标签：连接超时 手动 第一个 ima moni 期望 配置文件 事件通知 aof文件
Redis高可用之哨兵模式原文： 极客时间 redis 专栏我们在之前的文章里面已经介绍了 redis 高可用之数据持久化，我们分别介绍了 AOF 持久化和 RDB 持久化两种方式，我们来简单回忆下：
AOF 持久化是命令在 redis 实例执行成功后才会记录到 AOF 日志中，每次操作redis 都会记录一个日志，这就会造成 AOF 日志文件变大，恢复起来不容易，我们可以采用 AOF 重写机制，来减小 AOF 文件的大小，AOF 的重写机制就是只记录 key 和 value 的最终对应关系，省去中间的步骤，但是当 Redis 实例恢复的时候，需要一条一条执行恢复起来会特别麻烦，这个时候引入了 RDB 快照。他就是针对当前 redis 实例的内存数据拍摄快照，是一个二进制文件。
我们虽然保证数据持久化了，但是当实际生产环境中如果只有一个 redis 实例，那么他如果不可用了，还是会造成服务中断，所以我们下面来讲解下 redis 集群模式；
redis 实际上给我们提供了主从模式的数据库,主从库之间是采用的读写分离模式，一切数据都是从主库写入，然后可以从 redis 任何一个节点读取。
保证集群中的数据强一致性，我们可以试想一下，在上图中如果主从库都可以进行写操作，一个直接的问题就是：如果客户端对同一个数据（例如 k1）前后修改了三次，每一次的修改请求都发送到不同的实例上，在不同的实例上执行，那么，这个数据在这三个实例上的副本就不一致了（分别是 v1、v2 和 v3）。在读取这个数据的时候，就可能读取到旧的值。如果我们非要保持这个数据在三个实例上一致，就要涉及到加锁、实例间协商是否完成修改等一系列操作，但这会带来巨额的开销，当然是不太能接受的。
而主从库模式一旦采用了读写分离，所有数据的修改只会在主库上进行，不用协调三个实例。主库有了最新的数据后，会同步给从库，这样，主从库的数据就是一致的。
当我们启动多个 redis 实例的时候，它们相互之间就可以通过 replicaof（Redis 5.0 之前使用 slaveof）命令形成主库和从库的关系，之后会按照三个阶段完成数据的第一次同步。
例如，现在有实例 1（ip：172.16.19.3）和实例 2（ip：172.16.19.5），我们在实例 2 上执行以下这个命令后，实例 2 就变成了实例 1 的从库，并从实例 1 上复制数据：
replicaof 172.16.19.3 6379他们之间就会按照下面流程来进行第一次数据同步
1，建立连接，协商同步
这一步主要是为全量复制做准备，在这一步从库和主库建立起连接，并告诉主库可以进行数据同步，主库确认恢复后，主从库间就可以开始进行数据同步了。
a, 从库给主库发送 psync 命令，表示要进行数据同步，主库根据命令参数来启动复制。
psync 主库的 runID 复制进度Offset runID： 每个 redis 实例启动的时候都会自动生成一个随机的 ID 用来当做唯一标识，因为第一次连接协商的时候还不知道主库的 runID 只能用 "?" 来表示。
offset：设置为 "-1" 代表全量复制，第一次复制
主库收到 psync 命令后，会用 FULLRESYNC 响应命令带上两个参数：主库 runID 和主库目前的复制进度 offset，返回给从库。从库收到响应后，会记录下这两个参数。
FULLRESYNC响应表示第一次复制采用的全量复制
2，主库给从库同步数据
主库会先执行bgsave命令，生成一个 RDB 文件，接着将这个文件发送给从库。从库接收到RDB 文件之后，会先清空当前 Redis 实例中的数据(保证主从库数据一致)，然后加载 RDB 文件，进行数据恢复；
我们肯定会想到，当主从库数据进行同步的时候，肯定不能影响到主库的读写操作，当我们在同步数据期间这些主库上写入的数据如何同步到从库上呢？为了保证主从库的数据一致性，主库会把在这期间的写操作在内存中用专门的replication buffer记录生成 RDB 文件后的写操作。
3，主库发送新写命令给从库
主库会把第二阶段执行过程中新收到的写命令，再发送给从库。具体的操作是，当主库完成 RDB 文件发送后，就会把此时 replication buffer 中的修改操作发给从库，从库再重新执行这些操作。这样一来，主从库就实现同步了。
后续在进行数据同步，从库就会向主句发送psync 1 3然后主库就会把需要的数据发送给从库了。
如果我们一个集群中如果有特别多的从库 ，所有的从库都去向主库同步数据库的话，那会对主库造成不必要的压力，我们可以采用级联模式来分担主库的压力"主-从-从"
简单来说，我们在部署主从集群的时候，可以手动选择一个从库（比如选择内存资源配置较高的从库），用于级联其他的从库。然后，我们可以再选择一些从库（例如三分之一的从库），在这些从库上执行如下命令，让它们和刚才所选的从库，建立起主从关系。
