文章将首先介绍哨兵的作用和架构；然后讲述哨兵系统的部署方法，以及通过客户端访问哨兵系统的方法；然后简要说明哨兵实现的基本原理；最后给出关于哨兵实践的一些建议。（注：文章内容基于 Redis 3.0 版本）
哨兵的作用和架构
哨兵的作用
在介绍哨兵之前，首先从宏观角度回顾一下 Redis 实现高可用相关的技术。
它们包括：持久化、复制、哨兵和集群，其主要作用和解决的问题是：
- 持久化：持久化是最简单的高可用方法(有时甚至不被归为高可用的手段)，主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。
- 复制：复制是高可用 Redis 的基础，哨兵和集群都是在复制基础上实现高可用的。
复制主要实现了数据的多机备份，以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷：故障恢复无法自动化；写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制。
- 哨兵：在复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢复。缺陷：写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制。
- 集群：通过集群，Redis 解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。
下面说回哨兵，，即 哨兵，在 版本开始引入。哨兵的核心功能是主节点的自动故障转移。
下面是 Redis 官方文档对于哨兵功能的描述：
- 监控（）：哨兵会不断地检查主节点和从节点是否运作正常。
- 自动故障转移（）：当主节点不能正常工作时，哨兵会开始自动故障转移操作，它会将失效主节点的其中一个从节点升级为新的主节点，并让其他从节点改为复制新的主节点。
- 配置提供者（）：客户端在初始化时，通过连接哨兵来获得当前 Redis 服务的主节点地址。
- 通知（）：哨兵可以将故障转移的结果发送给客户端。
其中，监控和自动故障转移功能，使得哨兵可以及时发现主节点故障并完成转移；而配置提供者和通知功能，则需要在与客户端的交互中才能体现。
使用的是 Redis 提供的底层接口，而客户端则对这些接口、功能进行了封装，以便充分利用哨兵的配置提供者和通知功能。
哨兵的架构
典型的哨兵架构图如下所示：
部署哨兵节点
哨兵节点本质上是特殊的 Redis 节点。3 个哨兵节点的配置几乎是完全一样的，主要区别在于端口 的不同（26379/26380/26381）。
下面以 26379 节点为例，介绍节点的配置和启动方式，配置部分尽量简化，更多配置会在后面介绍。
其中， 配置的含义是：该哨兵节点监控 这个主节点。
该主节点的名称是 ，最后的 2 的含义与主节点的故障判定有关：至少需要 2 个哨兵节点同意，才能判定主节点故障并进行故障转移。
哨兵节点的启动有两种方式，二者作用是完全相同的：
按照上述方式配置和启动之后，整个哨兵系统就启动完毕了，可以通过 连接哨兵节点进行验证。
如下图所示：可以看出 哨兵节点已经在监控 主节点(即)，并发现了其 2 个从节点和另外 2 个哨兵节点。
带有 的参数与配置纪元有关（配置纪元是一个从 开始的计数器，每进行一次领导者哨兵选举，都会 ；领导者哨兵选举是故障转移阶段的一个操作，在后文原理部分会介绍）。
演示故障转移
这一小节将演示当主节点发生故障时，哨兵的监控和自动故障转移功能。
（1）首先，使用 Kill 命令杀掉主节点：
对于主从节点，主要是 配置的变化：新的主节点没有了 配置，其从节点则 新的主节点。
对于哨兵节点，除了主从节点信息的变化，纪元()也会变化，下图中可以看到纪元相关的参数都 +1 了。
增加对哨兵的监听：这样当发生故障转移时，客户端便可以收到哨兵的通知，从而完成主节点的切换。
具体做法是：利用 提供的发布订阅功能，为每一个哨兵节点开启一个单独的线程，订阅 频道，当收到消息时，重新初始化连接池。
