1.Redis 网页网页哨兵模式 - 源码梳理
2.redis的哨兵模式第一次主从切换成功,再次进行主从切换就不
3.七爪源码：LeetCode - 从排序列表中删除重复项
4.Spring Boot 如何快速集成 Redis 哨兵？
5.[redis 源码走读] sentinel 哨兵 - 脑裂处理方案
6.Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析

Redis 哨兵模式 - 源码梳理

       本文以Redis 7.0.版本为基准，如有不妥之处，哨兵哨兵敬请指正。源码源码用

       哨兵模式的网页网页代码流程逻辑如下：哨兵节点每秒（主从切换时为1秒）向已知的主节点和从节点发送info命令。接收到主节点的哨兵哨兵info回复后，解析其中的源码源码用windowsxp的源码种子slave字段信息，进而创建相应的网页网页从节点instance。收到从节点的哨兵哨兵info回复后，解析其中的源码源码用slave_master_host、slave_master_port、网页网页slave_master_link_status、哨兵哨兵slave_priority、源码源码用slave_repl_offset、网页网页replica_announced等信息（步骤2和sentinelInfoReplyCallback）。哨兵哨兵

       在sentinel.masters的源码源码用初始数据中，来自于sentinel.conf中的monitor，利用info命令探测主节点及其所属的从节点。通过订阅__sentinel__:hello频道，获取其他哨兵节点的信息。其中，link->act_ping_time表示最早一次未收到回复的ping请求发送时间，收到回复后其会被重置为0。因此，其不为0时，表示有未收到回复的软件开发给源码和不给源码价格ping请求。link->last_avail_time表示最近一次收到对ping有效回复的时间，link->last_pong_time表示最近一次收到对ping回复（有效和无效）的时间，link->pc_last_activity表示最近一次收到publish的消息，ri->role_reported_time表示最近一次收到info且回复中role相比于上次发生改变的时间。

       Raft一致性算法

       thesecretlivesofdata.com...

redis的哨兵模式第一次主从切换成功,再次进行主从切换就不

       Redis的failover命令，提供手动触发主从切换功能。此操作尤其在主服务器需要进行维护或升级时尤为重要。通过执行failover命令，可实现主节点与从节点的角色转换。一旦升级完成，执行切回操作恢复原主节点状态。

       基本语法与命令使用范例

       Redis源码版本：6.2.5

       主从切换的核心流程包括：执行failover命令启动切换（设置标记位），接着定期检测从节点的数据同步情况，直至同步完成。同步后，旧主节点与准新主节点建立连接并握手，随后发送psync failover指令，实现准新主节点的角色转换成为新主节点。

       主从切换涉及的关键变量

       深入理解主从切换前，首先要熟悉与切换相关的变量。这些变量在具体场景分析中起到关键作用。

       failover命令处理调用链

       综上所述，从节点完成数据同步的检测调用链是主从切换流程中不可或缺的部分。

       主从切换执行过程

       深入调用链分析，四位小数源码乘位小数源码能够全面掌握主从切换的执行过程。

       从节点转变为主节点

       当准新主节点接收到psync failover指令，进行合法性检查（replid一致性），若合法一致，则调用replicationUnsetMaster断开与当前主节点的连接，解除副本状态，从而实现角色转换成为新主节点。

七爪源码：LeetCode - 从排序列表中删除重复项

       问题描述：给定一个已排序的链表，目标是删除其中所有重复的节点，只保留每个数字的首次出现，然后返回处理后的有序链表。

       示例1：删除重复的节点，例如给定链表1->1->2，结果为1->2。

       示例2：处理复杂边缘情况，如给定链表1->1->2->3->3，结果应为1->2->3。

       解决方案策略：

       使用哈希映射：遍历链表，将节点值作为哈希键，记录出现次数。只保留出现一次的节点，时间复杂度O(N)，空间复杂度O(N)。

       哨兵节点：利用哨兵头节点，vc源码翻译成易语言源码大全处理重复子列表时的边界情况。遍历链表，比较节点值和下一个节点，时间复杂度O(N)，空间复杂度O(1)。

       以下是不同编程语言的实现：

       C++代码示例

       (C++代码略)

       Golang代码示例

       (Golang代码略)

       Javascript代码示例

       (Javascript代码略)

       通过以上算法，我们能够有效地处理并返回一个去重后的有序链表。测试后，算法表现良好。

Spring Boot 如何快速集成 Redis 哨兵？

       Redis Sentinel 是一种 Redis 高可用解决方案，能实现主从节点监控、故障自动切换，极大减轻运维人员的工作压力。在没有 Sentinel 架构之前，主节点挂了需要人工进行主从切换，更新 IP 地址参数并重新启动系统，这一系列操作复杂且耗时。引入 Sentinel 后，主从节点故障可自动化切换，应用程序无需修改参数，对客户端透明，极大提升系统稳定性和用户体验。

