基于内存的 Redis 应该是目前各种 Web 开发业务中最为常用的 key-value 数据库了。

我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session 存储），加速一些热数据的查询（相比较 MySQL 而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH 和 BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。

规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将 Redis 存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。

不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导致我这边的业务跟着遭殃。

最近在我的项目中自己搭了一套小型的“高可用”Redis 服务，在此做一下自己的总结和思考。

首先我们要定义一下对于 Redis 服务来说怎样才算是高可用，即在各种出现异常的情况下，依然可以正常提供服务；或者宽松一些，出现异常的情况下，只经过很短暂的时间即可恢复正常服务。点击这里获取全套 redis 面试题及答案。

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所谓异常，应该至少包含了以下三种可能性：

某个节点服务器的某个进程突然 down 掉，例如某开发手残，把一台服务器的 redis-server 进程 kill 了。

某台节点服务器 down 掉，相当于这个节点上所有进程都停了，例如某运维手残，把一个服务器的电源拔了；例如一些老旧机器出现硬件故障。

任意两个节点服务器之间的通信中断了，例如某临时工手残，把用于两个机房通信的光缆挖断了。

其实以上任意一种异常都是小概率事件，而做到高可用性的基本指导思想就是：多个小概率事件同时发生的概率可以忽略不计，只要我们设计的系统可以容忍短时间内的单点故障，即可实现高可用性。

对于搭建高可用 Redis 服务，网上已有了很多方案，例如 Keepalived、Codis、Twemproxy、Redis Sentinel。

其中 Codis 和 Twemproxy 主要是用于大规模的 Redis 集群中，也是在 Redis 官方发布 Redis Sentinel 之前 Twitter 和豌豆荚提供的开源解决方案。

我的业务中数据量并不大，所以搞集群服务反而是浪费机器了。最终在 Keepalived 和 Redis Sentinel 之间做了个选择，选择了官方的解决方案 Redis Sentinel。

Redis Sentinel 可以理解为一个监控 Redis Server 服务是否正常的进程，并且一旦检测到不正常，可以自动地将备份（slave）Redis Server 启用，使得外部用户对 Redis 服务内部出现的异常无感知。点击这里获取全套 redis 面试题及答案。

下面我们按照由简至繁的步骤，搭建一个最小型的高可用的 Redis 服务。

方案1：单机版 Redis Server，无 Sentinel

一般情况下，我们搭的个人网站或者平时做开发时，会起一个单实例的 Redis Server。

调用方直接连接 Redis 服务即可，甚至 Client 和 Redis 本身就处于同一台服务器上。

这种搭配仅适合个人学习娱乐，毕竟这种配置总会有单点故障的问题无法解决。

一旦 Redis 服务进程挂了，或者服务器 1 停机了，那么服务就不可用了。并且如果没有配置 Redis 数据持久化的话，Redis 内部已经存储的数据也会丢失。

方案2：主从同步 Redis Server，单实例 Sentinel

为了实现高可用，解决方案 1 中所述的单点故障问题，我们必须增加一个备份服务，即在两台服务器上分别启动一个 Redis Server 进程，一般情况下由 master 提供服务，slave 只负责同步和备份。

与此同时，在额外启动一个 Sentinel 进程，监控两个 Redis Server 实例的可用性，以便在 master 挂掉的时候，及时把 slave 提升到 master 的角色继续提供服务，这样就实现了 Redis Server 的高可用。

这基于一个高可用服务设计的依据，即单点故障本身就是个小概率事件，而多个单点同时故障（即 master 和 slave 同时挂掉），可以认为是（基本）不可能发生的事件。

对于 Redis 服务的调用方来说，现在要连接的是 Redis Sentinel 服务，而不是 Redis Server 了。

常见的调用过程是，client 先连接 Redis Sentinel 并询问目前 Redis Server 中哪个服务是 master，哪些是 slave，然后再去连接相应的 Redis Server 进行操作。

当然目前的第三方库一般都已经实现了这一调用过程，不再需要我们手动去实现（例如 Nodejs 的 ioredis，PHP 的 predis，Golang 的 go-redis/redis，Java 的 jedis 等）。

然而，我们实现了 Redis Server 服务的主从切换之后，又引入了一个新的问题，即 Redis Sentinel 本身也是个单点服务，一旦 Sentinel 进程挂了，那么客户端就没办法链接 Sentinel 了。所以说，方案 2 的配置无法实现高可用性。

方案3：主从同步 Redis Server，双实例 Sentinel

为了解决方案 2 的问题，我们把 Redis Sentinel 进程也额外启动一份，两个 Sentinel 进程同时为客户端提供服务发现的功能。

对于客户端来说，它可以连接任何一个 Redis Sentinel 服务，来获取当前 Redis Server 实例的基本信息。

通常情况下，我们会在 Client 端配置多个 Redis Sentinel 的链接地址，Client 一旦发现某个地址连接不上，会去试图连接其他的 Sentinel 实例。

这当然也不需要我们手动实现，各个开发语言中比较热门的 Redis 连接库都帮我们实现了这个功能。点击这里获取全套 redis 面试题及答案。

我们预期是：即使其中一个 Redis Sentinel 挂掉了，还有另外一个 Sentinel 可以提供服务。

然而，愿景是美好的，现实却是很残酷的。如此架构下，依然无法实现 Redis 服务的高可用。

方案 3 示意图中，红线部分是两台服务器之间的通信，而我们所设想的异常场景（异常2）是：某台服务器整体宕机，不妨假设服务器 1 停机，此时，只剩下服务器 2 上面的 Redis Sentinel 和 slave Redis Server 进程。

