1.1、事务的概念

Redis 事务可以一次执行多个命令， 并且带有以下两个重要的保证：
事务是一个单独的隔离操作：事务中的所有命令都会序列化、按顺序地执行。事务在执行的过程中，不会被其他客户端发送来的命令请求所打断；但是队列中的命令没有提交之前都不会实际被执行，因为事务提交前任何指令都不会被实际执行。也就是说 Redis 的事务具有隔离性，但是它没有隔离级别的概念。

其次，Redis 事务不保证原子性。在 Redis 中，单条命令是原子性执行的，但是事务不保证原子性，且没有回滚。如：事务在执行 EXEC 之前，入队的命令可能会出错。命令可能在 EXEC 调用后失败。

以下是 Redis 事务从开始到执行会经历的三个阶段：

1. 开始事务。
2. 命令入队。
3. 执行事务。

1.2、事务中的几个重要命令

1. 开启事务：multi
2. 执行所有事务：exec
3. 取消事务，放弃执行所有事务：discard
4. 监视一个或多个 key ，如果在事务执行之前 key 被其他命令改动，则终止事务：watch
5. 取消对 key 的监视：unwatch

如何执行？如下：
从执行 Multi 命令开始，输入的命令都会依次进入命令队列中，但不会执行，直到输入完成
执行 exec 后，Redis 会将之前的命令队列中的命令依次执行。
组队的过程中可以通过 discard 来放弃组队。

从执行 multi 命令到执行 exec 这段过程中，如果某一个命令出现了错误，那么整个队列都会取消。而当执行了 exec 命令之后，如果有命令出现了错误，那么只有出现错误的命令不会被执行，其他的命令不会被影响。

示例如下：

执行事务：

放弃事务：

若在事务队列中存在命令性错误（类似于 java 编译性错误），则执行 EXEC 命令时，所有命令都不会执行:

若在事务队列中存在语法性错误（类似于 java 的 1/0 的运行时异常），则执行 EXEC 命令时，其他正确命令会被执行，错误命令抛出异常:

2.1、悲观锁

悲观锁(Pessimistic Lock)，顾名思义，就是很悲观，认为这个世界是黑暗的，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会 block 直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

2.2、乐观锁

乐观锁(Optimistic Lock)，顾名思义，就是很乐观，认为这个世界是光明的，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量。Redis 就是利用这种 check-and-set 机制实现事务的。

而 Redis 中默认使用的就是乐观锁。
通过上一章中的命令 watch，我们可以实现乐观锁。

1

watch key [key] ...

例如：很多人同时对一个值进行操作，一旦这个值被修改，且被其他人监听，则其他人无法修改这个值。

通过 unwatch，可以取消乐观锁。

1

unwatch key [key] ...

缺点：如果单纯使用 watch，可能导致 key 的值无法完全被修改。

场景：假设库存有 500 个商品，2000 个人进行秒杀购买(2000 个程序监听商品的 key)，假设 1999 人同时购买，其内部程序监听的商品数量为 500，最后一个人却已经购买成功，商品数量变为499，则前面的事务被打断(监听的 500 数量)，导致 1999 人会购买失败，库存还有 499 个商品。

Redis 提供了以下 2 个不同形式的持久化方式：

1. RDB（Redis DataBase）
2. AOF（Append Of File）

我们分成两个部分进行学习。

3.1、RDB持久化

Redis 中默认使用的就是 RDB 的持久化方式。
该种方式在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，也就是 Snapshot 快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里。

3.1.1、备份的执行过程

Redis会单独创建fork一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到一个临时文件中，待持久化都结束了，再用这个临时文件替换上次持久化好的文件，整个过程中，主进程是不进行任何IO操作的。这就确保了级高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复，且对于数据恢复的完整性不是非常敏感，那RDB方式就要比AOF方式更加的高效。
RDB 的缺点是最后一次持久化之后的数据可能丢失

