尚学堂靠谱不？_百度知道
尚学堂靠谱不？
师资就业什么的
我有更好的答案
师资还可以的，高淇马士兵很少代课，然后就是李毅、高明鑫、裴新、刘凯立、卢俊杰这些老师了，算是老教师了，教学有经验，在学员中间的评价也还行。就业的话这个不好说，完全看你自己，老师会提供些就业指导。
既然你问了，那么我就告诉你吧，不靠谱，死心了吧。
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尚学堂 手把手教程java 所有视频资料
谁给个地址啊
我有更好的答案
狗狗搜索啊\(^o^)/~
采纳率：76%
额 本人推荐 郭克华 老师的教学视频，他出了2套，一套是j2EE的，一套是J2ME的，嗯 都很精彩的，所有讲课过程的ppt都有下载；最强调的是
郭克华老师讲课的方式 总是 试图用启发的方式给学习者讲述知识点。
他注重的是实战，但是我却发现视频教程里 却可以让你以前模模糊糊的知识点有云开雾散的豁然之感。呵呵
以上均为小弟感受
十几G的东西。你还是从电驴上找吧。。。
动力节点Java基础班学习两个月，学费仅需二百元为什么要开设这个Java基础班？
自动力节点成立之初到现在，有很多学生因为没有Java基础，而不能参加动力节点Java高端课程的学习，动力节点为了满足广大Java零基础学生的学习需要，更快速系统的入门Java，动力节点自2011年3月起，将常年推出Java基础入门班，学习两个月，学费仅需二百元，使广大学生能够有一个良好的学习氛围，由经验丰富的老师亲自指导，正确掌握Java学习方法和Java学习方向，少走弯路，为今后学习动力节点Java高端课程和就业奠定坚实的基础。 学费为什么只有200元？
只收取200元，动力节点是没有任何利润的，200元的学费对于一个学生来说并不算多，也许您买一件衣服都不够。而这200元用在学习上，来动力节点参加Java基础班，可以让更多学生了解动力节点的教学氛围和教学质量，在两个月的学习期间和在校的同学交流，真实感受动力节点的高质量、负责任的教学态度和高就业率，这样学生也可以放心继续学习动力节点后期的课程。
每个学生选择培训一般也就选择一次，关系到人生的命运转折，如果选择不慎既耽误时间又浪费父母几千乃至几万的血汗钱，而到动力节点您只需要缴纳200元就可以，是否选择就业班，是否继续学习完全由学生自己决定，如果您不学习了，这200元的学费，也不算是损失，因为你因此对Java有了认识，不至于去走弯路，以至于盲目的选择，损失上万的学费，即便有些学费是可以贷款的或学完后偿还的，但如果不能如数偿还，对个人信用也是有损害的，而到动力节点，不会让你有这些负担。 这么低的学费能够保证教学质量吗？
动力节点能够在Java培训领域享有极高的知名度和良好的口碑，完全靠的是动力节点过硬的教学质量、认真负责的教学态度，Java基础班的教学质量是保证Java基础薄弱的学生能够进入Java就业班的重要环节，动力节点不仅不会降低教学质量，而且会更加注重Java基础班的教学质量，将配备具有丰富经验的Java基础教学老师，全天候面对面手把手指导。 动力节点为什么敢这么做？
动力节点之所以敢这么做，动力节点一直都是以教学质量为第一的，不怕培训出来的学生不会就业，影响动力节点的声誉，动力节点的教学内容全部来自于实际企业，师资全部来自于具有多年实际研发经验的资深软件工程师，因此就业率达到95%，就业薪水大部分在每月5000以上，我们经得起任何人对动力节点就业情况和就业率的考察。
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
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var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
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$(".res_btn").click(function (e) {
var parentWrap = $(this).parents(".respond_box"),
q = parentWrap.find(".form1").serializeArray(),
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//var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
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$(".res_text").css({color: "red"});
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function (data) {
