从哨兵Leader选举学习Raft协议实现（下）
上篇文章，我给你介绍了 Raft 协议的基本流程，以及哨兵实例工作的基本过程。哨兵是通过 serverCron 函数的周期性执行，进而在 serverCron 中调用 sentinelTimer 函数，实现周期性处理哨兵相关的时间事件。而 sentinelTimer 函数处理的时间事件，就包括了对哨兵监听的每个主节点，它会通过调用 sentinelHandleRedisInstance 函数，来检查主节点的在线状态，并在主节点客观下线时进行故障切换。
另外，我还带你了解了 sentinelHandleRedisInstance 函数执行过程的前三步操作，分别是重连断连的实例、周期性给实例发送检测命令，检测实例是否主观下线，这也分别对应了 sentinelReconnectInstance、sentinelSendPeriodicCommands 和 sentinelCheckSubjectivelyDown 这三个函数，你可以再回顾下。
那么，今天这篇文章，我接着来给你介绍 sentinelHandleRedisInstance 函数执行过程中的剩余操作，分别是检测主节点是否客观下线、判断是否需要执行故障切换，以及需要故障切换时的哨兵 Leader 选举的具体过程。
学完这节课的内容，你就可以对哨兵工作的过程有个全面了解了。并且，你可以掌握如何在代码层面实现 Raft 协议来完成 Leader 选举。这样，当你日后在分布式系统中实现分布式共识时，这部分内容就能帮助指导你的代码设计与实现了。
接下来，我们先来看下主节点的客观下线判断。
主节点客观下线判断
现在我们知道，哨兵在 sentinelHandleRedisInstance 函数中会调用 sentinelCheckObjectivelyDown 函数（在 sentinel.c 文件中），来检测主节点是否客观下线。
而 sentinelCheckObjectivelyDown 函数在执行时，除了会检查当前哨兵对主节点主观下线的判断结果，还需要结合监听相同主节点的其他哨兵，对主节点主观下线的判断结果。它把这些判断结果综合起来，才能做出主节点客观下线的最终判断。
从代码实现层面来看，在哨兵用来记录主节点信息的 sentinelRedisInstance 结构体中，本身已经用哈希表保存了监听同一主节点的其他哨兵实例，如下所示：
typedef struct sentinelRedisInstance {
…
dict *sentinels;
…
}
这样一来，sentinelCheckObjectivelyDown 函数通过遍历主节点记录的 sentinels 哈希表，就可以获取其他哨兵实例对同一主节点主观下线的判断结果。这也是因为，sentinels 哈希表中保存的哨兵实例，它们同样使用了 sentinelRedisInstance 这个结构体，而这个结构体的成员变量 flags，会记录哨兵对主节点主观下线的判断结果。
具体来说，sentinelCheckObjectivelyDown 函数会使用 quorum 变量，来记录判断主节点为主观下线的哨兵数量。如果当前哨兵已经判断主节点为主观下线，那么它会先把 quorum 值置为 1。然后，它会依次判断其他哨兵的 flags 变量，检查是否设置了 SRI_MASTER_DOWN 的标记。如果设置了，它就会把 quorum 值加 1。
当遍历完 sentinels 哈希表后，sentinelCheckObjectivelyDown 函数会判断 quorum 值是否大于等于预设定的 quorum 阈值，这个阈值保存在了主节点的数据结构中，也就是 master->quorum，而这个阈值是在 sentinel.conf 配置文件中设置的。
如果实际的 quorum 值大于等于预设的 quorum 阈值，sentinelCheckObjectivelyDown 函数就判断主节点为客观下线，并设置变量 odown 为 1，而这个变量就是用来表示当前哨兵对主节点客观下线的判断结果的。
这部分的判断逻辑如下代码所示，你可以看下：
/* Is this instance down according to the configured quorum?
*
* Note that ODOWN is a weak quorum, it only means that enough Sentinels
* reported in a given time range that the instance was not reachable.
