Redis学习总结（中）——事务、持久化和主从复制
2021/7/20 19:37:42
本文主要是介绍Redis学习总结（中）——事务、持久化和主从复制，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学习总结（中）——事务、持久化和主从复制
- 一、Redis的事务操作
- 1.1 事务的操作和错误处理
- 1.2 Watch锁
- 1.3 Redis_事务_秒杀案例
- 1.3.1 使用事务（解决超卖）+连接池（解决超时问题）
- 1.3.2 使用LUA脚本解决库存依赖问题
- 1.3.3 使用工具ab来模拟并发
- 二、Redis持久化
- 2.1 RDB持久化方式
- 2.1.1 RDB持久化特点
- 2.1.2 快照生成方式
- 2.1.2.1 save或者bgsave命令
- 2.1.2.2 自动触发（重点）
- 2.1.2.3 服务器接收客户端shutdown指令
- 2.1.3 RDB相关配置
- 2.1.4 RDB的备份
- 2.1.5 RDB持久化的优缺点:
- 2.2 Redis持久化之AOF
- 2.2.1 AOF持久化的特点
- 2.2.2 AOF持久化的开启、恢复与修复
- 2.2.3 AOF同步频率设置
- 2.2.4 AOF文件的重写
- 2.3 RDB与AOF区别
- 三、主从复制
- 3.1 主从复制的使用
- 3.1.1 建立复制
- 3.1.2 搭建一主俩从实例
- 3.2 断开复制
- 3.3 薪火相传
- 3.4 主从复制的实现原理（待补充）
一、Redis的事务操作
- redis事务就是一个命令执行的队列，将一系列预定义命令包装成一个整体（一个队列）。当执行时，一次性按照添加顺序依次执行，中间不会被打断或者干扰
1.1 事务的操作和错误处理
事务的操作multi、exec、discard：
-
开启事务
multi
设定事务的开启位置，此指令执行后，后续的所有指令均加入到事务中 -
执行事务
exec
设定事务的结束位置，同时执行事务。与multi成对出现，成对使用
注意：加入事务的命令暂时进入到任务队列中，并没有立即执行，只有执行exec命令才开始执行 -
取消事务
discard
终止当前事务的定义，发生在multi之后，exec之前
即：从输入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。
事务的错误处理：
-
组队中某个命令出现了报告错误，执行时整个的所有队列都会被取消。
-
如果执行阶段某个命令报出了错误，则只有报错的命令不会被执行，而其他的命令都会执行，不会回滚。
1.2 Watch锁
watch锁是一种乐观锁的概念：
乐观锁(Optimistic Lock), 顾名思义，就是很乐观，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。
-
watch
在执行multi之前，先执行watch key1 [key2],可以监视一个(或多个) key ，如果在执行exec前如果key被别的线程操作了，则终止事务执行。 -
unwatch
取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。
如果在执行 WATCH 命令之后，EXEC 命令或DISCARD 命令先被执行了的话，那么就不需要再执行UNWATCH 了。
1.3 Redis_事务_秒杀案例
Redis中记录商品的库存数量和秒杀成功者清单
1.3.1 使用事务（解决超卖）+连接池（解决超时问题）
存在的问题：
- 问题一：超卖问题
使用
事务（乐观锁）解决 - 问题二：链接超时问题
解决：使用
连接池
jedis连接资源的创建与销毁是很消耗程序性能，所以jedis为我们提供了
jedis的池化技术，jedisPool在创建时初始化一些连接资源存储到连接池中，使用jedis连接资源时不需要创建，而是从连接池中获取一个资源进行redis的操作，使用完毕后，不需要销毁该jedis连接资源，而是将该资源归还给连接池，供其他请求使用。
常用参数:
MaxTotal：控制一个pool可分配多少个jedis实例，通过pool.getResource()来获取；如果赋值为-1，则表示不限制；如果pool已经分配了MaxTotal个jedis实例，则此时pool的状态为exhausted。maxIdle：控制一个pool最多有多少个状态为idle(空闲)的jedis实例；MaxWaitMillis：表示当borrow一个jedis实例时，最大的等待毫秒数，如果超过等待时间，则直接抛JedisConnectionException；testOnBorrow：获得一个jedis实例的时候是否检查连接可用性（ping()）；如果为true，则得到的jedis实例均是可用的；
代码示例
Redis连接池代码：
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;
public class JedisPoolUtil {
private static volatile JedisPool jedisPool = null;
private JedisPoolUtil() {
}
public static JedisPool getJedisPoolInstance() {
if (null == jedisPool) {
synchronized (JedisPoolUtil.class) {
if (null == jedisPool) {
JedisPoolConfig poolConfig = new JedisPoolConfig();
poolConfig.setMaxTotal(200);
poolConfig.setMaxIdle(32);
poolConfig.setMaxWaitMillis(100*1000);
poolConfig.setBlockWhenExhausted(true);
poolConfig.setTestOnBorrow(true); // ping PONG
jedisPool = new JedisPool(poolConfig, "192.168.2.4", 6379, 60000 );
}
}
}
return jedisPool;
}
public static void release(JedisPool jedisPool, Jedis jedis) {
