorum}")

3. 在 Redis Sentinel 中应用动态 quorum：要在 Redis Sentinel 中实际应用动态 quorum，需要修改 Sentinel 的源代码。在 Sentinel 的主循环中，每次检测到在线节点数量变化时，重新计算 quorum 值，并将其应用到客观下线的判定逻辑中。这涉及到对 sentinel.c 文件中相关函数的修改，例如 sentinelIsMasterODown 函数。具体修改步骤如下：
   • 在 Sentinel 的数据结构中添加一个字段来存储动态计算的 quorum 值，例如 struct sentinelRedisInstance 结构体中添加 int dynamic_quorum。
   • 修改 sentinelUpdateInstance 函数，当在线节点数量变化时，重新计算并更新 dynamic_quorum 值。
   • 修改 sentinelIsMasterODown 函数，使用 dynamic_quorum 代替静态的 quorum 值进行客观下线判定。

引入节点权重的实现

1. 配置节点权重：在 sentinel.conf 文件中为每个 Sentinel 节点配置权重。例如：

sentinel weight mynode1 2
sentinel weight mynode2 1
sentinel weight mynode3 2

2. 在代码中读取权重：在 Sentinel 的初始化阶段，从配置文件中读取每个节点的权重值，并存储在相应的数据结构中。以下是一个简单的 C 代码示例，展示如何读取配置文件中的权重值：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_NODES 10

typedef struct {
    char name[50];
    int weight;
} SentinelNode;

SentinelNode nodes[MAX_NODES];
int node_count = 0;

void read_weights(const char* config_file) {
    FILE* file = fopen(config_file, "r");
    if (file == NULL) {
        perror("无法打开配置文件");
        return;
    }

    char line[256];
    while (fgets(line, sizeof(line), file) != NULL) {
        if (strncmp(line, "sentinel weight", 14) == 0) {
            char name[50];
            int weight;
            sscanf(line, "sentinel weight %s %d", name, &weight);
            if (node_count < MAX_NODES) {
                strcpy(nodes[node_count].name, name);
                nodes[node_count].weight = weight;
                node_count++;
            }
        }
    }

    fclose(file);
}

int main() {
    read_weights("sentinel.conf");
    for (int i = 0; i < node_count; i++) {
        printf("节点 %s 的权重: %d\n", nodes[i].name, nodes[i].weight);
    }
    return 0;
}

3. 基于权重的客观下线判定：修改客观下线的判定逻辑，不仅考虑同意下线的节点数量，还要考虑这些节点的权重总和。假设需要达到总权重的一半以上才能判定客观下线，以下是修改后的 C 代码示例：

int is_master_odown(SentinelNode* nodes, int node_count, int down_votes) {
    int total_weight = 0;
    int down_weight = 0;

    for (int i = 0; i < node_count; i++) {
        total_weight += nodes[i].weight;
        if (nodes[i].down_vote) {
            down_weight += nodes[i].weight;
        }
    }

    return down_weight >= total_weight / 2;
}

网络分区感知的实现

1. 检测网络分区：可以使用 gossip 协议来检测网络分区。每个 Sentinel 节点定期向其他节点发送 gossip 消息，消息中包含自己所知道的节点列表和网络拓扑信息。当一个节点发现自己所知道的节点列表与收到的 gossip 消息中的节点列表差异较大时，可能意味着发生了网络分区。以下是一个简单的 Python 示例代码，模拟使用 gossip 协议检测网络分区：

import random
import time

node_list = [1, 2, 3, 4, 5]

def send_gossip(node_id):
    gossip_msg = node_list.copy()
    # 模拟网络延迟
    time.sleep(random.uniform(0, 1))
    return gossip_msg

def detect_network_partition(node_id):
    local_list = node_list.copy()
    gossip_list = send_gossip(node_id)
    common_nodes = set(local_list) & set(gossip_list)
    if len(common_nodes) < len(node_list) * 0.5:
        print(f"节点 {node_id} 检测到网络分区")
    else:
        print(f"节点 {node_id} 未检测到网络分区")

for node_id in range(1, 6):
    detect_network_partition(node_id)

2. 子网内独立判定：当检测到网络分区后，每个子网内的 Sentinel 节点根据子网内的节点情况独立进行客观下线判定。可以在每个子网内重新计算 quorum 值或使用基于权重的判定方法。例如，假设子网 A 中有 3 个节点，子网 B 中有 2 个节点，子网 A 可以根据自身 3 个节点的情况计算 quorum 值为 ceil(3 * 0.5 + 1) = 2，子网 B 由于节点数量较少，可以设置一个较低的 quorum 值，如 2（假设权重相同的情况下）。

优化后的客观下线判定流程

1. 正常情况下的判定：在没有网络分区且节点状态稳定的情况下，Sentinel 节点按照动态调整的 quorum 值和基于权重的判定方法来判定客观下线。例如，当一个 Sentinel 节点判定主节点主观下线后，它向其他节点发送询问消息，其他节点回复自己的判断。发送询问的节点收集回复，并计算同意下线的节点的权重总和。如果权重总和达到动态计算的 quorum 值，将主节点标记为客观下线。
2. 网络分区情况下的判定：当检测到网络分区后，每个子网内的 Sentinel 节点独立进行判定。子网内的节点根据子网内的节点数量和权重，重新计算合适的 quorum 值或判定条件。例如，子网 A 中的节点根据子网 A 内的节点情况进行判定，子网 B 中的节点根据子网 B 内的节点情况进行判定。如果子网内的判定结果达到客观下线条件，则在子网内触发故障转移流程。

总结优化效果

1. 提高故障检测准确性：通过动态调整 quorum 值、引入节点权重和网络分区感知，能够更准确地判定 Redis 主节点的客观下线状态。避免了因静态配置和不考虑节点权重导致的误判或无法及时判定的情况。
2. 增强系统的鲁棒性：优化后的指标在网络分区等复杂情况下，仍能有效地进行客观下线判定和故障转移，提高了 Redis Sentinel 集群的鲁棒性和可用性。
3. 适应不同的部署环境：动态调整和权重机制使得系统能够更好地适应不同性能和网络条件的 Sentinel 节点部署，提高了系统的灵活性和可扩展性。

通过对 Redis Sentinel 检查客观下线状态的指标进行优化，可以显著提升 Redis 高可用性集群的性能和可靠性，确保在各种复杂环境下系统能够稳定运行。在实际应用中，需要根据具体的业务场景和部署环境，合理配置和调整这些优化后的指标，以达到最佳的效果。