一万字详解 Redis Cluster Gossip 协议

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
云原生多模数据库 Lindorm,多引擎 多规格 0-4节点
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: 大家好,我是历小冰,今天来讲一下 Reids Cluster 的 Gossip 协议和集群操作。

大家好,我是历小冰,今天来讲一下 Reids Cluster 的 Gossip 协议和集群操作,文章的思维导图如下所示。

image.png

集群模式和 Gossip 简介

对于数据存储领域,当数据量或者请求流量大到一定程度后,就必然会引入分布式。比如 Redis,虽然其单机性能十分优秀,但是因为下列原因时,也不得不引入集群。

  1. 单机无法保证高可用,需要引入多实例来提供高可用性
  2. 单机能够提供高达 8W 左右的QPS,再高的QPS则需要引入多实例
  3. 单机能够支持的数据量有限,处理更多的数据需要引入多实例;
  4. 单机所处理的网络流量已经超过服务器的网卡的上限值,需要引入多实例来分流。

有集群,集群往往需要维护一定的元数据,比如实例的ip地址,缓存分片的 slots 信息等,所以需要一套分布式机制来维护元数据的一致性。这类机制一般有两个模式:分散式和集中式

分散式机制将元数据存储在部分或者所有节点上,不同节点之间进行不断的通信来维护元数据的变更和一致性。Redis Cluster,Consul 等都是该模式。

image.png

而集中式是将集群元数据集中存储在外部节点或者中间件上,比如 zookeeper。旧版本的 kafka 和 storm 等都是使用该模式。

image.png

两种模式各有优劣,具体如下表所示:

image.png

分散式的元数据模式有多种可选的算法进行元数据的同步,比如说 Paxos、Raft 和 Gossip。Paxos 和 Raft 等都需要全部节点或者大多数节点(超过一半)正常运行,整个集群才能稳定运行,而 Gossip 则不需要半数以上的节点运行。

Gossip 协议,顾名思义,就像流言蜚语一样,利用一种随机、带有传染性的方式,将信息传播到整个网络中,并在一定时间内,使得系统内的所有节点数据一致。对你来说,掌握这个协议不仅能很好地理解这种最常用的,实现最终一致性的算法,也能在后续工作中得心应手地实现数据的最终一致性。

image.png

Gossip 协议又称 epidemic 协议(epidemic protocol),是基于流行病传播方式的节点或者进程之间信息交换的协议,在P2P网络和分布式系统中应用广泛,它的方法论也特别简单:

在一个处于有界网络的集群里,如果每个节点都随机与其他节点交换特定信息,经过足够长的时间后,集群各个节点对该份信息的认知终将收敛到一致。

这里的“特定信息”一般就是指集群状态、各节点的状态以及其他元数据等。Gossip协议是完全符合 BASE 原则,可以用在任何要求最终一致性的领域,比如分布式存储和注册中心。另外,它可以很方便地实现弹性集群,允许节点随时上下线,提供快捷的失败检测和动态负载均衡等。

此外,Gossip 协议的最大的好处是,即使集群节点的数量增加,每个节点的负载也不会增加很多,几乎是恒定的。这就允许 Redis Cluster 或者 Consul 集群管理的节点规模能横向扩展到数千个。

Redis Cluster 的 Gossip 通信机制

Redis Cluster 是在 3.0 版本引入集群功能。为了让让集群中的每个实例都知道其他所有实例的状态信息,Redis 集群规定各个实例之间按照 Gossip 协议来通信传递信息。

image.png

上图展示了主从架构的 Redis Cluster 示意图,其中实线表示节点间的主从复制关系,而虚线表示各个节点之间的 Gossip 通信。

Redis Cluster 中的每个节点都维护一份自己视角下的当前整个集群的状态,主要包括:

  1. 当前集群状态
  2. 集群中各节点所负责的 slots信息,及其migrate状态
  3. 集群中各节点的master-slave状态
  4. 集群中各节点的存活状态及怀疑Fail状态

也就是说上面的信息,就是集群中Node相互八卦传播流言蜚语的内容主题,而且比较全面,既有自己的更有别人的,这么一来大家都相互传,最终信息就全面而且一致了。

Redis Cluster 的节点之间会相互发送多种消息,较为重要的如下所示:

  • MEET:通过「cluster meet ip port」命令,已有集群的节点会向新的节点发送邀请,加入现有集群,然后新节点就会开始与其他节点进行通信;
  • PING:节点按照配置的时间间隔向集群中其他节点发送 ping 消息,消息中带有自己的状态,还有自己维护的集群元数据,和部分其他节点的元数据;
  • PONG: 节点用于回应 PING 和 MEET 的消息,结构和 PING 消息类似,也包含自己的状态和其他信息,也可以用于信息广播和更新;
  • FAIL: 节点 PING 不通某节点后,会向集群所有节点广播该节点挂掉的消息。其他节点收到消息后标记已下线。