我们在生产环境会将 dump.rdb 这个文件进行备份。

以下是 RDB 持久化的一个执行流程：

RDB 所保存的文件就是 dump.rdb 文件。他的好处就是：效率高。

3.1.4、RDB 的备份策略

对于 RDB 的备份策略，如下所示：

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save 3600 1     -- 如果 1 个 key 发生改变（增删改），则 1 个小时后备份一次
save 300 100    -- 如果 100 个 key 发生改变（增删改），则 5 分钟后备份一次
save 60 10000	-- 如果 10000 个 key 发生改变（增删改），则 1 分钟后备份一次

# save <秒钟> <写操作次数>

除此之外，还可以手动执行命令生成 RDB 快照，进入 redis 客户端执行命令 save 或bgsave可以生成 dump.rdb 文件。
每次命令执行都会将所有 redis 内存快照到一个新的 .rdb 文件里，并覆盖原有 .rdb 快照文件。

其中：

• save：save 时只管保存，其它不管，全部阻塞。手动保存。不建议
• bgsave：Redis 会在后台异步进行快照操作，快照同时还可以响应客户端请求。推荐

配置自动生成rdb文件后台使用的是bgsave方式。

3.1.4、RDB 持久化方式的优缺点

优点：
因为dump.rdb文件是二进制文件，所以当redis服务崩溃恢复的时候，能很快的将文件数据恢复到内存之中。
适合大规模的数据恢复
对数据完整性和一致性要求不高更适合使用
节省磁盘空间
缺点：
RDB每次持久化需要将所有内存数据写入文件，然后替换原有文件，当内存数据量很大的时候，频繁的生成快照会很耗性能。
如果将生成快照的策略设置的时间间隔很大，会导致redis宕机的时候丢失过的的数据。
Fork 的时候，内存中的数据被克隆了一份，大致 2 倍的膨胀性需要考虑

3.2、AOF持久化

为解决RDB方式丢失数据的问题，从1.1版本开始，redis 增加了一种更加可靠的方式：AOF 持久化方式。
在使用AOF方式时，redis 每执行一次修改数据命令，都会将该命令追加到 appendonly.aof 文件中（先写入 os cache，然后通过 sync 刷盘）。

3.2.1、AOF 的持久化流程

1. 客户端的请求写命令会被 append 追加到 AOF 缓冲区内；
2. AOF 缓冲区根据 AOF 持久化策略[always,everysec,no]将操作 sync 同步到磁盘的 AOF 文件中；
3. AOF 文件大小超过重写策略或手动重写时，会对 AOF 文件 rewrite 重写，压缩 AOF 文件容量；
4. Redis 服务重启时，会重新 load 加载 AOF 文件中的写操作达到数据恢复的目的；

3.2.2、开启 AOF 持久化

由于 Redis 默认使用的是 RDB 持久化方式，所以我们需要手动开启 AOF 持久化。
默认情况下，配置文件如下：

1

appendonly no

如果需要开启，所以通过将 no 修改成 yes 即可开启。
redis重启的时候，会重放 appendonly.aof 中的命令恢复数据。

如果两者同时开启，Redis 所使用的是 AOF 的持久化。

对于 AOF，有三种同步频率可供配置：

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appendfsync always：每次执行写命令都会刷盘，非常慢，也非常安全。
appendfsync everysec：每秒刷盘一次，兼顾性能和安全。
appendfsync no：将刷盘操作交给系统，很快，不安全。

推荐使用 everysec，该策略下，最多会丢1秒的数据。

3.2.3、AOF重写

因为 appendonly.aof 文件中存储的是执行命令，所以会产生很多没用的命令，因此，redis 会定期根据最新的内存数据生成新的 .aof 文件。

如何使用重写？命令如下：

1

no-appendfsync-on-rewrite yes

如果 no-appendfsync-on-rewrite 改为 yes，代表不写入 AOF 文件，只写入缓存，用户请求不会阻塞，但是在这段时间如果宕机会丢失这段时间的缓存数据。（降低数据安全性，提高 性能）
如果 no-appendfsync-on-rewrite 改为 no，还是会把数据往磁盘里刷，但是遇到重写操作，可能会发生阻塞。（数据安全，但是性能降低）

