Redis哨兵模式中的选举算法:Raft vs Paxos

2023-12-13 05:00:00

Redis是一款高性能的开源NoSQL数据库,它支持多种数据结构,如字符串、列表、集合、散列、有序集合等。Redis的主要特点是将所有数据存储在内存中,实现了极高的读写速度,同时也提供了持久化机制,保证了数据的安全性和一致性。

Redis的部署方式有多种,不同的部署方式有不同的原理、优缺点及应用场景。本文将重点介绍Redis的一种高可用部署方式:哨兵模式(Sentinel),并对比哨兵模式中的两种选举算法:Raft和Paxos,分析它们的异同和适用场景。

目录

什么是哨兵模式

哨兵模式中的选举过程

Raft算法和Paxos算法的原理和区别

????????Raft算法

????????Paxos算法

????????Raft算法和Paxos算法的区别

总结


什么是哨兵模式?

哨兵模式是在主从模式的基础上,引入了哨兵(sentinel)节点,用于监控主节点和从节点的运行状态,并在主节点发生故障时,自动将一个从节点升级为新的主节点,实现主节点的自动故障转移。哨兵模式可以提高Redis的可用性和容错性,是实现Redis高可用的一种常用方式。

哨兵模式的优点是:

  • 自动故障转移,无需人工干预,减少了服务中断和数据丢失的风险
  • 集群监控,可以实时感知主从节点的健康状况,及时发现和处理异常情况
  • 配置中心,可以提供主节点的动态发现和通知服务,方便客户端的连接和切换

哨兵模式的缺点是:

  • 部署复杂,需要维护额外的哨兵节点,增加了系统的管理成本
  • 数据一致性仍然不强,由于主从复制仍然是异步的,故障转移过程中仍然可能会出现数据不一致的情况
  • 存储能力仍然受限,由于所有的从节点都要复制主节点的全部数据,无法实现数据的分片存储,导致存储能力受限于单台服务器的内存大小

哨兵模式中的选举过程

当哨兵模式下的主节点发生故障时,哨兵集群需要从剩余的从节点中选举一个新的主节点,这个过程分为以下几个步骤:

  • 主观下线:每个哨兵节点会定时向主节点和从节点发送心跳包,检测节点是否正常。如果一个节点在一定时间内没有回复心跳包,则该节点被该哨兵节点标记为主观下线。
  • 客观下线:当一个哨兵节点发现主节点主观下线后,它会询问其他哨兵节点,是否也认为主节点主观下线。如果超过一定比例的哨兵节点都同意,则该主节点被标记为客观下线,触发故障转移。
  • 哨兵领导者选举:为了避免多个哨兵节点同时执行故障转移,造成混乱,哨兵集群需要从自己中选举一个哨兵领导者(leader),由它来负责故障转移的流程。哨兵领导者的选举是基于Raft算法或Paxos算法的,这两种算法的原理和区别将在后面详细介绍。
  • 新主节点选举:当哨兵领导者选举出来后,它会从所有的从节点中选择一个最合适的从节点,作为新的主节点。新主节点的选举标准是:优先级最高,复制偏移量最大,运行ID最小。优先级是通过配置文件指定的,越小表示优先级越高;复制偏移量表示从节点复制主节点数据的字节数,越大表示数据越完整;运行ID是Redis每次启动时生成的随机字符串,用于标识不同的Redis实例,按字典序比较大小。
  • 重新配置从节点:当新主节点选举出来后,哨兵领导者会向所有的从节点发送命令,让它们与新主节点建立复制关系,更新自己的主节点信息。同时,哨兵领导者也会向所有的哨兵节点发送命令,让它们更新自己的主节点信息,并通知客户端使用新的主节点地址。

Raft算法和Paxos算法的原理和区别

Raft算法和Paxos算法都是分布式系统中的一致性算法,它们的目的是在一个由多个节点组成的集群中,选出一个领导者(leader),并保证集群中的数据一致。它们的原理和区别如下:

Raft算法

Raft算法是一种基于领导者的一致性算法,它要求集群中的每个节点都有三种角色:领导者(leader)、候选者(candidate)和跟随者(follower)。领导者负责发起选举请求,候选者负责投票,跟随者负责响应领导者的指令。Raft算法的核心是选举过程,分为以下几个步骤:

  • 初始化:集群启动时,所有的节点都是跟随者,没有领导者。每个节点都有一个选举超时时间,随机在150ms到300ms之间,如果在超时时间内没有收到领导者的心跳包,就会转变为候选者,开始发起选举。
  • 发起选举:候选者会增加自己的选举轮次(term),并向其他节点发送选举请求,包含自己的选举轮次和标识。同时,候选者会给自己投一票,并重置自己的选举超时时间。
  • 投票:跟随者收到选举请求后,会比较自己的选举轮次和候选者的选举轮次,如果自己的选举轮次更大,或者已经给其他候选者投过票,就会拒绝投票;否则,就会同意投票,并重置自己的选举超时时间。
  • 统计票数:候选者收到投票回复后,会统计自己的票数,如果超过半数,就会成为领导者,并向其他节点发送心跳包,通知自己的领导地位;如果没有超过半数,就会继续等待投票回复,直到超时或者收到心跳包。
  • 维持领导者:领导者会周期性地向所有跟随者发送心跳包,维持自己的领导地位,并检查跟随者的状态。如果领导者发现自己的选举轮次小于某个跟随者的选举轮次,就会认为自己的领导地位已经过期,转变为跟随者,重新开始选举超时计时。
  • 处理冲突:如果集群中出现网络分区或者节点故障,可能会导致多个候选者同时发起选举,造成选举冲突。Raft算法通过随机化选举超时时间,使得冲突的概率降低。同时,如果一个候选者收到了另一个候选者的选举请求,它会拒绝投票,并重置自己的选举超时时间,避免无效的选举。
  • 最终,只有一个候选者能够获得多数的票数,成为领导者,结束选举。

Paxos算法

Paxos算法是一种基于提案的一致性算法,它要求集群中的每个节点都有两种角色:提议者(proposer)和接受者(acceptor)。提议者负责发起提案,提案包含一个提案编号(n)和一个从节点的标识(v)。接受者负责接收提案,并根据提案编号的大小,决定是否接受提案。Paxos算法的核心是提案过程,分为以下几个步骤:

  • 准备阶段:提议者会生成一个唯一的提案编号(n),并向所有的接受者发送准备请求,包含提案编号(n)。
  • 承诺阶段:接受者收到准备请求后,会比较自己已经接受过的最大提案编号(n’)和当前提案编号(n),如果n’ >= n,就会拒绝准备请求;否则,就会承诺不再接受任何编号小于n的提案,并回复提议者,包含自己已经接受过的最大提案编号(n’)和对应的从节点标识(v’)。
  • 接受阶段:提议者收到半数以上的接受者的回复后,会从中选择最大的提案编号(n’)和对应的从节点标识(v’),如果n’为0,就说明没有接受者接受过任何提案,此时提议者可以自由选择一个从节点标识(v)。然后,提议者会向所有的接受者发送接受请求,包含提案编号(n)和从节点标识(v)。
  • 确认阶段:接受者收到接受请求后,会比较自己已经承诺过的最小提案编号(n’‘)和当前提案编号(n),如果n’’ > n,就会拒绝接受请求;否则,就会接受提案,并回复提议者,包含提案编号(n)和从节点标识(v)。
  • 完成阶段:提议者收到半数以上的接受者的回复后,就会认为提案达成一致,即从节点标识(v)被选为新的主节点,并通知所有的接受者。

Raft算法和Paxos算法的区别

Raft算法和Paxos算法都是为了解决分布式系统中的一致性问题,它们的目标是相同的,但是它们的实现方式和细节有所不同。以下是它们的主要区别:

  • 角色划分:Raft算法要求集群中的每个节点都有三种角色:领导者、候选者和跟随者,而Paxos算法要求集群中的每个节点都有两种角色:提议者和接受者。Raft算法的角色划分更加明确,只有一个领导者,其他节点都是跟随者,而Paxos算法的角色划分更加灵活,每个节点都可以是提议者,也可以是接受者。
  • 选举过程:Raft算法的选举过程是基于选举轮次和投票机制的,每个候选者都会向其他节点发送选举请求,其他节点会根据自己的选举轮次和投票情况,决定是否投票给该候选者。Paxos算法的选举过程是基于提案编号和接受拒绝机制的,每个提议者都会向其他节点发送提案,其他节点会根据自己已经接受过的最大提案编号,决定是否接受该提案。
  • 选举结果:Raft算法的选举结果是确定的,只要有一个候选者获得超过半数的票数,就会成为领导者,并通知其他节点。Paxos算法的选举结果是不确定的,只要有一个提案被超过半数的接受者接受,就会成为批准的提案,并通知其他提议者,但是可能会有多个批准的提案,需要提议者之间进行协商,选择一个最终的提案。
  • 选举效率:Raft算法的选举效率是较高的,一般情况下,只需要一轮选举,就可以选出领导者,除非出现选票平分的情况,需要重新发起选举。Paxos算法的选举效率是较低的,一般情况下,需要两轮选举,即准备阶段和接受阶段,才能选出新的主节点,除非没有竞争的情况,可以省略准备阶段。

总结

本文介绍了Redis的哨兵模式,以及哨兵模式中的两种选举算法:Raft算法和Paxos算法,并对比了它们的原理和区别。Raft算法和Paxos算法都是为了解决分布式系统中的一致性问题,它们的目标是相同的,但是它们的实现方式和细节有所不同。Raft算法的优点是简单、直观、高效,而Paxos算法的优点是灵活、通用、健壮。不同的选举算法有不同的适用场景,需要根据实际的业务需求和系统环境,选择合适的选举算法,以实现Redis哨兵模式的最佳性能和效果。

文章来源:https://blog.csdn.net/TaloyerG/article/details/134958242
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