* However messages can be delayed so there are no strong guarantees about
* N instances agreeing at the same time about the down state. */
// 此实例是否根据配置的quorum而关闭？
// 请注意，ODOWN 是一个弱quorum，它仅表示在给定时间范围内报告了足够多的 Sentinel 报告该实例无法访问。
// 但是消息可能会延迟，因此无法保证 N 个实例同时同意关闭状态
void sentinelCheckObjectivelyDown(sentinelRedisInstance *master) {
dictIterator *di;
dictEntry *de;
unsigned int quorum = 0, odown = 0;
// 当前主节点已经被当前哨兵判断为主观下线
if (master->flags & SRI_S_DOWN) {
/* Is down for enough sentinels? */
// 是否有足够多的哨兵
// 当前哨兵将quorum值置为1
quorum = 1; /* the current sentinel. */
/* Count all the other sentinels. */
di = dictGetIterator(master->sentinels);
// 遍历监听同一主节点的其他哨兵
while((de = dictNext(di)) != NULL) {
sentinelRedisInstance *ri = dictGetVal(de);
if (ri->flags & SRI_MASTER_DOWN) quorum++;
}
dictReleaseIterator(di);
// 如果quorum值大于预设的quorum阈值，那么设置odown为1。
if (quorum >= master->quorum) odown = 1;
}
/* Set the flag accordingly to the outcome. */
// 根据结果设置flag
if (odown) {
// 如果没有设置SRI_O_DOWN标记
if ((master->flags & SRI_O_DOWN) == 0) {
// 发送+odown事件消息
sentinelEvent(LL_WARNING,"+odown",master,"%@ #quorum %d/%d",
quorum, master->quorum);
// 在主节点的flags中记录SRI_O_DOWN标记
master->flags |= SRI_O_DOWN;
// 记录判断客观下线的时间
master->o_down_since_time = mstime();
}
} else {
if (master->flags & SRI_O_DOWN) {
sentinelEvent(LL_WARNING,"-odown",master,"%@");
master->flags &= ~SRI_O_DOWN;
}
}
}
另外，这里我也画了一张图，展示了该判断逻辑，你可以再来回顾下。
也就是说，sentinelCheckObjectivelyDown 函数是通过遍历监听同一主节点的其他哨兵的 flags 变量，来判断主节点是否客观下线的。
不过，你看完刚才的代码可能会有一个疑问，在上节课学习的 sentinelCheckSubjectivelyDown 函数中，如果哨兵判断主节点为主观下线，是会在主节点的 flags 变量中设置 SRI_S_DOWN 标记，如下所示：
//哨兵已判断主节点为主观下线
…
//对应主节点的sentinelRedisInstance结构中flags没有记录主观下线
if ((ri->flags & SRI_S_DOWN) == 0) {
…
ri->flags |= SRI_S_DOWN; //在主节点的flags中记录主观下线的标记，
}
但是，sentinelCheckObjectivelyDown 函数，是检查监听同一主节点的其他哨兵 flags 变量中的 SRI_MASTER_DOWN 标记，那么其他哨兵的 SRI_MASTER_DOWN 标记是如何设置的呢?
这就和 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数（在 sentinel.c 文件中）有关系了，下面，我们来具体了解下这个函数。
sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数
sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数的主要目的，是向监听同一主节点的其他哨兵发送 is-master-down-by-addr 命令，进而询问其他哨兵对主节点的状态判断。
它会调用 redisAsyncCommand 函数（在async.c文件中），依次向其他哨兵发送 sentinel is-master-down-by-addr 命令，同时，它设置了收到该命令返回结果的处理函数为 sentinelReceiveIsMasterDownReply（在 sentinel.c 文件中），如下所示：
/* If we think the master is down, we start sending
* SENTINEL IS-MASTER-DOWN-BY-ADDR requests to other sentinels
* in order to get the replies that allow to reach the quorum
* needed to mark the master in ODOWN state and trigger a failover. */
// 如果我们认为 master 宕机了，我们开始向其他 sentinel 发送 SENTINEL IS-MASTER-DOWN-BY-ADDR 请求
// 以获取允许达到将 master 标记为 ODOWN 状态并触发故障转移所需的约定人数的回复
#define SENTINEL_ASK_FORCED (1<<0)
void sentinelAskMasterStateToOtherSentinels(sentinelRedisInstance *master, int flags) {
dictIterator *di;
dictEntry *de;
di = dictGetIterator(master->sentinels);
// 遍历监听同一主节点的其他哨兵
while((de = dictNext(di)) != NULL) {
// 得到一个哨兵实例
sentinelRedisInstance *ri = dictGetVal(de);
mstime_t elapsed = mstime() - ri->last_master_down_reply_time;
char port[32];
int retval;
/* If the master state from other sentinel is too old, we clear it. */
if (elapsed > SENTINEL_ASK_PERIOD*5) {
ri->flags &= ~SRI_MASTER_DOWN;
sdsfree(ri->leader);
ri->leader = NULL;
}
/* Only ask if master is down to other sentinels if:
*
* 1) We believe it is down, or there is a failover in progress.
* 2) Sentinel is connected.