那么怎么样才会触发重写呢？如下：

Redis 会记录上次重写时的 AOF 大小，默认配置是当 AOF 文件大小是上次 rewrite 后大小的一倍且文件大于 64M 时触发。
重写虽然可以节约大量磁盘空间，减少恢复时间。但是每次重写还是有一定的负担的，因此设定 Redis 要满足一定条件才会进行重写。
下面两个配置可以控制.aof 文件重写的频率：

1
2

auto‐aof‐rewrite‐min‐size 64mb：	-- aof文件至少达到了64m才会触发重写
auto‐aof‐rewrite‐percentage 100：	-- 距离上次重写增长了100%才会再次触发重写

AOF 重写的流程：

1. bgrewriteaof 触发重写，判断是否当前有 bgsave 或 bgrewriteaof 在运行，如果有，则等待该命令结束后再继续执行
2. 主进程 fork 出子进程执行重写操作，保证主进程不会阻塞
3. 子进程遍历 redis 内存中数据到临时文件，客户端的写请求同时写入 aof_buf 缓冲区和 aof_rewrite_buf 重写缓冲区保证原 AOF 文件完整以及新 AOF 文件生成期间的 新的数据修改动作不会丢失
4. 子进程写完新的 AOF 文件后，向主进程发信号，父进程更新统计信息
5. 主进程把 aof_rewrite_buf 中的数据写入到新的 AOF 文件。
6. 使用新的 AOF 文件覆盖旧的 AOF 文件，完成 AOF 重写

3.2.4、AOF 的优缺点

优点：
备份机制更稳健，丢失数据概率更低
可读的日志文本，通过操作 AOF 稳健，可以处理误操作
缺点：
比起 RDB 占用更多的磁盘空间
恢复备份速度要慢
每次读写都同步的话，有一定的性能压力
存在个别 Bug，造成恢复不能

3.3、RDB和AOF对比

4.1、什么是主从复制

主从复制是指将一台 Redis 服务的数据，复制到其他 Redis 服务器上。前者称为主节点（master），后者称为从节点（slave）。数据的复制是单向的，只能从主节点到从节点。
其中 Master 以写为主，Slave 以读为主。
默认情况下，每一台 Redis 服务都是主节点，一个主节点可以有多个从节点（也可以没有），但一个从节点只能有一个主节点。

为什么要有主从复制呢？
假设只有一台 Redis 服务，这时候是单机模式。首先会出现第一个问题：如果 Redis 服务宕机了，就会造成数据的丢失，会造成很大的损失。
第二个问题：一台服务器的内存是有限的，尽管内存可以升级，但是终究是有限的，所以通过多台服务器可以减轻服务器的压力。

针对上述问题，我们需要准备多台服务器，配置主从复制。将数据保存在多台服务器上，并且保证每台服务器的数据是同步的。即使有一台服务器宕机，也不影响用户的使用。redis 可以继续实现高可用，同时实现数据的冗余备份。

所以就要有主从复制，那么主从复制的具体作用是什么呢？

1. 数据冗余，实现数据的热备份，这也是持久化实现的另一种方式。
2. 针对单机故障问题，一个节点故障，其他节点可以提供服务，不影响用户使用。实现了快速恢复故障，这也是服务冗余。
3. 读写分离，master 服务主要用来写，slave 服务主要用来读数据。可以提高服务器的负载能力，可以根据需求的变化，添加从节点的数量。
4. 负载均衡，同时配合读写分离，由主节点提供写服务，从节点提供读服务，分担服务器的负载。在写少读多的情况下，通过多个从节点分担读负载，能够大大提高 Redis 服务的并发量和负载。
5. 高可用的基石，主从复制是哨兵和集群模式能够实施的基础。

