#算命#八字干支墓库论
所谓“向实寻虚”，顾名思义，就是从八字中原本已有的字（向实），通过特殊的方式，去获取原来没有的字（寻虚）。如果是通过地支相合的方式去获取的，就叫“暗合”。
暗合禄，十天干各有其禄地，但是不一定在原局就有，但是局中有与其禄相合的地支时，就可以通过该支把禄支“暗合”过来，而为日主所有，这种情况就叫“暗合禄”。“暗合禄”有十种情况：甲见亥暗合寅禄，乙见戌暗合卯禄，丙见申暗合巳禄，丁见未暗合午禄，戊见申暗合巳禄，己见未暗合午禄，庚见巳暗合申禄，辛见辰暗合酉禄，壬见寅暗合亥禄，癸见丑暗合子禄。我们不难发现当中有以下几组可配成一体的：丙申、丁未、戊申、己未、壬寅、癸丑。当八字中没有禄时，通过暗合可以“暗中获取”（已有禄时则非）。
八字中有“暗合禄”的情况，一般主有意外之福（天上掉馅饼，无意中得到利益，被不相识的人帮助，无心插柳柳成荫）。但是要注意的是，八字中虽然没有日干的禄，也有暗合禄的地支，但是这个地支被其它干支破坏（如刑冲、落空亡、入墓等），自身难保，就不能暗合禄了。再者，暗合禄的地支在局中必须要有气机，或数量多，暗合才有力，否则难合到。
所谓“向实寻虚”，顾名思义，就是从八字中原本已有的字（向实），通过特殊的方式，去获取原来没有的字（寻虚）。如果是通过地支相合的方式去获取的，就叫“暗合”。
暗合禄，十天干各有其禄地，但是不一定在原局就有，但是局中有与其禄相合的地支时，就可以通过该支把禄支“暗合”过来，而为日主所有，这种情况就叫“暗合禄”。“暗合禄”有十种情况：甲见亥暗合寅禄，乙见戌暗合卯禄，丙见申暗合巳禄，丁见未暗合午禄，戊见申暗合巳禄，己见未暗合午禄，庚见巳暗合申禄，辛见辰暗合酉禄，壬见寅暗合亥禄，癸见丑暗合子禄。我们不难发现当中有以下几组可配成一体的：丙申、丁未、戊申、己未、壬寅、癸丑。当八字中没有禄时，通过暗合可以“暗中获取”（已有禄时则非）。
八字中有“暗合禄”的情况，一般主有意外之福（天上掉馅饼，无意中得到利益，被不相识的人帮助，无心插柳柳成荫）。但是要注意的是，八字中虽然没有日干的禄，也有暗合禄的地支，但是这个地支被其它干支破坏（如刑冲、落空亡、入墓等），自身难保，就不能暗合禄了。再者，暗合禄的地支在局中必须要有气机，或数量多，暗合才有力，否则难合到。
中国人寿寿险：落实“六稳”“六保”，助力长三角一体化和长江经济带建设
9月9日，中国人寿保险股份有限公司（以下简称“中国人寿寿险”）落实中国人寿集团工作安排，联合集团公司其他成员单位广发银行、中国人寿财险公司，围绕服务长江三角洲区域一体化发展和长江经济带建设主题在江苏南京举办了落实“六稳”“六保”新闻发布活动。此次活动由中国人寿集团主办，广发银行承办，活动受到新闻媒体的广泛关注和支持。
近年来，中国人寿寿险公司充分践行国企责任，围绕长江三角洲区域一体化发展、长江经济带建设、粤港澳大湾区建设、东北振兴、黄河流域生态保护和高质量发展等重点国家战略积极作为，助力国家经济社会高质量发展。
投资端，中国人寿寿险公司充分发挥保险资金运用的独特优势，加大对重点行业和领域的投资力度，为经济发展提供资金支持，为“保市场主体”贡献力量。2020年上半年，寿险公司存量另类投资项目累计签约规模（含自营和委托）达13373.12亿元，新增签约规模（含自营和委托）达676.55亿元。为支持长江三角洲区域一体化发展，促进长江经济带建设，寿险公司积极落实推进了对徐工集团项目和武汉地铁项目的投资。其中，投资徐工集团项目累计规模约20亿元，投资项目位于长江三角洲区域内，积极落实支持长江三角洲区域一体化发展等重大战略；累计为武汉地铁集团出资约98亿元，投资资金主要用于武汉地铁轨道线的建设等，积极助力提高武汉市公共交通供给质量与效率，服务实体经济、长江经济带建设等重大战略。2019年，寿险公司认缴大健康基金二期30亿元，该基金重点聚焦医疗、养老疗养、健康信息化管理、医药生产与服务、养生保健品及医疗器械生产等大健康产业相关企业或子基金，其中投资于江苏省内企业或子基金的比例不低于60%。2020年，公司签署认购大养老基金LP份额99.9亿元。该基金专注于养老产业领域投资，包括持续照料退休社区、城市核心区精品养老公寓、社区居家养老等实业资产，以及养老产业链上下游符合产业链延伸方向且监管机构允许的产业或业态的投资。
