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這篇文章將為大家詳細講解有關Redis中主從架構數據一致性同步原理的示例分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
高可用有兩個含義：一是數據盡量不丟失，二是服務盡可能提供服務。 AOF 和 RDB 保證了數據持久化盡量不丟失，而主從復制就是增加副本，一份數據保存到多個實例上。即使有一個實例宕機，其他實例依然可以提供服務。
本篇主要帶大家全方位吃透 Redis 高可用技術解決方案之一主從復制架構。
核心知識點
問題 = 機會。遇到問題的時候，內心其實是開心的，越大的問題意味著越大的機會。
任何事情都是有代價的，有得必有失，有失必有得，所以不必計較很多東西，我們只要想清楚自己要做什么，并且想清楚自己愿意為之付出什么代價，然后就放手去做吧！
65 哥：有了 RDB 和 AOF 再也不怕宕機丟失數據了，但是 Redis 實例宕機了怎么實現高可用呢？
既然一臺宕機了無法提供服務，那多臺呢？是不是就可以解決了。Redis 提供了主從模式，通過主從復制，將數據冗余一份復制到其他 Redis 服務器。
前者稱為主節點 (master)，后者稱為從節點 (slave)；數據的復制是單向的，只能由主節點到從節點。
默認情況下，每臺 Redis 服務器都是主節點；且一個主節點可以有多個從節點 (或沒有從節點)，但一個從節點只能有一個主節點。
65 哥：主從之間的數據如何保證一致性呢？
為了保證副本數據的一致性，主從架構采用了讀寫分離的方式。
讀操作：主、從庫都可以執行；
寫操作：主庫先執行，之后將寫操作同步到從庫；
65 哥：為何要采用讀寫分離的方式？
我們可以假設主從庫都可以執行寫指令，假如對同一份數據分別修改了多次，每次修改發送到不同的主從實例上，就導致是實例的副本數據不一致了。
如果為了保證數據一致，Redis 需要加鎖，協調多個實例的修改，Redis 自然不會這么干！
65 哥：主從復制還有其他作用么？
故障恢復：當主節點宕機，其他節點依然可以提供服務；
負載均衡：Master 節點提供寫服務，Slave 節點提供讀服務，分擔壓力；
高可用基石：是哨兵和 cluster 實施的基礎，是高可用的基石。
主從復制的開啟，完全是在從節點發起的，不需要我們在主節點做任何事情。
65 哥：怎么搭建主從復制架構呀？
可以通過 replicaof（Redis 5.0 之前使用 slaveof）命令形成主庫和從庫的關系。
在從節點開啟主從復制，有 3 種方式：
配置文件
在從服務器的配置文件中加入 replicaof <masterip> <masterport>
啟動命令
redis-server 啟動命令后面加入 --replicaof <masterip> <masterport>
客戶端命令
啟動多個 Redis 實例后，直接通過客戶端執行命令：replicaof <masterip> <masterport>，則該 Redis 實例成為從節點。
比如假設現在有實例 1（172.16.88.1）、實例 2（172.16.88.2）和實例 3 (172.16.88.3)，在實例 2 和實例 3 上分別執行以下命令，實例 2 和 實例 3 就成為了實例 1 的從庫，實例 1 成為 Master。
replicaof 172.16.88.1 6379復制代碼
主從庫模式一旦采用了讀寫分離，所有數據的寫操作只會在主庫上進行，不用協調三個實例。
主庫有了最新的數據后，會同步給從庫，這樣，主從庫的數據就是一致的。
65 哥：主從庫同步是如何完成的呢？主庫數據是一次性傳給從庫，還是分批同步？正常運行中又怎么同步呢？要是主從庫間的網絡斷連了，重新連接后數據還能保持一致嗎？
65 哥你問題咋這么多，同步分為三種情況：
第一次主從庫全量復制；
主從正常運行期間的同步；
主從庫間網絡斷開重連同步。
65 哥：我好暈啊，先從主從庫間第一次同步說起吧。
主從庫第一次復制過程大體可以分為 3 個階段：連接建立階段（即準備階段）、主庫同步數據到從庫階段、發送同步期間新寫命令到從庫階段；
直接上圖，從整體上有一個全局觀的感知，后面具體介紹。
該階段的主要作用是在主從節點之間建立連接，為數據全量同步做好準備。從庫會和主庫建立連接，從庫執行 replicaof 并發送 psync 命令并告訴主庫即將進行同步，主庫確認回復后，主從庫間就開始同步了。
65 哥：從庫怎么知道主庫信息并建立連接的呢？
在從節點的配置文件中的 replicaof 配置項中配置了主節點的 IP 和 port 后，從節點就知道自己要和那個主節點進行連接了。
