背景
上篇文章中，我们学习了主从库集群模式。在这个模式下，如果从库发生故障了，客户端可以继续向主库或其他从库发送请求，进行相关的操作，但是如果主库发生故障了，那就直接会影响到从库的同步，因为从库没有相应的主库可以进行数据复制操作了。
而且，如果客户端发送的都是读操作请求，那还可以由从库继续提供服务，这在纯读的业务场景下还能被接受。但是，一旦有写操作请求了，按照主从库模式下的读写分离要求，需要由主库来完成写操作。此时，也没有实例可以来服务客户端的写操作请求了。
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：
- 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？
这就要提到哨兵机制了。在 Redis 主从集群中，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。
我们先看监控。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。
这个流程首先是执行哨兵的第二个任务，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。这一步完成后，现在的集群里就有了新主库。
然后，哨兵会执行最后一个任务：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。
在这三个任务中，通知任务相对来说比较简单，哨兵只需要把新主库信息发给从库和客户端，让它们和新主库建立连接就行，并不涉及决策的逻辑。但是，在监控和选主这两个任务中，哨兵需要做出两个决策：
- 在监控任务中，哨兵需要判断主库是否处于下线状态；
- 在选主任务中，哨兵也要决定选择哪个从库实例作为主库。
主观下线和客观下线
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。
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。
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。
如何选定新主库？
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：
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。
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。
第二轮：和旧主库同步程度最接近的从库得分高。
这个进度就是上篇文章中的，slave_repl_offset 的大小。
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。
到这里，新主库就被选出来了，“选主”这个过程就完成了。
我们再回顾下这个流程。首先，哨兵会按照在线状态、网络状态，筛选过滤掉一部分不符合要求的从库，然后，依次按照优先级、复制进度、ID 号大小再对剩余的从库进行打分，只要有得分最高的从库出现，就把它选为新主库。
小结
这篇文章，我们一起学习了哨兵机制，它是实现 Redis 不间断服务的重要保证。具体来说，主从集群的数据同步，是数据可靠的基础保证；而在主库发生故障时，自动的主从切换是服务不间断的关键支撑。
Redis 的哨兵机制自动完成了以下三大功能，从而实现了主从库的自动切换，可以降低 Redis 集群的运维开销：
- 监控主库运行状态，并判断主库是否客观下线；
- 在主库客观下线后，选取新主库；
- 选出新主库后，通知从库和客户端。
为了降低误判率，在实际应用时，哨兵机制通常采用多实例的方式进行部署，多个哨兵实例通过“少数服从多数”的原则，来判断主库是否客观下线。
每课一问
按照惯例，我给你提个小问题。这节课，我提到，通过哨兵机制，可以实现主从库的自动切换，这是实现服务不间断的关键支撑，同时，我也提到了主从库切换是需要一定时间的。所以，请你考虑下，在这个切换过程中，客户端能否正常地进行请求操作呢？如果想要应用程序不感知服务的中断，还需要哨兵或需要客户端再做些什么吗？