replicaof 所选从库的IP 6379这样一来，这些从库就会知道，在进行同步时，不用再和主库进行交互了，只要和级联的从库进行写操作同步就行了，这就可以减轻主库上的压力，如下图所示：
们了解了主从库间通过全量复制实现数据同步的过程，以及通过“主 - 从 - 从”模式分担主库压力的方式。那么，一旦主从库完成了全量复制，它们之间就会一直维护一个网络连接，主库会通过这个连接将后续陆续收到的命令操作再同步给从库，这个过程也称为基于长连接的命令传播，可以避免频繁建立连接的开销。
在 Redis 2.8 之前，如果主从库在命令传播时出现了网络闪断，那么，从库就会和主库重新进行一次全量复制，开销非常大。
从 Redis 2.8 开始，网络断了之后，主从库会采用增量复制的方式继续同步。听名字大概就可以猜到它和全量复制的不同：全量复制是同步所有数据，而增量复制只会把主从库网络断连期间主库收到的命令，同步给从库。
那么，增量复制时，主从库之间具体是怎么保持同步的呢？这里的奥妙就在于 repl_backlog_buffer 这个缓冲区。我们先来看下它是如何用于增量命令的同步的。
当主从库断连后，主库会把断连期间收到的写操作命令，写入 replication buffer，同时也会把这些操作命令也写入 repl_backlog_buffer 这个缓冲区。(这个是从主从关系确定之后就一直存在的，当从库断连后，从库重新发送psync \$master_runid \$offset，主库才能通过?\$offset在repl_backlog_buffer中找到从库断开的位置，只发送$offset之后的增量数据给从库即可。)
repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区，主库会记录自己写到的位置，从库则会记录自己已经读到的位置。
刚开始的时候，主库和从库的写读位置在一起，这算是它们的起始位置。随着主库不断接收新的写操作，它在缓冲区中的写位置会逐步偏离起始位置，我们通常用偏移量来衡量这个偏移距离的大小，对主库来说，对应的偏移量就是 master_repl_offset。主库接收的新写操作越多，这个值就会越大。
同样，从库在复制完写操作命令后，它在缓冲区中的读位置也开始逐步偏移刚才的起始位置，此时，从库已复制的偏移量 slave_repl_offset 也在不断增加。正常情况下，这两个偏移量基本相等。
主从库的连接恢复之后，从库首先会给主库发送 psync 命令，并把自己当前的 slave_repl_offset 发给主库，主库会判断自己的 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 之间的差距。
在网络断连阶段，主库可能会收到新的写操作命令，所以，一般来说，master_repl_offset 会大于 slave_repl_offset。此时，主库只用把 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 之间的命令操作同步给从库就行。
就像刚刚示意图的中间部分，主库和从库之间相差了 put d e 和 put d f 两个操作，在增量复制时，主库只需要把它们同步给从库，就行了。说到这里，我们再借助一张图，回顾下增量复制的流程。
不过，有一个地方我要强调一下，因为 repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区，所以在缓冲区写满后，主库会继续写入，此时，就会覆盖掉之前写入的操作。如果从库的读取速度比较慢，就有可能导致从库还未读取的操作被主库新写的操作覆盖了，这会导致主从库间的数据不一致。
因此，我们要想办法避免这一情况，一般而言，我们可以调整 repl_backlog_size 这个参数。这个参数和所需的缓冲空间大小有关。缓冲空间的计算公式是：缓冲空间大小 = 主库写入命令速度 操作大小 - 主从库间网络传输命令速度 操作大小。在实际应用中，考虑到可能存在一些突发的请求压力，我们通常需要把这个缓冲空间扩大一倍，即 repl_backlog_size = 缓冲空间大小 * 2，这也就是 repl_backlog_size 的最终值。
举个例子，如果主库每秒写入 2000 个操作，每个操作的大小为 2KB，网络每秒能传输 1000 个操作，那么，有 1000 个操作需要缓冲起来，这就至少需要 2MB 的缓冲空间。否则，新写的命令就会覆盖掉旧操作了。为了应对可能的突发压力，我们最终把 repl_backlog_size 设为 4MB。
这样一来，增量复制时主从库的数据不一致风险就降低了。不过，如果并发请求量非常大，连两倍的缓冲空间都存不下新操作请求的话，此时，主从库数据仍然可能不一致。针对这种情况，一方面，你可以根据 Redis 所在服务器的内存资源再适当增加 repl_backlog_size 值，比如说设置成缓冲空间大小的 4 倍，另一方面，你可以考虑使用切片集群来分担单个主库的请求压力。