從節點內部維護了兩個字段，masterhost 和 masterport，用于存儲主節點的 IP 和 port 信息。
從庫執行 replicaof 并發送 psync 命令，表示要執行數據同步，主庫收到命令后根據參數啟動復制。命令包含了主庫的 runID 和 復制進度 offset 兩個參數。
runID：每個 Redis 實例啟動都會自動生成一個 唯一標識 ID，第一次主從復制，還不知道主庫 runID，參數設置為 「?」。
offset：第一次復制設置為 -1，表示第一次復制，記錄復制進度偏移量。
主庫收到 psync 命令后，會用 FULLRESYNC 響應命令帶上兩個參數：主庫 runID 和主庫目前的復制進度 offset，返回給從庫。從庫收到響應后，會記錄下這兩個參數。
FULLRESYNC 響應表示第一次復制采用的全量復制，也就是說，主庫會把當前所有的數據都復制給從庫。
第二階段
master 執行 bgsave命令生成 RDB 文件，并將文件發送給從庫，同時主庫為每一個 slave 開辟一塊 replication buffer 緩沖區記錄從生成 RDB 文件開始收到的所有寫命令。
從庫收到 RDB 文件后保存到磁盤，并清空當前數據庫的數據，再加載 RDB 文件數據到內存中。
第三階段
從節點加載 RDB 完成后，主節點將 replication buffer 緩沖區的數據發送到從節點，Slave 接收并執行，從節點同步至主節點相同的狀態。
65 哥：主庫將數據同步到從庫過程中，可以正常接受請求么？
主庫不會被阻塞，Redis 作為唯快不破的男人，怎么會動不動就阻塞呢。
在生成 RDB 文件之后的寫操作并沒有記錄到剛剛的 RDB 文件中，為了保證主從庫數據的一致性，所以主庫會在內存中使用一個叫 replication buffer 記錄 RDB 文件生成后的所有寫操作。
65 哥：為啥從庫收到 RDB 文件后要清空當前數據庫？
因為從庫在通過 replcaof命令開始和主庫同步前可能保存了其他數據，防止主從數據之間的影響。
replication buffer 到底是什么玩意？
一個在 master 端上創建的緩沖區，存放的數據是下面三個時間內所有的 master 數據寫操作。
1）master 執行 bgsave 產生 RDB 的期間的寫操作；
2）master 發送 rdb 到 slave 網絡傳輸期間的寫操作；
3）slave load rdb 文件把數據恢復到內存的期間的寫操作。
Redis 和客戶端通信也好，和從庫通信也好，Redis 都分配一個內存 buffer 進行數據交互，客戶端就是一個 client，從庫也是一個 client，我們每個 client 連上 Redis 后，Redis 都會分配一個專有 client buffer，所有數據交互都是通過這個 buffer 進行的。
Master 先把數據寫到這個 buffer 中，然后再通過網絡發送出去，這樣就完成了數據交互。
不管是主從在增量同步還是全量同步時，master 會為其分配一個 buffer ，只不過這個 buffer 專門用來傳播寫命令到從庫，保證主從數據一致，我們通常把它叫做 replication buffer。
replication buffer 太小會引發的問題：
replication buffer 由 client-output-buffer-limit slave 設置，當這個值太小會導致主從復制連接斷開。
1）當 master-slave 復制連接斷開，master 會釋放連接相關的數據。replication buffer 中的數據也就丟失了，此時主從之間重新開始復制過程。
2）還有個更嚴重的問題，主從復制連接斷開，導致主從上出現重新執行 bgsave 和 rdb 重傳操作無限循環。
當主節點數據量較大，或者主從節點之間網絡延遲較大時，可能導致該緩沖區的大小超過了限制，此時主節點會斷開與從節點之間的連接；
這種情況可能引起全量復制 -> replication buffer 溢出導致連接中斷 -> 重連 -> 全量復制 -> replication buffer 緩沖區溢出導致連接中斷……的循環。
具體詳情：[top redis headaches for devops – replication buffer] 因而推薦把 replication buffer 的 hard/soft limit 設置成 512M。
config set client-output-buffer-limit "slave 536870912 536870912 0"復制代碼
65 哥：主從庫復制為何不使用 AOF 呢？相比 RDB 來說，丟失的數據更少。
這個問題問的好，原因如下：