if (data.succ == 1) {
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evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
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var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
//var mess = $(".res_area_r").val();
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/*删除回复*/
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$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
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if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
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var parentWrap = $(v).parents(".respond_box");
parentWrap.find(".res_area_r").val($.trim(parentWrap.find(".res_area").val()));
评论共有3条
骗子，不要下载
通过这个我又找到了一些别的下载资源，可是太多了没有下载。。
这就是相当于redirect到另一个网站。。
潜水潜到2012
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事务（transaction）
MULTI 、 EXEC 、 DISCARD 和 WATCH 是 Redis 事务的基础。
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。
事务是一个原子操作：事务中的命令要么全部被执行，要么全部都不执行。
EXEC 命令负责触发并执行事务中的所有命令：
如果客户端在使用 MULTI 开启了一个事务之后，却因为断线而没有成功执行 EXEC，那么事务中的所有命令都不会被执行。
另一方面，如果客户端成功在开启事务之后执行 EXEC ，那么事务中的所有命令都会被执行。
当使用 AOF 方式做持久化的时候， Redis 会使用单个 write(2) 命令将事务写入到磁盘中。
然而，如果 Redis
服务器因为某些原因被管理员杀死，或者遇上某种硬件故障，那么可能只有部分事务命令会被成功写入到磁盘中。
如果 Redis 在重新启动时发现 AOF 文件出了这样的问题，那么它会退出，并汇报一个错误。
使用 redis-check-aof 程序可以修复这一问题：它会移除 AOF
文件中不完整事务的信息，确保服务器可以顺利启动。
从 2.2 版本开始，Redis 还可以通过乐观锁（optimistic lock）实现 CAS
（check-and-set）操作，具体信息请参考文档的后半部分。
事务中的错误
使用事务时可能会遇上以下两种错误：
1. 事务在执行 EXEC
之前，入队的命令可能会出错。比如说，命令可能会产生语法错误（参数数量错误，参数名错误，等等），或者其他更严重的错误，比如内存不足（如果服务器使用
maxmemory 设置了最大内存限制的话）。
2. 命令可能在 EXEC
调用之后失败。举个例子，事务中的命令可能处理了错误类型的键，比如将列表命令用在了字符串键上面，诸如此类。
对于发生在 EXEC 执行之前的错误，客户端以前的做法是检查命令入队所得的返回值：如果命令入队时返回 QUEUED
，那么入队成功；否则，就是入队失败。如果有命令在入队时失败，那么大部分客户端都会停止并取消这个事务。
不过，从 Redis 2.6.5 开始，服务器会对命令入队失败的情况进行记录，并在客户端调用 EXEC
命令时，拒绝执行并自动放弃这个事务。
在 Redis 2.6.5 以前， Redis 只执行事务中那些入队成功的命令，而忽略那些入队失败的命令。
而新的处理方式则使得在流水线（pipeline）中包含事务变得简单，因为发送事务和读取事务的回复都只需要和服务器进行一次通讯。
至于那些在 EXEC 命令执行之后所产生的错误， 并没有对它们进行特别处理： 即使事务中有某个/某些命令在执行时产生了错误，
事务中的其他命令仍然会继续执行。