Redis 的源码中 cluster.h 文件定义了全部的消息类型,代码为 redis 4.0版本。

// 注意,PING 、 PONG 和 MEET 实际上是同一种消息。
// PONG 是对 PING 的回复,它的实际格式也为 PING 消息,
// 而 MEET 则是一种特殊的 PING 消息,用于强制消息的接收者将消息的发送者添加到集群中(如果节点尚未在节点列表中的话)
#define CLUSTERMSG_TYPE_PING 0          /* Ping 消息 */
#define CLUSTERMSG_TYPE_PONG 1          /* Pong 用于回复Ping */
#define CLUSTERMSG_TYPE_MEET 2          /* Meet 请求将某个节点添加到集群中 */
#define CLUSTERMSG_TYPE_FAIL 3          /* Fail 将某个节点标记为 FAIL */
#define CLUSTERMSG_TYPE_PUBLISH 4       /* 通过发布与订阅功能广播消息 */
#define CLUSTERMSG_TYPE_FAILOVER_AUTH_REQUEST 5 /* 请求进行故障转移操作,要求消息的接收者通过投票来支持消息的发送者 */
#define CLUSTERMSG_TYPE_FAILOVER_AUTH_ACK 6     /* 消息的接收者同意向消息的发送者投票 */
#define CLUSTERMSG_TYPE_UPDATE 7        /* slots 已经发生变化,消息发送者要求消息接收者进行相应的更新 */
#define CLUSTERMSG_TYPE_MFSTART 8       /* 为了进行手动故障转移,暂停各个客户端 */
#define CLUSTERMSG_TYPE_COUNT 9         /* 消息总数 */

通过上述这些消息,集群中的每一个实例都能获得其它所有实例的状态信息。这样一来,即使有新节点加入、节点故障、Slot 变更等事件发生,实例间也可以通过 PING、PONG 消息的传递,完成集群状态在每个实例上的同步。下面,我们依次来看看几种常见的场景。

定时 PING/PONG 消息

Redis Cluster 中的节点都会定时地向其他节点发送 PING 消息,来交换各个节点状态信息,检查各个节点状态,包括在线状态、疑似下线状态 PFAIL 和已下线状态 FAIL。

Redis 集群的定时 PING/PONG 的工作原理可以概括成两点:

  • 一是,每个实例之间会按照一定的频率,从集群中随机挑选一些实例,把 PING 消息发送给挑选出来的实例,用来检测这些实例是否在线,并交换彼此的状态信息。PING 消息中封装了发送消息的实例自身的状态信息、部分其它实例的状态信息,以及 Slot 映射表。
  • 二是,一个实例在接收到 PING 消息后,会给发送 PING 消息的实例,发送一个 PONG 消息。PONG 消息包含的内容和 PING 消息一样。

下图显示了两个实例间进行 PING、PONG 消息传递的情况,其中实例一为发送节点,实例二是接收节点

image.png

新节点上线

Redis Cluster 加入新节点时,客户端需要执行 CLUSTER MEET 命令,如下图所示。

image.png

节点一在执行 CLUSTER MEET 命令时会首先为新节点创建一个 clusterNode 数据,并将其添加到自己维护的 clusterState 的 nodes 字典中。有关 clusterState 和 clusterNode 关系,我们在最后一节会有详尽的示意图和源码来讲解。

然后节点一会根据据 CLUSTER MEET 命令中的 IP 地址和端口号,向新节点发送一条 MEET 消息。新节点接收到节点一发送的MEET消息后,新节点也会为节点一创建一个 clusterNode 结构,并将该结构添加到自己维护的 clusterState 的 nodes 字典中。

接着,新节点向节点一返回一条PONG消息。节点一接收到节点B返回的PONG消息后,得知新节点已经成功的接收了自己发送的MEET消息。

最后,节点一还会向新节点发送一条 PING 消息。新节点接收到该条 PING 消息后,可以知道节点A已经成功的接收到了自己返回的P ONG消息,从而完成了新节点接入的握手操作。

MEET 操作成功之后,节点一会通过稍早时讲的定时 PING 机制将新节点的信息发送给集群中的其他节点,让其他节点也与新节点进行握手,最终,经过一段时间后,新节点会被集群中的所有节点认识。

