概要
我们知道「主从复制是高可用的基石」，从库宕机依然可以将请求发送给主库或者其他从库，但是 Master 宕机，只能响应读操作，写请求无法再执行。
所以主从复制架构面临一个严峻问题，主库挂了，无法执行「写操作」，无法自动选择一个 Slave 切换为 Master，也就是无法故障自动切换。
深夜与女朋友么么哒……(此处省略 10000 字)，突然宕机，总不能提起裤子从床上爬起来手工进行主从切换，再通知其他程序员把地址重新改成新主库上线。
如此一折腾自己已被女友切换成前男友了，万万使不得。所以我们必须有一个高可用的方案，为此，Redis 官方提供一个高可用方案——哨兵（Sentinel）。
Redis 哨兵集群原理
开篇寄语
“技术的迭代非常的快，但是从技术中沉淀下来的思维却是受益终生的。所以不要担心什么中年危机，那些担心中年危机的人通常很难成长起来。只要我们成长，只要我们的认知在不断突破，就不用担心中年危机，这个世界始终是需要那些优秀人才的。
”
什么是哨兵（Sentinel）
“65 哥：码哥，虽然我没女朋友，但是，未雨绸缪我要掌握这个哨兵模式，防止当深夜与女朋友么么哒被打扰，你快说说哨兵的实现原理吧。
”
搭建实例采用三个哨兵形成集群，三个数据节点（一主两从）方式搭建，如下图所示：
Redis哨兵集群
哨兵集群的搭建演示就不在这里赘述了，需要的读者朋友可点击左下角的「阅读原文」查看。
65 哥你听过「武当派」创始人张三疯么？Redis 主从架构就好比一个武当，掌门人就是 Master。掌门人如果挂了，需要从武当七侠里面选举能人担当掌门人。这就需要一个部门能监控掌门人的生死和武当其他弟子的生命状态，并且能够通过投票从武当弟子中选举一个能者担任新掌门，接着再举行新闻发布会向世界宣布新掌门的信息。这个「部门」就是哨兵。
哨兵在选举新掌门会遇到以下几个问题：
- 如何判断掌门真的挂了，有可能假死；
- 到底选择哪一个武当子弟作为新掌门？
- 通过新闻发布会将新掌门的相关信息通知到所有武当弟子（slave 和 master）和整个武林（客户端）。
哨兵部门主要负责的任务是：监控整个武当、选择新掌门，通知整个武当和整个武林。
哨兵机制的主要任务
哨兵是 Redis 的一种运行模式，它专注于对 Redis 实例（主节点、从节点）运行状态的监控，并能够在主节点发生故障时通过一系列的机制实现选主及主从切换，实现故障转移，确保整个 Redis 系统的可用性。结合 Redis 的 官方文档:https://redis.io/topics/sentinel，可以知道 Redis 哨兵具备的能力有如下几个：
- 监控：持续监控 master 、slave 是否处于预期工作状态。
- 自动切换主库：当 Master 运行故障，哨兵启动自动故障恢复流程：从 slave 中选择一台作为新 master。
- 通知：让 slave 执行 replicaof ，与新的 master 同步；并且通知客户端与新 master 建立连接。
哨兵也是一个 Redis 进程，只是不对外提供读写服务，通常哨兵要配置成单数，为啥呢？且听「码哥字节」慢慢分析。
“65 哥：那到底「哨兵」这个神秘部门是如何实现这三个能力的？
”
我们先从全局观看哨兵，简要的了解整个运作流程，接着再针对每一个任务详细分析。首先从监控开始…...
监控
Sentinel 只是武当弟子中的特殊部门，在默认情况下，Sentinel 通过飞鸽传书以每秒一次的频率向所有武当弟子、掌门与哨兵（包括 Master、Slave、其他 Sentinel 在内）发送 PING 命令，如果 slave 没有在在规定时间内响应「哨兵」的 PING 命令，「哨兵」就认为这哥们可能嗝屁了，就会将他记录为「下线状态」；
假如 master 掌门没有在规定时间响应 「哨兵」的 PING 命令，哨兵就判定掌门下线，开始执行「自动切换 master 掌门」的流程。
PING 命令的回复有两种情况：
- 有效回复：返回 +PONG、-LOADING、-MASTERDOWN 任何一种；
- 无效回复：有效回复之外的回复，或者指定时间内返回任何回复。
“65 哥：哨兵如何判断「掌门」嗝屁呢？掌门诈尸咋办？
”
为了防止掌门「假死」，「哨兵」设计了「主观下线」和「客观下线」两种暗号。
主观下线
哨兵利用 PING 命令来检测掌门、 slave 的生命状态。如果是无效回复，哨兵就把这个哥们标记为「主观下线」。检测到的是武当小弟，也就是 slave 角色。那么就直接标记「主观下线」。
因为 master 掌门还在，slave 的嗝屁对整个武当影响不大。依然可以对外开会，比武论剑、吃香喝辣…...
