为何会有哨兵模式？

redis写操作是由主库控制，而读操作可以由从库支持。但是如果主库挂了，那还未来得及同步的数据将丢失，而且也无法提供写服务。所以，如果主库挂了，我们就需要运行一个新主库，比如说把一个从库切换为主库，把它当成主库。这就涉及到三个问题：

• 主库真的挂了吗？
• 该选择哪个从库作为主库？
• 怎么把新主库的相关信息通知给从库和客户端呢？

而哨兵机制就是解决以上三个问题。
哨兵机制是实现主从库自动切换的关键机制，它有效地解决了主从复制模式下故障转移的这三个问题。

哨兵机制的基本流程

哨兵就是一个运行在特殊模式下的Redis进程，主从库实例运行的同时，它也在运行。哨兵主要负责的就是三个任务：监控、选主（选择主库）和通知。

• 监控是指哨兵进程在运行时，周期性地给所有的主从库发送PING命令，检测它们是否仍然在线运行。如果从库没有在规定时间内响应哨兵的PING命令，哨兵就会把它标记为“下线状态”；同样，如果主库也没有在规定时间内响应哨兵的PING命令，哨兵就会判定主库下线，然后开始自动切换主库的流程。

• 选主。主库挂了以后，哨兵就需要从很多个从库里，按照一定的规则选择一个从库实例，把它作为新的主库。

• 通知。在执行通知任务时，哨兵会把新主库的连接信息发给其他从库，让它们执行replicaof命令，和新主库建立连接，并进行数据复制。同时，哨兵会把新主库的连接信息通知给客户端，让它们把请求操作发到新主库上

哨兵判断主库是否下线？

主观下线

哨兵进程会使用PING命令检测它自己和主、从库的网络连接情况，用来判断实例的状态。
如果哨兵发现主库或从库对PING命令的响应超时了，那么，哨兵就会先把它标记为“主观下线”。

如果检测的是从库，那么，哨兵简单地把它标记为“主观下线”就行了，因为从库的下线影响一般不太大，集群的对外服务不会间断。

但是，如果检测的是主库，那么，哨兵还不能简单地把它标记为“主观下线”，开启主从切换。因为很有可能存在这么一个情况：那就是哨兵误判了，其实主库并没有故障。可是，一旦启动了主从切换，后续的选主和通知操作都会带来额外的计算和通信开销。
为了避免这些不必要的开销，我们要特别注意误判的情况。

首先，我们要知道啥叫误判。很简单，就是主库实际并没有下线，但是哨兵误以为它下线了。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。

一旦哨兵判断主库下线了，就会开始选择新主库，并让从库和新主库进行数据同步，这个过程本身就会有开销，例如，哨兵要花时间选出新主库，从库也需要花时间和新主库同步。而在误判的情况下，主库本身根本就不需要进行切换的，所以这个过程的开销是没有价值的。正因为这样，我们需要判断是否有误判，以及减少误判。

那怎么减少误判呢？它通常会采用多实例组成的集群模式进行部署，这也被称为哨兵集群。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

在判断主库是否下线时，不能由一个哨兵说了算，只有大多数的哨兵实例，都判断主库已经“主观下线”了，主库才会被标记为“客观下线”，这个叫法也是表明主库下线成为一个客观事实了。这个判断原则就是：少数服从多数。同时，这会进一步触发哨兵开始主从切换流程。

如下图所示，Redis主从集群有一个主库、三个从库，还有三个哨兵实例。在图片的左边，哨兵2判断主库为“主观下线”，但哨兵1和3却判定主库是上线状态，此时，主库仍然被判断为处于上线状态。在图片的右边，哨兵1和2都判断主库为“主观下线”，此时，即使哨兵3仍然判断主库为上线状态，主库也被标记为“客观下线”了。

简单来说，“客观下线”的标准就是，当有N个哨兵实例时，最好要有N/2 + 1个实例判断主库为“主观下线”，才能最终判定主库为“客观下线”。这样一来，就可以减少误判的概率，也能避免误判带来的无谓的主从库切换。

如何选定新主库？

我把哨兵选择新主库的过程称为“筛选+打分”。简单来说，我们在多个从库中，先按照一定的筛选条件，把不符合条件的从库去掉。然后，我们再按照一定的规则，给剩下的从库逐个打分，将得分最高的从库选为新主库，如下图所示：

一般情况下，我们肯定要先保证所选的从库仍然在线运行。不过，在选主时从库正常在线，这只能表示从库的现状良好，并不代表它就是最适合做主库的。

设想一下，如果在选主时，一个从库正常运行，我们把它选为新主库开始使用了。可是，很快它的网络出了故障，此时，我们就得重新选主了。这显然不是我们期望的结果。

所以，在选主时，除了要检查从库的当前在线状态，还要判断它之前的网络连接状态。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，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。

具体怎么判断呢？你使用配置项down-after-milliseconds * 10。其中，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。

接下来就要给剩余的从库打分了。我们可以分别按照三个规则依次进行三轮打分，这三个规则分别是从库优先级、从库复制进度以及从库ID号。只要在某一轮中，有从库得分最高，那么它就是主库了，选主过程到此结束。如果没有出现得分最高的从库，那么就继续进行下一轮。