节点疑似下线和真正下线

Redis Cluster 中的节点会定期检查已经发送 PING 消息的接收方节点是否在规定时间 ( cluster-node-timeout ) 内返回了 PONG 消息,如果没有则会将其标记为疑似下线状态,也就是 PFAIL 状态,如下图所示。

image.png

然后,节点一会通过 PING 消息,将节点二处于疑似下线状态的信息传递给其他节点,例如节点三。节点三接收到节点一的 PING 消息得知节点二进入 PFAIL 状态后,会在自己维护的 clusterState 的 nodes 字典中找到节点二所对应的 clusterNode 结构,并将主节点一的下线报告添加到 clusterNode 结构的 fail_reports 链表中。

image.png

随着时间的推移,如果节点十 (举个例子) 也因为 PONG 超时而认为节点二疑似下线了,并且发现自己维护的节点二的 clusterNode 的 fail_reports 中有半数以上的主节点数量的未过时的将节点二标记为 PFAIL 状态报告日志,那么节点十将会把节点二将被标记为已下线 FAIL 状态,并且节点十会立刻向集群其他节点广播主节点二已经下线的 FAIL 消息,所有收到 FAIL 消息的节点都会立即将节点二状态标记为已下线。如下图所示。

image.png

需要注意的是,报告疑似下线记录是由时效性的,如果超过 cluster-node-timeout *2 的时间,这个报告就会被忽略掉,让节点二又恢复成正常状态。

Redis Cluster 通信源码实现

综上,我们了解了 Redis Cluster 在定时 PING/PONG、新节点上线、节点疑似下线和真正下线等环节的原理和操作流程,下面我们来真正看一下 Redis 在这些环节的源码实现和具体操作。

涉及的数据结构体

首先,我们先来讲解一下其中涉及的数据结构,也就是上文提到的 ClusterNode 等结构。

每个节点都会维护一个 clusterState 结构,表示当前集群的整体状态,它的定义如下所示。

typedef struct clusterState {
    clusterNode *myself;  /* 当前节点的clusterNode信息 */
    ....
    dict *nodes;          /* name到clusterNode的字典 */
    ....
    clusterNode *slots[CLUSTER_SLOTS]; /* slot 和节点的对应关系*/
    ....
} clusterState;

它有三个比较关键的字段,具体示意图如下所示:

  • myself 字段,是一个 clusterNode 结构,用来记录自己的状态;
  • nodes 字典,记录一个 name 到 clusterNode 结构的映射,以此来记录其他节点的状态;
  • slot 数组,记录slot 对应的节点 clusterNode结构。

image.png

clusterNode 结构保存了一个节点的当前状态,比如节点的创建时间、节点的名字、节点 当前的配置纪元、节点的IP地址和端口号等等。除此之外,clusterNode结构的 link 属性是一个clusterLink结构,该结构保存了连接节点所需的有关信息,比如套接字描述符,输入缓冲区和输出缓冲区。clusterNode 还有一个 fail_report 的列表,用来记录疑似下线报告。具体定义如下所示。

typedef struct clusterNode {
    mstime_t ctime; /* 创建节点的时间 */
    char name[CLUSTER_NAMELEN]; /* 节点的名字 */
    int flags;      /* 节点标识,标记节点角色或者状态,比如主节点从节点或者在线和下线 */
    uint64_t configEpoch; /* 当前节点已知的集群统一epoch */
    unsigned char slots[CLUSTER_SLOTS/8]; /* slots handled by this node */
    int numslots;   /* Number of slots handled by this node */
    int numslaves;  /* Number of slave nodes, if this is a master */
    struct clusterNode **slaves; /* pointers to slave nodes */
    struct clusterNode *slaveof; /* pointer to the master node. Note that it
                                    may be NULL even if the node is a slave
                                    if we don't have the master node in our
                                    tables. */
    mstime_t ping_sent;      /* 当前节点最后一次向该节点发送 PING 消息的时间 */
    mstime_t pong_received;  /* 当前节点最后一次收到该节点 PONG 消息的时间 */
    mstime_t fail_time;      /* FAIL 标志位被设置的时间 */
    mstime_t voted_time;     /* Last time we voted for a slave of this master */
    mstime_t repl_offset_time;  /* Unix time we received offset for this node */
    mstime_t orphaned_time;     /* Starting time of orphaned master condition */
    long long repl_offset;      /* 当前节点的repl便宜 */
    char ip[NET_IP_STR_LEN];  /* 节点的IP 地址 */
    int port;                   /* 端口 */
    int cport;                  /* 通信端口,一般是端口+1000 */
    clusterLink *link;          /* 和该节点的 tcp 连接 */
    list *fail_reports;         /* 下线记录列表 */
} clusterNode;

clusterNodeFailReport 是记录节点下线报告的结构体, node 是报告节点的信息,而 time 则代表着报告时间。

typedef struct clusterNodeFailReport {
    struct clusterNode *node;  /* 报告当前节点已经下线的节点 */
    mstime_t time;             /* 报告时间 */
} clusterNodeFailReport;

