02 redis的發布訂閱機制(spring-redis 發布訂閱模式：發布一條消息收到了兩條，重復監聽)

實現了消息隊列所需要的所有功能，包括：

同時需要注意的是Stream只是一個數據結構，他不會主動把消息推送給消費者，需要消費者主動來消費數據 。

每個Stream都有唯一的名稱，它就是Redis的key，首次使用 xadd 指令追加消息時自動創建。

常見操作命令如下表：

如果客戶端希望知道自身消費到第幾條數據了，那么就需要記錄一下當前消費的消息ID，下次再次消費的時候就從上次消費的消息ID開始讀取數據即可。

消費組中多了一個游標 last_delivered_id ，表示當前消費到了哪一條數據。同時所有的數據都是待處理消息（ PEL ），只有消費者處理完畢之后使用 ack 指令告知redis服務器，數據才會從 PEL 中移除，確認后的消息就無法再次消費。

如果接收到的消息比較多，為了避免Stream過長，可以選擇指定Stream的最大長度，一旦到達了最大長度，就會從最早的消息開始清除，保證Stream中最新的消息。

redis頻道收到發布者信息后可以只推信息給一個訂閱者嗎

Redis 的 SUBSCRIBE 命令可以讓客戶端訂閱任意數量的頻道， 每當有新信息發送到被訂閱的頻道時， 信息就會被發送給所有訂閱指定頻道的客戶端。

作為例子， 下圖展示了頻道 channel1 ， 以及訂閱這個頻道的三個客戶端 —— client2 、 client5 和 client1 之間的關系：

Redis哨兵機制原理淺析

上一篇文章Redis主從復制原理中簡要地說明了主從復制的一個基本原理，包含全量復制、復制積壓緩沖區與增量復制等內容，有興趣的同學可以先看下。

利用主從復制，可以實現讀寫分離、數據備份等功能。但如果主庫宕機后，需要運維人員手動地將一個從庫提升為新主庫，并將其他從庫slaveof新主庫，以此來實現故障恢復。

因此， 主從模式的一個缺點，就在于無法實現自動化地故障恢復 。Redis后來引入了哨兵機制，哨兵機制大大提升了系統的高可用性。

哨兵，就是站崗放哨的，時刻監控周圍的一舉一動，在第一時間發現敵情并發出及時的警報。

Redis中的哨兵（Sentinel）， 則是一個特殊的Redis實例 ，不過它并不存儲數據。也就是說，哨兵在啟動時，不會去加載RDB文件。

關于Redis的持久化，可以參考我的另外一篇文章 談談Redis的持久化——AOF日志與RDB快照

上圖就是一個典型的哨兵架構，由數據節點與哨兵節點構成，通常會部署多個哨兵節點。

哨兵主要具有三個作用， 監控、選主與通知 。

監控：哨兵會利用心跳機制，周期性不斷地檢測主庫與從庫的存活性

選主：哨兵檢測到主庫宕機后，選擇一個從庫將之切換為新主庫

通知：哨兵會將新主庫的地址通知到所有從庫，使得所有從庫與舊主庫slaveof新主庫，也會將新主庫的地址通知到客戶端上

我會在下文詳細講一下監控與選主的過程

哨兵系統是通過3個定時任務，來完成對主庫、從庫與哨兵之間的探活。

首先我們會在配置文件中配置主庫地址，這樣哨兵在啟動后，會以 每隔10秒 的頻率向主庫發送info命令，從而獲得當前的主從拓撲關系，這樣就拿到了所有從庫的地址。

接著 每隔2秒 ，會使用pub/sub（發布訂閱）機制，在主庫上的 sentinel :hello的頻道上發布消息，消息內容包括哨兵自己的ip、port、runid與主庫的配置。

