类似于Raft的共识算法：每个哨兵设置随机超时时间，超时请求其他哨兵为自己投票，其他收到第一个投票确认，最多票成“领导”，没有则重新选举，直到选出
1、有感知异常
如用读写分离：读从不受影响。主库挂，没选出新，写失败，失败时间 = 主从切换 + 客户端感知到新主库时间。
2、无感知异常
写失败请求缓存或写入消息队列，切换完，发给新主，适合：写入请求返回值不敏感业务，还要业务层做适配，切换时间过长，重放请求时间也长
1）主库响应时间，可配置down-after-milliseconds参数。越短越敏感，可能因为网络拥塞发生不必要切换，折中判断
2）缓存写请求写入到新库中，保证后续写不受到影响，具体做法：
(1)哨兵主动通知客户端：哨兵把新主库地址写入自己实例的pubsub（switch-master）中。客户端订阅pubsub，主库变，拿新地址，写新主库
(2)如错过哨兵通知，或者处理失败，主动去获取新主从地址访问。
所以，访问主从库时，不能写死主从库地址，要从哨兵集群中获最新（sentinel get-master-addr-by-name命令），切换、重连，都拿到最新地址
ps：Redis的SDK提供通过哨兵拿到实例地址，直接访问，不需自己实现这些逻辑。1）对于只有主从实例，客户端和哨兵配合使用。2）分片集群模式，这些逻辑都在proxy层，客户端也不需要关心，Codis就这么做
3、哨兵集群中实例挂了，会影响主库状态判断和选主吗？
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
“拜占庭将军”问题，不仅解决了容错问题，还解决错误节点
https://time.geekbang.org/column/article/274483
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