* 3) We did not receive the info within SENTINEL_ASK_PERIOD ms. */
// 仅在以下情况下询问 master 是否已关闭到其他哨兵：
// 1）我们认为它已关闭，或者正在进行故障转移。
// 2) Sentinel 已连接。
// 3) 我们没有在 SENTINEL_ASK_PERIOD (1000) 毫秒内收到信息。
if ((master->flags & SRI_S_DOWN) == 0) continue;
if (ri->link->disconnected) continue;
if (!(flags & SENTINEL_ASK_FORCED) &&
mstime() - ri->last_master_down_reply_time < SENTINEL_ASK_PERIOD)
continue;
/* Ask */
ll2string(port,sizeof(port),master->addr->port);
// 发送sentinel is-master-down-by-addr命令
retval = redisAsyncCommand(ri->link->cc,
sentinelReceiveIsMasterDownReply, ri,
"%s is-master-down-by-addr %s %s %llu %s",
sentinelInstanceMapCommand(ri,"SENTINEL"),
announceSentinelAddr(master->addr), port,
sentinel.current_epoch,
(master->failover_state > SENTINEL_FAILOVER_STATE_NONE) ?
sentinel.myid : "*");
if (retval == C_OK) ri->link->pending_commands++;
}
dictReleaseIterator(di);
}
另外从代码中，我们可以看到，sentinel is-master-down-by-addr 命令中还包括主节点 IP、主节点端口号、当前纪元（sentinel.current_epoch）和实例 ID。下面展示的就是这个命令的格式：
sentinel is-master-down-by-addr 主节点IP 主节点端口 当前epoch 实例ID
这其中，哨兵会根据当前主节点所处的状态来设置实例 ID。如果主节点已经要开始进行故障切换了，那么，实例 ID 会被设置为当前哨兵自身的 ID，否则就会被设置为 * 号
这里你需要注意的是，主节点的数据结构是使用了 master->failover_state 来记录故障切换的状态，其初始值为 SENTINEL_FAILOVER_STATE_NONE（对应的数值为 0），当主节点开始故障切换时，这个状态值就会大于 SENTINEL_FAILOVER_STATE_NONE 了。
好了，在了解了 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数的基本执行过程之后，我们还需要知道：sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数向其他哨兵发出了 sentinel is-master-down-by-addr 命令后，其他哨兵是如何处理的呢？
sentinel is-master-down-by-addr 命令的处理
其实，哨兵对于 sentinel 开头的命令，都是在 sentinelCommand 函数（在 sentinel.c 文件）中进行处理的。sentinelCommand 函数会根据 sentinel 命令后面跟的不同子命令，来执行不同的分支，而 is-master-down-by-addr 就是一条子命令。
在 is-master-down-by-addr 子命令对应的代码分支中，sentinelCommand 函数会根据命令中的主节点 IP 和端口号，来获取主节点对应的 sentinelRedisInstance 结构体。
紧接着，它会判断主节点的 flags 变量中是否有 SRI_S_DOWN 和 SRI_MASTER 标记，也就是说，sentinelCommand 函数会检查当前节点是否的确是主节点，以及哨兵是否已经将该节点标记为主观下线了。如果条件符合，那么它会设置 isdown 变量为 1，而这个变量表示的就是哨兵对主节点主观下线的判断结果。
然后，sentinelCommand 函数会把当前哨兵对主节点主观下线的判断结果，返回给发送 sentinel 命令的哨兵。它返回的结果主要包含三部分内容，分别是当前哨兵对主节点主观下线的判断结果、哨兵 Leader 的 ID，以及哨兵 Leader 所属的纪元。
sentinelCommand 函数，对 sentinel 命令处理的基本过程如下所示：
void sentinelCommand(client *c) {
…
// is-master-down-by-addr子命令对应的分支
else if (!strcasecmp(c->argv[1]->ptr,"is-master-down-by-addr")) {
…
//当前哨兵判断主节点为主观下线
if (!sentinel.tilt && ri && (ri->flags & SRI_S_DOWN) && (ri->flags & SRI_MASTER))
isdown = 1;
…
addReplyMultiBulkLen(c,3); //哨兵返回的sentinel命令处理结果中包含三部分内容
addReply(c, isdown ? shared.cone : shared.czero); //如果哨兵判断主节点为主观下线，第一部分为1，否则为0
addReplyBulkCString(c, leader ? leader : "*"); //第二部分是Leader ID或者是*
addReplyLongLong(c, (long long)leader_epoch); //第三部分是Leader的纪元
…}
你也可以参考下图：
好了，到这里你就已经知道，哨兵会通过 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数，向监听同一节点的其他哨兵发送 sentinel is-master-down-by-addr 命令，来获取其他哨兵对主节点主观下线的判断结果。而其他哨兵是使用 sentinelCommand 函数，来处理 sentinel is-master-down-by-addr 命令，并在命令处理的返回结果中，包含自己对主节点主观下线的判断结果。
不过从刚才的代码中，你也可以看到，在其他哨兵返回的 sentinel 命令处理结果中，会包含哨兵 Leader 的信息。其实，这是因为 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数发送的 sentinel is-master-down-by-addr 命令本身，也可以用来触发哨兵 Leader 选举。这个我稍后会给你介绍。
