⭐最核心的结论：所谓选举的过程不是直接选出新的主节点，而是先在哨兵节点中选出 leader ，再由 leader 负责后续主节点的指定。

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假定当前环境：

• 三个哨兵(sentenal1, sentenal2, sentenal3)
• 一个主节点(redis-master)
• 两个从节点(redis-slave1, redis-slave2)

当主节点出现故障，就会触发以下一系列过程：

目录

一、判定主观下线

二、判定客观下线

三、选举出哨兵的 leader

1、每个哨兵节点都给其他所有哨兵节点发起⼀个 “拉票请求”。

2、收到拉票请求的节点会回复⼀个 “投票响应”，响应的结果有两种可能，即投 or 不投。

3、一轮投票完成之后，得票超过半数的哨兵节点将动成为 leader。

***选举leader的流程演示：

4、leader 节点负责挑选一个 slave 成为新的 master。

四、由leader挑选一个从节点作为新的主节点

挑选的规则

*哨兵节点的作用演示 

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一、判定主观下线

哨兵节点通过心跳包判定 redis-master 服务器是否正常工作。如果心跳包没有如约而至，那么这个哨兵节点就会认为 redis-master 服务器挂了，这就是主观下线（SDown）。

注意，此时在在某一个哨兵节点的角度，还不能排除网络波动的对心跳包丢失的影响，所以只能是该哨兵节点单方面认为这个 redis-master 节点挂了，是“主观”的。

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二、判定客观下线

此时，哨兵 sentenal1，sentenal2，sentenal3 均会对主节点故障这件事情进行投票。当故障得票数 >= 配置的法定票数之后，哨兵们就认为这个主节点确实挂了，即触发客观下线（ODown）。

法定票数可以在哨兵节点的配置文件中查看：

有些同学可能会有疑问，是否存在一种情况：出现非常严重的网络波动，导致所有的哨兵都联系不上 redis 主节点从而“误判”成主节点挂了呢？

当然是有的！然而，如果出现这个情况，怕是连用户的客户端也连不上 redis 主节点了，此时这个redis主节点基本也是无法正常工作的。

注意，“挂了”不一定指的就是进程崩了。只要无法正常访问主节点，都可以视为是主节点挂了。

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三、选举出哨兵的 leader

接下来需要哨兵把剩余的 slave 中挑选出⼀个新的 master。

这个工作不需要所有的哨兵都参与，只需要选出个代表（称为 leader），由 leader 负责进行 slave 升级到 master 的提拔过程。这个选举的过程涉及到 Raft 算法。

假定⼀共三个哨兵节点 S1，S2，S3：

1、每个哨兵节点都给其他所有哨兵节点发起⼀个 “拉票请求”。

即 S1 -> S2，S1 -> S3；S2 -> S1，S2 -> S3；S3 -> S1，S3 -> S2。

2、收到拉票请求的节点会回复⼀个 “投票响应”，响应的结果有两种可能，即投 or 不投。

比如 S1 给 S2 发了投票请求，S2 就会给 S1 返回投票响应。S2 是否要投 S1 ，取决于 S2 是否给别人投过票了. (每个哨兵只有一票). 如果 S2 没有给别人投过票，也就是说 S1 是第一个向 S2 拉票的，那么 S2 就会投 S1，否则则不投。

3、一轮投票完成之后，得票超过半数的哨兵节点将动成为 leader。

如果出现平票的情况 （如 S1 投 S2，S2 投 S3，S3 投 S1，每人一票），就重新再投一次。

这也是一般建议哨兵节点设置成奇数个的原因：如果是偶数个，就增大了平票的概率，从而带来不必要的开销。

***选举leader的流程演示：

leader选举总结：Raft 算法的核心是 “先下手为强”，谁率先发出了拉票请求，谁就有更大的概率成为 leader。这里的决定因素是 “网络延时”，网络延时本身就带有一定的随机性。

4、leader 节点负责挑选一个 slave 成为新的 master。

当其他的 sentenal 发现新的 master 出现了, 就说明选举结束了。

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四、由leader挑选一个从节点作为新的主节点

举个栗子：

假设一个情景：学校里有一位任课老师请假不能来给学生上课，需要由别的任课老师从众多助教老师中选择一位来代替他上课。 

• 任课老师有很多，谁来当负责人来负责挑选合适的助教老师？  ——即众多哨兵节点选举leader的过程。
• 如何怎样的助教老师是合适的？  ——即由leader哨兵节点从所有redis-slave节点中选择一个作为新的redis-master的过程。（接下来介绍的）

挑选的规则

leader如何挑选新的主节点？按照优先级 > offset > run id的次序依次筛选：

1. 优先级最高的从节点胜出。每个redis数据节点都会在配置文件中有一个优先级配置（slave-priority，默认情况下都相同）。【某个助教老师是校长钦定的，那就选他代替上课。】

2. offset最大的从节点胜出。offset代表从节点从主节点这里同步数据的进度。数值越大，说明从节点的数据和主节点就越接近。【哪个助教老师的备课进度更多，哪个助教老师就来代替上课。】

3. run id值更小的胜出。run id是每个redis节点启动的时候随机生成的一串数字（大小全凭缘分）。此时意味着优先级和offset都一样，那么选谁都可以，其实就是随便挑一个。【看哪个助教老师名字好听，就选谁来代替上课。】

把新的主节点指定好了之后：

1. leader就会控制这个这个节点执行slave no one，成为 master；
2. 再控制其他节点执行 slave of，让这些其他节点认新的 master 为主节点。

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*哨兵节点的作用演示 

我们知道，哨兵存在的意义是，在redis主从结构出现问题（比如主节点挂了）时，哨兵节点能够自动重选出一个新的主节点来代替之前挂了的主节点，从而保证整个 redis 仍然是可用状态。

以下是在centos7上，采用docker配置了3个redis数据节点（1个redis-master，2个redis-slave）和3个哨兵节点（redis-sentinel）后的演示过程：

1、首先查看正在运行的容器：docker ps -a

2、手动停止主节点，模拟主节点掉线：docker stop redis-master

3、 此时主节点已经是退出状态。事实上当主节点挂了后，哨兵节点就已经开始工作了。查看哨兵节点的日志：docker-compose logs

4、此时连接6379（即刚才手动下线了的主节点），发现连不上，证明原来的主节点确实已经下线：

5、改连redis节点6380，连接成功并查询信息发现，6380仍然是一个slave节点，且其主节点IP已经成为了172.18.0.3（而不再是原来的172.18.0.2）：

6、6380无法设置值（只读），说明它确实仍然是一个从节点：

7、退出6380，再连接redis节点6381，查看info replication发现，本来是从节点的6381已经变成了主节点：

8、此时也就可以顺利地在6381上进行值的写入操作，进一步证明6381已经具备了主节点的功能：

9、此时如果再把原来挂了的主节点6379恢复正常，虽然6379恢复上线，但它的主节点身份在挂了的时候就失去了，已经变成了一个从节点，即使重新启动也不会变回主节点：

10、查看当前新主节点6381的信息，可见现在有两个从节点（6380和6379）连接在它身上：