最重要的是记住这样一条， 即使事务中有某条/某些命令执行失败了， 事务队列中的其他命令仍然会继续执行 —— Redis
不会停止执行事务中的命令。
Redis 不支持回滚
如果你有使用关系式数据库的经验， 那么 “Redis
在事务失败时不进行回滚，而是继续执行余下的命令”这种做法可能会让你觉得有点奇怪。
以下是这种做法的优点：
命令只会因为错误的语法而失败（并且这些问题不能在入队时发现），或是命令用在了错误类型的键上面：这也就是说，从实用性的角度来说，失败的命令是由编程错误造成的，而这些错误应该在开发的过程中被发现，而不应该出现在生产环境中。
2. 因为不需要对回滚进行支持，所以 Redis 的内部可以保持简单且快速。
有种观点认为 Redis 处理事务的做法会产生 bug ， 然而需要注意的是， 在通常情况下，
回滚并不能解决编程错误带来的问题。 举个例子， 如果你本来想通过 INCR 命令将键的值加上 1 ， 却不小心加上了 2 ，
又或者对错误类型的键执行了 INCR ， 回滚是没有办法处理这些情况的。
鉴于没有任何机制能避免程序员自己造成的错误， 并且这类错误通常不会在生产环境中出现， 所以 Redis
选择了更简单、更快速的无回滚方式来处理事务。
WATCH 命令可以为 Redis 事务提供 check-and-set （CAS）行为。
被 WATCH 的键会被监视，并会发觉这些键是否被改动过了。 如果有至少一个被监视的键在 EXEC 执行之前被修改了，
那么整个事务都会被取消， EXEC 返回空多条批量回复（null multi-bulk reply）来表示事务已经失败。
举个例子， 假设我们需要原子性地为某个值进行增 1 操作（假设 INCR 不存在）。
首先我们可能会这样做：
val = GETmykey
val = val 1
SET mykey $val
上面的这个实现在只有一个客户端的时候可以执行得很好。 但是， 当多个客户端同时对同一个键进行这样的操作时，
就会产生竞争条件。
举个例子， 如果客户端 A 和 B 都读取了键原来的值， 比如 10 ， 那么两个客户端都会将键的值设为 11 ，
但正确的结果应该是 12 才对。
有了 WATCH ， 我们就可以轻松地解决这类问题了：
WATCH mykey
val = GET mykey
val = val 1
SET mykey $val
使用上面的代码， 如果在 WATCH 执行之后， EXEC 执行之前， 有其他客户端修改了 mykey 的值，
那么当前客户端的事务就会失败。 程序需要做的， 就是不断重试这个操作， 直到没有发生碰撞为止。
这种形式的锁被称作乐观锁， 它是一种非常强大的锁机制。 并且因为大多数情况下， 不同的客户端会访问不同的键，
碰撞的情况一般都很少， 所以通常并不需要进行重试。
WATCH 使得 EXEC 命令需要有条件地执行： 事务只能在所有被监视键都没有被修改的前提下执行，
如果这个前提不能满足的话，事务就不会被执行。
如果你使用 WATCH 监视了一个带过期时间的键， 那么即使这个键过期了， 事务仍然可以正常执行，
关于这方面的详细情况，请看这个帖子：
http://code.google.com/p/redis/issues/detail?id=270
WATCH 命令可以被调用多次。 对键的监视从 WATCH 执行之后开始生效， 直到调用 EXEC 为止。
用户还可以在单个 WATCH 命令中监视任意多个键， 就像这样：
redis WATCH key1 key2 key3
当 EXEC 被调用时， 不管事务是否成功执行， 对所有键的监视都会被取消。
另外， 当客户端断开连接时， 该客户端对键的监视也会被取消。
使用无参数的 UNWATCH 命令可以手动取消对所有键的监视。 对于一些需要改动多个键的事务，
有时候程序需要同时对多个键进行加锁， 然后检查这些键的当前值是否符合程序的要求。 当值达不到要求时， 就可以使用 UNWATCH
命令来取消目前对键的监视， 中途放弃这个事务， 并等待事务的下次尝试。
WATCH 可以用于创建 Redis 没有内置的原子操作。
Redis 脚本和事务
从定义上来说， Redis 中的脚本本身就是一种事务， 所以任何在事务里可以完成的事， 在脚本里面也能完成。 并且一般来说，
使用脚本要来得更简单，并且速度更快。
因为脚本功能是 Redis 2.6 才引入的， 而事务功能则更早之前就存在了， 所以 Redis
才会同时存在两种处理事务的方法。
不过我们并不打算在短时间内就移除事务功能， 因为事务提供了一种即使不使用脚本， 也可以避免竞争条件的方法，
而且事务本身的实现并不复杂。
不过在不远的将来， 可能所有用户都会只使用脚本来实现事务也说不定。 如果真的发生这种情况的话，
那么我们将废弃并最终移除事务功能。
Redis 的 Sentinel 系统用于管理多个 Redis 服务器（instance）， 该系统执行以下三个任务：
