Redis Sentinel DNS解析问题排查与解决方案
2025-04-30 21:21:31作者:尤辰城Agatha
问题现象
在使用Redis Sentinel构建高可用集群时,发现一个异常现象:当Sentinel实例启动后,主节点上的Sentinel会很快将新启动的从节点Sentinel标记为下线状态(sdown)。同时,从节点上的Sentinel实例会变得无响应,无法通过redis-cli连接。
环境配置
该环境采用三节点Redis集群架构:
- VM1:Redis主节点 + Sentinel
- VM2:Redis从节点 + Sentinel
- VM3:Redis从节点 + Sentinel
所有节点均运行在RHEL 8.6系统上,通过podman容器化部署。
问题排查过程
初步分析
-
日志分析:主节点Sentinel日志显示,它能够短暂识别从节点的Sentinel,但随后就将其标记为下线状态。
-
时间同步检查:确认所有节点时间同步正常,排除了时钟漂移导致的问题。
-
网络连通性:Redis主从复制工作正常,说明基础网络通信没有问题。
深入调查
通过获取Sentinel进程的堆栈跟踪,发现关键线索:
-
堆栈跟踪显示:Sentinel在尝试解析主机名时卡在DNS查询阶段,最终导致内存访问错误。
-
DNS解析测试:发现虽然UDP方式的DNS查询正常,但TCP方式的DNS查询失败。
解决方案验证
经过多次测试,确认以下配置变更可解决问题:
-
禁用主机名解析:在sentinel配置中设置:
resolve-hostnames no announce-hostnames no -
使用IP地址:将所有节点配置改为直接使用IP地址而非主机名。
根本原因
问题的根本原因是本地DNS服务器配置不当:
- DNS服务器仅响应UDP查询,不响应TCP查询
- Redis Sentinel在某些情况下会使用TCP方式进行DNS解析
- 这种部分失败的DNS解析导致Sentinel间通信异常
最佳实践建议
-
DNS服务器配置:
- 确保DNS服务器同时支持UDP和TCP查询
- 配置合理的超时时间和重试机制
-
Sentinel配置建议:
- 在生产环境中优先使用IP地址
- 如需使用主机名,确保DNS解析完全可靠
- 监控Sentinel的tilt模式触发情况
-
故障排查技巧:
- 使用dig命令测试TCP和UDP两种DNS查询方式
- 检查系统resolv.conf配置
- 监控DNS查询的响应时间和成功率
总结
这个案例展示了基础设施配置对分布式系统稳定性的重要影响。即使Redis Sentinel本身运行正常,底层DNS服务的异常也可能导致集群管理功能失效。在部署关键业务系统时,必须确保所有基础服务的完整性和可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217