4.2、主从复制的实现原理

Redis 的主从复制分为以下两个阶段：sync 阶段和 command propagate 阶段。

4.2.1、sync(同步)阶段

当从节点启动之后，会发送 sync 指令给主节点，要求全量同步数据，具体的步骤如下图所示：

1. Slave 节点向 Master 节点发送 sync 指令，以请求数据同步
2. Master 节点在接收到 sync 指令后，会执行一次 BGSAVE 指令，将当前 Master 节点中的数据保存到对应的 RDB 文件中。当 Master 节点完成 RDB 文件的导出后，再将导出的 RBD 文件发送给 Slave 节点。由于在这个过程中 Master 节点依旧有可能发生数据写入操作，在这种情况下 Master 节点会将执行的指令放入到对应的缓冲区
3. Slave 节点在接受到 Master 节点导出的 RDB 文件之后，会删除现有节点的所有数据，然后加载这个 RDB 文件的内容到 Slave 节点
4. 当 Slave 节点数据加载完成之后，Master 会将缓冲区中暂存的指令发送到 Slave 节点
5. Slave 执行收到的指令，完成数据的同步

4.2.2、Command Propagate(命令传播)阶段

数据同步完成之后，如果后续 Master 节点继续收到了新的写入操作的指令，那么也需要将该命令传播到 Slave 节点以完成数据的同步。这个过程就被称为 “命令传播”。

主从服务器在完成第一次同步后，双方之间就会维护一个 TCP 连接。
后续主服务器可以通过这个连接继续将写操作命令传播给从服务器，然后从服务器执行该命令，使得与主服务器的数据库状态相同。
而且这个连接是长连接的，目的是避免频繁的 TCP 连接和断开带来的性能开销。
上面的这个过程被称为基于长连接的命令传播，通过这种方式来保证第一次同步后的主从服务器的数据一致性。

4.3、配置主从复制

首先在本地启动三个 Redis 服务，用来模拟不同服务器上面的 Redis 服务。

一主二从
主服务器：

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include /etc/redis.conf    # 核心配置文件
pidfile /var/run/redis_6379.pid   # 固定
port 6379    #端口
dbfilename dump6379.rdb   # 持久化备份文件
daemonize yes
protected-mode no
dir "/myredis"  # 备份文件路径，自定义

从服务器：

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include /etc/redis.conf    # 核心配置文件
pidfile /var/run/redis_6380.pid   # 固定
port 6380    #端口
dbfilename dump6380.rdb   # 持久化备份文件
daemonize yes   
protected-mode no
dir "/myredis"  # 备份文件路径，自定义

################################################### 

include /etc/redis.conf    # 核心配置文件
pidfile /var/run/redis_6381.pid   # 固定
port 6381    #端口
dbfilename dump6381.rdb   # 持久化备份文件
daemonize yes
protected-mode no
dir "/myredis"  # 备份文件路径，自定义

如果重新配置了文件内容，则需要重启 Redis 服务。
启动好 3 个不同端口服务后，我们再分别开启 Redis 连接:

1
2
3

redis-cli -p 6379
redis-cli -p 6380
redis-cli -p 6381

通过 info replication 指令查看信息:

可以发现，默认情况下，开启的每个 Redis 服务器都是主节点。

所以，现在我们要配置为一个 Master 和 两个 Slave（即一主二从）
6379 为主，6380、6381 为从，分别在 6380、6381 的 Redis 上执行如下指令：

1

slaveof 127.0.0.1 6379

然后，6080和6381就变成了从机，在主机设置值，在从机都可以取到，但是从机不能写值。

但是我们这里是使用命令搭建，是「暂时的」，如果重启三个 Redis 服务，则又恢复到三主的地位。
如果想配置「永久的」，则去配置里进行修改，找到 slaveof <ip> <port> 指令进行配置：

当主机断电宕机后，默认情况下从机的角色不会发生变化，集群中只是失去了写操作，当主机恢复以后，又会连接上从机恢复原状。

当从机断电宕机后，若不是使用配置文件配置的从机，再次启动后作为主机是无法获取之前主机的数据的，若此时重新配置称为从机，又可以获取到主机的所有数据。这里就要提到一个同步原理。