监控（Monitoring）： Sentinel 会不断地检查你的主服务器和从服务器是否运作正常。
提醒（Notification）： 当被监控的某个 Redis 服务器出现问题时， Sentinel 可以通过 API
向管理员或者其他应用程序发送通知。
自动故障迁移（Automatic failover）： 当一个主服务器不能正常工作时， Sentinel
会开始一次自动故障迁移操作， 它会将失效主服务器的其中一个从服务器升级为新的主服务器，
并让失效主服务器的其他从服务器改为复制新的主服务器； 当客户端试图连接失效的主服务器时， 集群也会向客户端返回新主服务器的地址，
使得集群可以使用新主服务器代替失效服务器。
Redis Sentinel 是一个分布式系统， 你可以在一个架构中运行多个 Sentinel 进程（progress），
这些进程使用流言协议（gossip protocols)来接收关于主服务器是否下线的信息， 并使用投票协议（agreement
protocols）来决定是否执行自动故障迁移， 以及选择哪个从服务器作为新的主服务器。
虽然 Redis Sentinel 释出为一个单独的可执行文件 redis-sentinel ，
但实际上它只是一个运行在特殊模式下的 Redis 服务器， 你可以在启动一个普通 Redis 服务器时通过给定
&sentinel 选项来启动 Redis Sentinel 。
Redis Sentinel 目前仍在开发中， 这个文档的内容可能随着 Sentinel 实现的修改而变更。
Redis Sentinel 兼容 Redis 2.4.16 或以上版本， 推荐使用 Redis 2.8.0
或以上的版本。
主观下线和客观下线
Redis 的 Sentinel 中关于下线（down）有两个不同的概念：
1. 主观下线（Subjectively Down， 简称 SDOWN）指的是单个 Sentinel
实例对服务器做出的下线判断。
2. 客观下线（Objectively Down， 简称 ODOWN）指的是多个 Sentinel 实例在对同一个服务器做出
SDOWN 判断， 并且通过 SENTINEL is-master-down-by-addr 命令互相交流之后，
得出的服务器下线判断。 （一个 Sentinel 可以通过向另一个 Sentinel 发送 SENTINEL
is-master-down-by-addr 命令来询问对方是否认为给定的服务器已下线。）
如果一个服务器没有在 master-down-after-milliseconds 选项所指定的时间内， 对向它发送 PING
命令的 Sentinel 返回一个有效回复（valid reply）， 那么 Sentinel
就会将这个服务器标记为主观下线。
服务器对 PING 命令的有效回复可以是以下三种回复的其中一种：
1. 返回 PONG 。
2. 返回 -LOADING 错误。
3. 返回 -MASTERDOWN 错误。
如果服务器返回除以上三种回复之外的其他回复， 又或者在指定时间内没有回复 PING 命令， 那么 Sentinel
认为服务器返回的回复无效（non-valid）。
注意， 一个服务器必须在 master-down-after-milliseconds 毫秒内， 一直返回无效回复才会被
Sentinel 标记为主观下线。
举个例子， 如果 master-down-after-milliseconds 选项的值为 30000 毫秒（30 秒），
那么只要服务器能在每 29 秒之内返回至少一次有效回复， 这个服务器就仍然会被认为是处于正常状态的。
从主观下线状态切换到客观下线状态并没有使用严格的法定人数算法（strong quorum algorithm），
而是使用了流言协议： 如果 Sentinel 在给定的时间范围内， 从其他 Sentinel 那里接收到了足够数量的主服务器下线报告，
那么 Sentinel 就会将主服务器的状态从主观下线改变为客观下线。 如果之后其他 Sentinel 不再报告主服务器已下线，
那么客观下线状态就会被移除。
客观下线条件只适用于主服务器： 对于任何其他类型的 Redis 实例， Sentinel 在将它们判断为下线前不需要进行协商，
所以从服务器或者其他 Sentinel 永远不会达到客观下线条件。
只要一个 Sentinel 发现某个主服务器进入了客观下线状态， 这个 Sentinel 就可能会被其他 Sentinel
推选出， 并对失效的主服务器执行自动故障迁移操作。
每个 Sentinel 都需要定期执行的任务
1. 每个 Sentinel 以每秒钟一次的频率向它所知的主服务器、从服务器以及其他 Sentinel 实例发送一个 PING
