[大数据]Redis笔记——哨兵模式及缓存穿透、击穿与雪崩

哨兵模式

（自动选举老大的模式）

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。Redis从2.8开始正式提供了Sentinel（哨兵） 架构来解决这个问题。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。

哨兵的作用：

• 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

1、配置哨兵配置文件 sentinel.conf

# sentinel monitor 被监控的名称 host port 1
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1

后面的这个数字1，代表主机挂了，slave投票看让谁接替成为主机，票数最多的，就会成为主机！

2、启动哨兵！

3、此时哨兵监视着我们的主机6379，当我们断开主机后：

哨兵模式优缺点

优点：

1. 哨兵集群，基于主从复制模式，所有主从复制的优点，它都有
2. 主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性更好
3. 哨兵模式是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮 缺点：
4. Redis不好在线扩容，集群容量一旦达到上限，在线扩容就十分麻烦
5. 实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的，里面有很多配置项

哨兵模式的全部配置

完整的哨兵模式配置文件 sentinel.conf

#Example sentine1.conf

#哨兵sentine1实例运行的端口默认26379
port 26379

#哨兵sentine1的工作目录
dir /tmp

#哨兵sentine1监控的redis主节点的ip port
# master-name可以自己命名的主节点名字只能由字母A-z、数字0-9、这三个字符".-_"组成。
# quorum配置多少个sentine1哨兵统一认为master主节点失联那么这时客观上认为主节点失联了
# sentine1 monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.16379 2

#当在Redis实例中开启了requirepass foobared 授权密码这样所有连接Redis实例的客户端都要提供密码
#设置哨兵sentine1连接主从的密码注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentine1 auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passwOrd

#指定多少毫秒之后主节点没有应答哨兵sentine1此时哨兵主观上认为主节点下线默认30秒
# sentine1 down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentine1 down-after-milliseconds mymaster 30000

#这个配置项指定了在发生failover主备切换时最多可以有多少个s1ave同时对新的master进行同步,这个数字越小，完成failover所需的时间就越长，但是如果这个数字越大，就意味着越多的s1ave因为rep7ication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。
# sentine1 para11e1-syncs <master-name> <nums1aves>
sentinel para1le1-syncs mymaster 1

#故障转移的超时时间 fai1over-timeout可以用在以下这些方面:
#1．同一个sentine1对同一个master两次failover之间的间隔时间。
#2，当一个slave从一个错误的master那里同步数据开始计算时间。直到s1ave被纠正为向正确的master那里同步数据时。
#3.当想要取消一个正在进行的failover所需要的时间。
#4.当进行failoveri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，slaves依然会被正确配置为指向master，但是就不按para7le1-syncs所配置的规则来了
#默认三分钟
# sentine1 failover-timeout <master-name> <mi11iseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000

#SCRIPTS EXECUTION
#配置当某一事件发生时所需要执行的脚木，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时发邮件通知相关人员。
#对于脚不的运行结果有以下规则:
#若脚本执行后返回1，那么该脚本稍后将会被再次执行，重复次数目前默认为10
#若脚本执行后返回2，或者比2更高的一个返回值，脚本将不会重复执行。
#如果脚木在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了，则同返回值为1时的行为相同。
#一个脚本的最大执行时间为60s，如果超过这个时间，脚本将会被一个SIGKILL信号终止，之后重新执行。

#通知型脚本:当sentine1有任何警告级别的事件发生时〈比如说redis实例的主观失效和客观失效等等），将会去调用这个脚本.这时这个脚木应该通过邮件，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。
#通知脚本
#she11编程
#sentinel notification-script <master-name> <script-path>
sentine1 notification-script mymaster /var/redis/notify.sh

#客户端重新配置主节点参数脚本
#当一个master由于failover而发生改变时，这个脚本将会被调用，通知相关的客户细关于master地址已经发生改变的信见。#以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
#<master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
#目前<state>总是"failover”，
# <role>是"leader”或者"observer”中的一个。
#参数from-ip，from-port，to-ip，to-port是用来和旧的master和新的master(即旧的slave)通信的#这个脚木应该是通用的，能被多次调用，不是针对性的。
# sentine1 .client-reconfig-script <master-name> <script-path>

sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh

缓存穿透、击穿与雪崩

缓存穿透（即查询不到）

概念

在默认情况下，用户请求数据时，会先在缓存(Redis)中查找，若没找到即缓存未命中，再在数据库中进行查找，数量少可能问题不大，可是一旦大量的请求数据（例如秒杀场景）缓存都没有命中的话，就会全部转移到数据库上，造成数据库极大的压力，就有可能导致数据库崩溃。网络安全中也有人恶意使用这种手段进行攻击被称为洪水攻击。

解决方案

布隆过滤器

对所有可能查询的参数以Hash的形式存储，以便快速确定是否存在这个值，在控制层先进行拦截校验，校验不通过直接打回，减轻了存储系统的压力。

缓存空对象

一次请求若在缓存和数据库中都没找到，就在缓存中放一个空对象用于处理后续这个请求。

这样做有一个缺陷：存储空对象也需要空间，大量的空对象会耗费一定的空间，存储效率并不高。解决这个缺陷的方式就是设置较短过期时间

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（即量太大，缓存过期）

概念

相较于缓存穿透，缓存击穿的目的性更强，一个存在的key，在缓存过期的一刻，同时有大量的请求，这些请求都会击穿到DB，造成瞬时DB请求量大、压力骤增。这就是缓存被击穿，只是针对其中某个key的缓存不可用而导致击穿，但是其他的key依然可以使用缓存响应。

比如热搜排行上，一个热点新闻被同时大量访问就可能导致缓存击穿。

解决方案

1.设置热点数据永不过期

这样就不会出现热点数据过期的情况，但是当Redis内存空间满的时候也会清理部分数据，而且此种方案会占用空间，一旦热点数据多了起来，就会占用部分空间。

2.加互斥锁(分布式锁)

在访问key之前，采用SETNX（set if not exists）来设置另一个短期key来锁住当前key的访问，访问结束再删除该短期key。保证同时刻只有一个线程访问。这样对锁的要求就十分高。

缓存雪崩

概念

大量的key设置了相同的过期时间，导致在缓存在同一时刻全部失效，造成瞬时DB请求量大、压力骤增，引起雪崩。

缓存雪崩，是指在某一个时间段，缓存集中过期失效。Redis 宕机！

产生雪崩的原因之一，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，那我多增设几台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

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。