薪火相传
上一个 Slave 可以是下一个 Slave 和 Master，Slave 同样可以接收其他 Slaves 的连接和同步请求，那么该 Slave 作为了链条中下一个的 Master，可以有效减轻 Master 的写压力，去中心化降低风险。

在一个从机用 slaveof <ip> <port> 指令连接另一个从机。

反客为主
当一个 master 宕机后，后面的 slave 可以立刻升为 master，其后面的 slave 不用做任何修改。
有两种方式可以产生新的主机：

1. 从机手动执行命令 slaveof no one，这样执行以后从机会独立出来成为一个主机
2. 使用哨兵模式（自动选举）

4.4、哨兵模式

4.4.1、什么是哨兵模式？

主从切换技术的方法是：当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑哨兵模式。Redis 从 2.8 开始正式提供了 Sentinel（哨兵）架构来解决这个问题。

哨兵模式就是自动实现反客为主的一种形式，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库。

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。

这里的哨兵有两个作用：

1. 通过发送命令，让 Redis 服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器。
2. 当哨兵监测到 Master 宕机，会自动将 Slave 切换成 Master，然后通过 发布订阅模式 通知其他的从服务器，修改配置文件，让它们切换主机。

然而一个哨兵进程对 Redis 服务器进行监控，可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多哨兵模式。

假设主服务器宕机，哨兵 1 先检测到这个结果，系统并不会马上进行 failover 过程，仅仅是哨兵 1 主观的认为主服务器不可用，这个现象成为 主观下线。当后面的哨兵也检测到主服务器不可用，并且数量达到一定值时，那么哨兵之间就会进行一次投票，投票的结果由一个哨兵发起，进行 failover [故障转移]操作。切换成功后，就会通过发布订阅模式，让各个哨兵把自己监控的从服务器实现切换主机，这个过程称为 客观下线。

4.4.2、配置哨兵模式

配置哨兵配置文件 sentinel.conf：

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#sentinel monitor 主机名称 host port 1
sentinel monitor myredis 127.0.0.1 6379 1

# 最后面的1，代表主机挂了，Slave投票看谁接替成为主机，票数最多的，就会成为主机

启动哨兵：

1

redis-sentinel myredis/sentinel.conf

此时哨兵监视着我们的主机 6379，当我们断开主机后：

哪个从机会被选举为主机呢？根据优先级别：slave-priority，这个指令需要去每个从机的配置文件进行配置，默认都是 100。

建议每个从机都配置不同的 slave-priority，这样可以避免复制延时。

需要注意的是：值越小优先级越高。

复制延时：由于所有的写操作都是先在 Master 上操作，然后同步更新到 Slave 上，所以从 Master 同步到 Slave 机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave 机器数量的增加也会使这个问题更加严重。

哨兵模式的优缺点：
优点：
哨兵集群，基于主从复制模式，所有主从复制的优点，它都有
主从可以切换，故障可以转移，系统的可用性更好
哨兵模式是主从模式的升级，手动到自动，更加健壮
缺点：
Redis不好在线扩容，集群容量一旦达到上限，在线扩容就十分麻烦
实现哨兵模式的配置其实是很麻烦的，里面有很多配置项

以下是哨兵模式的完整配置：

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# Example sentinel.conf
 
# 哨兵 sentinel 实例运行的端口 默认 26379
port 26379
 
# 哨兵 sentinel 的工作目录
dir /tmp
 
# 哨兵 sentinel 监控的 redis 主节点的 ip port 
# master-name：可以自己命名的主节点名字 只能由字母 A-z、数字 0-9 、这三个字符 ".-_" 组成。
# quorum：当这些 quorum 个数 sentinel 哨兵认为 Master 主节点失联 那么这时客观上认为主节点失联了
# sentinel monitor <master-name> <ip> <redis-port> <quorum>
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 1
 
