Redis哨兵机制详细解读

小咪咪 2023-09-25 18:59 45阅读 0赞

**目录**

一.哨兵机制基本解读

1.哨兵机制的基本流程

1.1哨兵监控：

1.2自动切换主库流程

2.主库是否下线判断

2.1.主观下线

2.2客观下线

3.主从切换机制：主库下线了就要进行主从切换了

3.1筛选条件

3.2打分规则

3.3主从切换总结

4.哨兵机制总结

二.哨兵挂了

1.基于pub/sub机制的哨兵集群的组成

1.1哨兵之间互相被发现过程：

1.2哨兵消息互通说明：

1.3哨兵与从库建立连接：INFO命令

1.4哨兵与客户端间的信息同步

1.5基于pub/sub机制的客户端事件的通知

2.哪个哨兵执行主从切换？

2.1从哨兵选主，主要过程开始说起：

2.2哨兵选出Leader过程：Leader选举

3.总结：哨兵关键机制（哨兵联系主从客哨兵，Leader选主）

3.1哨兵集群的这些关键机制：

三.哨兵全部总结

1.哨兵怎么跟主库连接

2.哨兵怎么给从库发消息

3.哨兵怎么跟客户端联系

--------------------

## 一.哨兵机制基本解读 ##

主库发生故障了，如何不间断的服务？

哨兵模式：有效的解决主从库自动切换的关键机制

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在Redis中如果从库发生故障了，客户端可以继续向主库和其他从库发消息，进行相关操作。但是如果主库故障了，直接影响到从库的同步操作（从库没有相应主库进行相关数据复制操作了）和没有实例来支持客户端进行写操作。

把从库切换成主库，需要涉及三个问题：

1.  主库真的挂了吗？
2.  应该选择哪一个从库来切换成主库？
3.  怎么把新主库的信息通知给从库和客户端呢？

### 1.哨兵机制的基本流程 ###

哨兵机制，在主从库实例运行的时候，就在运行。哨兵机制主要的行为就是监控。

#### 1.1哨兵监控： ####

哨兵进程在运行过程中会周期性的给所有主从库发送PING命令，检测他们是否还在线运行。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，如果主库没有在规定时间内响应哨兵的PING命令，哨兵也会把主库标记为“下线状态”，然后开始**自动切换主库**的流程。

#### 1.2自动切换主库流程 ####

1.  这个流程**首先执行的是哨兵的第二个任务：选主。**主库挂了之后，哨兵需要从众多从库中，按照一定规则选择一个从库实例，把它作为更新的主库。这一步完成后，集群里就会有新的主库了。
2.  然后**执行的是最后一个任务：通知**。在执行任务通知时，哨兵会把新主库的信息发送给其他所有从库，让他们执行replicaof命令，和新主库建立好连接，并且进行数据复制。同时，哨兵会把新主库连接信息给客户端，让他把新的请求发送到新主库上。

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在这三个任务中通知任务相对简单，只需要给从库和客户端发送新主库的信息，让他们跟新主库连接就行，并不涉及决策逻辑。但是在监控和选主这两个任务中，哨兵需要作出两个决策：

*  在监控任务中，哨兵需要决策主库是否处于下线状态
 *  在选主任务中，哨兵也要决定选取那个从库实例作为新主库。

如何判断主库是否下线？

### 2.主库是否下线判断 ###

主库是否下线判断分为两种“主观下线”和”客观下线“。

#### 2.1.主观下线 ####

**主观下线：**哨兵机制会给主从库发送PING命令，检测他自己和主从库的网络连接情况，用来判断实例的状态。如果哨兵发现主从库的响应时间超时了，就会给主从库标记为“主观下线”。

误判

但是会出现一种情况，哨兵误判了，主从库并没有故障，主库也并没有下线，哨兵误判他下线了。**误判一般发生在：****集群网络压力大，网络拥塞，或者主库本身压力较大的情况下****。**

一旦哨兵判断主库下线了，就需要进行选主，主从库同步等一系列操作，就会增加额外的计算和通信开销。

所以需要减少误判。

怎么减少误判呢？

引入多几个哨兵进行协商判断，也就是哨兵集群。

哨兵集群

**哨兵集群：**通常由多个实例组成的集群模式进行部署。引入多个哨兵实例进行判断，避免单个哨兵因为网络不好造成的误判主库下线的情况。多个哨兵网络同时不稳定的概率小，同时误判的概率也小了。

#### 2.2客观下线 ####

在判断主库是否下线时，不能由一个哨兵说了算，要大多数哨兵，都判断主库已经“主观下线”，主库才会标记为”客观下线“，这个说法表明主库下线已经成为了客观事实，判断原理就是：少数服从多数。