小结
通过客户端原理的介绍，我们可以加深对哨兵功能的理解。
配置提供者：客户端可以通过 获取主节点信息，在这里哨兵起到的作用就是配置提供者。
需要注意的是，哨兵只是配置提供者，而不是代理。二者的区别在于：
- 如果是配置提供者，客户端在通过哨兵获得主节点信息后，会直接建立到主节点的连接，后续的请求(如 )会直接发向主节点。
- 如果是代理，客户端的每一次请求都会发向哨兵，哨兵再通过主节点处理请求。
举一个例子可以很好的理解哨兵的作用是配置提供者，而不是代理。在前面部署的哨兵系统中，将哨兵节点的配置文件进行如下修改：
然后，将前述客户端代码在局域 的另外一台机器上运行，会发现客户端无法连接主节点。
这是因为哨兵作为配置提供者，客户端通过它查询到主节点的地址为 ，客户端会向 建立 连接，自然无法连接。如果哨兵是代理，这个问题就不会出现了。
通知：哨兵节点在故障转移完成后，会将新的主节点信息发送给客户端，以便客户端及时切换主节点。
哨兵实现的基本原理
前面介绍了哨兵部署、使用的基本方法，本部分介绍哨兵实现的基本原理。
哨兵节点支持的命令
哨兵节点作为运行在特殊模式下的 节点，其支持的命令与普通的 节点不同。
在运维中，我们可以通过这些命令查询或修改哨兵系统；不过更重要的是，哨兵系统要实现故障发现、故障转移等各种功能，离不开哨兵节点之间的通信。
而通信的很大一部分是通过哨兵节点支持的命令来实现的。下面介绍哨兵节点支持的主要命令。
基础查询
通过这些命令，可以查询哨兵系统的拓扑结构、节点信息、配置信息等：
- ：获取监控的所有主节点的基本信息。
- ：获取监控的所有主节点的详细信息。
- ：获取监控的主节点 的详细信息。
- ：获取监控的主节点 的从节点的详细信息。
- ：获取监控的主节点 的哨兵节点的详细信息。
- ：获取监控的主节点 的地址信息，前文已有介绍。
- ：哨兵节点之间可以通过该命令询问主节点是否下线，从而对是否客观下线做出判断。
增加/移除对主节点的监控
：与部署哨兵节点时配置文件中的 功能完全一样，不再详述。
：取消当前哨兵节点对主节点 的监控。
强制故障转移
：该命令可以强制对 执行故障转移，即便当前的主节点运行完好。
例如，如果当前主节点所在机器即将 废，便可以提前通过命令进行故障转移。
基本原理
关于哨兵的原理，关键是了解以下几个概念。
定时任务
每个哨兵节点维护了 3 个定时任务，定时任务的功能分别如下：
- 通过向主从节点发送 命令获取最新的主从结构。
- 通过发布订阅功能获取其他哨兵节点的信息。
- 通过向其他节点发送 命令进行心跳检测，判断是否下线。
主观下线
在心跳检测的定时任务中，如果其他节点超过一定时间没有回复，哨兵节点就会将其进行主观下线。
顾名思义，主观下线的意思是一个哨兵节点“主观地”判断下线；与主观下线相对应的是客观下线。
客观下线
哨兵节点在对主节点进行主观下线后，会通过 命令询问其他哨兵节点该主节点的状态。
如果判断主节点下线的哨兵数量达到一定数值，则对该主节点进行客观下线。
需要特别注意的是，客观下线是主节点才有的概念；如果从节点和哨兵节点发生故障，被哨兵主观下线后，不会再有后续的客观下线和故障转移操作。
选举领导者哨兵节点
当主节点被判断客观下线以后，各个哨兵节点会进行协商，选举出一个领导者哨兵节点，并由该领导者节点对其进行故障转移操作。
监视该主节点的所有哨兵都有可能被选为领导者，选举使用的算法是 算法。
算法的基本思路是先到先得：即在一轮选举中，哨兵 A 向 B 发送成为领导者的申请，如果 B 没有同意过其他哨兵，则会同意 A 成为领导者。
选举的具体过程这里不做详细描述，一般来说，哨兵选择的过程很快，谁先完成客观下线，一般就能成为领导者。
故障转移
选举出的领导者哨兵，开始进行故障转移操作，该操作大体可以分为 3 个步骤：
- 在从节点中选择新的主节点：选择的原则是，首先过滤掉不健康的从节点，然后选择优先级最高的从节点(由 指定)。
