面试题：Redis Sentinel 获取主服务器信息的一致性与容错性设计

Question

在分布式环境下，网络分区、节点故障等情况时常发生。请深入分析 Redis Sentinel 在获取主服务器信息过程中，是如何保证信息一致性和容错性的，包括在不同故障场景下 Sentinel 的应对机制，结合底层原理和实际应用场景进行阐述。

Answer 1

Redis Sentinel 获取主服务器信息保证一致性和容错性的原理

1. 多 Sentinel 节点协作
   • Sentinel 采用多节点模式，多个 Sentinel 节点共同监控 Redis 主从集群。每个 Sentinel 节点都定期向主服务器和从服务器发送 PING 命令来检测其健康状态。例如，假设有三个 Sentinel 节点 S1、S2、S3 监控一个主服务器 M 和两个从服务器 Sla、Slb。
   • 当一个 Sentinel 节点发现主服务器故障时，不会立即进行故障转移，而是先在 Sentinel 节点之间进行信息交换。比如 S1 发现 M 故障，它会向 S2 和 S3 发送自己对主服务器状态的判断信息，通过这种多节点协作，避免单个 Sentinel 节点误判。
2. 主观下线和客观下线
   • 主观下线（SDOWN - Subjective Down）：当一个 Sentinel 节点在一定时间内（可配置的 down - after - milliseconds 参数）没有收到主服务器的回复（例如 PING 命令的回复），该 Sentinel 节点会将主服务器标记为主观下线。这只是该 Sentinel 节点自身的判断。
   • 客观下线（ODOWN - Objective Down）：多个 Sentinel 节点通过互相交换信息，当超过一定数量（可配置的 quorum 参数）的 Sentinel 节点都认为主服务器主观下线时，主服务器就会被标记为客观下线。例如，设置 quorum 为 2，当 S1 和 S2 都标记主服务器主观下线后，经过信息交换，主服务器就会被标记为客观下线。这一机制保证了对主服务器故障判断的一致性。
3. 故障转移过程中的信息一致性
   • 选举领头 Sentinel：当主服务器被标记为客观下线后，Sentinel 节点之间会进行选举，选出一个领头 Sentinel 来执行故障转移操作。选举采用 Raft 算法的变种。每个 Sentinel 节点会向其他 Sentinel 节点发送 SENTINEL is - master - down - by - addr 命令，请求对方给自己投票。获得超过半数（包括自身）投票的 Sentinel 节点成为领头 Sentinel。例如，三个 Sentinel 节点，至少需要两个节点投票才能成为领头 Sentinel。
   • 选择新主服务器：领头 Sentinel 从从服务器列表中选择一个从服务器晋升为主服务器。选择规则主要考虑从服务器的优先级（可配置的 slave - priority 参数）、复制偏移量（复制数据的进度）等因素。例如，优先级高且复制偏移量较大的从服务器更有可能被选中。在这个过程中，所有 Sentinel 节点会同步新主服务器的信息，保证信息一致性。
   • 重新配置从服务器：领头 Sentinel 会向其他从服务器发送 SLAVEOF 命令，让它们成为新主服务器的从服务器，同时更新自己的配置文件和内存中的状态信息，其他 Sentinel 节点也会更新对新主从关系的认知，从而在整个分布式环境中保证主服务器信息的一致性。

不同故障场景下 Sentinel 的应对机制

1. 网络分区故障场景
   • Sentinel 节点间网络分区：如果部分 Sentinel 节点之间出现网络分区，被分隔的 Sentinel 节点集可能会各自独立运行。例如，S1 和 S2 组成一个分区，S3 单独在一个分区。在这种情况下，只要每个分区内的 Sentinel 节点数量没有达到 quorum，就不会进行错误的故障转移。当网络恢复后，Sentinel 节点会重新交换信息，调整状态，恢复一致的认知。
   • 主从服务器与 Sentinel 节点间网络分区：若主服务器与部分 Sentinel 节点网络隔离，被隔离的 Sentinel 节点可能会将主服务器标记为主观下线。但由于没有足够数量的 Sentinel 节点达成客观下线的共识（未达到 quorum），不会进行故障转移。当网络恢复后，Sentinel 节点会重新确认主服务器状态，调整到正确状态。
2. 节点故障场景
   • Sentinel 节点故障：某个 Sentinel 节点故障不会影响整个 Sentinel 系统的运行。因为其他 Sentinel 节点仍能继续监控 Redis 主从集群，并在需要时进行故障转移。例如，S1 故障，S2 和 S3 仍可以协作完成对主服务器的监控和故障转移操作。当故障的 Sentinel 节点恢复后，它会从其他 Sentinel 节点获取最新的状态信息，重新加入 Sentinel 集群。
   • 主服务器故障：如前面所述，当主服务器故障时，Sentinel 节点通过主观下线、客观下线、选举领头 Sentinel 等步骤进行故障转移，选择新的主服务器，保证 Redis 服务的可用性。例如，主服务器 M 故障，Sentinel 节点会选举出领头 Sentinel，从从服务器 Sla 和 Slb 中选择一个晋升为主服务器，继续提供服务。
   • 从服务器故障：Sentinel 节点会检测到从服务器故障，并将其标记为下线。在故障转移时，故障的从服务器不会被选为新主服务器。同时，Sentinel 会监控从服务器的恢复情况，当故障从服务器恢复后，会重新将其加入到从服务器列表，作为新主服务器的从服务器进行数据同步。

实际应用场景

1. 高可用性要求的业务场景：如电商系统的用户登录模块，需要保证 Redis 存储的用户登录状态信息始终可用。使用 Redis Sentinel 可以在主服务器出现故障时，快速进行故障转移，确保登录验证等操作不受影响，保证业务的连续性。
2. 数据一致性敏感的场景：例如金融交易系统，在处理交易数据时，Redis 中存储的账户余额等信息必须保证一致性。Sentinel 通过上述机制保证主服务器信息的一致性，在故障转移过程中，能尽量减少数据丢失和不一致的情况，确保交易数据的准确性。