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客观下线：当有N个集群时，当有N/2+1个集群已经判断主库“主观下线”，才能最终判断主库“客观下线”。减少误判带来的主从库切换开销。（有几个实例来作出主库“主观下线”的判断才可以，由Redis管理员自信设定）。

### 3.主从切换机制：主库下线了就要进行主从切换了 ###

如何选定新主库？

一般来说，哨兵选择新主库的过程可以称为“筛选+打分”。就是在多个实例从库中，按照**一定的筛选条件**，把不符合条件的从库去掉。然后在按照**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。

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#### 3.1筛选条件 ####

**不仅仅要判断从库当前的状态，还要判断他之前的网络连接状态**。如果之前从库跟主库断联次数超过了阈值，那么有有理由详细这个从库的网络连接状态不是很好，可以把它筛选掉。虽然现在他在运行，但是万一过一会断掉了，就需要重新选主，所以需要判断她之前的状态。

具体怎么判断呢？

使用配置项down-after-milliseconds\*10。其中，down-after-milliseconds是我们认定是从库断联的最大时间。如果在down-after-milliseconds毫秒内，主从节点都没有网络连接上，那么就认为从库断联了。如果断联时间超过了10次就认为，这个从库的网络转态不是很好，不适合做主库。

#### 3.2打分规则 ####

可以分别按照三个规则进行打分：从库优先级、从库复制进度、以及从库ID号

只需要在某一轮得分最高，那么他就是新主库,选主过程到此结束，要是没有出现得分最高的，那么久进行下一轮。

第一轮：优先级slave-priority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

如果选择和旧主库同步最接近的从库作为主库，新主库上边就会有最新的数据。

如何判断从库和主库的同步进度呢？（复制进度）

主从库同步的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的中位置，而从库会用slave-repl-offset记录复制的进度。

所以我们需要找到master-repl-offset，slave-repl-offset最接近的从库。得分就高，就会被选为新主库。如果slave-repl-offset相同，就会进行下一轮的打分。

就像下图所示，旧主库的master\_repl\_offset是1000，从库1、2和3的slave\_repl\_offset分别是950、990和900，那么，从库2就应该被选为新主库。

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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类似于从库的编号。Redis选主时，有一个规定：在优先级和复制进度相同的情况下，ID越小的得分越高。

#### 3.3主从切换总结 ####

首先哨兵机制会根据在线状态，网络状态，过滤筛选掉一部分不符合要求的从库。然后按照优先级，复制进度，ID大小对从库进行打分，得分最高的选为新主库。

### 4.哨兵机制总结 ###

主从集群数据同步，保证了数据的可靠性。主库发生故障时，自动的主从切换是服务不间断的关键支撑。

Redis的哨兵机制自动完成了以下三大功能，从而实现了主从库的自动切换，可以降低Redis集群的运维开销：

*  监控主库运行状态,并判断主库是否客观下线;
 *  在主库客观下线后,选取新主库;
 *  选出新主库后，通知从库和客户端。
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为了降低误判率，在实际应用时，哨兵机制通常来用多实例的方式进行部署，多个哨兵实例通过“少数服从多数”的原则，来判断主库是否客观下线。一般来说，我们可以部署三个哨兵，如果有两个哨兵认定主库“主观下线”，就可以开始切换过程。当然，如果你希望进一步提升判断准确率，也可以再适当增加哨兵个数,比如说使用五个哨兵。

哨兵集群中有实例挂了,怎么办,会影响主库状态判断和选主吗?

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

哨兵集群多数实例达成共识，判断出主库“客观下线”后，由哪个实例来执行主从切换呢?

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。

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。

## 二.哨兵挂了 ##

如果有哨兵实例在运行时发生了故障，主从库还能正常切换吗?

