前言
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？
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
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。
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。
哨兵误判
如果检测的是主库，哨兵还不能简单地把它标记为“主观下线”，开启主从切换。因为可能存在误判了，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。
误判的定义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。
**哨兵机制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”，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。
如何选取新的主库？
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：
筛选条件主要是
- 从库状态是否正常
- 从库网络是否经常断连
如果经过了筛选那么就是到了打分环节，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。
如下图从库2胜出
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。
主库客观下线，谁来执行切换？
哨兵集群判断出主库“主观下线”后，会选出一个“哨兵领导者”，之后整个过程由它来完成主从切换。
但是如何选出“哨兵领导者”？这个问题也是一个分布式系统中的问题，就是我们经常听说的共识算法，指的是集群中多个节点如何就一个问题达成共识。共识算法有很多种，例如Paxos、Raft，这里哨兵集群采用的类似于Raft的共识算法。
简单来说就是每个哨兵设置一个随机超时时间，超时后每个哨兵会请求其他哨兵为自己投票，其他哨兵节点对收到的第一个请求进行投票确认，一轮投票下来后，首先达到多数选票的哨兵节点成为“哨兵领导者”，如果没有达到多数选票的哨兵节点，那么会重新选举，直到能够成功选出“哨兵领导者”。
主从切换中，客户端是否正常？
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。
应用程序不感知服务的中断，还需要哨兵和客户端做些什么？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。
哨兵集群实例挂了会影响选主么？
这个属于分布式系统领域的问题了，指的是在分布式系统中，如果存在故障节点，整个集群是否还可以提供服务？而且提供的服务是正确的？
这是一个分布式系统容错问题，这方面最著名的就是分布式领域中的“拜占庭将军”问题了，“拜占庭将军问题”不仅解决了容错问题，还可以解决错误节点的问题
简单说结论：存在故障节点时，只要集群中大多数节点状态正常，集群依旧可以对外提供服务。
主从切换会导致数据丢失么？
首先答案肯定是会的，我们无法做到完全避免，可以减少这种情况出现
在redis的配置文件中有两个参数我们可以设置： min-slaves-to-write默认情况下是0，min-slaves-max-lag默认情况下是10。
以上面配置为例，这两个参数表示至少有1个salve的与master的同步复制延迟不能超过10s，一旦所有的slave复制和同步的延迟达到了10s，那么此时master就不会接受任何请求。
我们可以减小min-slaves-max-lag参数的值，这样就可以避免在发生故障时大量的数据丢失，一旦发现延迟超过了该值就不会往master中写入数据。
那么对于client，我们可以采取降级措施，将数据暂时写入本地缓存和磁盘中，在一段时间后重新写入master来保证数据不丢失；也可以将数据写入kafka消息队列，隔一段时间去消费kafka中的数据。