第一轮：优先级最高的从库得分高。

用户可以通过slave-priority配置项，给不同的从库设置不同优先级。比如，你有两个从库，它们的内存大小不一样，你可以手动给内存大的实例设置一个高优先级。在选主时，哨兵会给优先级高的从库打高分，如果有一个从库优先级最高，那么它就是新主库了。如果从库的优先级都一样，那么哨兵开始第二轮打分。

第二轮：和旧主库同步程度最接近的从库得分高。

这个规则的依据是，如果选择和旧主库同步最接近的那个从库作为主库，那么，这个新主库上就有最新的数据。

主从库同步时有个命令传播的过程。在这个过程中，主库会用master_repl_offset记录当前的最新写操作在repl_backlog_buffer中的位置，而从库会用slave_repl_offset这个值记录当前的复制进度。

此时，我们想要找的从库，它的slave_repl_offset需要最接近master_repl_offset。如果在所有从库中，有从库的slave_repl_offset最接近master_repl_offset，那么它的得分就最高，可以作为新主库。

就像下图所示，旧主库的master_repl_offset是1000，从库1、2和3的slave_repl_offset分别是950、990和900，那么，从库2就应该被选为新主库。

当然，如果有两个从库的slave_repl_offset值大小是一样的（例如，从库1和从库2的slave_repl_offset值都是990），我们就需要给它们进行第三轮打分了。

第三轮：ID号小的从库得分高。

每个实例都会有一个ID，这个ID就类似于这里的从库的编号。目前，Redis在选主库时，有一个默认的规定：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。

哨兵挂了，主从库还能切换吗？

一旦多个实例组成了哨兵集群，即使有哨兵实例出现故障挂掉了，其他哨兵还能继续协作完成主从库切换的工作，包括判定主库是不是处于下线状态，选择新主库，以及通知从库和客户端。

在配置哨兵的信息时，我们只需要用到下面的这个配置项，设置主库的IP和端口，并没有配置其他哨兵的连接信息。

sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>

这些哨兵实例既然都不知道彼此的地址，又是怎么组成集群的呢？要弄明白这个问题，我们就需要学习一下哨兵集群的组成和运行机制了。

基于pub/sub机制的哨兵集群组成

哨兵实例之间可以相互发现，要归功于Redis提供的pub/sub机制，也就是发布/订阅机制。

哨兵只要和主库建立起了连接，就可以在主库上发布消息了，比如说发布它自己的连接信息（IP和端口）。同时，它也可以从主库上订阅消息，获得其他哨兵发布的连接信息。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。

除了哨兵实例，我们自己编写的应用程序也可以通过Redis进行消息的发布和订阅。所以，为了区分不同应用的消息，Redis会以频道的形式，对这些消息进行分门别类的管理。所谓的频道，实际上就是消息的类别。当消息类别相同时，它们就属于同一个频道。反之，就属于不同的频道。只有订阅了同一个频道的应用，才能通过发布的消息进行信息交换

在主从集群中，主库上有一个名为“sentinel:hello”的频道，不同哨兵就是通过它来相互发现，实现互相通信的。

我来举个例子，具体说明一下。在下图中，哨兵1把自己的IP（172.16.19.3）和端口（26579）发布到“sentinel:hello”频道上，哨兵2和3订阅了该频道。那么此时，哨兵2和3就可以从这个频道直接获取哨兵1的IP地址和端口号。

然后，哨兵2、3可以和哨兵1建立网络连接。通过这个方式，哨兵2和3也可以建立网络连接，这样一来，哨兵集群就形成了。它们相互间可以通过网络连接进行通信，比如说对主库有没有下线这件事儿进行判断和协商。

哨兵除了彼此之间建立起连接形成集群外，还需要和从库建立连接。这是因为，在哨兵的监控任务中，它需要对主从库都进行心跳判断，而且在主从库切换完成后，它还需要通知从库，让它们和新主库进行同步。

哨兵是如何知道从库的IP地址和端口的呢？

这是由哨兵向主库发送INFO命令来完成的。就像下图所示，哨兵2给主库发送INFO命令，主库接受到这个命令后，就会把从库列表返回给哨兵。接着，哨兵就可以根据从库列表中的连接信息，和每个从库建立连接，并在这个连接上持续地对从库进行监控。哨兵1和3可以通过相同的方法和从库建立连接。

通过pub/sub机制，哨兵之间可以组成集群，同时，哨兵又通过INFO命令，获得了从库连接信息，也能和从库建立连接，并进行监控了。

但是，哨兵不能只和主、从库连接。因为，主从库切换后，客户端也需要知道新主库的连接信息，才能向新主库发送请求操作。所以，哨兵还需要完成把新主库的信息告诉客户端这个任务。

而且，在实际使用哨兵时，我们有时会遇到这样的问题：如何在客户端通过监控了解哨兵进行主从切换的过程呢？比如说，主从切换进行到哪一步了？这其实就是要求，客户端能够获取到哨兵集群在监控、选主、切换这个过程中发生的各种事件。

