上一篇文章Redis主从复制原理中简要地说明了主从复制的一个基本原理，包含全量复制、复制积压缓冲区与增量复制等内容，有兴趣的同学可以先看下。
利用主从复制，可以实现读写分离、数据备份等功能。但如果主库宕机后，需要运维人员手动地将一个从库提升为新主库，并将其他从库slaveof新主库，以此来实现故障恢复。
因此， 主从模式的一个缺点，就在于无法实现自动化地故障恢复 。Redis后来引入了哨兵机制，哨兵机制大大提升了系统的高可用性。
哨兵，就是站岗放哨的，时刻监控周围的一举一动，在第一时间发现敌情并发出及时的警报。
Redis中的哨兵（Sentinel）， 则是一个特殊的Redis实例 ，不过它并不存储数据。也就是说，哨兵在启动时，不会去加载RDB文件。
关于Redis的持久化，可以参考我的另外一篇文章 谈谈Redis的持久化——AOF日志与RDB快照
上图就是一个典型的哨兵架构，由数据节点与哨兵节点构成，通常会部署多个哨兵节点。
哨兵主要具有三个作用， 监控、选主与通知 。
监控：哨兵会利用心跳机制，周期性不断地检测主库与从库的存活性
选主：哨兵检测到主库宕机后，选择一个从库将之切换为新主库
通知：哨兵会将新主库的地址通知到所有从库，使得所有从库与旧主库slaveof新主库，也会将新主库的地址通知到客户端上
我会在下文详细讲一下监控与选主的过程
哨兵系统是通过3个定时任务，来完成对主库、从库与哨兵之间的探活。
首先我们会在配置文件中配置主库地址，这样哨兵在启动后，会以 每隔10秒 的频率向主库发送info命令，从而获得当前的主从拓扑关系，这样就拿到了所有从库的地址。
在此基础上，哨兵会 每隔1秒 向主库、从库与其他哨兵节点发送PING命令，因此来进行互相探活。
当某个哨兵在 down-after-milliseconds（默认是30秒） 配置的连续时间内，仍然没有收到主库的正确响应，则当前哨兵会认为主库 主观下线 ，并将其标记为sdown（subjective down）
为了避免当前哨兵对主库的误判，因此这个时候还需要参考其他哨兵的意见。
接着当前哨兵会向其他哨兵发送 sentinel is-master-down-by-addr 命令， 如果有半数以上（由quorum参数决定）的哨兵认为主库确实处于主观下线状态，则当前哨兵认为主库客观下线 ，标记为odown（objective down）
一旦某个主库被认定为客观下线时，这个时候需要进行哨兵选举，选举出一个领导者哨兵，来完成主从切换的过程。
哨兵A在向其他哨兵发送 sentinel is-master-down-by-addr 命令时，同时要求其他哨兵同意将其设置为Leader，也就是想获得其他哨兵的投票。
在每一轮选举中，每个哨兵仅有一票。投票遵循先来先到的原则，如果某个哨兵没有投给别人，就会投给哨兵A。
首先获得半数以上投票的哨兵，将被选举称为Leader。
这里的哨兵选举，采用的是Raft算法。这里不对Raft做详细的探讨，有兴趣的同学，可以参考我的另外一篇文章 22张图，带你入门分布式一致性算法Raft
该文章采用大量的图例，相信你可以从中学习到全新的知识，从而打开分布式一致性算法的大门，大伙们记得等我搞完Paxos与Zab。
过半投票机制也常用于很多算法中，例如RedLock，在半数以上的节点上加锁成功，才代表申请到了分布式锁，具体可参考这篇文章的最后 我用了上万字，走了一遍Redis实现分布式锁的坎坷之路，从单机到主从再到多实例，原来会发生这么多的问题
在Zookeeper选举中，同样也用到了过半投票机制，在这篇文章中 面试官：能给我画个Zookeeper选举的图吗？ 我从源码角度分析了Zookeeper选举的过程。
在选举到领导者哨兵后，将由该哨兵完成故障恢复工作。
故障恢复分为以下两步：
详细说一下第一步，挑选是有条件的。首先要过滤出不 健康 的节点，再按某种规则排序，最后取第一个从库，我们直接从源码入手：
因此，以下从库会被过滤出：
剩下的节点，就是 健康 的节点，此时再执行一次快速排序，排序的规则如下：
本文算是Redis哨兵的一个入门文章，主要讲了哨兵的作用，例如监控、选主和通知。
在Redis读写分离的情况下，使用哨兵可以很轻松地做到故障恢复，提升了整体的可用性。
但哨兵无法解决Redis单机写的瓶颈，这就需要引入集群模式，相应的文章也被列为明年的写作计划中。