产品服务端，中国人寿寿险公司全面推广“关爱保”（含新冠责任）团体保险产品方案，该方案在“国寿绿洲团体意外伤害保险（A型）（2013版）”产品基础上增加了因确诊为新型冠状病毒肺炎导致的伤残及身故责任，为企业客户复工复产提供保险保障，共向近7万家小微企业（企业员工数在20人以下）提供了保险服务。为支持长江三角洲区域一体化建设，寿险公司设计开发了“国寿长三角糖安宝医疗保险”，并已于8月10日完成备案。该产品结合长三角地区特色医疗服务资源，为糖尿病患者提供专属健康保障，将保障人群从传统健康群体扩展至2型糖尿病患者和糖尿病前期人群，保险责任以住院医疗费用补偿和特定疾病住院定额给付为主，满足糖尿病患者的健康保障需求。
保居民就业方面，中国人寿寿险公司持续加大人员招聘力度，一方面做好大学应届毕业生的招聘工作；另一方面持续推进销售队伍建设，吸纳社会劳动力。截至2020年6月底，通过校园招聘，寿险公司累计提供1057个岗位，签约2361人。为促进高校毕业生就业，寿险公司积极参加了人社部“百日千万”网络招聘活动、教育部“24365”活动、央视“国聘行动”等官方渠道组织的就业专项行动，并积极推动各分支机构开展“网上进校园”活动，积极对接目标院校，与学校、老师、学生做好无缝衔接，为学生就业做好服务工作。同时，寿险公司还为入职新员工提供广阔的职业发展平台。一是良好的培养机制。公司设有基地平台培养、星火计划、展翼计划等各类人才培养项目，通过制式培训、导师辅导、轮岗锻炼、基层实践、人才评价等方式，使员工真正获得成长与发展；二是良好的发展机制。公司提供上下交流、跨条线交流、跨司交流通道，为员工发展提供广阔平台，帮助员工拓宽视野、丰富履历、提升技能；三是科学的职业生涯规划。公司设有管理序列、专业技术序列等多条发展通道，通过市场化的选人用人机制、不断优化的职务职级体系，助力员工实现人生价值。
中国人寿寿险公司还强化线上经营平台，加强培训力度，维护销售队伍稳定，销售队伍净增6万多人，缓解了社会就业压力。大个险渠道加快推进农村网点建设，强化“优才工程”落地，启动实施收展“三大计划”（地市领航计划、营业部先锋计划、主管新锐计划），鼓励收展队伍做好优质新增，从各个层面推动收展队伍的突破发展。上半年，寿险公司销售队伍量稳质升，个险板块销售人力总计169万人，其中营销队伍规模为100.7万人，收展队伍规模为68.3万人。
促进民生发展方面，中国人寿寿险公司发挥保险资金融通功能，持续做好满期给付和保单质押贷款服务，为客户提供资金支持。2020年上半年，高效完成 670 万件赔案，赔付金额超210亿元，平均每天为客户送去近1.2亿元赔款；保单质押贷款金额同比增长25%，缓解了客户资金压力。全面升级客户服务举措，开辟客户服务绿色通道，提供理赔、承保、保全7×24小时服务，提升理赔速度和效率。通过与医保、医院或第三方数据公司合作，持续推进理赔直付服务。寿险公司还大力发展农村小额人身保险、大病保险、计生险、扶贫险等业务，扩大普惠保险覆盖面。上半年，公司通过全国36家省级机构持续深入推广农村小额人身保险，承保人数达到6171万人，累计赔付金额达5.52亿元；34家省级分公司开展了老龄保险业务，累计向近4177万老龄人口提供了约1.99万亿元风险保障，累计理赔64.65万人次，赔付金额5.75亿元；计生保险覆盖近3000万计生家庭；妇联保险覆盖953万女性客户，支付赔款约1.97亿元；大病保险覆盖近4亿城乡居民，支付赔款102.29亿元。寿险公司还加快推广商业扶贫保险、带扶贫倾斜政策的大病保险、美好生活精准扶贫团体补充医疗保险等，充分发挥保险在精准扶贫、护理保障等方面的作用。上半年，商业扶贫保险覆盖贫困人口1145.6万人，共处理赔案65.6万件，支付赔款5.64亿元。上述金融保险服务及政策性惠民保险业务的开展，有效覆盖了长江经济带、长江三角洲区域的广大城乡居民，促进了当地的经济社会发展。
服务中小微企业。自新冠肺炎疫情爆发以来，部分中小微企业经营面临巨大困难。为落实中央关于做好服务中小微企业和个体工商户房租减免决策部署工作，中国人寿寿险公司积极落实中央“六稳”“六保”，助力入驻企业复工复产。按照“积极稳妥、分类施策”的原则，结合当地政府陆续出台的政策及入驻企业实际，推进落实租金减免事宜。截至8月底，公司减免5个重大项目共计53家租户租金768万元。其中，涉及位于长三角的项目1个（宁波项目），减免租户16家，减免租金共计226万元。此外，在公司投资的三个写字楼项目（上海中国人寿金融中心、大连中国人寿希望大厦和西安国寿金融中心），对中小微企业进行一个半月的租金减免，减免租金总额约1520万元。
