Redis主从复制

之前没有了解过 Redis中 RDB 和 AOF 的小伙伴，点这里先了解下 RDB 和 AOF

如果 Redis 发生了宕机，它们可以分别通过回放日志和重新读入 RDB 文件的方式恢复数据，从而保证尽量少丢失数据提升可靠性。不过，即使用了这两种方法，也依然存在服务不可用的问题。

比如说，我们在实际使用时，只运行了一个Redis实例，如果这个实例宕机了，它在恢复期间，是无法服务新来的数据存取请求的。那么，我们总说的Redis具有高可靠性，又是什么意思呢？

其实，是有两层含义的

一是数据尽量少丢失

二是服务尽量少中断。

AOF和RDB保证了 数据尽量少丢失，而对于服务尽量少中断，Redis的做法是增加副本冗余量，将一份数据同时保存在多个实例上。即使有一个实例出现了故障，需要过一段时间才能恢复，其他实例也可以对外提供服务，不会影响业务使用。多实例保存同一份数据，听起来好像很不错，但是，我们必须要考虑一个问题。

这么多副本，它们之间的数据如何保持一致呢？数据读写操作可以发给所有的实例吗？

实际上，Redis提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。

• 读操作：主库、从库都可以接收；
• 写操作：首先到主库执行，然后，主库将写操作同步给从库。

那么，为什么要采用读写分离的方式呢？

你可以设想一下，在上面这张图中，不管是主库还是从库，都能接收客户端的写操作。那么，一个直接的问题就是，如果客户端对同一个数据（例如k1）前后修改了三次，每一次的修改请求都发送到不同的实例上，在不同的实例上执行。那么，这个数据在这三个实例上的副本就不一致了（分别是v1、v2和v3）。

在读取这个数据的时候，就可能读取到旧的值。如果我们非要保持这个数据在三个实例上一致，就要涉及到加锁、实例间协商是否完成修改等一系列操作，但这会带来巨额的开销，当然是不太能接受的。

而主从库模式一旦采用了读写分离，所有数据的修改只会在主库上进行，不用协调三个实例。主库有了最新的数据后，会同步给从库，这样，主从库的数据就是一致的。

那么，主从库同步是如何完成的呢？主库数据是一次性传给从库，还是分批同步？要是主从库间的网络断连了，数据还能保持一致吗？

我们先来看看主从库间的第一次同步是如何进行的，这也是Redis实例建立主从库模式后的规定动作。

主从库间如何进行第一次同步

当我们启动多个Redis实例的时候，它们相互之间就可以通过replicaof（Redis 5.0之前使用slaveof）命令形成主库和从库的关系，之后会按照三个阶段完成数据的第一次同步。

例如，现在有实例1（ip：172.16.19.3）和实例2（ip：172.16.19.5）

我们在实例2上执行这个命令后，实例2就变成了实例1的从库，并从实例1上复制数据

replicaof  172.16.19.3  6379

接下来，具体介绍主从库间数据第一次同步的三个阶段了

第一阶段是主从库间建立连接、协商同步的过程，主要是为全量复制做准备。在这一步，从库和主库建立起连接，并告诉主库即将进行同步，主库确认回复后，主从库间就可以开始同步了。

具体来说，从库给主库发送 psync 命令，表示要进行数据同步，主库根据这个命令的参数来启动复制。psync 命令包含了**主库的 runID 和复制进度 offset **两个参数。

• runID，是每个Redis实例启动时都会自动生成的一个随机ID，用来唯一标记这个实例。当从库和主库第一次复制时，因为不知道主库的runID，所以将runID设为“?”。
• offset，此时设为-1，表示第一次复制。

主库收到psync命令后，会用FULLRESYNC响应命令带上两个参数：主库runID和主库目前的复制进度offset，返回给从库。从库收到响应后，会记录下这两个参数。这里有个地方需要注意，FULLRESYNC 响应表示第一次复制采用的全量复制，也就是说，主库会把当前所有的数据都复制给从库。

在第二阶段，主库将所有数据同步给从库。从库收到数据后，在本地完成数据加载。这个过程依赖于内存快照生成的RDB文件。具体来说，主库执行bgsave命令，生成RDB文件，接着将文件发给从库。从库接收到RDB文件后，会先清空当前数据库，然后加载RDB文件。

这是因为从库在通过 replicaof 命令开始和主库同步前，可能保存了其他数据。为了避免之前数据的影响，从库需要先把当前数据库清空。在主库将数据同步给从库的过程中，主库不会被阻塞，仍然可以正常接收请求。否则，Redis的服务就被中断了。

但是，这些请求中的写操作，并没有记录到刚刚生成的RDB文件中。为了保证主从库的数据一致性，主库会在内存中用专门的 replication buffer记录RDB文件生成后收到的所有写操作。

最后，也就是第三个阶段，主库会把第二阶段执行过程中新收到的写命令，再发送给从库。具体的操作是当主库完成RDB文件发送后，就会把此时replication buffer中的修改操作发给从库，从库再重新执行这些操作。

这样一来，主从库就实现同步了。

主从级联模式分担全量复制时的压力

通过分析主从库间第一次数据同步的过程，可以看到一次全量复制中，对于主库来说需要完成两个耗时的操作：生成RDB文件和传输RDB文件。

如果从库数量很多，而且都要和主库进行全量复制的话，就会导致主库忙于 fork 子进程生成RDB文件，进行数据全量同步。fork这个操作会阻塞主线程处理正常请求，从而导致主库响应应用程序的请求速度变慢。