如果检测到是 master 掌门完蛋，这时候哨兵不能这么简单的标记「主观下线」，开启新掌门选举。
因为有可能出现误判，掌门并没有嗝屁，一旦启动了掌门切换，后续的选主、通知开发布会，slave 花时间与新 master 同步数据都会消耗大量资源。
所以「哨兵」要降低误判的概率，误判一般会发生在集群网络压力较大、网络拥塞，或者是主库本身压力较大的情况下。
既然一个人容易误判，那就多个人一起投票判断。哨兵机制也是类似的，采用多实例组成的集群模式进行部署，这就是哨兵集群。引入多个哨兵实例一起来判断，就可以避免单个哨兵因为自身网络状况不好，而误判主库下线的情况。
同时，多个哨兵的网络同时不稳定的概率较小，由它们一起做决策，误判率也能降低。
客观下线
判断 master 是否下线不能只有一个「哨兵」说了算，只有过半的哨兵判断 master 已经「主观下线」，这时候才能将 master 标记为「客观下线」，也就是说这是一个客观事实，掌门真的嗝屁了，华佗再世也治不好了。
只有 master 被判定为「客观下线」，才会进一步触发哨兵开始主从切换流程。
客观下线
主观下线与客观下线的区别
简单来说，主观下线是哨兵自己认为节点宕机，而客观下线是不但哨兵自己认为节点宕机，而且该哨兵与其他哨兵沟通后，达到一定数量的哨兵都认为该哥们嗝屁了。
这里的「一定数量」是一个法定数量（Quorum），是由哨兵监控配置决定的，解释一下该配置：
# sentinel monitor <master-name> <master-host> <master-port> <quorum> # 举例如下： sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
这条配置项用于告知哨兵需要监听的主节点：
- sentinel monitor：代表监控。
- mymaster：代表主节点的名称，可以自定义。
- 192.168.11.128：代表监控的主节点 ip，6379 代表端口。
- 2：法定数量，代表只有两个或两个以上的哨兵认为主节点不可用的时候，才会把 master 设置为客观下线状态，然后进行 failover 操作。
「客观下线」的标准就是，当有 N 个哨兵实例时，要有 N/2 + 1 个实例判断 master 为「主观下线」，才能最终判定 Master 为「客观下线」，其实就是过半机制。
自动切换主库
“65 哥：既然判断 master 客观下线了，那就要从选出一个新掌门人了吧。
”
「哨兵」的第二个任务，选择新 master 掌门。需要从武当弟子中按照一定规则选择一个牛逼人物作为新掌门，完成选任掌门后，新 master 带领众弟子一起吃香喝辣。
按照一定的 「筛选条件」 + 「打分」 策略，选出「最强王者」担任掌门，也就是通过一些条件海选过滤一些「无能之辈」，接着将通过海选的靓仔全都打分排名，将最高者选为新 master。
如图所示：
新master选择
网络经常断开的靓仔也不可取，你想，即使变成 master，可是很快网络出了故障，又得重新选择新 master，这不闹着玩么，得排除掉！
筛选条件
“65 哥：那都有哪些筛选条件呀？
”
- 从库当前在线状态，下线的直接丢弃；
- 评估之前的网络连接状态
down-after-milliseconds \* 10：如果从库总是和主库断连，而且断连次数超出了一定的阈值（10 次），我们就有理由相信，这个从库的网络状况并不是太好，就可以把这个从库筛掉了。
打分
过滤掉不合适的 slave 之后，则进入打分环节。打分会按照三个规则进行三轮打分，规则分别为：
- slave 优先级，通过 slave-priority 配置项，给不同的从库设置不同优先级（后台有人没办法），优先级高的直接晋级为新 master 掌门。
slave_repl_offset与master_repl_offset进度差距（谁的武功与之前掌门的功夫越接近谁就更牛逼），如果都一样，那就继续下一个规则。其实就是比较 slave 与旧 master 复制进度的差距；- slave runID，在优先级和复制进度都相同的情况下，ID 号最小的从库得分最高，会被选为新主库。（论资排辈，根据 runID 的创建时间来判断，时间早的上位）；
通知
“65 哥：为啥还要召开新闻发布会呢？
”
重新选举新 master 掌门这种事情，何等大事，怎能不告知天下。再者其他 slave 弟子也要知道新掌门是谁，一起追随新掌门吃香喝辣大保健。
最后一个任务，「哨兵」将新 「master 掌门」的连接信息发送给其他 slave 武当弟子，并且让 slave 执行 replacaof 命令，和新「master 掌门」建立连接，并进行数据复制学习新掌门的所有武功。
除此之外，「哨兵」还需要将新掌门的连接信息通知整个武林（客户端），使得让所有想拜访、讨教的人能找到新任掌门，这样诸多事宜才能交给新掌门做决定（将读写请求转移到新 master）。