保基层运转方面，中国人寿寿险公司积极服务疫后地方政府社会经济发展需求，认购地方政府一般债券和专项债券。2020年上半年，公司新增相关债权认购规模902.91亿元。
今年以来，面对复杂多变的国内外环境和新冠肺炎疫情带来的严峻考验，中国人寿寿险公司坚决落实国家部署，主动作为，沉着应对，稳步推进重振国寿步伐，深入实施鼎新改革。公司始终保持战略定力，统筹推进疫情防控和改革发展，取得了良好的业绩，彰显了公司以高质量发展服务国家发展大局、守护人民美好生活的责任与担当。
中国人寿寿险公司表示，未来将继续立足服务国家战略、服务民生、服务社会、服务实体经济的大局，落实“六稳”“六保”，以保险机制增强就业信心，充分运用综合金融优势，深度融入国家区域发展，聚焦新型基础设施、新型城镇化建设，提供金融保险服务，支持实体经济发展，为促进长江三角洲区域一体化发展和长江经济带建设增添新的动力。
9月9日，中国人寿保险股份有限公司（以下简称“中国人寿寿险”）落实中国人寿集团工作安排，联合集团公司其他成员单位广发银行、中国人寿财险公司，围绕服务长江三角洲区域一体化发展和长江经济带建设主题在江苏南京举办了落实“六稳”“六保”新闻发布活动。此次活动由中国人寿集团主办，广发银行承办，活动受到新闻媒体的广泛关注和支持。
近年来，中国人寿寿险公司充分践行国企责任，围绕长江三角洲区域一体化发展、长江经济带建设、粤港澳大湾区建设、东北振兴、黄河流域生态保护和高质量发展等重点国家战略积极作为，助力国家经济社会高质量发展。
投资端，中国人寿寿险公司充分发挥保险资金运用的独特优势，加大对重点行业和领域的投资力度，为经济发展提供资金支持，为“保市场主体”贡献力量。2020年上半年，寿险公司存量另类投资项目累计签约规模（含自营和委托）达13373.12亿元，新增签约规模（含自营和委托）达676.55亿元。为支持长江三角洲区域一体化发展，促进长江经济带建设，寿险公司积极落实推进了对徐工集团项目和武汉地铁项目的投资。其中，投资徐工集团项目累计规模约20亿元，投资项目位于长江三角洲区域内，积极落实支持长江三角洲区域一体化发展等重大战略；累计为武汉地铁集团出资约98亿元，投资资金主要用于武汉地铁轨道线的建设等，积极助力提高武汉市公共交通供给质量与效率，服务实体经济、长江经济带建设等重大战略。2019年，寿险公司认缴大健康基金二期30亿元，该基金重点聚焦医疗、养老疗养、健康信息化管理、医药生产与服务、养生保健品及医疗器械生产等大健康产业相关企业或子基金，其中投资于江苏省内企业或子基金的比例不低于60%。2020年，公司签署认购大养老基金LP份额99.9亿元。该基金专注于养老产业领域投资，包括持续照料退休社区、城市核心区精品养老公寓、社区居家养老等实业资产，以及养老产业链上下游符合产业链延伸方向且监管机构允许的产业或业态的投资。
产品服务端，中国人寿寿险公司全面推广“关爱保”（含新冠责任）团体保险产品方案，该方案在“国寿绿洲团体意外伤害保险（A型）（2013版）”产品基础上增加了因确诊为新型冠状病毒肺炎导致的伤残及身故责任，为企业客户复工复产提供保险保障，共向近7万家小微企业（企业员工数在20人以下）提供了保险服务。为支持长江三角洲区域一体化建设，寿险公司设计开发了“国寿长三角糖安宝医疗保险”，并已于8月10日完成备案。该产品结合长三角地区特色医疗服务资源，为糖尿病患者提供专属健康保障，将保障人群从传统健康群体扩展至2型糖尿病患者和糖尿病前期人群，保险责任以住院医疗费用补偿和特定疾病住院定额给付为主，满足糖尿病患者的健康保障需求。