RDB 文件是二進制文件，網絡傳輸 RDB 和寫入磁盤的 IO 效率都要比 AOF 高。
從庫進行數據恢復的時候，RDB 的恢復效率也要高于 AOF。
65 哥：主從庫間的網絡斷了咋辦？斷開后要重新全量復制么？
在 Redis 2.8 之前，如果主從庫在命令傳播時出現了網絡閃斷，那么，從庫就會和主庫重新進行一次全量復制，開銷非常大。
從 Redis 2.8 開始，網絡斷了之后，主從庫會采用增量復制的方式繼續同步。
增量復制：用于網絡中斷等情況后的復制，只將中斷期間主節點執行的寫命令發送給從節點，與全量復制相比更加高效。
repl_backlog_buffer
斷開重連增量復制的實現奧秘就是 repl_backlog_buffer 緩沖區，不管在什么時候 master 都會將寫指令操作記錄在 repl_backlog_buffer 中，因為內存有限， repl_backlog_buffer 是一個定長的環形數組，如果數組內容滿了，就會從頭開始覆蓋前面的內容。
master 使用 master_repl_offset記錄自己寫到的位置偏移量，slave 則使用 slave_repl_offset記錄已經讀取到的偏移量。
master 收到寫操作，偏移量則會增加。從庫持續執行同步的寫指令后，在 repl_backlog_buffer 的已復制的偏移量 slave_repl_offset 也在不斷增加。
正常情況下，這兩個偏移量基本相等。在網絡斷連階段，主庫可能會收到新的寫操作命令，所以 master_repl_offset會大于 slave_repl_offset。
當主從斷開重連后，slave 會先發送 psync 命令給 master，同時將自己的 runID，slave_repl_offset發送給 master。
master 只需要把 master_repl_offset與 slave_repl_offset之間的命令同步給從庫即可。
增量復制執行流程如下圖：
65 哥：repl_backlog_buffer 太小的話從庫還沒讀取到就被 Master 的新寫操作覆蓋了咋辦？
我們要想辦法避免這個情況，一旦被覆蓋就會執行全量復制。我們可以調整 repl_backlog_size 這個參數用于控制緩沖區大小。計算公式：
repl_backlog_buffer = second * write_size_per_second復制代碼
second：從服務器斷開重連主服務器所需的平均時間；
write_size_per_second：master 平均每秒產生的命令數據量大小（寫命令和數據大小總和）；
例如，如果主服務器平均每秒產生 1 MB 的寫數據，而從服務器斷線之后平均要 5 秒才能重新連接上主服務器，那么復制積壓緩沖區的大小就不能低于 5 MB。
為了安全起見，可以將復制積壓緩沖區的大小設為2 * second * write_size_per_second，這樣可以保證絕大部分斷線情況都能用部分重同步來處理。
65 哥：完成全量同步后，正常運行過程如何同步呢？
當主從庫完成了全量復制，它們之間就會一直維護一個網絡連接，主庫會通過這個連接將后續陸續收到的命令操作再同步給從庫，這個過程也稱為基于長連接的命令傳播，使用長連接的目的就是避免頻繁建立連接導致的開銷。
在命令傳播階段，除了發送寫命令，主從節點還維持著心跳機制：PING 和 REPLCONF ACK。
每隔指定的時間，主節點會向從節點發送 PING 命令，這個 PING 命令的作用，主要是為了讓從節點進行超時判斷。
在命令傳播階段，從服務器默認會以每秒一次的頻率，向主服務器發送命令：
REPLCONF ACK <replication_offset>復制代碼
其中 replication_offset 是從服務器當前的復制偏移量。發送 REPLCONF ACK 命令對于主從服務器有三個作用：
檢測主從服務器的網絡連接狀態。
輔助實現 min-slaves 選項。
檢測命令丟失, 從節點發送了自身的 slave_replication_offset，主節點會用自己的 master_replication_offset 對比，如果從節點數據缺失，主節點會從 repl_backlog_buffer緩沖區中找到并推送缺失的數據。注意，offset 和 repl_backlog_buffer 緩沖區，不僅可以用于部分復制，也可以用于處理命令丟失等情形；區別在于前者是在斷線重連后進行的，而后者是在主從節點沒有斷線的情況下進行的。
在 Redis 2.8 及以后，從節點可以發送 psync 命令請求同步數據，此時根據主從節點當前狀態的不同，同步方式可能是全量復制或部分復制。本文以 Redis 2.8 及之后的版本為例。
關鍵就是 psync的執行：