2. 如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过
down-after-milliseconds 选项所指定的值， 那么这个实例会被 Sentinel 标记为主观下线。
一个有效回复可以是： PONG 、 -LOADING 或者 -MASTERDOWN 。
3. 如果一个主服务器被标记为主观下线， 那么正在监视这个主服务器的所有 Sentinel
要以每秒一次的频率确认主服务器的确进入了主观下线状态。
4. 如果一个主服务器被标记为主观下线， 并且有足够数量的 Sentinel
（至少要达到配置文件指定的数量）在指定的时间范围内同意这一判断， 那么这个主服务器被标记为客观下线。
5. 在一般情况下， 每个 Sentinel 会以每 10 秒一次的频率向它已知的所有主服务器和从服务器发送 INFO 命令。
当一个主服务器被 Sentinel 标记为客观下线时， Sentinel 向下线主服务器的所有从服务器发送 INFO 命令的频率会从
10 秒一次改为每秒一次。
6. 当没有足够数量的 Sentinel 同意主服务器已经下线， 主服务器的客观下线状态就会被移除。 当主服务器重新向
Sentinel 的 PING命令返回有效回复时， 主服务器的主管下线状态就会被移除。
自动发现 Sentinel 和从服务器
一个 Sentinel 可以与其他多个 Sentinel 进行连接， 各个 Sentinel 之间可以互相检查对方的可用性，
并进行信息交换。
你无须为运行的每个 Sentinel 分别设置其他 Sentinel 的地址， 因为 Sentinel
可以通过发布与订阅功能来自动发现正在监视相同主服务器的其他 Sentinel ， 这一功能是通过向频道 sentinel:hello
发送信息来实现的。
与此类似， 你也不必手动列出主服务器属下的所有从服务器， 因为 Sentinel
可以通过询问主服务器来获得所有从服务器的信息。
1. 每个 Sentinel 会以每两秒一次的频率， 通过发布与订阅功能， 向被它监视的所有主服务器和从服务器的
sentinel:hello 频道发送一条信息， 信息中包含了 Sentinel 的 IP 地址、端口号和运行 ID
（runid）。
2. 每个 Sentinel 都订阅了被它监视的所有主服务器和从服务器的 sentinel:hello 频道，
查找之前未出现过的 sentinel （looking for unknown sentinels）。 当一个 Sentinel
发现一个新的 Sentinel 时， 它会将新的 Sentinel 添加到一个列表中， 这个列表保存了 Sentinel 已知的，
监视同一个主服务器的所有其他 Sentinel 。
3. Sentinel 发送的信息中还包括完整的主服务器当前配置（configuration）。 如果一个 Sentinel
包含的主服务器配置比另一个 Sentinel 发送的配置要旧， 那么这个 Sentinel 会立即升级到新配置上。
4. 在将一个新 Sentinel 添加到监视主服务器的列表上面之前， Sentinel 会先检查列表中是否已经包含了和要添加的
Sentinel 拥有相同运行 ID 或者相同地址（包括 IP 地址和端口号）的 Sentinel ， 如果是的话， Sentinel
会先移除列表中已有的那些拥有相同运行 ID 或者相同地址的 Sentinel ， 然后再添加新 Sentinel 。
一次故障转移操作由以下步骤组成：
1. 发现主服务器已经进入客观下线状态。
2. 对我们的当前纪元进行自增（详情请参考 Raft leader election ）， 并尝试在这个纪元中当选。
3. 如果当选失败， 那么在设定的故障迁移超时时间的两倍之后， 重新尝试当选。 如果当选成功， 那么执行以下步骤。
4. 选出一个从服务器，并将它升级为主服务器。
5. 向被选中的从服务器发送 SLAVEOF NO ONE 命令，让它转变为主服务器。
6. 通过发布与订阅功能， 将更新后的配置传播给所有其他 Sentinel ， 其他 Sentinel
对它们自己的配置进行更新。
7. 向已下线主服务器的从服务器发送 SLAVEOF 命令， 让它们去复制新的主服务器。
8. 当所有从服务器都已经开始复制新的主服务器时， 领头 Sentinel 终止这次故障迁移操作。
每当一个 Redis 实例被重新配置（reconfigured） ——
无论是被设置成主服务器、从服务器、又或者被设置成其他主服务器的从服务器 —— Sentinel 都会向被重新配置的实例发送一个
CONFIG REWRITE 命令， 从而确保这些配置会持久化在硬盘里。
Sentinel 使用以下规则来选择新的主服务器：
1. 在失效主服务器属下的从服务器当中， 那些被标记为主观下线、已断线、或者最后一次回复 PING