保居民就业方面，中国人寿寿险公司持续加大人员招聘力度，一方面做好大学应届毕业生的招聘工作；另一方面持续推进销售队伍建设，吸纳社会劳动力。截至2020年6月底，通过校园招聘，寿险公司累计提供1057个岗位，签约2361人。为促进高校毕业生就业，寿险公司积极参加了人社部“百日千万”网络招聘活动、教育部“24365”活动、央视“国聘行动”等官方渠道组织的就业专项行动，并积极推动各分支机构开展“网上进校园”活动，积极对接目标院校，与学校、老师、学生做好无缝衔接，为学生就业做好服务工作。同时，寿险公司还为入职新员工提供广阔的职业发展平台。一是良好的培养机制。公司设有基地平台培养、星火计划、展翼计划等各类人才培养项目，通过制式培训、导师辅导、轮岗锻炼、基层实践、人才评价等方式，使员工真正获得成长与发展；二是良好的发展机制。公司提供上下交流、跨条线交流、跨司交流通道，为员工发展提供广阔平台，帮助员工拓宽视野、丰富履历、提升技能；三是科学的职业生涯规划。公司设有管理序列、专业技术序列等多条发展通道，通过市场化的选人用人机制、不断优化的职务职级体系，助力员工实现人生价值。
中国人寿寿险公司还强化线上经营平台，加强培训力度，维护销售队伍稳定，销售队伍净增6万多人，缓解了社会就业压力。大个险渠道加快推进农村网点建设，强化“优才工程”落地，启动实施收展“三大计划”（地市领航计划、营业部先锋计划、主管新锐计划），鼓励收展队伍做好优质新增，从各个层面推动收展队伍的突破发展。上半年，寿险公司销售队伍量稳质升，个险板块销售人力总计169万人，其中营销队伍规模为100.7万人，收展队伍规模为68.3万人。
促进民生发展方面，中国人寿寿险公司发挥保险资金融通功能，持续做好满期给付和保单质押贷款服务，为客户提供资金支持。2020年上半年，高效完成 670 万件赔案，赔付金额超210亿元，平均每天为客户送去近1.2亿元赔款；保单质押贷款金额同比增长25%，缓解了客户资金压力。全面升级客户服务举措，开辟客户服务绿色通道，提供理赔、承保、保全7×24小时服务，提升理赔速度和效率。通过与医保、医院或第三方数据公司合作，持续推进理赔直付服务。寿险公司还大力发展农村小额人身保险、大病保险、计生险、扶贫险等业务，扩大普惠保险覆盖面。上半年，公司通过全国36家省级机构持续深入推广农村小额人身保险，承保人数达到6171万人，累计赔付金额达5.52亿元；34家省级分公司开展了老龄保险业务，累计向近4177万老龄人口提供了约1.99万亿元风险保障，累计理赔64.65万人次，赔付金额5.75亿元；计生保险覆盖近3000万计生家庭；妇联保险覆盖953万女性客户，支付赔款约1.97亿元；大病保险覆盖近4亿城乡居民，支付赔款102.29亿元。寿险公司还加快推广商业扶贫保险、带扶贫倾斜政策的大病保险、美好生活精准扶贫团体补充医疗保险等，充分发挥保险在精准扶贫、护理保障等方面的作用。上半年，商业扶贫保险覆盖贫困人口1145.6万人，共处理赔案65.6万件，支付赔款5.64亿元。上述金融保险服务及政策性惠民保险业务的开展，有效覆盖了长江经济带、长江三角洲区域的广大城乡居民，促进了当地的经济社会发展。
服务中小微企业。自新冠肺炎疫情爆发以来，部分中小微企业经营面临巨大困难。为落实中央关于做好服务中小微企业和个体工商户房租减免决策部署工作，中国人寿寿险公司积极落实中央“六稳”“六保”，助力入驻企业复工复产。按照“积极稳妥、分类施策”的原则，结合当地政府陆续出台的政策及入驻企业实际，推进落实租金减免事宜。截至8月底，公司减免5个重大项目共计53家租户租金768万元。其中，涉及位于长三角的项目1个（宁波项目），减免租户16家，减免租金共计226万元。此外，在公司投资的三个写字楼项目（上海中国人寿金融中心、大连中国人寿希望大厦和西安国寿金融中心），对中小微企业进行一个半月的租金减免，减免租金总额约1520万元。
保基层运转方面，中国人寿寿险公司积极服务疫后地方政府社会经济发展需求，认购地方政府一般债券和专项债券。2020年上半年，公司新增相关债权认购规模902.91亿元。
今年以来，面对复杂多变的国内外环境和新冠肺炎疫情带来的严峻考验，中国人寿寿险公司坚决落实国家部署，主动作为，沉着应对，稳步推进重振国寿步伐，深入实施鼎新改革。公司始终保持战略定力，统筹推进疫情防控和改革发展，取得了良好的业绩，彰显了公司以高质量发展服务国家发展大局、守护人民美好生活的责任与担当。
中国人寿寿险公司表示，未来将继续立足服务国家战略、服务民生、服务社会、服务实体经济的大局，落实“六稳”“六保”，以保险机制增强就业信心，充分运用综合金融优势，深度融入国家区域发展，聚焦新型基础设施、新型城镇化建设，提供金融保险服务，支持实体经济发展，为促进长江三角洲区域一体化发展和长江经济带建设增添新的动力。