if (null != jedis) {
jedisPool.returnResource(jedis);
}
}
}
Servlet代码：
public class SecKillServlet extends HttpServlet {
private static final long serialVersionUID = 1L;
public SecKillServlet() {
super();
}
@Override
protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException {
String userid = new Random().nextInt(50000) +"" ;
String prodid = req.getParameter("prodid");
boolean isSuccess=SecKill_redis.doSecKill(userid,prodid);
// boolean isSuccess= SecKill_redisByScript.doSecKill(userid,prodid);
resp.getWriter().print(isSuccess);
}
}
Redis操作代码：
public class SecKill_redis {
//秒杀过程
public static boolean doSecKill(String uid,String prodid) throws IOException {
//1 uid和prodid非空判断
if(uid == null || prodid == null) {
return false;
}
//2 连接redis
//通过连接池得到jedis对象
JedisPool jedisPool = JedisPoolUtil.getJedisPoolInstance();
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
//3 拼接key
// 3.1 库存key
String kcKey = "sk:"+prodid+":qt";
// 3.2 秒杀成功用户key
String userKey = "sk:"+prodid+":user";
//监视库存
jedis.watch(kcKey);
//4 获取库存，如果库存null，秒杀还没有开始
String kc = jedis.get(kcKey);
if(kc == null) {
System.out.println("秒杀还没有开始，请等待");
jedis.close();
return false;
}
// 5 判断用户是否重复秒杀操作
if (jedis.sismember(userKey, uid)) {
System.out.println("已经秒杀成功了，不能重复秒杀");
jedis.close();
return false;
}
//6 判断如果商品数量，库存数量小于1，秒杀结束
if (Integer.parseInt(kc) < 1) {
System.out.println("秒杀已经结束了");
jedis.close();
return false;
}
//7 秒杀过程
//使用事务
Transaction multi = jedis.multi();
//组队操作
//7.1 库存-1
multi.decr(kcKey);
//7.2 把秒杀成功用户添加清单里面
multi.sadd(userKey,uid);
//执行
List<Object> results = multi.exec();
if (results == null || results.size() == 0) {
System.out.println("秒杀失败了....");
jedis.close();
return false;
}
System.out.println("秒杀成功了..");
jedis.close();
return true;
}
}
前端发起请求
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>Insert title here</title>
</head>
<body>
<h1>iPhone 13 Pro !!! 1元秒杀！！！
</h1>
<form id="msform" action="${pageContext.request.contextPath}/doseckill" enctype="application/x-www-form-urlencoded">
<input type="hidden" id="prodid" name="prodid" value="0101">
<input type="button" id="miaosha_btn" name="seckill_btn" value="秒杀点我"/>
</form>
</body>
<script type="text/javascript" src="${pageContext.request.contextPath}/script/jquery/jquery-3.1.0.js"></script>
<script type="text/javascript">
$(function(){
$("#miaosha_btn").click(function(){
var url=$("#msform").attr("action");
$.post(url,$("#msform").serialize(),function(data){
if(data=="false"){
alert("抢光了" );
$("#miaosha_btn").attr("disabled",true);
}
} );
})
})
</script>
</html>
1.3.2 使用LUA脚本解决库存依赖问题
问题：已经秒光，可是还有库存。原因，就是乐观锁导致很多请求都失败。先点的没秒到，后点的可能秒到了。
解决：
将复杂的或者多步的redis操作，写为一 个脚本，一次提交给redis执行，减少反复连接redis的次数。提升性能。
LUA脚本是类似redis事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些redis事务性的操作。
但是注意redis的lua脚本功能，只有在Redis 2.6以上的版本才可以使用。