如果优先级无法区分，则选择复制偏移量最大的从节点；如果仍无法区分，则选择 最小的从节点。
- 更新主从状态：通过 命令，让选出来的从节点成为主节点；并通过 命令让其他节点成为其从节点。
- 将已经下线的主节点(即 )设置为新的主节点的从节点，当 重新上线后，它会成为新的主节点的从节点。
通过上述几个关键概念，可以基本了解哨兵的工作原理。为了更形象的说明，下图展示了领导者哨兵节点的日志，包括从节点启动到完成故障转移。
哨兵配置与实践建议
哨兵配置
下面介绍与哨兵相关的几个配置。
是哨兵最核心的配置，在前文讲述部署哨兵节点时已说明，其中： 指定了主节点名称， 和 指定了主节点地址， 是判断主节点客观下线的哨兵数量阈值。
当判定主节点下线的哨兵数量达到 时，对主节点进行客观下线。建议取值为哨兵数量的一半加 1。
与主观下线的判断有关：哨兵使用 命令对其他节点进行心跳检测。
如果其他节点超过 配置的时间没有回复，哨兵就会将其进行主观下线，该配置对主节点、从节点和哨兵节点的主观下线判定都有效。
的默认值是 ，即 ；可以根据不同的 络环境和应用要求来调整。
值越大，对主观下线的判定会越宽松，好处是误判的可能性小，坏处是故障发现和故障转移的时间变长，客户端等待的时间也会变长。
例如，如果应用对可用性要求较高，则可以将值适当调小，当故障发生时尽快完成转移；如果 络环境相对较差，可以适当提高该阈值，避免频繁误判。
与故障转移之后从节点的复制有关：它规定了每次向新的主节点发起复制操作的从节点个数。
例如，假设主节点切换完成之后，有 3 个从节点要向新的主节点发起复制；如果 parallel-syncs=1，则从节点会一个一个开始复制；如果 ，则 个从节点会一起开始复制。
取值越大，从节点完成复制的时间越快，但是对主节点的 络负载、硬盘负载造成的压力也越大；应根据实际情况设置。
例如，如果主节点的负载较低，而从节点对服务可用的要求较高，可以适量增加 取值。 的默认值是 。
与故障转移超时的判断有关，但是该参数不是用来判断整个故障转移阶段的超时，而是其几个子阶段的超时。
例如如果主节点晋升从节点时间超过 ，或从节点向新的主节点发起复制操作的时间(不包括复制数据的时间)超过 ，都会导致故障转移超时失败。
的默认值是 ，即 ；如果超时，则下一次该值会变为原来的 2 倍。
除上述几个参数外，还有一些其他参数，如安全验证相关的参数，这里不做介绍。
实践建议
哨兵节点的数量应不止一个，一方面增加哨兵节点的冗余，避免哨兵本身成为高可用的瓶颈；另一方面减少对下线的误判。此外，这些不同的哨兵节点应部署在不同的物理机上。
哨兵节点的数量应该是奇数，便于哨兵通过投票做出“决策”：领导者选举的决策、客观下线的决策等。
各个哨兵节点的配置应一致，包括硬件、参数等；此外，所有节点都应该使用 ntp 或类似服务，保证时间准确、一致。
哨兵的配置提供者和通知客户端功能，需要客户端的支持才能实现，如前文所说的 Jedis；如果开发者使用的库未提供相应支持，则可能需要开发者自己实现。
当哨兵系统中的节点在 Docker（或其他可能进行端口映射的软件）中部署时，应特别注意端口映射可能会导致哨兵系统无法正常工作。
因为哨兵的工作基于与其他节点的通信，而 Docker 的端口映射可能导致哨兵无法连接到其他节点。
例如，哨兵之间互相发现，依赖于它们对外宣称的 IP 和 port，如果某个哨兵 A 部署在做了端口映射的 Docker 中，那么其他哨兵使用 A 宣称的 port 无法连接到 A。
总结
在主从复制的基础上，哨兵引入了主节点的自动故障转移，进一步提高了 Redis 的高可用性。
但是哨兵的缺陷同样很明显：哨兵无法对从节点进行自动故障转移，在读写分离场景下，从节点故障会导致读服务不可用，需要我们对从节点做额外的监控、切换操作。
此外，哨兵仍然没有解决写操作无法负载均衡、及存储能力受到单机限制的问题；这些问题的解决需要使用集群，我将在后面的文章中介绍， 。
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