哨兵的主要任务与实现目标
哨兵执行任务与目标
哨兵集群工作原理
「哨兵」部门并不是一个人，多个人共同组成一个「哨兵集群」，即使有一些「哨兵」被老王打死了，其他的「哨兵」依然可以共同协作完成监控、新掌门选举以及通知 slave 、master 以及每一个武林人士（客户端）。
在配置哨兵集群的时候，哨兵配置中只设置了监控的 master IP 和 port，并没有配置其他哨兵的连接信息。
sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
哨兵之间是如何知道彼此的？如何知道 slave 并监控他们的？由哪一个「哨兵」执行主从切换呢？
带着这些问题，跟着「码哥字节」一起追本溯源，深入哨兵集群心脏。
pub/sub 实现哨兵间通信和发现 slave
“65 哥：哨兵之间是如何知道彼此的？
”
哨兵之间可以相互通信约会搞事情，主要归功于 Redis 的 pub/sub 发布/订阅机制。
哨兵与 master 建立通信，利用 master 提供发布/订阅机制发布自己的信息，比如身高体重、是否单身、IP、端口……
master 有一个 __sentinel__:hello 的专用通道，用于哨兵之间发布和订阅消息。这就好比是 __sentinel__:hello 微信群，哨兵利用 master 建立的微信群发布自己的消息，同时关注其他哨兵发布的消息。
Redis pub/sub 机制
当多个哨兵实例都在主库上做了发布和订阅操作后，它们之间就能知道彼此的 IP 地址和端口，从而相互发现建立连接。
Redis 通过频道的方式对消息进行分别管理，这里的频道其实就是不同的微信群。比如“码哥字节读者技术群”就是专门分享技术的群。朋友们可以关注公众号，后台回复“加群”，一起成长。
“65 哥：哨兵之间虽然建立连接了，但是还需要和 slave 建立连接，不然没法监控他们呀，如何知道 slave 并监控他们的？
”
的确，哨兵之间建立连接形成集群还不够，还需要跟 slave 建立连接，不然没法监控他们，无法对主从库进行心跳判断。
除此之外，如果发生了主从切换也得通知 slave 重新跟新 master 建立连接执行数据同步。关于主从架构数据同步原理可移步《Redis 高可用篇：你管这叫主从架构数据一致性同步》。
关键还是利用 master 来实现，哨兵向 master 发送 INFO 命令， master 掌门自然是知道自己门下所有的 salve 小弟的。所以 master 接收到命令后，便将 slave 列表告诉哨兵。
哨兵根据 master 响应的 slave 名单信息与每一个 salve 建立连接，并且根据这个连接持续监控哨兵。
如图所示，哨兵 2 向 Master 发送 INFO 命令，Master 就把 slave 列表返回给哨兵 2，哨兵 2 便根据 slave 列表连接信息与每一个 slave 建立连接，并基于此连接实现持续监控。
剩下的哨兵也同理基于此实现监控。
INFO命令获取slave信息
选择哨兵执行主从切换
“65 哥：master 嗝屁了以后，哨兵这么多，那到底让哪一个哨兵来执行新 master 切换呢？
”
这个跟哨兵判断 master “客观下线”类似，也是通过投票的方式选出来的。
任何一个哨兵判断 master “主观下线”后，就会给其他哨兵基友发送 is-master-down-by-addr 命令，好基友则根据自己跟 master 之间的连接状况分别响应 Y 或者 N ，Y 表示赞成票， N 就是反对。
如果某个哨兵获得了大多数哨兵的“赞成票”之后，就可以标记 master 为 “客观下线”，赞成票数是通过哨兵配置文件中的 quorum 配置项设定。
sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
比如一共 3 个哨兵组成集群，那么 quorum 就可以配置成 2，当一个哨兵获得了 2 张赞成票，就可以标记 master “客观下线”，当然这个票包含自己的那一票。
获得多数赞成票的哨兵可以向其他哨兵发送命令，申明自己想要执行主从切换。并让其他哨兵进行投票，投票过程就叫做 “Leader 选举”。
想要成为 “Leader”没那么简单，得有两把刷子。需要满足以下条件：
- 获得其他哨兵基友过半的赞成票；
- 赞成票的数量还要大于等于配置文件的 quorum 的值。
如果哨兵集群有 2 个实例，此时，一个哨兵要想成为 Leader，必须获得 2 票，而不是 1 票。所以，如果有个哨兵挂掉了，那么，此时的集群是无法进行主从库切换的。因此，通常我们至少会配置 3 个哨兵实例。
这也是为啥哨兵集群部署成单数的原因，双数的话多余浪费。
选举流程如下图所示：
Redis哨兵执行主从切换
通过 pub/sub 实现客户端事件通知
“65 哥：新 master 选出来了，要怎么公示天下呢？
”