消息结构体

了解了 Reids 节点维护的数据结构体后,我们再来看节点进行通信的消息结构体。 通信消息最外侧的结构体为 clusterMsg,它包括了很多消息记录信息,包括 RCmb 标志位,消息总长度,消息协议版本,消息类型;它还包括了发送该消息节点的记录信息,比如节点名称,节点负责的slot信息,节点ip和端口等;最后它包含了一个 clusterMsgData 来携带具体类型的消息。

typedef struct {
    char sig[4];        /* 标志位,"RCmb" (Redis Cluster message bus). */
    uint32_t totlen;    /* 消息总长度 */
    uint16_t ver;       /* 消息协议版本 */
    uint16_t port;      /* 端口 */
    uint16_t type;      /* 消息类型 */
    uint16_t count;     /*  */
    uint64_t currentEpoch;  /* 表示本节点当前记录的整个集群的统一的epoch,用来决策选举投票等,与configEpoch不同的是:configEpoch表示的是master节点的唯一标志,currentEpoch是集群的唯一标志。 */
    uint64_t configEpoch;   /* 每个master节点都有一个唯一的configEpoch做标志,如果和其他master节点冲突,会强制自增使本节点在集群中唯一 */
    uint64_t offset;    /* 主从复制偏移相关信息,主节点和从节点含义不同 */
    char sender[CLUSTER_NAMELEN]; /* 发送节点的名称 */
    unsigned char myslots[CLUSTER_SLOTS/8]; /* 本节点负责的slots信息,16384/8个char数组,一共为16384bit */
    char slaveof[CLUSTER_NAMELEN]; /* master信息,假如本节点是slave节点的话,协议带有master信息 */
    char myip[NET_IP_STR_LEN];    /* IP */
    char notused1[34];  /* 保留字段 */
    uint16_t cport;      /* 集群的通信端口 */
    uint16_t flags;      /* 本节点当前的状态,比如 CLUSTER_NODE_HANDSHAKE、CLUSTER_NODE_MEET */
    unsigned char state; /* Cluster state from the POV of the sender */
    unsigned char mflags[3]; /* 本条消息的类型,目前只有两类:CLUSTERMSG_FLAG0_PAUSED、CLUSTERMSG_FLAG0_FORCEACK */
    union clusterMsgData data;
} clusterMsg;

clusterMsgData 是一个 union 结构体,它可以为 PING,MEET,PONG 或者 FAIL 等消息体。其中当消息为 PING、MEET 和 PONG 类型时,ping 字段是被赋值的,而是 FAIL 类型时,fail 字段是被赋值的。

// 注意这是 union 关键字
union clusterMsgData {
    /* PING, MEET 或者 PONG 消息时,ping 字段被赋值 */
    struct {
        /* Array of N clusterMsgDataGossip structures */
        clusterMsgDataGossip gossip[1];
    } ping;
    /*  FAIL 消息时,fail 被赋值 */
    struct {
        clusterMsgDataFail about;
    } fail;
    // .... 省略 publish 和 update 消息的字段
};

clusterMsgDataGossip 是 PING、PONG 和 MEET 消息的结构体,它会包括发送消息节点维护的其他节点信息,也就是上文中 clusterState 中 nodes 字段包含的信息,具体代码如下所示,你也会发现二者的字段是类似的。

typedef struct {
    /* 节点的名字,默认是随机的,MEET消息发送并得到回复后,集群会为该节点设置正式的名称*/
    char nodename[CLUSTER_NAMELEN]; 
    uint32_t ping_sent; /* 发送节点最后一次给接收节点发送 PING 消息的时间戳,收到对应 PONG 回复后会被赋值为0 */
    uint32_t pong_received; /* 发送节点最后一次收到接收节点发送 PONG 消息的时间戳 */
    char ip[NET_IP_STR_LEN];  /* IP address last time it was seen */
    uint16_t port;       /* IP*/       
    uint16_t cport;      /* 端口*/  
    uint16_t flags;      /* 标识*/ 
    uint32_t notused1;   /* 对齐字符*/
} clusterMsgDataGossip;

typedef struct {
    char nodename[CLUSTER_NAMELEN]; /* 下线节点的名字 */
} clusterMsgDataFail;

