基於記憶體的Redis應該是目前各種web開發業務中最常用的key-value資料庫了，我們經常在業務中用其儲存使用者登陸態（Session儲存），加速一些熱資料的查詢（相比較mysql而言，速度有數量級的提升），做簡單的訊息佇列（LPUSH和BRPOP）、訂閱發布（PUB/SUB）系統等等。規模比較大的網路公司，一般都會有專門的團隊，將Redis儲存以基礎服務的形式提供給各個業務呼叫。
不過任何一個基礎服務的提供方，都會被呼叫方問起的一個問題是：你的服務是否具有高可用性？最好不要因為你的服務常常出問題，導致我這邊的業務跟著遭殃。最近我所在的專案中也自己搭了一套小型的「高可用」Redis服務，在此做一下自己的總結和思考。
首先我們要定義一下對Redis服務來說怎樣才算是高可用，也就是在各種出現異常的情況下，依然可以正常提供服務。或者寬鬆一些，出現異常的情況下，只經過很短暫的時間即可恢復正常服務。所謂異常，應該至少包含了以下幾種可能性：
【異常1】某個節點伺服器的某個進程突然down掉（例如某開發手殘，把一台伺服器的redis-server進程kill了）
【異常2】某台節點伺服器down掉，相當於這個節點上所有進程都停了（例如某運維手殘，把一個伺服器的電源拔了；例如一些老舊機器出現硬體故障）
【異常3】任兩個節點伺服器之間的通訊中斷了（例如某臨時工手殘，把用於兩個機房通訊的光纜挖斷了）
其實以上任一種異常都是小機率事件，而做到高可用性的基本指導想法就是：多個小機率事件同時發生的機率可以忽略不計。只要我們設計的系統可以容忍短時間內的單點故障，即可實現高可用性。
對於搭建高可用Redis服務，網路上已有了許多方案，例如Keepalived，Codis，Twemproxy，Redis Sentinel。其中Codis和Twemproxy主要是用於大規模的Redis群集中，也是在Redis官方發布Redis Sentinel之前twitter和豌豆莢提供的開源解決方案。我的業務中資料量並不大，所以搞叢集服務反而是浪費機器了。最後在Keepalived和Redis Sentinel之間做了個選擇，選擇了官方的解決方案Redis Sentinel。
Redis Sentinel可以理解為監控Redis Server服務是否正常的進程，並且一旦偵測到不正常，可以自動地將備份（slave）Redis Server啟用，使得外部使用者對Redis服務內部出現的異常無感知。我們按照由簡至繁的步驟，建造一個最小型的高可用的Redis服務。
方案1：單機版Redis Server，無Sentinel
一般情況下，我們搭的個人網站，或是平常做開發時，會起一個單一實例的Redis Server。呼叫方直接連接Redis服務即可，甚至Client和Redis本身就處於同一台伺服器上。這種搭配僅適合個人學習娛樂，畢竟這種配置總會有單點故障的問題無法解決。一旦Redis服務進程掛了，或是伺服器1停機了，那麼服務就不可用了。而如果沒有配置Redis資料持久化的話，Redis內部已經儲存的資料也會遺失。
方案2：主從同步Redis Server，單一實例Sentinel
為了實現高可用，解決方案1中所述的單點故障問題，我們必須增加一個備份服務，即在兩台伺服器上分別各啟動一個Redis Server進程，一般情況下由master提供服務，slave只負責同步和備份。同時，在額外啟動一個Sentinel進程，監控兩個Redis Server實例的可用性，以便在master掛掉的時候，及時把slave提升到master的角色繼續提供服務，這樣就實現了Redis Server的高可用。這基於一個高可用服務設計的依據，即單點故障本身就是個小機率事件，而多個單點同時故障（即master和slave同時掛掉），可以認為是（基本）不可能發生的事件。
對於Redis服務的呼叫方來說，現在要連接的是Redis Sentinel服務，而不是Redis Server了。常見的呼叫過程是，client先連接Redis Sentinel並詢問目前Redis Server中哪個服務是master，哪些是slave，然後再去連接對應的Redis Server操作。當然目前的第三方函式庫一般都已經實現了這個呼叫過程，不再需要我們手動去實作（例如Nodejs的ioredis，PHP的predis，Golang的go-redis/redis，JAVA的jedis等）。