通过lua脚本解决争抢问题，实际上是redis 利用其单线程的特性，用任务队列的方式解决多任务并发问题。
LUA脚本
local userid=KEYS[1];
local prodid=KEYS[2];
local qtkey="sk:"..prodid..":qt";
local usersKey="sk:"..prodid.":usr';
local userExists=redis.call("sismember",usersKey,userid);
if tonumber(userExists)==1 then
return 2;
end
local num= redis.call("get" ,qtkey);
if tonumber(num)<=0 then
return 0;
else
redis.call("decr",qtkey);
redis.call("sadd",usersKey,userid);
end
return 1;
Redis使用LUA脚本代码
public class SecKill_redisByScript {
private static final org.slf4j.Logger logger =LoggerFactory.getLogger(SecKill_redisByScript.class) ;
static String secKillScript ="local userid=KEYS[1];\r\n" +
"local prodid=KEYS[2];\r\n" +
"local qtkey='sk:'..prodid..\":qt\";\r\n" +
"local usersKey='sk:'..prodid..\":usr\";\r\n" +
"local userExists=redis.call(\"sismember\",usersKey,userid);\r\n" +
"if tonumber(userExists)==1 then \r\n" +
" return 2;\r\n" +
"end\r\n" +
"local num= redis.call(\"get\" ,qtkey);\r\n" +
"if tonumber(num)<=0 then \r\n" +
" return 0;\r\n" +
"else \r\n" +
" redis.call(\"decr\",qtkey);\r\n" +
" redis.call(\"sadd\",usersKey,userid);\r\n" +
"end\r\n" +
"return 1" ;
static String secKillScript2 =
"local userExists=redis.call(\"sismember\",\"{sk}:0101:usr\",userid);\r\n" +
" return 1";
public static boolean doSecKill(String uid,String prodid) throws IOException {
// JedisPool jedispool = JedisPoolUtil.getJedisPoolInstance();
// Jedis jedis=jedispool.getResource();
Jedis jedis = new Jedis("192.168.2.4", 6379);
//String sha1= .secKillScript;
String sha1= jedis.scriptLoad(secKillScript);
Object result= jedis.evalsha(sha1, 2, uid,prodid);
String reString=String.valueOf(result);
if ("0".equals( reString ) ) {
System.err.println("已抢空！！");
}else if("1".equals( reString ) ) {
System.out.println("抢购成功！！！！");
}else if("2".equals( reString ) ) {
System.err.println("该用户已抢过！！");
}else{
System.err.println("抢购异常！！");
}
jedis.close();
return true;
}
}
1.3.3 使用工具ab来模拟并发
CentOS6 默认安装
CentOS7需要手动安装
安装ab工具：yum install httpd-tools
执行代码：
ab -n 2000 -c 200 -k -p ~/postfile -T application/x-www-form-urlencoded http://192.168.81.1:8080/seckill/doseckill -n 连接数 -c 并发数
二、Redis持久化
Redis的高性能是由于其将所有数据都存储在了内存中，为了使Redis在重启之后仍能保证数据不丢失，需要将数据从内存中同步到硬盘中，这一过程就是持久化。Redis支持两种方式的持久化，一种是 RDB方式，一种是 AOF方式。可以单独使用其中一种或将二者结合使用。
RDB持久化（默认支持，无需配置）
该机制是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。快照(Snapshot)也称为RDB持久化方式AOF持久化
该机制将以日志的形式记录服务器所处理的每一个写操作，在Redis服务器启动之初会读取该文件来重新构建redis数据库，以保证启动后数据库中的数据是完整的。- 无持久化
我们可以通过配置的方式禁用Redis服务器的持久化功能，这样我们就可以将Redis视为一个功能加强版的memcached了。 redis可以同时使用RDB和AOF
2.1 RDB持久化方式
2.1.1 RDB持久化特点
是什么？
在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘， 也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里
备份是如何执行的？