每個哨兵都會訂閱該頻道，在該頻道上發布與消費消息，從而實現哨兵之間的互相感知。

利用啟動配置與info命令可以獲取到主從庫地址，利用發布訂閱可以感知到其余的哨兵節點。

在此基礎上，哨兵會 每隔1秒 向主庫、從庫與其他哨兵節點發送PING命令，因此來進行互相探活。

當某個哨兵在 **down-after-millise買粉絲nds（默認是30秒） **配置的連續時間內，仍然沒有收到主庫的正確響應，則當前哨兵會認為主庫 主觀下線 ，并將其標記為sdown（subjective down）

為了避免當前哨兵對主庫的誤判，因此這個時候還需要參考其他哨兵的意見。

接著當前哨兵會向其他哨兵發送 sentinel is-master-down-by-addr 命令， 如果有半數以上（由quorum參數決定）的哨兵認為主庫確實處于主觀下線狀態，則當前哨兵認為主庫客觀下線 ，標記為odown（objective down）

一旦某個主庫被認定為客觀下線時，這個時候需要進行哨兵選舉，選舉出一個領導者哨兵，來完成主從切換的過程。

哨兵A在向其他哨兵發送 sentinel is-master-down-by-addr 命令時，同時要求其他哨兵同意將其設置為Leader，也就是想獲得其他哨兵的投票。

在每一輪選舉中，每個哨兵僅有一票。投票遵循先來先到的原則，如果某個哨兵沒有投給別人，就會投給哨兵A。

首先獲得半數以上投票的哨兵，將被選舉稱為Leader。

這里的哨兵選舉，采用的是Raft算法。這里不對Raft做詳細的探討，有興趣的同學，可以參考我的另外一篇文章 22張圖，帶你入門分布式一致性算法Raft

該文章采用大量的圖例，相信你可以從中學習到全新的知識，從而打開分布式一致性算法的大門，大伙們記得等我搞完Paxos與Zab。

過半投票機制也常用于很多算法中，例如RedLock，在半數以上的節點上加鎖成功，才代表申請到了分布式鎖，具體可參考這篇文章的最后 我用了上萬字，走了一遍Redis實現分布式鎖的坎坷之路，從單機到主從再到多實例，原來會發生這么多的問題

在Zookeeper選舉中，同樣也用到了過半投票機制，在這篇文章中 面試官：能給我畫個Zookeeper選舉的圖嗎？ 我從源碼角度分析了Zookeeper選舉的過程。

在選舉到領導者哨兵后，將由該哨兵完成故障恢復工作。

故障恢復分為以下兩步：

詳細說一下第一步，挑選是有條件的。首先要過濾出不健康的節點，再按某種規則排序，最后取第一個從庫，我們直接從源碼入手：

因此，以下從庫會被過濾出：

剩下的節點，就是健康的節點，此時再執行一次快速排序，排序的規則如下：

本文算是Redis哨兵的一個入門文章，主要講了哨兵的作用，例如監控、選主和通知。

在Redis讀寫分離的情況下，使用哨兵可以很輕松地做到故障恢復，提升了整體的可用性。

但哨兵無法解決Redis單機寫的瓶頸，這就需要引入集群模式，相應的文章也被列為明年的寫作計劃中。

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spring-redis 發布訂閱模式：發布一條消息收到了兩條，重復監聽

當你看到這個文章時，想必已經了解了一些關于spring-redis發布訂閱方面的知識，如果你也遇到同樣的問題

那么請考慮spring在啟動時有沒有重復的加載配置文件

具體的方式可以在 AbstractApplicationContext 的 refresh() 方法中打斷點，如果走了兩次，說明配置文件加載了兩遍

而配置文件加載兩遍的原因是因為web.xml中DispatcherServlet和ContextLoaderLinistener 共用了 某些配置文件導致的。

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書名：Redis設計與實現

作者：黃健宏

豆瓣評分：8.6

出版社：機械工業出版社

出版年份：2014-6

頁數：388

內容簡介：

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這本書描述的知識點很豐富，覆蓋很全，里面提到特性較多，有不少我們也沒用過 :) 每個命令內部的機制的介紹很不錯，很多估計也是首次有詳細文檔介紹。

——楊衛華（@TimYang）新浪微博技術總監

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