然而，我們實作了Redis Server服務的主從切換之後，又引入了一個新的問題，即Redis Sentinel本身也是個單點服務，一旦Sentinel進程掛了，那麼客戶端就沒辦法連結Sentinel了。所以說，方案2的配置並無法實現高可用性。
##方案3：主從同步Redis Server，雙重實例Sentinel
然而，願景是美好的，現實卻是很殘酷的。如此架構下，依然無法實現Redis服務的高可用。方案3示意圖中，紅線部分是兩台伺服器之間的通信，而我們所設想的異常場景（【異常2】）是，某台伺服器整體down機，不妨假設伺服器1停機，此時，只剩下伺服器2上面的Redis Sentinel和slave Redis Server進程。這時，Sentinel其實是不會將僅剩的slave切換成master繼續服務的，也就導致Redis服務不可用，因為Redis的設定是只有當超過50%的Sentinel進程可以連通並投票選取新的master時，才會真正發生主從切換。本例兩個Sentinel只有一個可以連通，等於50%並不在可以主從切換的場景。
你可能會問，為什麼Redis要有這個50%的設定？假設我們允許小於等於50%的Sentinel連通的場景下也可以進行主從切換。試想【異常3】，也就是伺服器1和伺服器2之間的網路中斷，但是伺服器本身是可以運作的。如下圖所示：
其實對伺服器2來說，伺服器1直接down掉和伺服器1網路連不通是一樣的效果，反正都是突然就無法進行任何通信了。假設網路中斷時我們允許伺服器2的Sentinel把slave切換為master，結果就是你現在擁有了兩個可以對外提供服務的Redis Server。 Client做任何的增刪改操作，有可能落在伺服器1的Redis上，也有可能落在伺服器2的Redis上（取決於Client到底連通的是哪個Sentinel），造成資料混亂。即使後面伺服器1和伺服器2之間的網路又恢復了，那我們也無法把數據統一了（兩份不一樣的數據，到底該信任誰呢？），數據一致性完全被破壞。
##方案4：主從同步Redis Server，三個實例Sentinel
至此，我們就用3台機器搭建了一個高可用的Redis服務。其實網路上還有更節省機器的辦法，就是把一台Sentinel流程放在Client機器上，而不是服務提供者的機器上。只不過在公司裡面，一般服務的提供者和呼叫方並不來自同一個團隊。兩個團隊共同操作同一個機器，很容易因為溝通問題導致一些誤操作，所以出於這種人為因素的考慮，我們還是採用了方案4的架構。而且由於伺服器3上面只跑了一個Sentinel進程，對伺服器資源消耗並不多，還可以用伺服器3來跑一些其他的服務。
易用性：像使用單機版Redis一樣使用Redis Sentinel
作為服務的提供方，我們總是會講到使用者體驗問題。在上述方案當中始終有一個讓Client端用的不是那麼舒服的地方。對於單機版Redis，Client端直接連接Redis Server，我們只需要給一個ip和port，Client就可以使用我們的服務了。而改造成Sentinel模式之後，Client不得不採用一些支援Sentinel模式的外部依賴包，並且還要修改自己的Redis連接配置，這對於「矯情」的用戶來講顯然是不能接收的。有沒有辦法還是像在使用單機版的Redis一樣，只給Client一個固定的ip和port就可以提供服務呢？
答案當然是肯定的。這可能就要引入虛擬IP（Virtual IP，VIP），如上圖所示。我們可以把虛擬IP指向Redis Server master所在的伺服器，在發生Redis主從切換的時候，會觸發一個回呼腳本，回呼腳本中將VIP切換到slave所在的伺服器。這樣對Client端來說，他彷彿在使用的依然是單機版的高可用Redis服務。
結語
建構任何一個服務，做到「能用」其實是非常簡單的，就像我們運行一個單機版的Redis。不過一旦要做到“高可用”，事情就會變得複雜起來。業務中使用了額外的兩台伺服器，3個Sentinel進程+1個Slave進程，只是為了確保在那小機率的事故中依然做到服務可用。在實際業務中我們也啟用了supervisor做進程監控，一旦進程意外退出，就會自動嘗試重新啟動。
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