那么，我们再回到前面讲主节点客观下线判断时提出的问题，sentinelCheckObjectivelyDown 函数要检查监听同一主节点的其他哨兵 flags 变量中的 SRI_MASTER_DOWN 标记，但是，其他哨兵的 SRI_MASTER_DOWN 标记是如何设置的呢？
这实际上是和哨兵在 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数中，向其他哨兵发送 sentinel is-master-down-by-addr 命令时，设置的命令结果处理函数 sentinelReceiveIsMasterDownReply 有关。
sentinelReceiveIsMasterDownReply 函数
在 sentinelReceiveIsMasterDownReply 函数中，它会判断其他哨兵返回的回复结果。回复结果会包含我刚才介绍的三部分内容，分别是当前哨兵对主节点主观下线的判断结果、哨兵 Leader 的 ID，以及哨兵 Leader 所属的纪元。这个函数会进一步检查，其中第一部分内容“当前哨兵对主节点主观下线的判断结果”是否为 1。
如果是的话，这就表明对应的哨兵已经判断主节点为主观下线了，那么当前哨兵就会把自己记录的对应哨兵的 flags，设置为 SRI_MASTER_DOWN。
下面的代码就展示了 sentinelReceiveIsMasterDownReply 函数判断其他哨兵回复结果的执行逻辑，你可以看下。
/* Receive the SENTINEL is-master-down-by-addr reply, see the
* sentinelAskMasterStateToOtherSentinels() function for more information. */
// 接收 SENTINEL is-master-down-by-addr 回复，更多信息请参见 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels() 函数
void sentinelReceiveIsMasterDownReply(redisAsyncContext *c, void *reply, void *privdata) {
sentinelRedisInstance *ri = privdata;
instanceLink *link = c->data;
redisReply *r;
if (!reply || !link) return;
link->pending_commands--;
r = reply;
/* Ignore every error or unexpected reply.
* Note that if the command returns an error for any reason we'll
* end clearing the SRI_MASTER_DOWN flag for timeout anyway. */
// 忽略每个错误或意外回复。请注意，如果命令由于任何原因返回错误，我们将结束清除 SRI_MASTER_DOWN 标志以表示超时。
// r是当前哨兵收到的其他哨兵的命令处理结果
// 如果返回结果包含三部分内容，并且第一，二，三部分内容的类型分别是整数、字符串和整数
if (r->type == REDIS_REPLY_ARRAY && r->elements == 3 &&
r->element[0]->type == REDIS_REPLY_INTEGER &&
r->element[1]->type == REDIS_REPLY_STRING &&
r->element[2]->type == REDIS_REPLY_INTEGER)
{
ri->last_master_down_reply_time = mstime();
// 如果返回结果第一部分的值为1，则在对应哨兵的flags中设置SRI_MASTER_DOWN标记
if (r->element[0]->integer == 1) {
ri->flags |= SRI_MASTER_DOWN;
} else {
ri->flags &= ~SRI_MASTER_DOWN;
}
if (strcmp(r->element[1]->str,"*")) {
/* If the runid in the reply is not "*" the Sentinel actually replied with a vote. */
// 如果回复中的 runid 不是“*”，则 Sentinel 实际上回复了投票。
sdsfree(ri->leader);
if ((long long)ri->leader_epoch != r->element[2]->integer)
serverLog(LL_WARNING,
"%s voted for %s %llu", ri->name,
r->element[1]->str,
(unsigned long long) r->element[2]->integer);
ri->leader = sdsnew(r->element[1]->str);
ri->leader_epoch = r->element[2]->integer;
}
}
}
所以到这里，你就可以知道，一个哨兵调用 sentinelCheckObjectivelyDown 函数，是直接检查其他哨兵的 flags 是否有 SRI_MASTER_DOWN 标记，而哨兵又是通过 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数，向其他哨兵发送 sentinel is-master-down-by-addr 命令，从而询问其他哨兵对主节点主观下线的判断结果的，并且会根据命令回复结果，在结果处理函数 sentinelReceiveIsMasterDownReply 中，设置其他哨兵的 flags 为 SRI_MASTER_DOWN。下图也展示了这个执行逻辑，你可以再来整体回顾下。
那么，掌握了这个执行逻辑后，我们再来看下，哨兵选举是什么时候开始执行的。
哨兵选举
这里，为了了解哨兵选举的触发，我们先来复习下在上节课，我讲过的 sentinelHandleRedisInstance 函数中针对主节点调用关系，如下图所示：
从图中可以看到，sentinelHandleRedisInstance 会先调用 sentinelCheckObjectivelyDown 函数，再调用 sentinelStartFailoverIfNeeded 函数，判断是否要开始故障切换，如果 sentinelStartFailoverIfNeeded 函数的返回值为非 0 值，那么 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数会被调用。否则的话，sentinelHandleRedisInstance 就直接调用 sentinelFailoverStateMachine 函数，并再次调用 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数。