# 当在 Redis 实例中开启了 requirepass foobared 授权密码 这样所有连接 Redis 实例的客户端都要提供密码
# 设置哨兵 sentinel 连接主从的密码 注意必须为主从设置一样的验证密码
# sentinel auth-pass <master-name> <password>
sentinel auth-pass mymaster MySUPER--secret-0123passw0rd
 
# 指定多少毫秒之后 主节点没有应答哨兵 sentinel 此时 哨兵主观上认为主节点下线 默认 30 秒
# sentinel down-after-milliseconds <master-name> <milliseconds>
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
 
# 这个配置项指定了在发生 failover 主备切换时最多可以有多少个 Slave 同时对新的 Master 进行同步，
# 这个数字越小，完成 failover 所需的时间就越长，
# 但是如果这个数字越大，就意味着越 多的 Slave 因为 replication 而不可用。
# 可以通过将这个值设为 1 来保证每次只有一个 Slave 处于不能处理命令请求的状态。
# sentinel parallel-syncs <master-name> <numslaves>
sentinel parallel-syncs mymaster 1
 
# 故障转移的超时时间 failover-timeout 可以用在以下这些方面： 
#1. 同一个 sentinel 对同一个 Master 两次 failover 之间的间隔时间。
#2. 当一个 Slave 从一个错误的 Master 那里同步数据开始计算时间。直到 Slave 被纠正为向正确的 Master 那里同步数据时。
#3. 当想要取消一个正在进行的 failover 所需要的时间。  
#4. 当进行 failover 时，配置所有 Slaves 指向新的 Master 所需的最大时间。不过，即使过了这个超时，Slaves 依然会被正确配置为指向Master，但是就不按 parallel-syncs 所配置的规则来了
# 默认三分钟
# sentinel failover-timeout <master-name> <milliseconds>
sentinel failover-timeout mymaster 180000
 
# SCRIPTS EXECUTION
 
# 配置当某一事件发生时所需要执行的脚本，可以通过脚本来通知管理员，例如当系统运行不正常时发邮件通知相关人员。
# 对于脚本的运行结果有以下规则：
# 若脚本执行后返回 1，那么该脚本稍后将会被再次执行，重复次数目前默认为 10
# 若脚本执行后返回 2，或者比 2 更高的一个返回值，脚本将不会重复执行。
# 如果脚本在执行过程中由于收到系统中断信号被终止了，则同返回值为 1 时的行为相同。
# 一个脚本的最大执行时间为 60s，如果超过这个时间，脚本将会被一个 SIGKILL 信号终止，之后重新执行。
 
# 通知型脚本:当 sentinel 有任何警告级别的事件发生时（比如说 Redis 实例的主观失效和客观失效等等），将会去调用这个脚本，
# 这时这个脚本应该通过邮件，SMS 等方式去通知系统管理员关于系统不正常运行的信息。调用该脚本时，将传给脚本两个参数，
# 一个是事件的类型，
# 一个是事件的描述。
# 如果 sentinel.conf 配置文件中配置了这个脚本路径，那么必须保证这个脚本存在于这个路径，并且是可执行的，否则 sentinel 无法正常启动成功。
# 通知脚本
# sentinel notification-script <master-name> <script-path>
sentinel notification-script mymaster /var/redis/notify.sh
 
# 客户端重新配置主节点参数脚本
# 当一个 Master 由于 failover 而发生改变时，这个脚本将会被调用，通知相关的客户端关于 Master 地址已经发生改变的信息。
# 以下参数将会在调用脚本时传给脚本:
# <master-name> <role> <state> <from-ip> <from-port> <to-ip> <to-port>
# 目前 <state> 总是「failover」,
# <role> 是「leader」或者「observer」中的一个。 
# 参数 from-ip, from-port, to-ip, to-port 是用来和旧的 Master 和新的 Master(即旧的 Slave)通信的
# 这个脚本应该是通用的，能被多次调用，不是针对性的。
# sentinel client-reconfig-script <master-name> <script-path>
sentinel client-reconfig-script mymaster /var/redis/reconfig.sh