#头条二面：宕机后，Redis如何实现快速恢复？#
这篇文章，我们来看Redis是如何实现故障自动恢复的，它的实现正是要基于之前所讲的数据持久化和数据多副本而做的。
Redis作为非常火热的内存数据库，其除了具有非常高的性能之外，还需要保证高可用，在故障发生时，尽可能地降低故障带来的影响，Redis也提供了完善的故障恢复机制：哨兵。
下面就来具体来看看Redis的故障恢复是如何做的，以及其中的原理。
部署模式
Redis在部署时，可以采用多种方式部署，每种部署方式对应不同的可用级别。
单节点部署：只有一个节点提供服务，读写均在此节点，此节点宕机则数据全部丢失，直接影响业务。
master-slave方式部署：两个节点组成master-slave模式，在master上写入，slave上读取，读写分离提高访问性能，master宕机后，需要手动把slave提升为master，业务影响程度取决于手动提升master的延迟。
master-slave+哨兵方式部署：master-slave与上述相同，不同的是增加一组哨兵节点，用于实时检查master的健康状态，在master宕机后自动提升slave为新的master，最大程度降低不可用的时间，对业务影响时间较短。
从上面几种部署模式可以看出，提高Redis可用性的关键是：多副本部署 + 自动故障恢复，而多副本正是依赖主从复制。
高可用做法
Redis原生提供master-slave数据复制，保证slave永远与master数据保持一致。
在master发生问题时，我们需要把slave提升为master，继续提供服务。而这个提升新master的操作，如果是人工处理，必然无法保证及时性，所以Redis提供了哨兵节点，用来管理master-slave节点，并在master发生问题时，能够自动进行故障恢复操作。
整个故障恢复的工作，正是Redis哨兵自动完成的。
哨兵介绍
哨兵是Redis高可用的解决方案，它是一个管理多个Redis实例的服务工具，可以实现对Redis实例的监控、通知、自动故障转移。
在部署哨兵时，我们只需要在配置文件中配置需要管理的master节点，哨兵节点就可以根据配置，对Redis节点进行管理，实现高可用。
一般我们需要部署多个哨兵节点，这是因为在分布式场景下，要想确定某个机器的某个节点上否发生故障，只用一台机器去检测可能是不准确的，很有可能这两台机器的网络发生了故障，而节点本身并没有问题。
所以对于节点健康检测的场景，一般都会采用多个节点同时去检测，且多个节点分布在不同机器上，节点数量为奇数个，避免因为网络分区导致哨兵决策错误。这样多个哨兵节点互相交换检测信息，最终决策才能确认某个节点上否真正发生了问题。
哨兵节点部署并配置完成后，哨兵就会自动地对配置的master-slave进行管理，在master发生故障时，及时地提升slave为新的master，保证可用性。
那么它的工作原理上怎样的呢？
哨兵工作原理
哨兵的工作流程主要分为以下几个阶段：
状态感知
心跳检测
选举哨兵领导者
选择新的master
故障恢复
客户端感知新master
下面对这些阶段进行详细的介绍。
状态感知
哨兵启动后只指定了master的地址，哨兵要想在master故障时进行故障恢复，就需要知道每个master对应的slave信息。每个master可能不止一个slave，因此哨兵需要知道整个集群中完整的的拓扑关系，如何拿到这些信息？
哨兵每隔10秒会向每个master节点发送info命令，info命令返回的信息中，包含了主从拓扑关系，其中包括每个slave的地址和端口号。有了这些信息后，哨兵就会记住这些节点的拓扑信息，在后续发生故障时，选择合适的slave节点进行故障恢复。
哨兵除了向master发送info之外，还会向每个master节点特殊的pubsub中发送master当前的状态信息和哨兵自身的信息，其他哨兵节点通过订阅这个pubsub，就可以拿到每个哨兵发来的信息。
这么做的目的主要有2个：
哨兵节点可以发现其他哨兵的加入，进而方便多个哨兵节点通信，为后续共同协商提供基础