当然是召开新闻发布会呀，邀请消息相关类型的媒体报道传播，感兴趣的人自然就去关注订阅相关事件，并根据事件做出行动。
在 Redis 也是类似，通过 pub/sub 机制发布不同事件，让客户端在这里订阅消息。客户端可以订阅哨兵的消息，哨兵提供的消息订阅频道有很多，不同频道包含了主从库切换过程中的不同关键事件。
也就是在不同的“微信群”发布不同的事件，让对该事件感兴趣的人进群即可。
master 下线事件
- +sdown：进入“主观下线”状态；
- -sdown：退出“主观下线”状态；
- +odown：进入“客观下线”状态；
- -odown：退出“客观下线”状态；
slave 重新配置事件
- +slave-reconf-sent：哨兵发送 replicaof 命令重新配置从库；
- +slave-reconf-inprog：slave 配置了新 master，但是尚未进行同步；
- +slave-reconf-done：slave 配置了新 master，并与新 master 完成了数据同步；
新主库切换
+switch-master：master 地址发生了变化。
知道了这些频道之后，就可以让客户端从哨兵这里订阅消息了。客户端读取哨兵的配置文件后，可以获得哨兵的地址和端口，和哨兵建立网络连接。
然后，我们可以在客户端执行订阅命令，来获取不同的事件消息。
举个栗子：如下指令订阅“所有实例进入客观下线状态的事件”
SUBSCRIBE +odown
注意事项与配置说明
发现了没，Redis 的 pub/sub 发布订阅机制尤其重要，有了 pub/sub 机制，哨兵和哨兵之间、哨兵和从库之间、哨兵和客户端之间就都能建立起连接了，各种事件的发布也是通过这个机制实现。
down-after-milliseconds
Sentinel 配置文件中的 down-after-milliseconds 选项指定了 Sentinel 判断实例进入主观下线所需的时间长度：如果一个实例在 down-after-milliseconds 毫秒内，连续向 Sentinel 返回无效回复，那么 Sentinel 会修改这个实例所对应数据，以此来表示这个实例已经进入主观下线状态。
要保证所有哨兵实例的配置是一致的，尤其是主观下线的判断值 down-after-milliseconds。因为这个值在不同的哨兵实例上配置不一致，导致哨兵集群一直没有对有故障的主库形成共识，也就没有及时切换主库，最终的结果就是集群服务不稳定。
down-after-milliseconds * 10
down-after-milliseconds 是我们认定主从库断连的最大连接超时时间。如果在 down-after-milliseconds 毫秒内，主从节点都没有通过网络联系上，我们就可以认为主从节点断连了。如果发生断连的次数超过了 10 次，就说明这个从库的网络状况不好，不适合作为新主库。
总结
哨兵主要任务
Redis 哨兵机制是实现 Redis 不间断服务的高可用手段之一。主从架构集群的数据同步，是数据可靠的基础保障；主库宕机，自动执行主从切换是服务不间断的关键支撑。
Redis 哨兵机制实现了主从库的自动切换，再也不怕跟女盆友么么哒的时候 master 宕机了：
- 监控 master 与 slave 运行状态，判断是否客观下线；
- master 客观下线后，选择一个 slave 切换成 master；
- 通知 slave 和客户端新 master 信息。
哨兵集群原理
为了避免单个哨兵故障后无法进行主从切换，以及为了减少误判率，又引入了哨兵集群；哨兵集群又需要有一些机制来支撑它的正常运行：
- 基于 pub/sub 机制实现哨兵集群之间的通信；
- 基于 INFO 命令获取 slave 列表，帮助 哨兵与 slave 建立连接；
- 通过哨兵的 pub/sub，实现了与客户端和哨兵之间的事件通知。
主从切换，并不是随意选择一个哨兵就可以执行，而是通过投票仲裁，选择一个 Leader，由这个 Leader 负责主从切换。
一起交流
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参考资料
- [1][redis设计与实现] 黄健宏
- [2][redis核心技术与实战] https://time.geekbang.org/column/article/274483
- [3][redis 深度历险：核心原理与应用实战] https://juejin.cn/book/6844733724618129422/p/6844733724722987021
- [4][redis 专题：深入解读哨兵模式] https://juejin.cn/post/6934984432273063967#heading-0
- [5][redis哨兵原理，我忍你很久了！] https://www.modb.pro/db/25926
