1、当一个master服务器被某sentinel视为下线状态后，该sentinel会与其他sentinel协商选出sentinel的leader进行故障转移工作。
2、每个发现master服务器进入下线的sentinel都可以要求其他sentinel选自己为sentinel的leader，选举是先到先得。同时每个sentinel每次选举都会自增配置纪元(选举周期)，每个纪元中只会选择一个sentinel的leader。
3、如果所有超过一半的sentinel选举某sentinel作为leader。之后该sentinel进行故障转移操作，从存活的slave中选举出新的master，这个选举过程跟集群的master选举很类似。
4、哨兵集群只有一个哨兵节点，redis的主从也能正常运行以及选举master，如果master挂了，那唯一的那个哨兵节点就是哨兵leader了，可以正常选举新master。
5、不过为了高可用一般都推荐至少部署三个哨兵节点。
再选举出一个slave作为master
通知其余的slave，新的master是谁
通知客户端一个主从的变化
最后，sentinel会等待旧的master复活，然后将新master成为slave那么，如何选择“合适”的slave节点呢？- 选择slave-priority(slave节点优先级，人为配置)最高的slave节点，如果存在则返回，不存在则继续。
- 其次会选择复制偏移量最大的slave节点(复制得最完整)，如果存在则返回，不存在则继续
- 最后会选择run_id最小的slave节点(启动最早的节点)
Redis集群选举原理分析
当slave发现自己的master变为FAIL状态时，便尝试进行Failover，以期成为新的master。由于挂掉的master可能会有多个slave，从而存在多个slave竞争成为master节点的过程， 其过程如下：
1.slave发现自己的master变为FAIL
2.将自己记录的集群currentEpoch加1，并广播FAILOVER_AUTH_REQUEST 信息
3.其他节点收到该信息，只有master响应，判断请求者的合法性，并发送FAILOVER_AUTH_ACK，对每一个epoch只发送一次ack
4.尝试failover的slave收集master返回的FAILOVER_AUTH_ACK
5.slave收到超过半数master的ack后变成新Master(这里解释了集群为什么至少需要三个主节点，如果只有两个，当其中一个挂了，只剩一个主节点是不能选举成功的)
6.slave广播Pong消息通知其他集群节点。从节点并不是在主节点一进入 FAIL 状态就马上尝试发起选举，而是有一定延迟，一定的延迟确保我们等待FAIL状态在集群中传播，slave如果立即尝试选举，其它masters或许尚未意识到FAIL状态，可能会拒绝投票
•延迟计算公式：
DELAY = 500ms + random(0 ~ 500ms) + SLAVE_RANK * 1000msSLAVE_RANK表示此slave已经从master复制数据的总量的rank。Rank越小代表已复制的数据越新。这种方式下，持有最新数据的slave将会首先发起选举（理论上）。
集群脑裂数据丢失问题
redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。
只作用在一个Redis节点上，即使Redis通过sentinel保证高可用，如果这个master节点由于某些原因发生了主从切换，那么就会出现锁丢失的情况：
在Redis的master节点上拿到了锁；但是这个加锁的key还没有同步到slave节点；
master故障，发生故障转移，slave节点升级为master节点；导致锁丢失。由于脑裂是由网络等原因造成的，除了提高网络、硬件等方法外，主要通过增加以下配置，改善出现脑裂而引发的数据丢失问题。规避方法可以在redis配置里加上参数(这种方法不可能百分百避免数据丢失，参考集群leader选举机制)：
min‐replicas‐to‐write 1写数据成功最少同步的slave数量，这个数量可以模仿大于半数机制配置，比如集群总共三个节点可以配置1，加上leader就是2，超过了半数
注意：这个配置在一定程度上会影响集群的可用性，比如slave要是少于1个，这个集群就算leader正常也不能提供服务了，需要具体场景权衡选择。
min-slaves-max-lag 10一旦所有的slave复制和同步的延迟达到了10s，那么此时master就不会接受任何请求。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-488593.html
通过降低min-slaves-max-lag参数的值，可以避免在发生故障时大量的数据丢失，一旦发现延迟超过了该值就不会往master中写入数据。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-488593.html
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