看完了节点维护的数据结构体和发送的消息结构体后,我们就来看看 Redis 的具体行为源码了。

随机周期性发送PING消息

Redis 的 clusterCron 函数会被定时调用,每被执行10次,就会准备向随机的一个节点发送 PING 消息。

它会先随机的选出 5 个节点,然后从中选择最久没有与之通信的节点,调用 clusterSendPing 函数发送类型为 CLUSTERMSG_TYPE_PING 的消息

// cluster.c 文件 
// clusterCron() 每执行 10 次(至少间隔一秒钟),就向一个随机节点发送 gossip 信息
if (!(iteration % 10)) {
    int j;

    /* 随机 5 个节点,选出其中一个 */
    for (j = 0; j < 5; j++) {
        de = dictGetRandomKey(server.cluster->nodes);
        clusterNode *this = dictGetVal(de);

        /* 不要 PING 连接断开的节点,也不要 PING 最近已经 PING 过的节点 */
        if (this->link == NULL || this->ping_sent != 0) continue;
        if (this->flags & (CLUSTER_NODE_MYSELF|CLUSTER_NODE_HANDSHAKE))
            continue;
        /* 对比 pong_received 字段,选出更长时间未收到其 PONG 消息的节点(表示好久没有接受到该节点的PONG消息了) */
        if (min_pong_node == NULL || min_pong > this->pong_received) {
            min_pong_node = this;
            min_pong = this->pong_received;
        }
    }
    /* 向最久没有收到 PONG 回复的节点发送 PING 命令 */
    if (min_pong_node) {
        serverLog(LL_DEBUG,"Pinging node %.40s", min_pong_node->name);
        clusterSendPing(min_pong_node->link, CLUSTERMSG_TYPE_PING);
    }
}

clusterSendPing 函数的具体行为我们后续再了解,因为该函数在其他环节也会经常用到

节点加入集群

当节点执行 CLUSTER MEET 命令后,会在自身给新节点维护一个 clusterNode 结构体,该结构体的 link 也就是TCP连接字段是 null,表示是新节点尚未建立连接。

clusterCron 函数中也会处理这些未建立连接的新节点,调用 createClusterLink 创立连接,然后调用 clusterSendPing 函数来发送 MEET 消息

/* cluster.c clusterCron 函数部分,为未创建连接的节点创建连接 */
if (node->link == NULL) {
    int fd;
    mstime_t old_ping_sent;
    clusterLink *link;
    /* 和该节点建立连接 */
    fd = anetTcpNonBlockBindConnect(server.neterr, node->ip,
        node->cport, NET_FIRST_BIND_ADDR);
    /* .... fd 为-1时的异常处理 */
    /* 建立 link */
    link = createClusterLink(node);
    link->fd = fd;
    node->link = link;
    aeCreateFileEvent(server.el,link->fd,AE_READABLE,
            clusterReadHandler,link);
    /* 向新连接的节点发送 PING 命令,防止节点被识进入下线 */
    /* 如果节点被标记为 MEET ,那么发送 MEET 命令,否则发送 PING 命令 */
    old_ping_sent = node->ping_sent;
    clusterSendPing(link, node->flags & CLUSTER_NODE_MEET ?
            CLUSTERMSG_TYPE_MEET : CLUSTERMSG_TYPE_PING);
    /* .... */
    /* 如果当前节点(发送者)没能收到 MEET 信息的回复,那么它将不再向目标节点发送命令。*/
    /* 如果接收到回复的话,那么节点将不再处于 HANDSHAKE 状态,并继续向目标节点发送普通 PING 命令*/
    node->flags &= ~CLUSTER_NODE_MEET;
}

防止节点假超时及状态过期

防止节点假超时和标记疑似下线标记也是在 clusterCron 函数中,具体如下所示。它会检查当前所有的 nodes 节点列表,如果发现某个节点与自己的最后一个 PONG 通信时间超过了预定的阈值的一半时,为了防止节点是假超时,会主动释放掉与之的 link 连接,然后会主动向它发送一个 PING 消息。

/* cluster.c clusterCron 函数部分,遍历节点来检查 fail 的节点*/
while((de = dictNext(di)) != NULL) {
    clusterNode *node = dictGetVal(de);
    now = mstime(); /* Use an updated time at every iteration. */
    mstime_t delay;

    /* 如果等到 PONG 到达的时间超过了 node timeout 一半的连接 */
    /* 因为尽管节点依然正常,但连接可能已经出问题了 */
    if (node->link && /* is connected */
        now - node->link->ctime >
        server.cluster_node_timeout && /* 还未重连 */
        node->ping_sent && /* 已经发过ping消息 */
        node->pong_received < node->ping_sent && /* 还在等待pong消息 */
        /* 等待pong消息超过了 timeout/2 */
        now - node->ping_sent > server.cluster_node_timeout/2)
    {
        /* 释放连接,下次 clusterCron() 会自动重连 */
        freeClusterLink(node->link);
    }