实际上，一旦多个实例组成了哨兵集群，即使有哨兵实例出现故障挂掉了，其他哨兵还能继续协作完成主库切换的工作，包括判定主库是不是处于下线状态，选择新主库，以及通知从库和客户端。

如果你部署过哨兵集群的话就会知道，在配置哨兵的信息时，我们只需要用到下面的这个配置项，设置主的IP和端口，并没有配置其他哨兵的连接信息。

sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>

哨兵既然不知道彼此的地址，怎么组成哨兵集群呢？

### 1.基于pub/sub机制的哨兵集群的组成 ###

哨兵能被互相发现的原因：Redis提供的pub/sub机制（发布/订阅机制）

#### 1.1哨兵之间互相被发现过程： ####

哨兵只要跟主库建立起了连接，就可以在主库上发布信息，发布自己的连接信息（ip和端口号）。同时也可以从主库上订阅信息，获取其它哨兵发布的连接信息。当多个哨兵在主库上进行了发布和订阅后，他们就互相知道彼此的ip地址和端口号。

除了哨兵实例，我们自己编写的应用程序也可以通过Redis进行消息发布和订阅。

Redis如何区分不同的应用程序？

Redis通过频道的方式。对消息进行归类管理，区分不同的应用消息。频道其实就是消息类型，当消息类型相同时，就属于一个频道。**只有订阅了同一个频道的应用才能通过发布的消息进行信息交换。**

在主从集群中，主库存在“\_\_sentinel\_\_:hello”的频道，不同哨兵通过实现他来相互发现，实现互相通信。

#### 1.2哨兵消息互通说明： ####

例如：在下图中，哨兵1把自己的IP (17216.19.3) 和端口26579) 发布到“\_sentinel\_:hello”频道上，哨兵2和3订阅了该频道。那么此时，哨兵2和3就可以从这个频道直接获取哨兵1的IP地址和端口号。

然后，哨兵2、3可以和哨兵1建立网络连接。通过这个方式，哨兵2和3也可以建立网络连接，这样一来，哨兵集群就形成了。它们相互间可以通过网络连接进行通信，比如说对主库有没有下线这件事儿进行判断和协商

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哨兵除了需要彼此建立连接形成集群外还需要和从库建立连接。因为在哨兵监控任务中，哨兵需要对主从库进行心跳判断，而且在主从库切换完成后，还需要通知从库，让他们和新主库进行同步。

哨兵如何跟从库简历连接？如何知道从库的ip地址和端口呢？

#### 1.3哨兵与从库建立连接：INFO命令 ####

当哨兵给主库发送INFO命令时，主库接收命令后，会将从库列表返回给哨兵。哨兵接收从库列表连接信息后，会和每个从库建立连接，并且在这个连接上持续的对从库进行监控。

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通过pub/sub机制，哨兵之间建立哨兵集群，又通过发送INFO命令，获取从库连接信息 ，哨兵与从库建立连接，进行监控。主从库切换后，客户端需要知道新主库的连接信息，才能像新主库发送信息。因此哨兵还需要完成将新主库信息告诉客户端的任务。

在实际使用哨兵时，我们有时会遇到这样的问题:如何在客户端通过监控了解哨兵进行主从切换的过程呢?比如说，主从切换进行到哪一步了? 这其实就是要求，客户端能够获取到哨兵集群在监控、选主、切换这个过程中发生的各种事件.

#### 1.4哨兵与客户端间的信息同步 ####

#### 1.5基于pub/sub机制的客户端事件的通知 ####

从本质上说，哨兵就是一个运行在特定模式下的Redis实例，只不过它并不完成服务请求操作，只是完成监控、选主和通知的任务。所以，**每个哨兵实例也提供pub/sub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

**常用事件：**

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 事件 </td> 
 <td> 相关频道 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 主库下线事件 </td> 
 <td> +sdown(实例进入“主观下线”状态) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> -sdown(实例退出“主观下线”状态) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> +odown(实例进入“客观下线”状态) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> -odown(实例退出“客观下线”状态) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 从库重新配置事件 </td> 
 <td> +slave-reconf-sent(哨兵发送SLACEOF命令重新配置从库) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> +slave-reconf-inprog(从库配置新主库，但尚未进行同步) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> +slave-reconf-done(从库配置新主库，且与新主库同步完成) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 新主库切换 </td> 
 <td> +switch-master（主库地址变化） </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

知道了这些频道之后，就可以让客户端从哨兵这里订阅消息了。具体的操作步骤是，客户端读取哨兵的配置文件后，可以获得哨兵的地址和端口，和哨兵建立网络连接。然后，可以在客户端执行订阅命令，来获取不同的事件消息。

