面试题：如何合理设置Redis Sentinel检查客观下线状态的阈值

Question

在一个包含多个Redis实例和Sentinel节点的生产环境中，应考虑哪些因素来合理设置客观下线状态的阈值？如果阈值设置过高或过低，分别会对系统产生什么影响？

Answer 1

合理设置客观下线状态阈值需考虑的因素

1. 实例的负载情况：若Redis实例处理高并发读写操作，负载高，可能需适当提高阈值，避免因短暂波动致误判。比如在电商大促期间，Redis实例读写请求剧增，此时需更高阈值。
2. 网络状况：网络不稳定、延迟高或存在丢包现象，应提高阈值，防止因网络问题频繁判定下线。如在网络波动较大的老旧网络环境中。
3. Sentinel节点数量：Sentinel节点多，对故障判断更准确，阈值可适当降低；节点少则需提高阈值，防止误判。例如3个Sentinel节点时阈值可相对5个节点时高些。
4. 业务对Redis可用性的要求：对可用性要求极高的业务，如实时交易系统，为快速故障转移，阈值可适当降低；对可用性要求相对低的业务，如某些日志记录场景，可适当提高阈值。

阈值设置过高的影响

1. 故障发现延迟：Redis实例实际已故障，但因阈值高，Sentinel未及时判定为客观下线，导致故障转移延迟，业务长时间受影响。如电商支付环节使用的Redis实例故障，却未及时转移，影响支付流程。
2. 数据丢失风险增加：延迟故障转移，期间若有数据写入故障实例，可能造成数据丢失。例如消息队列使用的Redis，故障未及时转移，新消息写入故障实例而丢失。

阈值设置过低的影响

1. 误判频繁：网络波动、短暂负载高等非故障原因易使实例被误判为客观下线，触发不必要的故障转移。如网络瞬间抖动，Redis实例被误判下线，进行故障转移，影响业务正常运行。
2. 系统资源浪费：频繁误判触发故障转移，Sentinel需执行选主等操作，消耗系统资源，包括网络带宽、CPU等。多次不必要的主节点切换，增加系统负担。