命令的时间大于五秒钟的从服务器都会被淘汰。
2. 在失效主服务器属下的从服务器当中， 那些与失效主服务器连接断开的时长超过 down-after
选项指定的时长十倍的从服务器都会被淘汰。
3. 在经历了以上两轮淘汰之后剩下来的从服务器中， 我们选出复制偏移量（replication
offset）最大的那个从服务器作为新的主服务器； 如果复制偏移量不可用， 或者从服务器的复制偏移量相同， 那么带有最小运行 ID
的那个从服务器成为新的主服务器。
Sentinel 自动故障迁移的一致性特质
Sentinel 自动故障迁移使用 Raft 算法来选举领头（leader） Sentinel ，
从而确保在一个给定的纪元（epoch）里， 只有一个领头产生。
这表示在同一个纪元中， 不会有两个 Sentinel 同时被选中为领头， 并且各个 Sentinel
在同一个纪元中只会对一个领头进行投票。
更高的配置纪元总是优于较低的纪元， 因此每个 Sentinel 都会主动使用更新的纪元来代替自己的配置。
简单来说， 我们可以将 Sentinel 配置看作是一个带有版本号的状态。
一个状态会以最后写入者胜出（last-write-wins）的方式（也即是，最新的配置总是胜出）传播至所有其他 Sentinel
举个例子， 当出现网络分割（network partitions）时， 一个 Sentinel 可能会包含了较旧的配置，
而当这个 Sentinel 接到其他 Sentinel 发来的版本更新的配置时， Sentinel 就会对自己的配置进行更新。
如果要在网络分割出现的情况下仍然保持一致性， 那么应该使用 min-slaves-to-write 选项，
让主服务器在连接的从实例少于给定数量时停止执行写操作， 与此同时， 应该在每个运行 Redis 主服务器或从服务器的机器上运行
Redis Sentinel 进程。
Sentinel 状态的持久化
Sentinel 的状态会被持久化在 Sentinel 配置文件里面。
每当 Sentinel 接收到一个新的配置， 或者当领头 Sentinel 为主服务器创建一个新的配置时，
这个配置会与配置纪元一起被保存到磁盘里面。
这意味着停止和重启 Sentinel 进程都是安全的。
Sentinel 在非故障迁移的情况下对实例进行重新配置
即使没有自动故障迁移操作在进行， Sentinel 总会尝试将当前的配置设置到被监视的实例上面。 特别是：
1. 根据当前的配置， 如果一个从服务器被宣告为主服务器， 那么它会代替原有的主服务器， 成为新的主服务器，
并且成为原有主服务器的所有从服务器的复制对象。
2. 那些连接了错误主服务器的从服务器会被重新配置， 使得这些从服务器会去复制正确的主服务器。
不过， 在以上这些条件满足之后， Sentinel 在对实例进行重新配置之前仍然会等待一段足够长的时间， 确保可以接收到其他
Sentinel 发来的配置更新， 从而避免自身因为保存了过期的配置而对实例进行了不必要的重新配置。
Redis Sentinel 严重依赖计算机的时间功能： 比如说， 为了判断一个实例是否可用， Sentinel
会记录这个实例最后一次相应 PING 命令的时间， 并将这个时间和当前时间进行对比， 从而知道这个实例有多长时间没有和
Sentinel 进行任何成功通讯。
不过， 一旦计算机的时间功能出现故障， 或者计算机非常忙碌， 又或者进程因为某些原因而被阻塞时， Sentinel
可能也会跟着出现故障。
TILT 模式是一种特殊的保护模式： 当 Sentinel 发现系统有些不对劲时， Sentinel 就会进入 TILT
因为 Sentinel 的时间中断器默认每秒执行 10 次， 所以我们预期时间中断器的两次执行之间的间隔为 100 毫秒左右。
Sentinel 的做法是， 记录上一次时间中断器执行时的时间， 并将它和这一次时间中断器执行的时间进行对比：
1. 如果两次调用时间之间的差距为负值， 或者非常大（超过 2 秒钟）， 那么 Sentinel 进入 TILT 模式。
2. 如果 Sentinel 已经进入 TILT 模式， 那么 Sentinel 延迟退出 TILT 模式的时间。
当 Sentinel 进入 TILT 模式时， 它仍然会继续监视所有目标， 但是：
1. 它不再执行任何操作，比如故障转移。
2. 当有实例向这个 Sentinel 发送 SENTINEL is-master-down-by-addr 命令时，
Sentinel 返回负值： 因为这个 Sentinel 所进行的下线判断已经不再准确。
如果 TILT 可以正常维持 30 秒钟， 那么 Sentinel 退出 TILT 模式。
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