repl_backlog_buffer和replication buffer解释
1、repl_backlog_buffer：就是上面我解释到的，它是为了从库断开之后，如何找到主从差异数据而设计的环形缓冲区，从而避免全量同步带来的性能开销。如果从库断开时间太久，repl_backlog_buffer环形缓冲区被主库的写命令覆盖了，那么从库连上主库后只能乖乖地进行一次全量同步，所以repl_backlog_buffer配置尽量大一些，可以降低主从断开后全量同步的概率。而在repl_backlog_buffer中找主从差异的数据后，如何发给从库呢？这就用到了replication buffer。
2、replication buffer：Redis和客户端通信也好，和从库通信也好，Redis都需要给分配一个 内存buffer进行数据交互，客户端是一个client，从库也是一个client，我们每个client连上Redis后，Redis都会分配一个client buffer，所有数据交互都是通过这个buffer进行的：Redis先把数据写到这个buffer中，然后再把buffer中的数据发到client socket中再通过网络发送出去，这样就完成了数据交互。所以主从在增量同步时，从库作为一个client，也会分配一个buffer，只不过这个buffer专门用来传播用户的写命令到从库，保证主从数据一致，我们通常把它叫做replication buffer。
3、再延伸一下，既然有这个内存buffer存在，那么这个buffer有没有限制呢？如果主从在传播命令时，因为某些原因从库处理得非常慢，那么主库上的这个buffer就会持续增长，消耗大量的内存资源，甚至OOM。所以Redis提供了client-output-buffer-limit参数限制这个buffer的大小，如果超过限制，主库会强制断开这个client的连接，也就是说从库处理慢导致主库内存buffer的积压达到限制后，主库会强制断开从库的连接，此时主从复制会中断，中断后如果从库再次发起复制请求，那么此时可能会导致恶性循环，引发复制风暴，这种情况需要格外注意。
1、RDB文件内容是经过压缩的二进制数据（不同数据类型数据做了针对性优化），文件很小。而AOF文件记录的是每一次写操作的命令，写操作越多文件会变得很大，其中还包括很多对同一个key的多次冗余操作。在主从全量数据同步时，传输RDB文件可以尽量降低对主库机器网络带宽的消耗，从库在加载RDB文件时，一是文件小，读取整个文件的速度会很快，二是因为RDB文件存储的都是二进制数据，从库直接按照RDB协议解析还原数据即可，速度会非常快，而AOF需要依次重放每个写命令，这个过程会经历冗长的处理逻辑，恢复速度相比RDB会慢得多，所以使用RDB进行主从全量同步的成本最低。
2、假设要使用AOF做全量同步，意味着必须打开AOF功能，打开AOF就要选择文件刷盘的策略，选择不当会严重影响Redis性能。而RDB只有在需要定时备份和主从全量同步数据时才会触发生成一次快照。而在很多丢失数据不敏感的业务场景，其实是不需要开启AOF的。
我们上面介绍了redis 主从架构模式，但是想过没有如果主库发生故障，那么整个集群就变成只读的了，因为可写节点不存在了，那些个还没来得及同步的数据也不能正常访问了。
无论是写服务中断，还是从库无法进行数据同步，都是不能接受的。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：
1，主库真的挂了吗？
2，该选择哪个从库作为主库？
3，怎么把新主库的相关信息通知给从库和客户端呢？
想知道这个三个问题的答案，我们就要了解redis 哨兵模式的机制，
哨兵其实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：其实就是对应第一个问题，主库真的挂了吗
选主：该选择哪个从库作为主库？
通知：怎么把新主库的相关信息通知给从库和客户端呢？
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“客观下线”；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"主观下线"，然后进行投票选举，判断主库为"客观下线"，继续后面的操作，
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“客观下线”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“客观下线”，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？在日常生活中，当我们要对一些重要的事情做判断的时候，经常会和家人或朋友一起商量一下，然后再做决定。
哨兵机制也是类似的，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。