那么，在这个调用关系中，sentinelStartFailoverIfNeeded 会判断是否要进行故障切换，它的判断条件有三个，分别是：
- 主节点的 flags 已经标记了 SRI_O_DOWN；
- 当前没有在执行故障切换；
- 如果已经开始故障切换，那么开始时间距离当前时间，需要超过 sentinel.conf 文件中的 sentinel failover-timeout 配置项的 2 倍。
这三个条件都满足后，sentinelStartFailoverIfNeeded 就会调用 sentinelStartFailover 函数，开始启动故障切换，而 sentinelStartFailover 会将主节点的 failover_state 设置为 SENTINEL_FAILOVER_STATE_WAIT_START，同时在主节点的 flags 设置 SRI_FAILOVER_IN_PROGRESS 标记，表示已经开始故障切换，如下所示：
// 设置 Master 状态以启动故障转移。
void sentinelStartFailover(sentinelRedisInstance *master) {
serverAssert(master->flags & SRI_MASTER);
master->failover_state = SENTINEL_FAILOVER_STATE_WAIT_START;
master->flags |= SRI_FAILOVER_IN_PROGRESS;
master->failover_epoch = ++sentinel.current_epoch;
sentinelEvent(LL_WARNING,"+new-epoch",master,"%llu",
(unsigned long long) sentinel.current_epoch);
sentinelEvent(LL_WARNING,"+try-failover",master,"%@");
master->failover_start_time = mstime()+rand()%SENTINEL_MAX_DESYNC;
master->failover_state_change_time = mstime();
}
而一旦 sentinelStartFailover 函数将主节点的 failover_state 设置为 SENTINEL_FAILOVER_STATE_WAIT_START 后，接下来，sentinelFailoverStateMachine 函数就会执行状态机来完成实际的切换。不过，在实际切换前，sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数会被调用。
看到这个调用关系，你可能会有个疑问：sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数是用来向其他哨兵询问对主节点主观下线的判断结果的，如果 sentinelStartFailoverIfNeeded 判断要开始执行故障切换，那么为什么还要调用 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数呢？
其实，这就和 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数的另一个作用有关了，这个函数除了会用来向其他哨兵询问对主节点状态的判断，它还可以用来向其他哨兵发起 Leader 选举。
在刚才给你介绍这个函数时，我提到它会给其他哨兵发送 sentinel is-master-down-by-addr 命令，这个命令包括主节点 IP、主节点端口号、当前纪元（sentinel.current_epoch）和实例 ID。其中，如果主节点的 failover_state 已经不再是 SENTINEL_FAILOVER_STATE_NONE，那么实例 ID 会被设置为当前哨兵的 ID。
而在 sentinel 命令处理函数中，如果检测到 sentinel 命令中的实例 ID 不为 * 号，那么就会调用 sentinelVoteLeader 函数来进行 Leader 选举。
//当前实例为主节点，并且sentinel命令的实例ID不等于*号
if (ri && ri->flags & SRI_MASTER && strcasecmp(c->argv[5]->ptr,"*")) {
//调用sentinelVoteLeader进行哨兵Leader选举
leader = sentinelVoteLeader(ri,(uint64_t)req_epoch, c->argv[5]->ptr,
&leader_epoch);
}
下面，我们来具体了解下这个 sentinelVoteLeader 函数。
sentinelVoteLeader 函数
sentinelVoteLeader 函数会实际执行投票逻辑，这里我通过一个例子来给你说明。
假设哨兵 A 判断主节点 master 客观下线了，它现在向哨兵 B 发起投票请求，哨兵 A 的 ID 是 req_runid。那么哨兵 B 在执行 sentinelVoteLeader 函数时，这个函数会判断哨兵 A 的纪元（req_epoch）、哨兵 B 的纪元（sentinel.current_epoch），以及 master 记录的 Leader 的纪元（master->leader_epoch）。按照 Raft 协议的定义，哨兵 A 就是 Candidate 节点，而哨兵 B 就是 Follower 节点。
我在上节课给你介绍 Raft 协议时有提到过，Candidate 发起投票都是有轮次记录的，Follower 在一轮投票中只能投一票。这里的纪元正是起到了轮次记录的作用。而 sentinelVoteLeader 函数判断纪元也是按照 Raft 协议的要求，让 Follower 在一轮中只能投一票。
那么，sentinelVoteLeader 函数让哨兵 B 投票的条件是：master 记录的 Leader 的纪元小于哨兵 A 的纪元，同时，哨兵 A 的纪元要大于或等于哨兵 B 的纪元。这两个条件保证了哨兵 B 还没有投过票，否则的话，sentinelVoteLeader 函数就直接返回当前 master 中记录的 Leader ID 了，这也是哨兵 B 之前投过票后记录下来的。
下面的代码展示了刚才介绍的这部分逻辑，你可以看下。
/* Vote for the sentinel with 'req_runid' or return the old vote if already
* voted for the specified 'req_epoch' or one greater.