從節點根據當前狀態，發送 psync命令給 master：
如果從節點從未執行過 replicaof ，則從節點發送 psync ? -1，向主節點發送全量復制請求；
如果從節點之前執行過 replicaof 則發送 psync <runID> <offset>, runID 是上次復制保存的主節點 runID，offset 是上次復制截至時從節點保存的復制偏移量。
主節點根據接受到的psync命令和當前服務器狀態，決定執行全量復制還是部分復制：
runID 與從節點發送的 runID 相同，且從節點發送的 slave_repl_offset 之后的數據在 repl_backlog_buffer 緩沖區中都存在，則回復 CONTINUE，表示將進行部分復制，從節點等待主節點發送其缺少的數據即可；
runID 與從節點發送的 runID 不同，或者從節點發送的 slave_repl_offset 之后的數據已不在主節點的 repl_backlog_buffer 緩沖區中 (在隊列中被擠出了)，則回復從節點 FULLRESYNC <runid> <offset>，表示要進行全量復制，其中 runID 表示主節點當前的 runID，offset 表示主節點當前的 offset，從節點保存這兩個值，以備使用。
一個從庫如果和主庫斷連時間過長，造成它在主庫 repl_backlog_buffer 的 slave_repl_offset 位置上的數據已經被覆蓋掉了，此時從庫和主庫間將進行全量復制。
總結下
每個從庫會記錄自己的 slave_repl_offset，每個從庫的復制進度也不一定相同。
在和主庫重連進行恢復時，從庫會通過 psync 命令把自己記錄的 slave_repl_offset 發給主庫，主庫會根據從庫各自的復制進度，來決定這個從庫可以進行增量復制，還是全量復制。
replication buffer 和 repl_backlog
replication buffer 對應于每個 slave，通過 config set client-output-buffer-limit slave 設置。
repl_backlog_buffer 是一個環形緩沖區，整個 master 進程中只會存在一個，所有的 slave 公用。repl_backlog 的大小通過 repl-backlog-size 參數設置，默認大小是 1M，其大小可以根據每秒產生的命令、（master 執行 rdb bgsave） +（ master 發送 rdb 到 slave） + （slave load rdb 文件）時間之和來估算積壓緩沖區的大小，repl-backlog-size 值不小于這兩者的乘積。
總的來說，replication buffer 是主從庫在進行全量復制時，主庫上用于和從庫連接的客戶端的 buffer，而 repl_backlog_buffer 是為了支持從庫增量復制，主庫上用于持續保存寫操作的一塊專用 buffer。
repl_backlog_buffer 是一塊專用 buffer，在 Redis 服務器啟動后，開始一直接收寫操作命令，這是所有從庫共享的。主庫和從庫會各自記錄自己的復制進度，所以，不同的從庫在進行恢復時，會把自己的復制進度（slave_repl_offset）發給主庫，主庫就可以和它獨立同步。
如圖所示：
數據過期問題
65 哥：主從復制的場景下，從節點會刪除過期數據么？
這個問題問得好，為了主從節點的數據一致性，從節點不會主動刪除數據。我們知道 Redis 有兩種刪除策略：
惰性刪除：當客戶端查詢對應的數據時，Redis 判斷該數據是否過期，過期則刪除。
定期刪除：Redis 通過定時任務刪除過期數據。
65 哥：那客戶端通過從節點讀取數據會不會讀取到過期數據？
Redis 3.2 開始，通過從節點讀取數據時，先判斷數據是否已過期。如果過期則不返回客戶端，并且刪除數據。
如果 Redis 單機內存達到 10GB，一個從節點的同步時間在幾分鐘的級別；如果從節點較多，恢復的速度會更慢。如果系統的讀負載很高，而這段時間從節點無法提供服務，會對系統造成很大的壓力。
如果數據量過大，全量復制階段主節點 fork + 保存 RDB 文件耗時過大，從節點長時間接收不到數據觸發超時，主從節點的數據同步同樣可能陷入全量復制->超時導致復制中斷->重連->全量復制->超時導致復制中斷……的循環。
此外，主節點單機內存除了絕對量不能太大，其占用主機內存的比例也不應過大：最好只使用 50% - 65% 的內存，留下 30%-45% 的內存用于執行 bgsave 命令和創建復制緩沖區等。
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