本篇文章为大家展示了怎样入门redis哨兵Sentinel模式，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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Redis sentinel是Redis高可用实现方案：故障发现、故障自动转移、配置中心、客户端通知。从Redis的2.6版本开始提供的，但是当时这个版本的模式是不稳定的，直到Redis的2.8版本以后，这个哨兵模式才稳定下来，在生产环境中，如果想要使用Redis的哨兵模式，也会尽量使用Redis的2.8版本之后的版本。
哨兵虽然有一个单独的可执行文件Redis-sentinel ，但实际上它只是一个运行在特殊模式下的 Redis服务器，你可以在启动一个普通Redis服务器时通过给定--sentinel选项来启动哨兵，哨兵的一些设计思路和zookeeper非常类似。
sentinel机制中有三种重要的定时任务。
每10秒每个sentinel对master和slave执行info
作用：
发现slave节点。
确认主从关系。
每2秒每个sentinel通过master节点的channel交换信息(pub/sub)
作用：
互相通信掌握节点的信息和自身信息，可以感知新加入的sentinel
> 通过master节点的__sentinel__:hello频道进行交互，所有sentinel订阅这个频道并每2秒向该频道发布信息
每1秒每个sentinel对其他sentinel和master，slave进行ping
作用：
心跳检测
主观下线：单个sentinel节点对Redis节点通信失败的“偏见”。
这是一种主观下线。因为在复杂的网络环境下，这个sentinel与这个master不通，但是如果master与其他的sentinel都是通的呢？所以是一种“偏见”。
这是依靠的第三种定时：每秒去ping一下周围的sentinel和Redis。对于slave Redis,可以使用这个主观下线，因为他不需要进行故障转移；但是对于master Redis，必须使用客观下线。
客观下线：所有sentinel节点对master Redis节点失败“达成共识”（超过quorum个则统一，quorum可配置）。
这是依靠的第二种定时：每两秒，sentinel之间进行“商量”（一个 sentinel 可以通过向另一个 sentinel 发送 SENTINEL is-master-down-by-addr 命令来询问对方是否认为给定的服务器已下线。）
对于master redis的下线，必须要达成共识才可以，因为涉及故障转移，仅仅依靠一个sentinel判断是不够的
当sentinel集群需要故障转移的时候会在集群中选出Leader执行故障转移操作。sentinel采用了Raft协议实现了sentinel间选举Leader的算法，不过也不完全跟论文描述的步骤一致。sentinel集群运行过程中故障转移完成，所有sentinel又会恢复平等。Leader仅仅是故障转移操作出现的角色。
某个sentinel认定master客观下线的节点后，该sentinel会先看看自己有没有投过票，如果自己已经投过票给其他sentinel了，在2倍故障转移的超时时间自己就不会成为Leader。相当于它是一个Follower。
如果该sentinel还没投过票，那么它就成为Candidate。
和Raft协议描述的一样，成为Candidate，sentinel需要完成几件事情
3.1 更新故障转移状态为start
3.2 当前epoch加1，相当于进入一个新term，在sentinel中epoch就是Raft协议中的term。
3.3 更新自己的超时时间为当前时间随机加上一段时间，随机时间为1s内的随机毫秒数。 3.4 向其他节点发送is-master-down-by-addr命令请求投票。命令会带上自己的epoch。 3.5 给自己投一票，在sentinel中，投票的方式是把自己master结构体里的leader和leader_epoch改成投给的sentinel和它的epoch。
其他sentinel会收到Candidate的is-master-down-by-addr命令。如果sentinel当前epoch和Candidate传给他的epoch一样，说明他已经把自己master结构体里的leader和leader_epoch改成其他Candidate，相当于把票投给了其他Candidate。投过票给别的sentinel后，在当前epoch内自己就只能成为Follower。
Candidate会不断的统计自己的票数，直到他发现认同他成为Leader的票数超过一半而且超过它配置的quorum（quorum可以参考《redis sentinel设计与实现》）。sentinel比Raft协议增加了quorum，这样一个sentinel能否当选Leader还取决于它配置的quorum。
如果在一个选举时间内，Candidate没有获得超过一半且超过它配置的quorum的票数，自己的这次选举就失败了。
如果在一个epoch内，没有一个Candidate获得更多的票数。那么等待超过2倍故障转移的超时时间后，Candidate增加epoch重新投票。
如果某个Candidate获得超过一半且超过它配置的quorum的票数，那么它就成为了Leader。
与Raft协议不同，Leader并不会把自己成为Leader的消息发给其他sentinel。其他sentinel等待Leader从slave选出master后，检测到新的master正常工作后，就会去掉客观下线的标识，从而不需要进入故障转移流程。
当多个sentinel发现并确认了master有问题
接着会选举出一个sentinel作为领导
再选举出一个slave作为master
通知其余的slave，新的master是谁
通知客户端一个主从的变化
最后，sentinel会等待旧的master复活，然后将新master成为slave
那么，如何选择“合适”的slave节点呢？
选择slave-priority(slave节点优先级，人为配置)最高的slave节点，如果存在则返回，不存在则继续。
其次会选择复制偏移量最大的slave节点(复制得最完整)，如果存在则返回，不存在则继续
最后会选择run_id最小的slave节点(启动最早的节点)
故障转移后客户端无法感知将无法保证正常的使用。所以，实现客户端高可用的步骤如下:
客户端获取sentinel节点集合
客户端通过sentinel get-master-addr-by-name master-name这个api来获取对应主节点信息
客户端验证当前获取的“主节点”是真正的主节点，这样的目的是为了防止故障转移期间主节点的变化
客户端保持和sentinel节点集合的联系，即订阅sentinel节点相关频道，时刻获取关于主节点的相关信息
从上面的模型可以看出，Redis sentinel客户端只有在初始化和切换主节点时需要和sentinel进行通信来获取主节点信息，所以在设计客户端时需要将sentinel节点集合考虑成配置（相关节点信息和变化）发现服务。
尽可能在不同物理机上和同一个网络部署Redis sentinel的所有节点
Redis sentinel中的sentinel节点个数应该大于等于3且最好是奇数。（节点数多可以保证高可用）
Redis sentinel中的数据节点和普通数据节点没有区别。每个sentinel节点在本质上还是一个Redis实例，只不过和Redis数据节点不同的是，其主要作用是监控Redis数据节点
客户端初始化时连接的是sentinel节点集合，不再是具体的Redis节点，但sentinel只是配置中心不是代理。
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