*
* If a vote is not available returns NULL, otherwise return the Sentinel
* runid and populate the leader_epoch with the epoch of the vote. */
// 用“req_runid”投票给哨兵，如果已经投票给指定的“req_epoch”或更大，则返回之前的投票
// 如果投票不可用，则返回 NULL，否则返回 Sentinel runid 并使用投票的 epoch 填充 leader_epoch
char *sentinelVoteLeader(sentinelRedisInstance *master, uint64_t req_epoch, char *req_runid, uint64_t *leader_epoch) {
if (req_epoch > sentinel.current_epoch) {
sentinel.current_epoch = req_epoch;
sentinelFlushConfig();
sentinelEvent(LL_WARNING,"+new-epoch",master,"%llu",
(unsigned long long) sentinel.current_epoch);
}
// master 记录的 Leader 的纪元小于哨兵 A 的纪元，同时，哨兵 A 的纪元要大于或等于哨兵 B 的纪元
if (master->leader_epoch < req_epoch && sentinel.current_epoch <= req_epoch)
{
sdsfree(master->leader);
master->leader = sdsnew(req_runid);
master->leader_epoch = sentinel.current_epoch;
sentinelFlushConfig();
sentinelEvent(LL_WARNING,"+vote-for-leader",master,"%s %llu",
master->leader, (unsigned long long) master->leader_epoch);
/* If we did not voted for ourselves, set the master failover start
* time to now, in order to force a delay before we can start a
* failover for the same master. */
// 如果我们没有为自己投票，请将 master 故障转移开始时间设置为现在，
// 以便在我们可以为同一个 master 启动故障转移之前强制延迟。
if (strcasecmp(master->leader,sentinel.myid))
master->failover_start_time = mstime()+rand()%SENTINEL_MAX_DESYNC;
}
*leader_epoch = master->leader_epoch;
// 直接返回当前 master 中记录的 Leader ID
return master->leader ? sdsnew(master->leader) : NULL;
}
那么现在，你就了解了 sentinelVoteLeader 函数是如何使用纪元判断来按照 Raft 协议完成哨兵 Leader 选举的了。
接下来，发起投票的哨兵仍然是通过 sentinelReceiveIsMasterDownReply 函数来处理其他哨兵对 Leader 投票的返回结果。这个返回结果，就像刚才给你介绍的，它的第二、三部分内容是哨兵 Leader 的 ID，和哨兵 Leader 所属的纪元。发起投票的哨兵就可以从这个结果中获得其他哨兵对 Leader 的投票结果了。
最后，发起投票的哨兵在调用了 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数让其他哨兵投票后，会执行 sentinelFailoverStateMachine 函数。
如果主节点开始执行故障切换了，那么，主节点的 failover_state，会被设置成 SENTINEL_FAILOVER_STATE_WAIT_START。在这种状态下，sentinelFailoverStateMachine 函数会调用 sentinelFailoverWaitStart 函数。而 sentinelFailoverWaitStart 函数，又会调用 sentinelGetLeader 函数，来判断发起投票的哨兵是否为哨兵 Leader。发起投票的哨兵要想成为 Leader，必须满足两个条件：
- 一是，获得超过半数的其他哨兵的赞成票
- 二是，获得超过预设的 quorum 阈值的赞成票数。
这两个条件，也可以从 sentinelGetLeader 函数中的代码片段看到，如下所示。
/* Scan all the Sentinels attached to this master to check if there
* is a leader for the specified epoch.
*
* To be a leader for a given epoch, we should have the majority of
* the Sentinels we know (ever seen since the last SENTINEL RESET) that
* reported the same instance as leader for the same epoch. */
// 扫描所有连接到这个master的sentinel，检查是否有指定epoch的leader。
// 要成为给定 epoch 的leader，我们应该让我们知道的大多数哨兵（自上次 SENTINEL RESET 以来见过）报告相同实例作为同一时期的leader
char *sentinelGetLeader(sentinelRedisInstance *master, uint64_t epoch) {
dict *counters;
dictIterator *di;
dictEntry *de;
unsigned int voters = 0, voters_quorum;
char *myvote;
char *winner = NULL;
uint64_t leader_epoch;
uint64_t max_votes = 0;
serverAssert(master->flags & (SRI_O_DOWN|SRI_FAILOVER_IN_PROGRESS));
counters = dictCreate(&leaderVotesDictType,NULL);
voters = dictSize(master->sentinels)+1; /* All the other sentinels and me.*/
/* Count other sentinels votes */
di = dictGetIterator(master->sentinels);
while((de = dictNext(di)) != NULL) {
sentinelRedisInstance *ri = dictGetVal(de);
if (ri->leader != NULL && ri->leader_epoch == sentinel.current_epoch)
sentinelLeaderIncr(counters,ri->leader);
}
dictReleaseIterator(di);
/* Check what's the winner. For the winner to win, it needs two conditions:
* 1) Absolute majority between voters (50% + 1).
