Redis中的哨兵模式
Redis 集群模式本身没有使用一致性 hash 算法，而是使用 slots 插槽。
redis哨兵和集群区别是：监控主数据库和从数据库是否正常运行。主数据库出现故障时自动将从数据库转换为主数据库。sentinel发现master挂了后，就会从slave中重新选举一个master。哨兵模式强调高可用。
哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是 哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。
什么是Redis?
Redis是一个nosql数据库，可以存储key-value值。因为其底层实现中，数据读写是基于内存，速度非常快，所以常用于缓存；进而因其为独立部署的中间件，常用于分布式缓存的实现方案。常用场景有：缓存、秒杀控制、分布式锁。
Redis是由意大利人Salvatore Sanfilippo（网名：antirez）开发的一款内存高速缓存数据库。
Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，它也可以用作数据库、缓存和消息代理。Redis是Remote Dictionary Server的缩写，最初由Salvatore Sanfilippo开发。
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。Redis是一个高性能的key-value数据库。
Redis 是一种开源的高性能、非关系型、基于键值对的数据存储系统，也被称为数据结构服务器。
玩转Redis的高可用(主从、哨兵、集群)
基于以上，Redis集群方案显得尤为重要。通常有3个途径：官方Redis Cluster；通过Proxy分片；客户端分片(Smart Client)。以上三种方案各有利弊。
当Redis集群的主节点故障时，Sentinel集群将从剩余的从节点中选举一个新的主节点，有以下步骤：Sentinel集群的每一个Sentinel节点会定时对Redis集群的所有节点发心跳包检测节点是否正常。
主从复制可以提高Redis集群的可用性，当主节点出现故障时，从节点可以自动或者手动替代主节点的职责，从而保证Redis集群的高可用性。
redis集群如何选取主节点
当节点收到超过n/2+1个master的response后即升级为主。
如果需要从redis集群选举一个节点为主节点，首先需要从Sentinel集群中选举一个Sentinel节点作为Leader。
如果所示，之前的集群是三主三从的Redis集群，现在要加入一主一从，主从复制。主节点端口是7004，从节点端口是8004。
步骤一：使用redis-trib命令，找到集群中的任意一个主节点（红色位置表现集群中的任意一个主节点），对其进行重新分片工作。输出如下：1提示一：是希望你需要多少个槽移动到新的节点上，可以自己设置，比如200个槽。
演示集群采用1主2从，采用伪集群，在一台虚拟机中启动，端口暂定6386386383，集群结构可以选择下面2种，因为数量较少，此次采用普通样式。
Redis集群模式1-主从复制+哨兵机制
传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题。
哨兵模式是一种特殊的模式，首先Redis提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待Redis服务器响应，从而监控运行的多个Redis实例。
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。
(1)集群监控，负责监控redis master 和slave进程是否正常工作。(2)消息通知，如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员。(3)故障转移，如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上。
常见分布式集群选举机制总结
Zookeeper的选举机制有2个触发条件：集群启动阶段和集群运行阶段leader挂机。这2种场景下选举的流程基本一致，我们以集群运行阶段leader挂机为例来进行说明。
Quorums（法定人数）， 过半机制 ：默认方式，比如3个节点的集群，Quorums = 2， 也就是说集群可以容忍1个节点失效，这时候还能选举出1个leader，集群还可用。
一，Zookeeper选举过程中服务器的状态。LOOKING：寻找leader状态，该状态下，服务器认为当前集群没有leader，会发起leader选举。在选举过程中，所有服务器的状态都是LOOKING。
MongoDB的选举算法是基于Raft协议的改进，Raft协议将分布式集群里面的节点有3种状态：leader：就是Primary节点，负责整个集群的写操作。candidate：候选者，在Primary节点挂掉之后，参与竞选的节点。
这是一种传统的分布式一致性算法，是一种基于选举领导者的共识机制。领导者节点拥有绝对权限，并允许强监督节点参与，其性能高，资源消耗低。所有节点一般有线下准入机制，但选举过程中不允许有作恶节点，不具备容错性。
多数派机制：ceph分布式存储系统是依赖monitor管理ceph集群中的各种视图，如OSD视图与MDS视图。而monitor服务本身也是基于paxos算法的分布式集群。
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