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。
为了方便你理解，我再画一张图展示一下这里的逻辑。
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。（当然，有多少个实例做出“主观下线”的判断才可以，可以由 Redis 管理员自行设定 quorum 此参数设置）。
好了，到这里，你可以看到，借助于多个哨兵实例的共同判断机制，我们就可以更准确地判断出主库是否处于下线状态。如果主库的确下线了，哨兵就要开始下一个决策过程了，即从许多从库中，选出一个从库来做新主库。(选主)
一般来说，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：
在刚刚的这段话里，需要注意的是两个“一定”，现在，我们要考虑这里的“一定”具体是指什么。首先来看筛选的条件。
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。好了，这样我们就过滤掉了不适合做主库的从库，完成了筛选工作。
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。
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
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。
如何判断从库和旧主库间的同步进度呢？
上节课我向你介绍过，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。
所有的从库对比 slave_repl_offset 这个值，谁的值大，说明谁复制的数据多。那么他的得分就高，就会变成主库。
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。
如果所有的都一样，那么会进行第三轮打分：
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。
到这里，新主库就被选出来了，“选主”这个过程就完成了
如果客户端使用了读写分离，那么读请求可以在从库上正常执行，不会受到影响。但是由于此时主库已经挂了，而且哨兵还没有选出新的主库，所以在这期间写请求会失败，失败持续的时间 = 哨兵切换主从的时间 + 客户端感知到新主库 的时间。
如果不想让业务感知到异常，客户端只能把写失败的请求先缓存起来或写入消息队列中间件中，等哨兵切换完主从后，再把这些写请求发给新的主库，但这种场景只适合对写入请求返回值不敏感的业务，而且还需要业务层做适配，另外主从切换时间过长，也会导致客户端或消息队列中间件缓存写请求过多，切换完成之后重放这些请求的时间变长。
哨兵检测主库多久没有响应就提升从库为新的主库，这个时间是可以配置的（down-after-milliseconds参数）。配置的时间越短，哨兵越敏感，哨兵集群认为主库在短时间内连不上就会发起主从切换，这种配置很可能因为网络拥塞但主库正常而发生不必要的切换，当然，当主库真正故障时，因为切换得及时，对业务的影响最小。如果配置的时间比较长，哨兵越保守，这种情况可以减少哨兵误判的概率，但是主库故障发生时，业务写失败的时间也会比较久，缓存写请求数据量越多。
当哨兵完成主从切换后，客户端需要及时感知到主库发生了变更，然后把缓存的写请求写入到新库中，保证后续写请求不会再受到影响，具体做法如下：
哨兵提升一个从库为新主库后，哨兵会把新主库的地址写入自己实例的pubsub（switch-master）中。客户端需要订阅这个pubsub，当这个pubsub有数据时，客户端就能感知到主库发生变更，同时可以拿到最新的主库地址，然后把写请求写到这个新主库即可，这种机制属于哨兵主动通知客户端。
如果客户端因为某些原因错过了哨兵的通知，或者哨兵通知后客户端处理失败了，安全起见，客户端也需要支持主动去获取最新主从的地址进行访问。
所以，客户端需要访问主从库时，不能直接写死主从库的地址了，而是需要从哨兵集群中获取最新的地址（sentinel get-master-addr-by-name命令），这样当实例异常时，哨兵切换后或者客户端断开重连，都可以从哨兵集群中拿到最新的实例地址。
一般Redis的SDK都提供了通过哨兵拿到实例地址，再访问实例的方式，我们直接使用即可，不需要自己实现这些逻辑。当然，对于只有主从实例的情况，客户端需要和哨兵配合使用，而在分片集群模式下，这些逻辑都可以做在proxy层，这样客户端也不需要关心这些逻辑了，Codis就是这么做的。
我们上面学习了redis哨兵机制，它可以实现主从库的自动切换。通过部署多个实例，就形成了一个哨兵集群。哨兵集群中的多个实例共同判断，可以降低对主库下线的误判率。
但是，我们还是要考虑一个问题：如果有哨兵实例在运行时发生了故障，主从库还能正常切换吗？