此外，传输RDB文件也会占用主库的网络带宽，同样会给主库的资源使用带来压力。那么，有没有好的解决方法可以分担主库压力呢？

其实是有的，就是“主-从-从”模式。

在刚才介绍的主从库模式中，所有的从库都是和主库连接，所有的全量复制也都是和主库进行的。现在，我们可以通过“主-从-从”模式将主库生成RDB和传输RDB的压力，以级联的方式分散到从库上。

简单来说，我们在部署主从集群的时候，可以手动选择一个从库（比如选择内存资源配置较高的从库），用于级联其他的从库。然后，我们可以再选择一些从库（例如三分之一的从库），在这些从库上执行命令，让它们和刚才所选的从库，建立起主从关系。

replicaof  所选从库的IP 6379

这样一来，这些从库就会知道，在进行同步时，不用再和主库进行交互了，只要和级联的从库进行写操作同步就行了，这就可以减轻主库上的压力

好了，到这里，我们了解了主从库间通过全量复制实现数据同步的过程，以及通过“主-从-从”模式分担主库压力的方式。

那么，一旦主从库完成了全量复制，它们之间就会一直维护一个网络连接，主库会通过这个连接将后续陆续收到的命令操作再同步给从库，这个过程也称为基于长连接的命令传播，可以避免频繁建立连接的开销。

听上去好像很简单，但不可忽视的是，这个过程中存在着风险点，最常见的就是网络断连或阻塞。

如果网络断连，主从库之间就无法进行命令传播了，从库的数据自然也就没办法和主库保持一致了，客户端就可能从从库读到旧数据。

接下来，我们就来聊聊网络断连后的解决办法。

主从库间网络断了怎么办

在Redis 2.8之前，如果主从库在命令传播时出现了网络闪断，那么，从库就会和主库重新进行一次全量复制，开销非常大。从Redis 2.8开始，网络断了之后，主从库会采用增量复制的方式继续同步。听名字大概就可以猜到它和全量复制的不同。

全量复制是同步所有数据，而增量复制只会把主从库网络断连期间主库收到的命令，同步给从库。

那么，增量复制时，主从库之间具体是怎么保持同步的呢？这里的奥秘就在于 repl_backlog_buffer 这个缓冲区。我们先来看下它是如何用增量命令同步的。

当主从库断连后，主库会把断连期间收到的写操作命令，写入replication buffer，同时也会把这些操作命令也写入repl_backlog_buffer这个缓冲区。

repl_backlog_buffer是一个环形缓冲区，主库会记录自己写到的位置，从库则会记录自己已经读到的位置。

刚开始的时候，主库和从库的写读位置在一起，这算是它们的起始位置。随着主库不断接收新的写操作，它在缓冲区中的写位置会逐步偏离起始位置，我们通常用偏移量来衡量这个偏移距离的大小，对主库来说，对应的偏移量就是 master_repl_offset。主库接收的新写操作越多，这个值就会越大。

同样，从库在复制完写操作命令后，它在缓冲区中的读位置也开始逐步偏移刚才的起始位置，此时，从库已复制的偏移量 slave_repl_offset 也在不断增加。

正常情况下，这两个偏移量基本相等。

主从库的连接恢复之后，从库首先会给主库发送 psync命令，并把自己当前的 slave_repl_offset 发给主库，主库会判断自己的master_repl_offset和slave_repl_offset之间的差距。

在网络断连阶段，主库可能会收到新的写操作命令，所以，一般来说，master_repl_offset会大于slave_repl_offset。此时，主库只用把master_repl_offset和slave_repl_offset之间的命令操作同步给从库就行。

就像这张图的中间部分，主库和从库之间相差了put d e和put d f两个操作，在增量复制时，主库只需要把它们同步给从库，就行了。

不过，有一个地方我要强调一下，因为repl_backlog_buffer是一个环形缓冲区，所以在缓冲区写满后，主库会继续写入，此时，就会覆盖掉之前写入的操作。如果从库的读取速度比较慢，就有可能导致从库还未读取的操作被主库新写的操作覆盖了，这会导致主从库间的数据不一致。

因此，我们要想办法避免这一情况。一般而言，我们可以调整repl_backlog_size这个参数。这个参数和所需的缓冲空间大小有关。

缓冲空间的计算公式：缓冲空间大小 = 主库写入命令速度 * 操作大小 - 主从库间网络传输命令速度 * 操作大小。

在实际应用中，考虑到可能存在一些突发的请求压力，我们通常需要把这个缓冲空间扩大一倍，即 repl_backlog_size = 缓冲空间大小 * 2，这也就是repl_backlog_size的最终值。举个例子：

如果主库每秒写入2000个操作，每个操作的大小为2KB，网络每秒能传输1000个操作，那么，有1000个操作需要缓冲起来，这就至少需要2MB的缓冲空间。否则，新写的命令就会覆盖掉旧操作了。

为了应对可能的突发压力，我们最终把repl_backlog_size设为4MB。这样一来，增量复制时主从库的数据不一致风险就降低了。不过，如果并发请求量非常大，连两倍的缓冲空间都存不下新操作请求的话，此时，主从库数据仍然可能不一致。

针对这种情况，一方面，你可以根据Redis所在服务器的内存资源，再适当增加repl_backlog_size值，比如说设置成缓冲空间大小的4倍，另一方面，你可以考虑使用切片集群，来分担单个主库的请求压力。

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