举个例子，你可以执行如下命令，来订阅“所有实例进入客观下线状态的事件”：

subscribe +odown

订阅所有频道

PSUBSCRIBE  *

当哨兵把新主库选择出来后，客户端就会看到下面的switch-master事件。这个事件表示主库已经切换了，新主库的IP地址和端口信息已经有了。这个时候，客户端就可以用这里面的新主库地址和端口进行通信了。

switch-master <master name> <oldip><oldport> <newport>

通过事件通知，客户端不仅仅可以在主从切换后得到新主库的连接信息，还可以监控得到主从库切换过程中发生的各个重要事件。这样客户端就可以知道主从切换到哪一步了，有助于了解切换速度。

总结：有了pub/sub机制,哨兵可以和从库之间，哨兵与哨兵之间，哨兵与客户端之间建立起连接。主库下线判断，选主依据哨兵集群的监控、选主和通知三个任务基本上可以正常工作了。

主从故障后，集群存在多个实例，怎么确定由哪个哨兵来进行实际的主从切换呢？

### 2.哪个哨兵执行主从切换？ ###

其实由哪个哨兵进行主从切换的过程，其实跟选主一样也是一个“投票仲裁”的过程。

#### 2.1从哨兵选主，主要过程开始说起： ####

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。

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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”。这个所需的赞成票数是通过哨兵配置文件中的 quorum 配置项设定的。例如，现在有 5 个哨兵，quorum 配置的是 3，那么，一个哨兵需要 3 张赞成票，就可以标记主库为“客观下线”了。这 3 张赞成票包括哨兵自己的一张赞成票和另外两个哨兵的赞成票。

#### 2.2哨兵选出Leader过程：Leader选举 ####

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”。因为最终执行主从切换的哨兵称为 Leader，投票过程就是确定 Leader。

在投票过程中，**任何一个想成为 Leader 的哨兵，要满足两个条件：第一，拿到半数以上的赞成票；第二，拿到的票数同时还需要大于等于哨兵配置文件中的 quorum 值。**以 3 个哨兵为例，假设此时的 quorum 设置为 2，那么，任何一个想成为 Leader 的哨兵只要拿到 2 张赞成票，就可以了。

具体通过下图讲解：

![540419468e8f5b26da9d902c0de2909b.png][]

在 T1 时刻，S1 判断主库为“客观下线”，它想成为 Leader，就先给自己投一张赞成票，然后分别向 S2 和 S3 发送命令，表示要成为 Leader。

在 T2 时刻，S3 判断主库为“客观下线”，它也想成为 Leader，所以也先给自己投一张赞成票，再分别向 S1 和 S2 发送命令，表示要成为 Leader。

在 T3 时刻，S1 收到了 S3 的 Leader 投票请求。因为 S1 已经给自己投了一票 Y，所以它不能再给其他哨兵投赞成票了，所以 S1 回复 N 表示不同意。同时，S2 收到了 T2 时 S3 发送的 Leader 投票请求。因为 S2 之前没有投过票，它会给第一个向它发送投票请求的哨兵回复 Y，给后续再发送投票请求的哨兵回复 N，所以，在 T3 时，S2 回复 S3，同意 S3 成为 Leader。

在 T4 时刻，S2 才收到 T1 时 S1 发送的投票命令。因为 S2 已经在 T3 时同意了 S3 的投票请求，此时，S2 给 S1 回复 N，表示不同意 S1 成为 Leader。发生这种情况，是因为 S3 和 S2 之间的网络传输正常，而 S1 和 S2 之间的网络传输可能正好拥塞了，导致投票请求传输慢了。

最后，在 T5 时刻，S1 得到的票数是来自它自己的一票 Y 和来自 S2 的一票 N。而 S3 除了自己的赞成票 Y 以外，还收到了来自 S2 的一票 Y。此时，S3 不仅获得了半数以上的 Leader 赞成票，也达到预设的 quorum 值（quorum 为 2），所以它最终成为了 Leader。接着，S3 会开始执行选主操作，而且在选定新主库后，会给其他从库和客户端通知新主库的信息。

**如果 S3 没有拿到 2 票 Y，那么这轮投票就不会产生 Leader。哨兵集群会等待一段时间（也就是哨兵故障转移超时时间的 2 倍），再重新选举**。这是因为，哨兵集群能够进行成功投票，很大程度上依赖于选举命令的正常网络传播。如果网络压力较大或有短时堵塞，就可能导致没有一个哨兵能拿到半数以上的赞成票。所以，等到网络拥塞好转之后，再进行投票选举，成功的概率就会增加。

需要注意的是，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。这一点很重要，你在实际应用时可不能忽略了。

