Redis Sentinel und Redis Cluster sind zwei unterschiedliche Mechanismen, die von Redis bereitgestellt werden, um die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit zu verbessern.
Redis Sentinel ist in erster Linie eine HA -Lösung (hohe Verfügbarkeit), die für Redis -Setups entwickelt wurde, die Replikation verwenden, aber keine Daten sharden. Sentinel Monitors Master- und Replica Redis -Instanzen monoperiert automatische Failover- und Konfigurationsaktualisierungen für Clients. Es arbeitet als verteiltes System mit mehreren Sentinel -Instanzen, die zusammenarbeiten, um Fehler zuverlässig zu erkennen. Seine Kernstärken in der Zuverlässigkeit stammen aus der Tarifvereinbarung (Quorum) unter Sentinels, um einen Masterversagen zu erkennen und Failover zu initiieren. Dies reduziert falsch positive Ergebnisse und stellt sicher, dass Failover -Aktionen von einer Mehrheit genehmigt werden, wodurch die Konsistenz und Verfügbarkeit von Systemen aufbewahrt wird. Sentinel kümmert sich um Failover, indem es für die am meisten aktualisierte Replik für Master, Neukonfiguration anderer Repliken und die Information von Kunden über die neue Master -Adresse fördert. Das architektonische Design von Sentinel vermeidet das Failover -System, das zu einem einzigen Ausfallpunkt wird, indem mehrere Instanzen für unabhängige Maschinen oder Zonen erforderlich sind. Es führt auch eine kontinuierliche Überwachung durch und enthält Benachrichtigungen über den Zustand der Redis -Instanzen, wodurch die betriebliche Bewusstsein und die Reaktionsfähigkeit auf Probleme verbessert werden. Die hohen Verfügbarkeitsfunktionen von Sentinel machen es für kleinere Redis-Bereitstellungen geeignet, die Failover und Überwachung erfordern, aber keine Datenpartitionierung oder großräumige horizontale Skalierung benötigen.
Redis Cluster ist dagegen eine komplexere, integrierte Lösung, die Daten mit hoher Verfügbarkeit kombiniert. Cluster -Partitionsdaten automatisch über mehrere Redis -Knoten (MASTERS), wobei jeweils Replikate enthalten sind. Die Clustering -Architektur ist dezentralisiert, ohne einen einzigen Managementpunkt, sodass sie horizontal skalieren und größere Datensätze durch Verteilung von Ladungen zwischen Knoten verteilt werden können. Redis-Cluster umfasst integrierte Replikationen und automatisches Failover für fehlgeschlagene Knoten, die den fortgesetzten Betrieb bei Netzwerkpartitionen oder Knotenfehlern unterstützt. Im Gegensatz zu Sentinel verwaltet Redis Cluster inhärent die Datenverteilung (SHARDING), wodurch die Arbeitsbelastung optimiert wird und die Ressourcenauslastung zwischen Masters ausbalanciert. Redis-Cluster weist jedoch einige Replikationsbeschränkungen auf, wie z. B. eine Einzelschichtreplikation (jeder Master repliziert nur zu seinen Sklaven). Trotz der asynchronen Replikation in beiden Systemen ist Cluster dank Sharding und ausgewogener Belastung für einen höheren Durchsatz und eine geringere Latenz in Maßstab ausgelegt.
In Bezug auf die Zuverlässigkeit beruht der Failover-Mechanismus von Sentinel auf das Urteil und die Wahl eines Leiterwesens, um Failover-Aufgaben auszuführen, um sorgfältige Koordination zu gewährleisten und die Wahrscheinlichkeit von Split-Hirn-Szenarien zu verringern. Sentinel-Setups enthalten normalerweise mindestens drei Sentinel-Instanzen, um ein fehlertolerantes Quorum-System beizubehalten, das auch dann weiter arbeitet, wenn einige Sentinel-Knoten versagen. Sentinel bietet jedoch keine Daten Sharding an, was zu einer Unterbrechung der Repliken führen kann, da nur ein Meister die Schreibvorgänge behandelt. Dies schränkt seine Fähigkeit ein, mit Datengröße und Arbeitsbelastung zu skalieren, was bedeutet, dass die Zuverlässigkeit in Bezug auf die Datenverfügbarkeit und die Zugriffsgeschwindigkeit in größeren Bereitstellungen abbauen kann.
Die Zuverlässigkeit von Redis -Cluster leuchtet beim Skalieren. Es verbessert die Fehlertoleranz, indem sie Daten über mehrere Meister verteilen und sie replizieren. Der Cluster kann weiter funktionieren, wenn einige Knoten versagen oder nicht erreichbar werden, vorausgesetzt, ein Mehrheitsquorum von Masters wird beibehalten. Der verteilte Konsens ermöglicht ein automatisches Failover für einzelne Masterknoten und hält den Cluster auch bei teilweisen Netzwerkpartitionen in Betrieb. Dies macht Redis-Cluster für große Umgebungen mit hoher Nachfrage zuverlässig, in denen sowohl Verfügbarkeit als auch horizontale Skalierbarkeit erforderlich sind. Das Einrichten, Verwalten und Wiederherstellen von Fehlern in einem Cluster kann jedoch komplexer sein, und unsachgemäße Konfigurationen oder Netzwerkprobleme können zu Split-Hirn- oder Datenkonsistenz führen, wenn Quorum verloren geht, oder Failover-Verfahren Mishandle-Statusübergänge.
Zusammenfassend bietet Redis Sentinel eine starke Zuverlässigkeit, die sich auf eine hohe Verfügbarkeit durch koordinierte Überwachung und Failover in einer Master-Replica-Architektur ohne Sharding konzentriert. Es passt zu kleineren Bereitstellungen oder Szenarien, in denen eine hohe Verfügbarkeit kritisch ist, aber das Datenvolumen und die Zugriffslast von einem einzelnen Master überschaubar sind. Redis -Cluster hingegen bietet Zuverlässigkeit in Kombination mit horizontaler Skalierbarkeit, indem Daten ausgelöst und über mehrere Knoten hinweg repliziert werden, wodurch der laufende Betrieb trotz Knotenfehlern und Netzwerkpartitionen in größeren, anspruchsvolleren Umgebungen sicherstellt. Die Auswahl zwischen ihnen hängt von den spezifischen Zuverlässigkeitsanforderungen relativ zur Datengröße, der Arbeitsbelastung und der Komplexität ab, die ein System tolerieren kann.
Diese Übersicht enthält detaillierte Überlegungen zu Überwachung, Failover-Prozessen, Quorum-Mechanismen, Replikationsarchitektur, Auswirkungen auf die Skalierbarkeit und operative Kompromisse für die Zuverlässigkeit zwischen Redis Sentinel und Redis-Cluster.