    /* 如果目前没有在 PING 节点*/
    /* 并且已经有 node timeout 一半的时间没有从节点那里收到 PONG 回复 */
    /* 那么向节点发送一个 PING ,确保节点的信息不会太旧,有可能一直没有随机中 */
    if (node->link &&
        node->ping_sent == 0 &&
        (now - node->pong_received) > server.cluster_node_timeout/2)
    {
        clusterSendPing(node->link, CLUSTERMSG_TYPE_PING);
        continue;
    }
    /* .... 处理failover和标记遗失下线 */
}

处理failover和标记疑似下线

如果防止节点假超时处理后,节点依旧未收到目标节点的 PONG 消息,并且时间已经超过了 cluster_node_timeout,那么就将该节点标记为疑似下线状态。

/* 如果这是一个主节点,并且有一个从服务器请求进行手动故障转移,那么向从服务器发送 PING*/
if (server.cluster->mf_end &&
    nodeIsMaster(myself) &&
    server.cluster->mf_slave == node &&
    node->link)
{
    clusterSendPing(node->link, CLUSTERMSG_TYPE_PING);
    continue;
}

/* 后续代码只在节点发送了 PING 命令的情况下执行*/
if (node->ping_sent == 0) continue;

/* 计算等待 PONG 回复的时长 */ 
delay = now - node->ping_sent;
/* 等待 PONG 回复的时长超过了限制值,将目标节点标记为 PFAIL (疑似下线)*/
if (delay > server.cluster_node_timeout) {
    /* 超时了,标记为疑似下线 */
    if (!(node->flags & (REDIS_NODE_PFAIL|REDIS_NODE_FAIL))) {
        redisLog(REDIS_DEBUG,"*** NODE %.40s possibly failing",
            node->name);
        // 打开疑似下线标记
        node->flags |= REDIS_NODE_PFAIL;
        update_state = 1;
    }
}

实际发送Gossip消息

以下是前方多次调用过的clusterSendPing()方法的源码,代码中有详细的注释,大家可以自行阅读。主要的操作就是将节点自身维护的 clusterState 转换为对应的消息结构体,。

/* 向指定节点发送一条 MEET 、 PING 或者 PONG 消息 */
void clusterSendPing(clusterLink *link, int type) {
    unsigned char *buf;
    clusterMsg *hdr;
    int gossipcount = 0; /* Number of gossip sections added so far. */
    int wanted; /* Number of gossip sections we want to append if possible. */
    int totlen; /* Total packet length. */
    // freshnodes 是用于发送 gossip 信息的计数器
    // 每次发送一条信息时,程序将 freshnodes 的值减一
    // 当 freshnodes 的数值小于等于 0 时,程序停止发送 gossip 信息
    // freshnodes 的数量是节点目前的 nodes 表中的节点数量减去 2 
    // 这里的 2 指两个节点,一个是 myself 节点(也即是发送信息的这个节点)
    // 另一个是接受 gossip 信息的节点
    int freshnodes = dictSize(server.cluster->nodes)-2;

    
    /* 计算要携带多少节点的信息,最少3个,最多 1/10 集群总节点数量*/
    wanted = floor(dictSize(server.cluster->nodes)/10);
    if (wanted < 3) wanted = 3;
    if (wanted > freshnodes) wanted = freshnodes;

    /* .... 省略 totlen 的计算等*/

    /* 如果发送的信息是 PING ,那么更新最后一次发送 PING 命令的时间戳 */
    if (link->node && type == CLUSTERMSG_TYPE_PING)
        link->node->ping_sent = mstime();
    /* 将当前节点的信息(比如名字、地址、端口号、负责处理的槽)记录到消息里面 */
    clusterBuildMessageHdr(hdr,type);

    /* Populate the gossip fields */
    int maxiterations = wanted*3;
    /* 每个节点有 freshnodes 次发送 gossip 信息的机会
       每次向目标节点发送 2 个被选中节点的 gossip 信息(gossipcount 计数) */
    while(freshnodes > 0 && gossipcount < wanted && maxiterations--) {
        /* 从 nodes 字典中随机选出一个节点(被选中节点) */
        dictEntry *de = dictGetRandomKey(server.cluster->nodes);
        clusterNode *this = dictGetVal(de);