与其他哨兵节点交换master的状态信息，为后续判断master是否故障提供依据
心跳检测
在故障发生时，需要立即启动故障恢复机制，那么如何保证及时性呢？
每个哨兵节点每隔1秒向master、slave、其他哨兵节点发送ping命令，如果对方能在指定时间内响应，说明节点健康存活。如果未在规定时间内（可配置）响应，那么该哨兵节点认为此节点主观下线。
为什么叫做主观下线？
因为当前哨兵节点探测对方没有得到响应，很有可能这两个机器之间的网络发生了故障，而master节点本身没有任何问题，此时就认为master故障是不正确的。
要想确认master节点是否真正发生故障，就需要多个哨兵节点共同确认才行。
每个哨兵节点通过向其他哨兵节点询问此master的状态，来共同确认此节点上否真正故障。
如果超过指定数量（可配置）的哨兵节点都认为此节点主观下线，那么才会把这个节点标记为客观下线。
选举哨兵领导者
确认这个节点真正故障后，就需要进入到故障恢复阶段。如何进行故障恢复，也需要经历一系列流程。
首先需要选举出一个哨兵领导者，由这个专门的哨兵领导者来进行故障恢复操作，不用多个哨兵都参与故障恢复。选举哨兵领导者的过程，需要多个哨兵节点共同协商来选出。
这个选举协商的过程，在分布式领域中叫做达成共识，协商的算法叫做共识算法。
共识算法主要为了解决在分布式场景下，多个节点如何针对某一个场景达成一致的结果。
共识算法包括很多种，例如Paxos、Raft、Gossip算法等，感兴趣的同学可以自行搜索相关资料，这里不再展开来讲。
哨兵选举领导者的过程类似于Raft算法，它的算法足够简单易理解。
简单来讲流程如下：
每个哨兵都设置一个随机超时时间，超时后向其他哨兵发送申请成为领导者的请求
其他哨兵只能对收到的第一个请求进行回复确认
首先达到多数确认选票的哨兵节点，成为领导者
如果在确认回复后，所有哨兵都无法达到多数选票的结果，那么进行重新选举，直到选出领导者为止
选择出哨兵领导者后，之后的故障恢复操作都由这个哨兵领导者进行操作。
选择新的master
哨兵领导者针对发生故障的master节点，需要在它的slave节点中，选择一个节点来代替其工作。
这个选择新master过程也是有优先级的，在多个slave的场景下，优先级按照：slave-priority配置 > 数据完整性 > runid较小者进行选择。
也就是说优先选择slave-priority最小值的slave节点，如果所有slave此配置相同，那么选择数据最完整的slave节点，如果数据也一样，最后选择runid较小的slave节点。
提升新的master
经过优先级选择，选出了备选的master节点后，下一步就是要进行真正的主从切换了。
哨兵领导者给备选的master节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master。
之后，哨兵领导者会给故障节点的所有slave发送slaveof $newmaster命令，让这些slave成为新master的从节点，开始从新的master上同步数据。
最后哨兵领导者把故障节点降级为slave，并写入到自己的配置文件中，待这个故障节点恢复后，则自动成为新master节点的slave。
至此，整个故障切换完成。
客户端感知新master
最后，客户端如何拿到最新的master地址呢？
哨兵在故障切换完成之后，会向自身节点的指定pubsub中写入一条信息，客户端可以订阅这个pubsub来感知master的变化通知。我们的客户端也可以通过在哨兵节点主动查询当前最新的master，来拿到最新的master地址。
另外，哨兵还提供了“钩子”机制，我们也可以在哨兵配置文件中配置一些脚本逻辑，在故障切换完成时，触发“钩子”逻辑，通知客户端发生了切换，让客户端重新在哨兵上获取最新的master地址。
一般来说，推荐采用第一种方式进行处理，很多客户端SDK中已经集成好了从哨兵节点获取最新master的方法，我们直接使用即可。
总结
可见，为了保证Redis的高可用，哨兵节点要准确无误地判断故障的发生，并且快速的选出新的节点来代替其提供服务，这中间的流程还是比较复杂的。
中间涉及到了分布式共识、分布式协商等知识，目的都是为了保证故障切换的准确性。