       以下是 Redis Sentinel 架构示例：一个 1 主 3 从的 Redis 架构以及加入 Sentinel 后的架构，为了保证 Sentinel 自身的小程序源码和H5源码区别高可用性，通常使用 3 个或以上 Sentinel 节点组成集群，共同监控主从节点，当多数 Sentinel 节点认为主节点不可用时，自动选择 Sentinel 节点进行故障切换。

       Spring Boot 如何快速集成 Redis Sentinel？首先理解 Sentinel 的作用，然后通过查看官方教程或源码来实现。Spring Boot Redis 默认客户端为 Lettuce，自动配置源码表明哨兵模式优先级最高，配置哨兵模式时需要提供 master、sentinels 参数，密码和 SentinelPassword 是可选的，数据库默认为第 0 个。配置参数通过 RedisProperties.Sentinel 文件实现，简化配置。

       在 application.yml 中配置 Sentinel，实现单机和哨兵模式的切换。配置成功后，使用方式与未集成 Sentinel 时相同，Sentinel 对客户端透明。除了快速集成 Redis Sentinel，还有更多 Spring Boot 技术干货分享，如 Spring Boot 定时任务管理、分布式锁实现、配置导入等。

       更多关于 Spring Boot 的学习资源和实践案例，包括底层实现原理及代码实战，已整理成学习笔记。链接：pan.baidu.com/s/wLzA6... 提取码：ztsj。欢迎查阅。记得点在看、转发，鼓励一下哦！

[redis 源码走读] sentinel 哨兵 - 脑裂处理方案

       哨兵模式的 Redis 集群在部署时可能出现脑裂现象，即产生多个主服务导致数据不一致的情况。哨兵通过检查、发现故障并进行故障转移来维护集群的高可用性。合理部署配置哨兵和主服务可以有效降低脑裂现象。配置哨兵节点个数和选举法定人数，确保多个哨兵能进行相互选举，选出领导者哨兵进行故障转移，法定人数一般建议为哨兵总数的一半以上，以实现少数服从多数的决策。对于主服务，通过修改配置，当主服务与一定数量的副本失去联系时，禁止客户端向故障主服务进行写操作，从而避免数据不一致的情况。解决此问题时，需注意配置选项min-slaves-to-write，其依赖于副本的链接个数，合理设置以确保集群的故障转移能力。高版本的 Redis 已对相关选项进行了优化。总之，通过合理部署哨兵和主服务配置，可以有效管理 Redis 集群，减少脑裂现象带来的问题。

Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析

       在一些场景中，多个进程需要以互斥的方式独占共享资源，这时分布式锁成为了一个非常有用的工具。

       随着互联网技术的快速发展，数据规模在不断扩大，分布式系统变得越来越普遍。一个应用往往会部署在多台机器上（多节点），在某些情况下，为了保证数据不重复，同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行，即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中，应用是在同一进程下的，仅需通过Java提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 及 concurrent 并发包下的线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中，不同机器不同进程，需要在多进程下保证线程的安全性，因此分布式锁应运而生。

       实现分布式锁的三种主要方式包括：zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁，但基于Redis实现的性能通常会更好，具体选择取决于业务需求。

       本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案，以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。

       为了确保分布式锁的可用性，实现至少需要满足以下四个条件：互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的set命令加上nx、px参数实现加锁，以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程，核心实现命令和Lua脚本。这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁，但存在单点风险，即如果Redis存储锁对应key的节点挂掉，可能会导致锁丢失，导致多个客户端持有锁的情况。

       Redisson提供了一种更高级的实现方式，实现了分布式可重入锁，包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式，还提供了一系列分布式的Java常用对象和锁实现，如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单，旨在分离对Redis的关注，让开发者更专注于业务逻辑。

       通过Redisson实现分布式锁，相比于纯Redis实现，有更完善的特性，如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时，RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题，Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock，能够真正解决单点故障的问题，但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。

       如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，推荐使用RedissonLock。如果无法容忍，推荐使用RedissonRedLock。此外，RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点，并确保在N个实例上获取和释放锁，以提高分布式系统中的可靠性。

       在实现分布式锁时，还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建，这些节点既可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或集群模式，以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。

       在使用Redisson实现分布式锁时，通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码，为实现RedLock算法提供了支持。