        /* 以下节点不能作为被选中节点:
         * Myself:节点本身。
         * PFAIL状态的节点
         * 处于 HANDSHAKE 状态的节点。
         * 带有 NOADDR 标识的节点
         * 因为不处理任何 Slot 而被断开连接的节点 
         */
        if (this == myself) continue;
        if (this->flags & CLUSTER_NODE_PFAIL) continue;
        if (this->flags & (CLUSTER_NODE_HANDSHAKE|CLUSTER_NODE_NOADDR) ||
            (this->link == NULL && this->numslots == 0))
        {
            freshnodes--; /* Tecnically not correct, but saves CPU. */
            continue;
        }

        // 检查被选中节点是否已经在 hdr->data.ping.gossip 数组里面
        // 如果是的话说明这个节点之前已经被选中了
        // 不要再选中它(否则就会出现重复)
        if (clusterNodeIsInGossipSection(hdr,gossipcount,this)) continue;

        /* 这个被选中节点有效,计数器减一 */
        clusterSetGossipEntry(hdr,gossipcount,this);
        freshnodes--;
        gossipcount++;
    }

    /* .... 如果有 PFAIL 节点,最后添加 */


    /* 计算信息长度 */
    totlen = sizeof(clusterMsg)-sizeof(union clusterMsgData);
    totlen += (sizeof(clusterMsgDataGossip)*gossipcount);
    /* 将被选中节点的数量(gossip 信息中包含了多少个节点的信息)记录在 count 属性里面*/
    hdr->count = htons(gossipcount);
    /* 将信息的长度记录到信息里面 */
    hdr->totlen = htonl(totlen);
    /* 发送网络请求 */
    clusterSendMessage(link,buf,totlen);
    zfree(buf);
}


void clusterSetGossipEntry(clusterMsg *hdr, int i, clusterNode *n) {
    clusterMsgDataGossip *gossip;
    /* 指向 gossip 信息结构 */
    gossip = &(hdr->data.ping.gossip[i]);
    /* 将被选中节点的名字记录到 gossip 信息 */   
    memcpy(gossip->nodename,n->name,CLUSTER_NAMELEN);
    /* 将被选中节点的 PING 命令发送时间戳记录到 gossip 信息 */
    gossip->ping_sent = htonl(n->ping_sent/1000);
    /* 将被选中节点的 PONG 命令回复的时间戳记录到 gossip 信息 */
    gossip->pong_received = htonl(n->pong_received/1000);
    /* 将被选中节点的 IP 记录到 gossip 信息 */
    memcpy(gossip->ip,n->ip,sizeof(n->ip));
    /* 将被选中节点的端口号记录到 gossip 信息 */
    gossip->port = htons(n->port);
    gossip->cport = htons(n->cport);
    /* 将被选中节点的标识值记录到 gossip 信息 */
    gossip->flags = htons(n->flags);
    gossip->notused1 = 0;
}

下面是 clusterBuildMessageHdr 函数,它主要负责填充消息结构体中的基础信息和当前节点的状态信息。

/* 构建消息的 header */
void clusterBuildMessageHdr(clusterMsg *hdr, int type) {
    int totlen = 0;
    uint64_t offset;
    clusterNode *master;

    /* 如果当前节点是salve,则master为其主节点,如果当前节点是master节点,则master就是当前节点 */
    master = (nodeIsSlave(myself) && myself->slaveof) ?
              myself->slaveof : myself;

    memset(hdr,0,sizeof(*hdr));
    /* 初始化协议版本、标识、及类型, */
    hdr->ver = htons(CLUSTER_PROTO_VER);
    hdr->sig[0] = 'R';
    hdr->sig[1] = 'C';
    hdr->sig[2] = 'm';
    hdr->sig[3] = 'b';
    hdr->type = htons(type);
    /* 消息头设置当前节点id */
    memcpy(hdr->sender,myself->name,CLUSTER_NAMELEN);

    /* 消息头设置当前节点ip */
    memset(hdr->myip,0,NET_IP_STR_LEN);
    if (server.cluster_announce_ip) {
        strncpy(hdr->myip,server.cluster_announce_ip,NET_IP_STR_LEN);
        hdr->myip[NET_IP_STR_LEN-1] = '\0';
    }

    /* 基础端口及集群内节点通信端口 */
    int announced_port = server.cluster_announce_port ?
                         server.cluster_announce_port : server.port;
    int announced_cport = server.cluster_announce_bus_port ?
                          server.cluster_announce_bus_port :
                          (server.port + CLUSTER_PORT_INCR);
    /* 设置当前节点的槽信息 */
    memcpy(hdr->myslots,master->slots,sizeof(hdr->myslots));
    memset(hdr->slaveof,0,CLUSTER_NAMELEN);
    if (myself->slaveof != NULL)
        memcpy(hdr->slaveof,myself->slaveof->name, CLUSTER_NAMELEN);
    hdr->port = htons(announced_port);
    hdr->cport = htons(announced_cport);
    hdr->flags = htons(myself->flags);
    hdr->state = server.cluster->state;