此时，我们仍然可以依赖pub/sub机制，来帮助我们完成哨兵和客户端间的信息同步。

基于pub/sub机制的客户端事件通知

哨兵就是一个运行在特定模式下的Redis实例，只不过它并不服务请求操作，只是完成监控、选主和通知的任务。所以，每个哨兵实例也提供pub/sub机制，客户端可以从哨兵订阅消息。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。

知道了这些频道之后，你就可以让客户端从哨兵这里订阅消息了。具体的操作步骤是，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。

• 所有实例进入客观下线状态的事件 SUBSCRIBE +odown
• 订阅所有的事件 PSUBSCRIBE *

当哨兵把新主库选择出来后，客户端就会看到下面的switch-master事件。这个事件表示主库已经切换了，新主库的IP地址和端口信息已经有了。这个时候，客户端就可以用这里面的新主库地址和端口进行通信了。

switch-master <master name> <oldip> <oldport> <newip> <newport>

有了这些事件通知，客户端不仅可以在主从切换后得到新主库的连接信息，还可以监控到主从库切换过程中发生的各个重要事件。这样，客户端就可以知道主从切换进行到哪一步了，有助于了解切换进度。

好了，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，再加上我们上节课介绍主库下线判断和选主依据，哨兵集群的监控、选主和通知三个任务就基本可以正常工作了。不过，我们还需要考虑一个问题：主库故障以后，哨兵集群有多个实例，那怎么确定由哪个哨兵来进行实际的主从切换呢？

由哪个哨兵执行主从切换？

确定由哪个哨兵执行主从切换的过程，和主库“客观下线”的判断过程类似，也是一个“投票仲裁”的过程。在具体了解这个过程前，我们再来看下，判断“客观下线”的仲裁过程。

哨兵集群要判定主库“客观下线”，需要有一定数量的实例都认为该主库已经“主观下线”了。

任何一个实例只要自身判断主库“主观下线”后，就会给其他实例发送is-master-down-by-addr命令。接着，其他实例会根据自己和主库的连接情况，做出Y或N的响应，Y相当于赞成票，N相当于反对票。

一个哨兵获得了仲裁所需的赞成票数后，就可以标记主库为“客观下线”。这个所需的赞成票数是通过哨兵配置文件中的quorum配置项设定的。例如，现在有5个哨兵，quorum配置的是3，那么，一个哨兵需要3张赞成票，就可以标记主库为“客观下线”了。这3张赞成票包括哨兵自己的一张赞成票和另外两个哨兵的赞成票。

此时，这个哨兵就可以再给其他哨兵发送命令，表明希望由自己来执行主从切换，并让所有其他哨兵进行投票。这个投票过程称为“Leader选举”。因为最终执行主从切换的哨兵称为Leader，投票过程就是确定Leader。

在投票过程中，任何一个想成为Leader的哨兵，要满足两个条件：第一，拿到半数以上的赞成票；第二，拿到的票数同时还需要大于等于哨兵配置文件中的quorum值。以3个哨兵为例，假设此时的quorum设置为2，那么，任何一个想成为Leader的哨兵只要拿到2张赞成票，就可以了。

在T1时刻，S1判断主库为“客观下线”，它想成为Leader，就先给自己投一张赞成票，然后分别向S2和S3发送命令，表示要成为Leader。

在T2时刻，S3判断主库为“客观下线”，它也想成为Leader，所以也先给自己投一张赞成票，再分别向S1和S2发送命令，表示要成为Leader。

在T3时刻，S1收到了S3的Leader投票请求。因为S1已经给自己投了一票Y，所以它不能再给其他哨兵投赞成票了，所以S1回复N表示不同意。同时，S2收到了T2时S3发送的Leader投票请求。因为S2之前没有投过票，它会给第一个向它发送投票请求的哨兵回复Y，给后续再发送投票请求的哨兵回复N，所以，在T3时，S2回复S3，同意S3成为Leader。

在T4时刻，S2才收到T1时S1发送的投票命令。因为S2已经在T3时同意了S3的投票请求，此时，S2给S1回复N，表示不同意S1成为Leader。发生这种情况，是因为S3和S2之间的网络传输正常，而S1和S2之间的网络传输可能正好拥塞了，导致投票请求传输慢了。

最后，在T5时刻，S1得到的票数是来自它自己的一票Y和来自S2的一票N。而S3除了自己的赞成票Y以外，还收到了来自S2的一票Y。此时，S3不仅获得了半数以上的Leader赞成票，也达到预设的quorum值（quorum为2），所以它最终成为了Leader。接着，S3会开始执行选主操作，而且在选定新主库后，会给其他从库和客户端通知新主库的信息。

如果S3没有拿到2票Y，那么这轮投票就不会产生Leader。哨兵集群会等待一段时间（也就是哨兵故障转移超时时间的2倍），再重新选举。这是因为，哨兵集群能够进行成功投票，很大程度上依赖于选举命令的正常网络传播。如果网络压力较大或有短时堵塞，就可能导致没有一个哨兵能拿到半数以上的赞成票。所以，等到网络拥塞好转之后，再进行投票选举，成功的概率就会增加。

需要注意的是，如果哨兵集群只有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。

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。