我们有必要了解Redis高可用的工作原理，这样我们在使用Redis时能更准确地使用它。
这篇文章，我们来看Redis是如何实现故障自动恢复的，它的实现正是要基于之前所讲的数据持久化和数据多副本而做的。
Redis作为非常火热的内存数据库，其除了具有非常高的性能之外，还需要保证高可用，在故障发生时，尽可能地降低故障带来的影响，Redis也提供了完善的故障恢复机制：哨兵。
下面就来具体来看看Redis的故障恢复是如何做的，以及其中的原理。
部署模式
Redis在部署时，可以采用多种方式部署，每种部署方式对应不同的可用级别。
单节点部署：只有一个节点提供服务，读写均在此节点，此节点宕机则数据全部丢失，直接影响业务。
master-slave方式部署：两个节点组成master-slave模式，在master上写入，slave上读取，读写分离提高访问性能，master宕机后，需要手动把slave提升为master，业务影响程度取决于手动提升master的延迟。
master-slave+哨兵方式部署：master-slave与上述相同，不同的是增加一组哨兵节点，用于实时检查master的健康状态，在master宕机后自动提升slave为新的master，最大程度降低不可用的时间，对业务影响时间较短。
从上面几种部署模式可以看出，提高Redis可用性的关键是：多副本部署 + 自动故障恢复，而多副本正是依赖主从复制。
高可用做法
Redis原生提供master-slave数据复制，保证slave永远与master数据保持一致。
在master发生问题时，我们需要把slave提升为master，继续提供服务。而这个提升新master的操作，如果是人工处理，必然无法保证及时性，所以Redis提供了哨兵节点，用来管理master-slave节点，并在master发生问题时，能够自动进行故障恢复操作。
整个故障恢复的工作，正是Redis哨兵自动完成的。
哨兵介绍
哨兵是Redis高可用的解决方案，它是一个管理多个Redis实例的服务工具，可以实现对Redis实例的监控、通知、自动故障转移。
在部署哨兵时，我们只需要在配置文件中配置需要管理的master节点，哨兵节点就可以根据配置，对Redis节点进行管理，实现高可用。
一般我们需要部署多个哨兵节点，这是因为在分布式场景下，要想确定某个机器的某个节点上否发生故障，只用一台机器去检测可能是不准确的，很有可能这两台机器的网络发生了故障，而节点本身并没有问题。
所以对于节点健康检测的场景，一般都会采用多个节点同时去检测，且多个节点分布在不同机器上，节点数量为奇数个，避免因为网络分区导致哨兵决策错误。这样多个哨兵节点互相交换检测信息，最终决策才能确认某个节点上否真正发生了问题。
哨兵节点部署并配置完成后，哨兵就会自动地对配置的master-slave进行管理，在master发生故障时，及时地提升slave为新的master，保证可用性。
那么它的工作原理上怎样的呢？
哨兵工作原理
哨兵的工作流程主要分为以下几个阶段：
状态感知
心跳检测
选举哨兵领导者
选择新的master
故障恢复
客户端感知新master
下面对这些阶段进行详细的介绍。
状态感知
哨兵启动后只指定了master的地址，哨兵要想在master故障时进行故障恢复，就需要知道每个master对应的slave信息。每个master可能不止一个slave，因此哨兵需要知道整个集群中完整的的拓扑关系，如何拿到这些信息？
哨兵每隔10秒会向每个master节点发送info命令，info命令返回的信息中，包含了主从拓扑关系，其中包括每个slave的地址和端口号。有了这些信息后，哨兵就会记住这些节点的拓扑信息，在后续发生故障时，选择合适的slave节点进行故障恢复。
哨兵除了向master发送info之外，还会向每个master节点特殊的pubsub中发送master当前的状态信息和哨兵自身的信息，其他哨兵节点通过订阅这个pubsub，就可以拿到每个哨兵发来的信息。
这么做的目的主要有2个：
哨兵节点可以发现其他哨兵的加入，进而方便多个哨兵节点通信，为后续共同协商提供基础
与其他哨兵节点交换master的状态信息，为后续判断master是否故障提供依据
心跳检测
