Redis基础-主从库模式

本文主要是介绍Redis基础-主从库模式，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

Redis通过AOF和RDB的方式恢复数据，保证尽量少丢失数据，提升可靠性。通过增加副本冗余量，将一份数据同时保存在多个实例上，保证一个实例出现故障，其他实例也可以对外提供服务。

主从库模式

为了保证多实例之间数据一致性，Redis提供了主从库模式，以保证数据副本的一致性，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。

 主从库数据同步

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命令形成主库和从库的关系。

　　例：在从库上执行 replicaof 127.0.0.1 6379 之后，从库就从主库上复制数据了

主从库数据第一次同步：

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。

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。

主从级联模式

 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。

“主 - 从 - 从”模式

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），在这些从库上执行如下命令，让它们和刚才所选的从库，建立起主从关系。

 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。

repl_backlog_buffer

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。

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。

repl_backlog_buffer是所有从库共享的，slave_repl_offset是由从库自己记录的，这也是因为每个从库的复制进度不一定相同。 从库断连后再恢复时，会给主库发送psync命令，并把自己当前的slave_repl_offset发给主库。所以，在你所说的情况下，正常恢复的从库推进的slave_repl_offset是它自己记录的，不会影响到第二个从库。 第二个从库断连后再恢复，只要slave_repl_offset指向的数据没有被覆盖，就能继续恢复。

repl_backlog_size

为了避免从库的读取速度比较慢，导致从库还未读取的操作被主库新写的操作覆盖，可以将repl_backlog_size这个参数调整大一些，降低主从库间的数据不一致的风险。

1、repl_backlog_buffer：就是上面我解释到的，它是为了从库断开之后，如何找到主从差异数据而设计的环形缓冲区，从而避免全量同步带来的性能开销。如果从库断开时间太久，repl_backlog_buffer环形缓冲区被主库的写命令覆盖了，那么从库连上主库后只能乖乖地进行一次全量同步，所以repl_backlog_buffer配置尽量大一些，可以降低主从断开后全量同步的概率。而在repl_backlog_buffer中找主从差异的数据后，如何发给从库呢？这就用到了replication buffer。

2、replication buffer：Redis和客户端通信也好，和从库通信也好，Redis都需要给分配一个 内存buffer进行数据交互，客户端是一个client，从库也是一个client，我们每个client连上Redis后，Redis都会分配一个client buffer，所有数据交互都是通过这个buffer进行的：Redis先把数据写到这个buffer中，然后再把buffer中的数据发到client socket中再通过网络发送出去，这样就完成了数据交互。所以主从在增量同步时，从库作为一个client，也会分配一个buffer，只不过这个buffer专门用来传播用户的写命令到从库，保证主从数据一致，我们通常把它叫做replication buffer。

3、再延伸一下，既然有这个内存buffer存在，那么这个buffer有没有限制呢？如果主从在传播命令时，因为某些原因从库处理得非常慢，那么主库上的这个buffer就会持续增长，消耗大量的内存资源，甚至OOM。所以Redis提供了client-output-buffer-limit参数限制这个buffer的大小，如果超过限制，主库会强制断开这个client的连接，也就是说从库处理慢导致主库内存buffer的积压达到限制后，主库会强制断开从库的连接，此时主从复制会中断，中断后如果从库再次发起复制请求，那么此时可能会导致恶性循环，引发复制风暴，这种情况需要格外注意

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