面试题：Redis集群重新分片回滚机制的高可用设计

Question

假设在Redis集群重新分片回滚过程中，部分节点出现故障，如何设计一个高可用的回滚机制，确保数据一致性和集群的正常运行？请从故障检测、数据同步以及节点恢复等方面进行阐述。

Answer 1

故障检测

1. 心跳机制：在Redis集群中，节点之间通过定时发送心跳消息（PING）来检测彼此的存活状态。如果在一定时间内（例如配置的cluster-node-timeout时长）没有收到某个节点的PONG响应，则初步判定该节点可能出现故障。
2. 主观下线（PFail）：当一个节点认为另一个节点疑似故障时，会将其标记为PFail状态，并在集群消息中传播这个信息。
3. 客观下线（Fail）：多个节点（超过半数的主节点）都认为某个节点疑似故障时，会发起对该节点的故障确认。如果达成共识，就将该节点标记为Fail状态，正式判定其下线。

数据同步

1. 备份数据记录：在重新分片回滚开始前，记录所有涉及重新分片操作的相关数据，比如每个槽位迁移前后的归属节点信息，以及迁移过程中已同步的数据版本等。可以使用日志文件或专门的元数据存储方式来记录这些信息。
2. 故障节点数据恢复：
   • 从备份中恢复：如果故障节点有可用的备份，可使用备份数据来恢复其数据状态。对于Redis，可以利用RDB快照文件或AOF日志进行数据恢复。
   • 数据重同步：从其他拥有完整数据的节点进行数据重同步。例如，对于主从结构，从节点可以向主节点请求全量同步（SYNC）或部分同步（PSYNC）操作。在集群环境下，故障节点重新上线后，可以向其他持有对应槽位数据的节点请求数据同步。
   • 同步策略：
     • 增量同步：优先采用增量同步方式，即只同步自故障发生以来其他节点发生变化的数据。这样可以减少网络带宽消耗和同步时间。
     • 全量同步：若增量同步不可行（例如备份不完整或节点数据差异较大），则执行全量同步，将对应槽位的完整数据从其他节点复制到故障节点。
3. 数据一致性保证：
   • 版本控制：在数据同步过程中，使用版本号或时间戳来标记数据版本。当进行数据同步时，接收方节点根据版本信息决定是否接受新数据，以确保数据的一致性。例如，如果接收方节点的数据版本比发送方的新，则忽略此次同步的数据。
   • 同步日志：记录数据同步的详细过程，包括同步的发起时间、源节点、目标节点、同步的数据范围等信息。这样在出现问题时可以通过同步日志进行故障排查和数据一致性修复。

节点恢复

1. 故障节点重启：当故障节点被修复或重启后，首先向集群中的其他节点发送加入请求。其他节点在确认其身份后，将其重新纳入集群。
2. 重新分配任务：根据重新分片回滚前记录的元数据，重新分配该节点应负责的槽位和数据。可以通过集群管理命令（如CLUSTER ADDSLOTS等）来完成槽位的重新分配。
3. 节点状态检查：节点恢复后，持续监控其状态，确保其数据与其他节点保持一致，并且能够正常处理客户端请求。例如，定期对节点进行健康检查，检查其内存使用、CPU负载、网络连接等指标，以及验证其负责的槽位数据是否完整和正确。
4. 集群状态调整：节点恢复后，集群可能需要进行一些状态调整，例如重新计算节点之间的负载均衡等。可以通过集群管理工具（如redis - cli的相关命令）来触发集群状态的重新调整，以确保整个集群能够正常运行。