    /* 设置 currentEpoch and configEpochs. */
    hdr->currentEpoch = htonu64(server.cluster->currentEpoch);
    hdr->configEpoch = htonu64(master->configEpoch);

    /* 设置复制偏移量 */
    if (nodeIsSlave(myself))
        offset = replicationGetSlaveOffset();
    else
        offset = server.master_repl_offset;
    hdr->offset = htonu64(offset);

    /* Set the message flags. */
    if (nodeIsMaster(myself) && server.cluster->mf_end)
        hdr->mflags[0] |= CLUSTERMSG_FLAG0_PAUSED;

    /* 计算并设置消息的总长度 */
    if (type == CLUSTERMSG_TYPE_FAIL) {
        totlen = sizeof(clusterMsg)-sizeof(union clusterMsgData);
        totlen += sizeof(clusterMsgDataFail);
    } else if (type == CLUSTERMSG_TYPE_UPDATE) {
        totlen = sizeof(clusterMsg)-sizeof(union clusterMsgData);
        totlen += sizeof(clusterMsgDataUpdate);
    }
    hdr->totlen = htonl(totlen);
}

后记

本来只想写一下 Redis Cluster 的 Gossip 协议,没想到文章越写,内容越多,最后源码分析也是有点虎头蛇尾,大家就凑合看一下,也希望大家继续关注我后续的问题。

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
6月前
|
存储 运维 NoSQL
Redis Cluster集群模式部署
Redis Cluster集群模式部署
127 4
|
4月前
|
存储 NoSQL 算法
深入理解Redis分片Cluster原理
本文深入探讨了Redis Cluster的分片原理,作为Redis官方提供的高可用性和高性能解决方案,Redis Cluster通过数据分片和横向扩展能力,有效降低单个主节点的压力。
深入理解Redis分片Cluster原理
|
4月前
|
缓存 NoSQL 网络协议
【Azure Redis 缓存】Azure Redis Cluster 在增加分片数时失败分析
【Azure Redis 缓存】Azure Redis Cluster 在增加分片数时失败分析
|
4月前
|
缓存 NoSQL Redis
【Azure Redis 缓存】Windows版创建 Redis Cluster 实验 (精简版)
【Azure Redis 缓存】Windows版创建 Redis Cluster 实验 (精简版)
|
4月前
|
NoSQL Redis
Redis——单机迁移cluster集群如何快速迁移
Redis——单机迁移cluster集群如何快速迁移
143 0
|
2月前
|
存储 缓存 NoSQL
数据的存储--Redis缓存存储(一)
数据的存储--Redis缓存存储(一)
93 1
|
2月前
|
消息中间件 缓存 NoSQL
Redis 是一个高性能的键值对存储系统,常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。
【10月更文挑战第4天】Redis 是一个高性能的键值对存储系统,常用于缓存、消息队列和会话管理等场景。随着数据增长,有时需要将 Redis 数据导出以进行分析、备份或迁移。本文详细介绍几种导出方法:1)使用 Redis 命令与重定向;2)利用 Redis 的 RDB 和 AOF 持久化功能;3)借助第三方工具如 `redis-dump`。每种方法均附有示例代码,帮助你轻松完成数据导出任务。无论数据量大小,总有一款适合你。
78 6
|
26天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
本文详解缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发及缓存预热等问题,提供高可用解决方案,帮助你在大厂面试和实际工作中应对这些常见并发场景。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验倾囊相授。
大厂面试高频:如何解决Redis缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发等5大难题
|
27天前
|
存储 缓存 NoSQL
【赵渝强老师】基于Redis的旁路缓存架构
本文介绍了引入缓存后的系统架构,通过缓存可以提升访问性能、降低网络拥堵、减轻服务负载和增强可扩展性。文中提供了相关图片和视频讲解,并讨论了数据库读写分离、分库分表等方法来减轻数据库压力。同时,文章也指出了缓存可能带来的复杂度增加、成本提高和数据一致性问题。
【赵渝强老师】基于Redis的旁路缓存架构
|
1月前
|
缓存 NoSQL Redis
Redis 缓存使用的实践
《Redis缓存最佳实践指南》涵盖缓存更新策略、缓存击穿防护、大key处理和性能优化。包括Cache Aside Pattern、Write Through、分布式锁、大key拆分和批量操作等技术,帮助你在项目中高效使用Redis缓存。
193 22

相关产品

  • 云数据库 Tair(兼容 Redis)