哨兵不会同时投票给自己的原因？

要发生S1、S2和S3同时同自己投票的情况，这需要这三个哨兵基本同时判定了主库客观下线。但是，不同哨兵的网络连接、系统压力不完全一样，接收到下线协商消息的时间也可能不同，所以，它们同时做出主库客观下线判定的概率较小，一般都有个先后关系。文章中的例子，就是S1、S3先判定，S2一直没有判定。

哨兵对主从库进行的在线状态检查等操作，是属于一种时间事件，用一个定时器来完成，一般来说每100ms执行一次这些事件。每个哨兵的定时器执行周期都会加上一个小小的随机时间偏移，目的是让每个哨兵执行上述操作的时间能稍微错开些，也是为了避免它们都同时判定主库下线，同时选举Leader。

Redis 1主4从，5个哨兵，哨兵配置quorum为2，如果3个哨兵故障，当主库宕机时，哨兵能否判断主库“客观下线”？能否自动切换？

1、**哨兵集群可以判定主库“主观下线”**。由于quorum=2，所以当一个哨兵判断主库“主观下线”后，询问另外一个哨兵后也会得到同样的结果，2个哨兵都判定“主观下线”，达到了quorum的值，因此，哨兵集群可以判定主库为“客观下线”。

2、但**哨兵不能完成主从切换**。哨兵标记主库“客观下线后”，在选举“哨兵领导者”时，一个哨兵必须拿到超过多数的选票(5/2+1=3票)。但目前只有2个哨兵活着，无论怎么投票，一个哨兵最多只能拿到2票，永远无法达到多数选票的结果。

哨兵实例是不是越多越好？

*  并不是，我们也看到了，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。
 *  哨兵实例越多，误判率会越低，但是在判定主库下线和选举Leader时，实例需要拿到的赞成票数也越多，等待所有哨兵投完票的时间可能也会相应增加，主从库切换的时间也会变长，客户端容易堆积较多的请求操作，可能会导致客户端请求溢出，从而造成请求丢失。如果业务层对Redis的操作有响应时间要求，就可能会因为新主库一直没有选定,新操作无法执行而发生超时报警。
 *  调大down-after-milliseconds后，可能会导致这样的情况:主库实际已经发生故障了，但是哨兵过了很长时间才判断出来,这就会影响到Redis对业务的可用性。

调大down-after-milliseconds值，对减少误判是不是有好处？

是有好处的，**适当调大down-after-milliseconds值，当哨兵与主库之间网络存在短时波动时，可以降低误判的概率**。但是调大down-after-milliseconds值也意味着主从切换的时间会变长，对业务的影响时间越久，我们需要根据实际场景进行权衡，设置合理的阈值。

### 3.总结：哨兵关键机制（哨兵联系主从客哨兵，Leader选主） ###

我们在解决一个系统问题的时候，会引入一个新机制，或者设计一层新功能，哨兵主要内容：为了实现主从切换，我们引入了哨兵；为了避免单个哨兵故障后无法进行主从切换，以及为了减少误判率，又引入了哨兵集群；哨兵集群又需要有一些机制来支撑它的正常运行。

#### 3.1哨兵集群的这些关键机制： ####

*  基于 pub/sub 机制的哨兵集群组成过程；
 *  基于 INFO 命令的从库列表，这可以帮助哨兵和从库建立连接；
 *  基于哨兵自身的 pub/sub 功能，这实现了客户端和哨兵之间的事件通知。

对于主从切换，当然不是哪个哨兵想执行就可以执行的，否则就乱套了。所以，这就需要哨兵集群在判断了主库“客观下线”后，经过投票仲裁，选举一个 Leader 出来，由它负责实际的主从切换，即由它来完成新主库的选择以及通知从库与客户端。

最后，我想再给你分享一个经验：**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**。这个值在不同的哨兵实例上配置不一致，导致哨兵集群一直没有对有故障的主库形成共识，也就没有及时切换主库，最终的结果就是集群服务不稳定。所以，你一定不要忽略这条看似简单的经验。

## 三.哨兵全部总结 ##

### 1.哨兵怎么跟主库连接 ###

哨兵与主库直接相关联，手动设置，可以设置多个哨兵

### 2.哨兵怎么给从库发消息 ###

哨兵给主库发送info命令，主库返回从库的slave集合，与从库建立连接，把新主库的信息发送给从库

### 3.哨兵怎么跟客户端联系 ###

client订阅Sentinel的某一个频道，该频道里有谁是master的信息，读取哨兵的配置文件，获取ip地址和端口号，与哨兵建立连接，连接之后订阅信息，获取主库信息，并与主库建立连接

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