07_哨兵模式：主库挂了，如何不间断服务？
之前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，客户端就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收
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的主库，比如说把一个从库切换为主库，把它当作主库
这就设计三个问题
- 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？
这就要提到哨兵模式了
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、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，哨兵就把它标记为"下线状态"
同样，如果主库没有在规定时间内响应哨兵的 PING 命令，哨兵就会判断主库下线，然后开始自动切换主库的流程
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
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，让他们执行 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，让他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
哨兵对主库的下线判断有"主观下线"和"客观下线"两种
先来解释下什么是"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
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，我们要知道什么是误判
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，由他们一起做决策，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，主库才会被标记成"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
根据上图，"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畏的主从库切换
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
如何选定新主库？
一般来说，哨兵选择新主库的过程称为"筛选+打分"
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
首先我们来看筛选的条件
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
可是，很快它的网络除了故障，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 是我们设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
如果从库的优先级一样，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哪个从库作为主库，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？
之前介绍过，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
此时，我们想要找的从库，它的 slave_repl_offset 需要最接近 master_repl_offset，那么它的得分就最高，可以作为新主库
上图中，从库 2 就应该被选为新主库
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，有一个默认的设定：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