面试题：Redis Sentinel 主观下线检测的配置优化及预警拓展

调整 Redis Sentinel 检测主观下线状态的配置参数

down-after-milliseconds 参数：
- 含义：这个参数定义了 Sentinel 认定一个主节点或从节点主观下线（Subjectively Down，简称 SDOWN）的时间。如果在指定的毫秒数内 Sentinel 没有收到来自目标节点的有效回复，就会判定该节点主观下线。
- 调整方法：在 Sentinel 配置文件（通常命名为 sentinel.conf）中，找到 down - after - milliseconds 配置项。例如，如果要将主节点的主观下线检测时间从默认的 30000 毫秒（30 秒）调整为 15000 毫秒（15 秒），可以添加如下配置：
```
sentinel down - after - milliseconds mymaster 15000
```
- 注意事项：缩短该时间可以更快速地检测到节点问题，但也可能因为网络波动等短暂原因误判节点下线。延长该时间则可以减少误判，但可能导致故障检测延迟。

基于默认预警机制拓展满足复杂业务场景需求

自定义脚本报警：

原理：Redis Sentinel 提供了 notification - script 配置项，可以指定一个脚本。当节点状态发生变化（如主观下线、客观下线等）时，Sentinel 会调用这个脚本，并将相关信息作为参数传递给脚本。

实现步骤：

编写脚本：例如使用 Python 编写一个简单的报警脚本 sentinel_notify.py：

import sys
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def send_email(subject, body):
    sender = "your_email@example.com"
    receivers = ["recipient_email@example.com"]
    msg = MIMEText(body)
    msg['Subject'] = subject
    msg['From'] = sender
    msg['To'] = ', '.join(receivers)

    try:
        smtpObj = smtplib.SMTP('your_smtp_server.com', 587)
        smtpObj.starttls()
        smtpObj.login(sender, "your_password")
        smtpObj.sendmail(sender, receivers, msg.as_string())
        print("邮件发送成功")
    except smtplib.SMTPException as e:
        print("Error: 无法发送邮件", e)

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) < 4:
        print("参数不足")
        sys.exit(1)
    event_type = sys.argv[1]
    instance = sys.argv[2]
    status = sys.argv[3]
    subject = f"Redis Sentinel {event_type} - {instance} - {status}"
    body = f"Redis 节点 {instance} 发生 {event_type}，当前状态为 {status}"
    send_email(subject, body)

配置 Sentinel：在 sentinel.conf 中添加如下配置：

sentinel notification - script mymaster /path/to/sentinel_notify.py

与监控系统集成：
- 原理：通过 Sentinel 的 API 获取节点状态信息，并将这些信息推送到如 Prometheus + Grafana 等监控系统中。在监控系统中可以基于这些数据设置复杂的告警规则。
- 实现步骤：
  - 使用 Sentinel API：Sentinel 提供了一些命令来获取节点状态，如 SENTINEL GET - MASTERS 可以获取所有被监控主节点的信息。可以编写一个定时任务（如使用 cron），通过 Redis 客户端（如 redis - cli 或编程语言中的 Redis 库）调用这些命令获取信息。
  - 推送到监控系统：以 Prometheus 为例，编写一个 exporter 程序，将获取到的 Sentinel 节点状态信息转换为 Prometheus 可识别的指标格式并暴露给 Prometheus。例如，使用 Python 和 prometheus_client 库：
```
from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import redis
import time

sentinel_redis = redis.Redis(host='sentinel_host', port=26379)
master_gauge = Gauge('redis_sentinel_master_status', 'Redis Sentinel Master Status', ['master_name','status'])

def get_sentinel_status():
    masters = sentinel_redis.execute_command('SENTINEL GET - MASTERS')
    for master in masters:
        master_name = master[b'name'].decode('utf - 8')
        status = master[b'status'].decode('utf - 8')
        master_gauge.labels(master_name=master_name, status=status).set(1)

if __name__ == "__main__":
    start_http_server(9123)
    while True:
        get_sentinel_status()
        time.sleep(60)
```
  - 设置告警规则：在 Grafana 中导入相关的 Prometheus 数据源，并基于获取到的指标设置告警规则。例如，当某个主节点主观下线时触发告警通知。

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面试题：Redis Sentinel 主观下线检测的配置优化及预警拓展

知识考点

面试题答案

调整 Redis Sentinel 检测主观下线状态的配置参数

基于默认预警机制拓展满足复杂业务场景需求