从上篇文章可知，从库与客户端的交互只负责读数据，而写数据由主库进行，并进行主从同步（生成 RDB 文件和传输 RDB 文件，注意生成 RDB 需要在主线程fork子进程会阻塞正常请求）。
当主库宕机了，客户端如何进行写操作？
此时就需要哨兵来帮忙，将一个从库升级为主库。
哨兵主要负责的就是三个任务：监控、选择主库和通知。
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。
下线判断分为“主观下线”和“客观下线”两种。
选择主库
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。
选择新主库的过程称为“筛选 + 打分”。
通知
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。
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。
如果哨兵发现从库对 PING 命令的响应超时了。由于从库的下线影响一般不太大，可直接标记为“主观下线”。
而主库则不可这么随便，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。为了避免哨兵误判（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）。
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
在哨兵集群的情况下，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”。判断原则就是：少数服从多数。
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”。
筛选
检查从库的当前在线状态，判断它之前的网络连接状态。（down-after-milliseconds）
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 n 次，就说明这个从库的网络状况不好，不适合作为新主库。
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。否则可能导致集群服务不稳定。
打分
1，优先级最高的从库得分高（slave-priority 配置项）
2，和旧主库同步程度最接近的从库得分高（repl_backlog_buffer：详见上篇文章）
3，ID 号小的从库得分高
哨兵见如何互相通信？
通过 pub/sub （发布/订阅）机制，哨兵只要和主库建立起了连接，每个哨兵都把自己的信息发送给主库，然后从主库订阅其他哨兵的消息，这样就可以互相知道其他哨兵的地址了。
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。
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
主从切换后，哨兵是如何告知客户端新的主库
通过 pub/sub （发布/订阅）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。
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？
1，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。
2，一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”。
3，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”。
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。
哨兵在操作主从切换的过程中，客户端能否正常地进行请求操作？
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。
哨兵提升一个从库为新主库后，客户端因为某些原因错过了哨兵的通知怎么办？
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。
即为推拉结合。
redis主从切换维持数据最终一致性吗？（数据是否会丢失？）
redis不是最终一致性，leader未同步数据给flow节点时挂了发生主从切换，未同步的数据就丢失了。
而像ZooKeeper这类ZAB协议，是要Leader同步超过半数Flow节点，才告知客户的写操作成功，如果Leader挂了重新选出的Leader也有最新的数据。
哨兵实例是不是越多越好？
并不是，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。
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