在故障发生时，需要立即启动故障恢复机制，那么如何保证及时性呢？
每个哨兵节点每隔1秒向master、slave、其他哨兵节点发送ping命令，如果对方能在指定时间内响应，说明节点健康存活。如果未在规定时间内（可配置）响应，那么该哨兵节点认为此节点主观下线。
为什么叫做主观下线？
因为当前哨兵节点探测对方没有得到响应，很有可能这两个机器之间的网络发生了故障，而master节点本身没有任何问题，此时就认为master故障是不正确的。
要想确认master节点是否真正发生故障，就需要多个哨兵节点共同确认才行。
每个哨兵节点通过向其他哨兵节点询问此master的状态，来共同确认此节点上否真正故障。
如果超过指定数量（可配置）的哨兵节点都认为此节点主观下线，那么才会把这个节点标记为客观下线。
选举哨兵领导者
确认这个节点真正故障后，就需要进入到故障恢复阶段。如何进行故障恢复，也需要经历一系列流程。
首先需要选举出一个哨兵领导者，由这个专门的哨兵领导者来进行故障恢复操作，不用多个哨兵都参与故障恢复。选举哨兵领导者的过程，需要多个哨兵节点共同协商来选出。
这个选举协商的过程，在分布式领域中叫做达成共识，协商的算法叫做共识算法。
共识算法主要为了解决在分布式场景下，多个节点如何针对某一个场景达成一致的结果。
共识算法包括很多种，例如Paxos、Raft、Gossip算法等，感兴趣的同学可以自行搜索相关资料，这里不再展开来讲。
哨兵选举领导者的过程类似于Raft算法，它的算法足够简单易理解。
简单来讲流程如下：
每个哨兵都设置一个随机超时时间，超时后向其他哨兵发送申请成为领导者的请求
其他哨兵只能对收到的第一个请求进行回复确认
首先达到多数确认选票的哨兵节点，成为领导者
如果在确认回复后，所有哨兵都无法达到多数选票的结果，那么进行重新选举，直到选出领导者为止
选择出哨兵领导者后，之后的故障恢复操作都由这个哨兵领导者进行操作。
选择新的master
哨兵领导者针对发生故障的master节点，需要在它的slave节点中，选择一个节点来代替其工作。
这个选择新master过程也是有优先级的，在多个slave的场景下，优先级按照：slave-priority配置 > 数据完整性 > runid较小者进行选择。
也就是说优先选择slave-priority最小值的slave节点，如果所有slave此配置相同，那么选择数据最完整的slave节点，如果数据也一样，最后选择runid较小的slave节点。
提升新的master
经过优先级选择，选出了备选的master节点后，下一步就是要进行真正的主从切换了。
哨兵领导者给备选的master节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master。
之后，哨兵领导者会给故障节点的所有slave发送slaveof $newmaster命令，让这些slave成为新master的从节点，开始从新的master上同步数据。
最后哨兵领导者把故障节点降级为slave，并写入到自己的配置文件中，待这个故障节点恢复后，则自动成为新master节点的slave。
至此，整个故障切换完成。
客户端感知新master
最后，客户端如何拿到最新的master地址呢？
哨兵在故障切换完成之后，会向自身节点的指定pubsub中写入一条信息，客户端可以订阅这个pubsub来感知master的变化通知。我们的客户端也可以通过在哨兵节点主动查询当前最新的master，来拿到最新的master地址。
另外，哨兵还提供了“钩子”机制，我们也可以在哨兵配置文件中配置一些脚本逻辑，在故障切换完成时，触发“钩子”逻辑，通知客户端发生了切换，让客户端重新在哨兵上获取最新的master地址。
一般来说，推荐采用第一种方式进行处理，很多客户端SDK中已经集成好了从哨兵节点获取最新master的方法，我们直接使用即可。
总结
可见，为了保证Redis的高可用，哨兵节点要准确无误地判断故障的发生，并且快速的选出新的节点来代替其提供服务，这中间的流程还是比较复杂的。
中间涉及到了分布式共识、分布式协商等知识，目的都是为了保证故障切换的准确性。
我们有必要了解Redis高可用的工作原理，这样我们在使用Redis时能更准确地使用它。
✋热门推荐