实际上，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。
如果你部署过哨兵集群的话就会知道，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。
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。
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。
你看，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。
从本质上说，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。
频道有这么多，一下子全部学习容易丢失重点。为了减轻你的学习压力，我把重要的频道汇总在了一起，涉及几个关键事件，包括主库下线判断、新主库选定、从库重新配置。
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。
举个例子，你可以执行如下命令，来订阅“所有实例进入客观下线状态的事件”：
SUBSCRIBE +odown当然，你也可以执行如下命令，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？
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。我在上节课向你介绍了判断“客观下线”的原则，接下来，我介绍下具体的判断过程
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。
这么说你可能还不太好理解，我再画一张图片，展示一下 3 个哨兵、quorum 为 2 的选举过程。
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。这一点很重要，你在实际应用时可不能忽略了。
Redis 1主4从，5个哨兵，哨兵配置quorum为2，如果3个哨兵故障，当主库宕机时，哨兵能否判断主库“客观下线”？能否自动切换？
1、哨兵集群可以判定主库“主观下线”。由于quorum=2，所以当一个哨兵判断主库“主观下线”后，询问另外一个哨兵后也会得到同样的结果，2个哨兵都判定“主观下线”，达到了quorum的值，因此，哨兵集群可以判定主库为“客观下线”。
2、但哨兵不能完成主从切换。哨兵标记主库“客观下线后”，在选举“哨兵领导者”时，一个哨兵必须拿到超过多数的选票(5/2+1=3票)。但目前只有2个哨兵活着，无论怎么投票，一个哨兵最多只能拿到2票，永远无法达到多数选票的结果。
但是投票选举过程的细节并不是大家认为的：每个哨兵各自1票，这个情况是不一定的。下面具体说一下：
场景a：哨兵A先判定主库“主观下线”，然后马上询问哨兵B（注意，此时哨兵B只是被动接受询问，并没有去询问哨兵A，也就是它还没有进入判定“客观下线”的流程），哨兵B回复主库已“主观下线”，达到quorum=2后哨兵A此时可以判定主库“客观下线”。此时，哨兵A马上可以向其他哨兵发起成为“哨兵领导者”的投票，哨兵B收到投票请求后，由于自己还没有询问哨兵A进入判定“客观下线”的流程，所以哨兵B是可以给哨兵A投票确认的，这样哨兵A就已经拿到2票了。等稍后哨兵B也判定“主观下线”后想成为领导者时，因为它已经给别人投过票了，所以这一轮自己就不能再成为领导者了。
场景b：哨兵A和哨兵B同时判定主库“主观下线”，然后同时询问对方后都得到可以“客观下线”的结论，此时它们各自给自己投上1票后，然后向其他哨兵发起投票请求，但是因为各自都给自己投过票了，因此各自都拒绝了对方的投票请求，这样2个哨兵各自持有1票。
场景a是1个哨兵拿到2票，场景b是2个哨兵各自有1票，这2种情况都不满足大多数选票(3票)的结果，因此无法完成主从切换。
经过测试发现，场景b发生的概率非常小，只有2个哨兵同时进入判定“主观下线”的流程时才可以发生。我测试几次后发现，都是复现的场景a。
哨兵实例是不是越多越好？
并不是，我们也看到了，哨兵在判定“主观下线”和选举“哨兵领导者”时，都需要和其他节点进行通信，交换信息，哨兵实例越多，通信的次数也就越多，而且部署多个哨兵时，会分布在不同机器上，节点越多带来的机器故障风险也会越大，这些问题都会影响到哨兵的通信和选举，出问题时也就意味着选举时间会变长，切换主从的时间变久。
调大down-after-milliseconds值，对减少误判是不是有好处？
是有好处的，适当调大down-after-milliseconds值，当哨兵与主库之间网络存在短时波动时，可以降低误判的概率。但是调大down-after-milliseconds值也意味着主从切换的时间会变长，对业务的影响时间越久，我们需要根据实际场景进行权衡，设置合理的阈值。
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