* 2) And anyway at least master->quorum votes. */
// 检查获胜者是什么。获胜者获胜，需要两个条件：
// 1）哨兵数量的绝对多数（50％+ 1）。
// 2）无论如何至少有master->quorum多的投票。
di = dictGetIterator(counters);
while((de = dictNext(di)) != NULL) {
uint64_t votes = dictGetUnsignedIntegerVal(de);
if (votes > max_votes) {
max_votes = votes;
winner = dictGetKey(de);
}
}
dictReleaseIterator(di);
/* Count this Sentinel vote:
* if this Sentinel did not voted yet, either vote for the most
* common voted sentinel, or for itself if no vote exists at all. */
// 计算这个哨兵投票：如果这个哨兵还没有投票，要么投票给最常见的投票哨兵，要么投票给自己，或者它根本没有投票。
if (winner)
myvote = sentinelVoteLeader(master,epoch,winner,&leader_epoch);
else
myvote = sentinelVoteLeader(master,epoch,sentinel.myid,&leader_epoch);
if (myvote && leader_epoch == epoch) {
uint64_t votes = sentinelLeaderIncr(counters,myvote);
if (votes > max_votes) {
max_votes = votes;
winner = myvote;
}
}
// voters是所有哨兵的个数，max_votes是获得的票数
// 赞成票的数量必须是超过半数以上的哨兵个数
voters_quorum = voters/2+1;
// 如果赞成票数不到半数的哨兵个数或者少于quorum阈值，那么Leader就为NULL
if (winner && (max_votes < voters_quorum || max_votes < master->quorum))
winner = NULL;
// 确定最终的Leader
winner = winner ? sdsnew(winner) : NULL;
sdsfree(myvote);
dictRelease(counters);
return winner;
}
下图就展示了刚才介绍的确认哨兵 Leader 时的调用关系，你可以看下。
好了，到这里，最终的哨兵 Leader 就能被确定了。
小结
好了，今天这节课的内容就到这里，我们来小结下。今天这篇文章，我在上篇文章的基础上，重点给你介绍了哨兵工作过程中的客观下线判断，以及 Leader 选举。因为这个过程涉及哨兵之间的交互询问，所以并不容易掌握，你需要好好关注以下我提到的重点内容。首先，客观下线的判断涉及三个标记的判断，分别是主节点 flags 中的 SRI_S_DOWN 和 SRI_O_DOWN，以及哨兵实例 flags 中的 SRI_MASTER_DOWN，我画了下面这张表，展示了这三个标记的设置函数和条件，你可以再整体回顾下。
而一旦哨兵判断主节点客观下线了，那么哨兵就会调用 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 函数进行哨兵 Leader 选举。这里，你需要注意的是，向其他哨兵询问主节点主观下线状态，以及向其他哨兵发起 Leader 投票，都是通过 sentinel is-master-down-by-addr 命令实现的，而 Redis 源码是用了同一个函数 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 来发送该命令，所以你在阅读源码时，要注意区分 sentinelAskMasterStateToOtherSentinels 发送的命令是查询主节点主观下线状态还是进行投票。
最后，哨兵 Leader 选举的投票是在 sentinelVoteLeader 函数中完成的，为了符合 Raft 协议的规定，sentinelVoteLeader 函数在执行时主要是要比较哨兵的纪元，以及 master 记录的 Leader 纪元，这样才能满足 Raft 协议对 Follower 在一轮投票中只能投一票的要求。
好了，到今天这篇文章，我们就了解了哨兵 Leader 选举的过程，你可以看到，虽然哨兵选举的最后执行逻辑就是在一个函数中，但是哨兵选举的触发逻辑是包含在了哨兵的整个工作过程中的，所以我们也需要掌握这个过程中的其他操作，比如主观下线判断、客观下线判断等。
每课一问：哨兵在 sentinelTimer 函数中调用 sentinelHandleDictOfRedisInstances 函数，对每个主节点都执行 sentinelHandleRedisInstance 函数，并且还会对主节点的所有从节点也执行 sentinelHandleRedisInstance 函数，那么，哨兵会判断从节点的主观下线和客观下线吗？
首先，在 sentinelHandleDictOfRedisInstances 函数中，它会执行一个循环流程，针对当前哨兵实例监听的每个主节点，都执行 sentinelHandleRedisInstance 函数。
在这个处理过程中，存在一个递归调用，也就是说，如果当前处理的节点就是主节点，那么 sentinelHandleDictOfRedisInstances 函数，会进一步针对这个主节点的从节点，再次调用 sentinelHandleDictOfRedisInstances 函数，从而对每个从节点执行 sentinelHandleRedisInstance 函数。
这部分的代码逻辑如下所示：
/* Perform scheduled operations for all the instances in the dictionary.