这时，Sentinel 其实是不会将仅剩的 slave 切换成 master 继续服务的，也就导致 Redis 服务不可用，因为 Redis 的设定是只有当超过 50% 的 Sentinel 进程可以连通并投票选取新的 master 时，才会真正发生主从切换。

本例中两个 Sentinel 只有一个可以连通，等于 50% 并不在可以主从切换的场景中。

你可能会问，为什么 Redis 要有这个 50% 的设定？假设我们允许小于等于 50% 的 Sentinel 连通的场景下也可以进行主从切换呢？

试想一下异常 3，即服务器 1 和服务器 2 之间的网络中断，但是服务器本身是可以运行的，如下图所示：

实际上对于服务器 2 来说，服务器 1 直接宕机和服务器 1 网络连不通是一样的效果，都是突然就无法进行任何通信了。

假设网络中断时我们允许服务器 2 的 Sentinel 把 slave 切换为 master，结果就是你现在拥有了两个可以对外提供服务的 Redis Server。

Client 做任何的增删改操作，有可能落在服务器 1 的 Redis 上，也有可能落在服务器 2 的 Redis 上（取决于 Client 到底连通的是哪个 Sentinel），造成数据混乱。点击这里获取全套 redis 面试题及答案。

即使后面服务器1和服务器2之间的网络又恢复了，我们也无法把数据统一了（两份不一样的数据，到底该信任谁呢？），数据一致性完全被破坏。

方案4：主从同步 Redis Server，三实例 Sentinel

鉴于方案 3 并没有办法做到高可用，我们最终的版本就是上图所示的方案 4 了，实际上这就是我们最终搭建的架构。

我们引入了服务器 3，并且在 3 上面又搭建起一个 Redis Sentinel 进程，现在由三个 Sentinel 进程来管理两个 Redis Server 实例。

这种场景下，不管是单一进程故障、还是单个机器故障、还是某两个机器网络通信故障，都可以继续对外提供 Redis 服务。

实际上，如果你的机器比较空闲，当然也可以把服务器 3 上面也开启一个 Redis Server，形成 1 master + 2 slave 的架构。

每个数据都有两个备份，可用性会提升一些。当然也并不是 slave 越多越好，毕竟主从同步也是需要时间成本的。

在方案 4 中，一旦服务器 1 和其他服务器的通信完全中断，那么服务器 2 和 3 会将 slave 切换为 master。

对于客户端来说，在这么一瞬间会有 2 个 master 提供服务，并且一旦网络恢复了，那么所有在中断期间落在服务器 1 上的新数据都会丢失。

如果想要部分解决这个问题，可以配置 Redis Server 进程，让其在检测到自己网络有问题的时候，立即停止服务，避免在网络故障期间还有新数据进来（可以参考 Redis 的 min-slaves-to-write 和 min-slaves-max-lag 这两个配置项）。

至此，我们就用 3 台机器搭建了一个高可用的 Redis 服务。其实网上还有更加节省机器的办法，就是把一个 Sentinel 进程放在 Client 机器上，而不是服务提供方的机器上。

只不过在公司里面，一般服务的提供方和调用方并不来自同一个团队。两个团队共同操作同一个机器，很容易因为沟通问题导致一些误操作，所以出于这种人为因素的考虑，我们还是采用了方案 4 的架构。

并且由于服务器 3 上面只跑了一个 Sentinel 进程，对服务器资源消耗并不多，还可以用服务器 3 来跑一些其他的服务。

易用性：像使用单机版 Redis 一样使用 Redis Sentinel

作为服务的提供方，我们总是会讲到用户体验问题。在上述方案当中始终有一个让 Client 端用的不是那么舒服的地方。

对于单机版 Redis，Client 端直接连接 Redis Server，我们只需要给一个 ip 和 port，Client 就可以使用我们的服务了。

而改造成 Sentinel 模式之后，Client 不得不采用一些支持 Sentinel 模式的外部依赖包，并且还要修改自己的 Redis 连接配置，这对于“矫情”的用户来讲显然是不能接收的。点击这里获取全套 redis 面试题及答案。

有没有办法还是像在使用单机版的 Redis 那样，只给 Client 一个固定的 ip 和 port 就可以提供服务呢？

答案当然是肯定的。这可能就要引入虚拟 IP（Virtual IP，VIP），如上图所示。

我们可以把虚拟 IP 指向 Redis Server master 所在的服务器，在发生 Redis 主从切换的时候，会触发一个回调脚本，回调脚本中将 VIP 切换至 slave 所在的服务器。

这样对于 Client 端来说，他仿佛在使用的依然是一个单机版的高可用 Redis 服务。

结语

搭建任何一个服务，做到“能用”其实是非常简单的，就像我们运行一个单机版的 Redis。

不过一旦要做到“高可用”，事情就会变得复杂起来。业务中使用了额外的两台服务器，3 个 Sentinel 进程+1 个 Slave 进程，只是为了保证在那小概率的事故中依然做到服务可用。

在实际业务中我们还启用了 supervisor 做进程监控，一旦进程意外退出，会自动尝试重新启动。

“我自己是一名Java架构师，辞职目前在做讲师，整理了一份学习Java干货，无论是刚需的高级面试专题还是常用的数据算法都有整理，送给每一位Java小伙伴。在日新月异的程序世界里，我们每一个人都是学生。"

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