* Recursively call the function against dictionaries of slaves. */
// 对哈希表中的所有实例执行预定操作。针对从节点的哈希表递归调用该函数
void sentinelHandleDictOfRedisInstances(dict *instances) {
dictIterator *di;
dictEntry *de;
sentinelRedisInstance *switch_to_promoted = NULL;
/* There are a number of things we need to perform against every master. */
// 我们需要针对每个 master 节点执行许多事情
// 获取哈希表的迭代器
di = dictGetIterator(instances);
while((de = dictNext(di)) != NULL) {
// 获取哨兵实例监听的每个主节点
sentinelRedisInstance *ri = dictGetVal(de);
// 调用sentinelHandleRedisInstance处理实例
// 无论是主节点还是从节点，都会检查是否主观下线
sentinelHandleRedisInstance(ri);
if (ri->flags & SRI_MASTER) {
//如果当前节点是主节点，那么调用sentinelHandleDictOfRedisInstances对它的所有从节点进行处理。
sentinelHandleDictOfRedisInstances(ri->slaves);
sentinelHandleDictOfRedisInstances(ri->sentinels);
if (ri->failover_state == SENTINEL_FAILOVER_STATE_UPDATE_CONFIG) {
switch_to_promoted = ri;
}
}
}
if (switch_to_promoted)
sentinelFailoverSwitchToPromotedSlave(switch_to_promoted);
dictReleaseIterator(di);
}
然后，在 sentinelHandleRedisInstance 函数执行时，它会调用 sentinelCheckSubjectivelyDown 函数，来判断当前处理的实例是否主观下线。这步操作没有任何额外的条件约束，也就是说，无论当前是主节点还是从节点，都会被判断是否主观下线的。这部分代码如下所示：
void sentinelHandleRedisInstance(sentinelRedisInstance *ri) {
...
sentinelCheckSubjectivelyDown(ri); //无论是主节点还是从节点，都会检查是否主观下线
...
}
但是要注意，sentinelHandleRedisInstance 函数在调用 sentinelCheckObjectivelyDown 函数，判断实例客观下线状态时，它会检查当前实例是否有主节点标记，如下所示：
void sentinelHandleRedisInstance(sentinelRedisInstance *ri) {
…
if (ri->flags & SRI_MASTER) { //只有当前是主节点，才检查是否客观下线
sentinelCheckObjectivelyDown(ri);
…}
}
那么总结来说，对于主节点和从节点，它们的 sentinelHandleRedisInstance 函数调用路径就如下所示：
主节点：sentinelHandleRedisInstance -> sentinelCheckSubjectivelyDown -> sentinelCheckObjectivelyDown从节点：sentinelHandleRedisInstance -> sentinelCheckSubjectivelyDown
所以，回到这道题目的答案上来说，哨兵会判断从节点的主观下线，但不会判断其是否客观下线。
此外，还通过分析代码，看到了从节点被判断为主观下线后，是不能被选举为新主节点的。这个过程是在 sentinelSelectSlave 函数中执行的，这个函数会遍历当前的从节点，依次检查它们的标记，如果一个从节点有主观下线标记，那么这个从节点就会被直接跳过，不会被选为新主节点。
下面的代码展示了 sentinelSelectSlave 函数这部分的逻辑，你可以看下。
sentinelRedisInstance *sentinelSelectSlave(sentinelRedisInstance *master) {
sentinelRedisInstance **instance =
zmalloc(sizeof(instance[0])*dictSize(master->slaves));
sentinelRedisInstance *selected = NULL;
int instances = 0;
dictIterator *di;
dictEntry *de;
mstime_t max_master_down_time = 0;
if (master->flags & SRI_S_DOWN)
max_master_down_time += mstime() - master->s_down_since_time;
max_master_down_time += master->down_after_period * 10;
di = dictGetIterator(master->slaves);
// 遍历主节点的每一个从节点
while((de = dictNext(di)) != NULL) {
// 得到主节点的一个从结点实例
sentinelRedisInstance *slave = dictGetVal(de);
mstime_t info_validity_time;
// 如果一个从节点有主观下线标记，那么这个从节点就会被直接跳过，不会被选为新主节点。
if (slave->flags & (SRI_S_DOWN|SRI_O_DOWN)) continue;
// 断开链接
if (slave->link->disconnected) continue;
// 超时
if (mstime() - slave->link->last_avail_time > SENTINEL_PING_PERIOD*5) continue;
if (slave->slave_priority == 0) continue;
/* If the master is in SDOWN state we get INFO for slaves every second.
* Otherwise we get it with the usual period so we need to account for
* a larger delay. */
if (master->flags & SRI_S_DOWN)
info_validity_time = SENTINEL_PING_PERIOD*5;
else
info_validity_time = SENTINEL_INFO_PERIOD*3;
if (mstime() - slave->info_refresh > info_validity_time) continue;
if (slave->master_link_down_time > max_master_down_time) continue;
instance[instances++] = slave;
}
dictReleaseIterator(di);
if (instances) {
qsort(instance,instances,sizeof(sentinelRedisInstance*),
compareSlavesForPromotion);
selected = instance[0];
}
zfree(instance);
return selected;
}