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，待持久化过程都结束了，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，这就确保了极高的性能 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方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。
Fork？
-
Fork的作用是复制一个与当前进程一样的进程。新进程的所有数据（变量、环境变量、程序计数器等） 数值都和原进程一致，但是是一个全新的进程，并作为原进程的子进程
-
在Linux程序中，fork()会产生一个和父进程完全相同的子进程，但子进程在此后多会exec系统调用，出于效率考虑，Linux中引入了“写时复制技术”
-
一般情况父进程和子进程会共用同一段物理内存，只有进程空间的各段的内容要发生变化时，才会将父进程的内容复制一份给子进程。
2.1.2 快照生成方式
- 客户端方式:
BGSAVE和SAVE指令 - 服务器配置自动触发
2.1.2.1 save或者bgsave命令
bgsave命令：
- 客户端可以使用
BGSAVE命令来创建一个快照,当redis服务器接收到客户端的BGSAVE命令时,redis会调用fork来创建一个子进程,然后子进程负责将快照写入磁盘中,而父进程则继续处理命令请求。即：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。
save命令：
- 客户端还可以使用
SAVE命令来创建一个快照,接收到SAVE命令的redis服务器在快照创建完毕之前将不再响应任何其他的命令。即：使用SAVE命令在快照创建完毕之前,redis处于阻塞状态,无法对外服务(写操作)
2.1.2.2 自动触发（重点）
-
如果用户在
redis.conf中设置了save配置选项,redis会在save选项条件满足之后自动触发一次BGSAVE命令, 如果设置多个save配置选项,当任意一个save配置选项条件满足,redis也会触发一次BGSAVE命令
-
表示
900S(15分钟), key发生1次变化, 就触发一次 bgsave命令, 持久化一次 -
表示
300S(5分钟), key发生10次变化, 就触发一次bgsave命令, 持久化一次 -
表示
60S(1分钟), key发生10000次变化, 就触发一次bgsave命令, 持久化一次
上面自动触发的规则: 标明key改变的越频繁, 触发快照持久化到硬盘的时间就越短;
2.1.2.3 服务器接收客户端shutdown指令
- 当
redis服务器接收到redis客户端发来的shutdown指令关闭服务器时,会执行一个save命令,阻塞所有的客户端,不再执行客户端执行发送的任何命令,并且在save命令执行完毕之后关闭服务器
2.1.3 RDB相关配置
-
rdb文件名
在redis.conf中配置文件名称，默认为dump.rdb
-
配置文件位置
rdb文件的保存路径，也可以修改。默认为Redis启动时命令行所在的目录下
dir “/myredis/”
-
stop-writes-on-bgsave-error
后台存储过程中如果出现错误现象，是否停止保存操作。推荐yes. -
rdbcompression 压缩文件
对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储。如果是的话，redis会采用LZF算法进行压缩。如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能，但会使存储的文件变大（巨大）。推荐yes. -
rdbchecksum 检查完整性
在存储快照后，还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验，但是这样做会增加大约10%的性能消耗，如果希望获取到最大的性能提升，可以关闭此功能。推荐yes.
2.1.4 RDB的备份
- 将*.rdb的文件拷贝到别的地方
- 关闭Redis
- 先把备份的文件拷贝到工作目录下
cp dump2.rdb dump.rdb - 启动Redis, 备份数据会直接加载
2.1.5 RDB持久化的优缺点:
优点：
- RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，存储效率较高
- RDB内部存储的是redis在某个时间点的数据快照，非常适合用于数据备份，全量复制等场景
- RDB恢复数据的速度要比AOF快很多
应用：服务器中每X小时执行bgsave备份，并将RDB文件拷贝到远程机器中，用于灾难恢复
缺点：
- RDB方式无论是执行指令还是利用配置，无法做到实时持久化，具有较大的可能性丢失数据
- bgsave指令每次运行要执行fork操作创建子进程，要牺牲掉一些性能
- 基于快照思想，每次读写都是全部数据，当数据量巨大时，效率非常低
2.2 Redis持久化之AOF
2.2.1 AOF持久化的特点
AOF持久化可以将所有客户端执行的(set)写命令记录到日志文件中,即会将被执行的写命令写到AOF的文件末尾,以此来记录数据发生的变化- 想要恢复内存中的数据, 只要redis从头到尾执行一次AOF文件所包含的所有写命令,就可以恢复
AOF文件的记录的数据集.(将写命令原封不动的写到aof的文件, 下次再从新执行就恢复了数据) - 该机制将以
日志的形式记录服务器所处理的每一个写操作，在Redis服务器启动之初会读取该文件来重新构建redis数据库，以保证启动后数据库中的数据是完整的。
AOF持久化流程
- 客户端的请求写命令会被append追加到AOF缓冲区内；
- 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；
- 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；
- 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；
2.2.2 AOF持久化的开启、恢复与修复
开启AOF持久化：
在redis的默认配置(redis.conf)中AOF持久化机制是没有开启的，需要在配置中开启。
- a. 修改
appendonly yes开启持久化 - b. 修改
appendfilename "appendonly.aof"指定生成文件名称
注意：AOF和RDB同时开启，系统默认取AOF的数据（数据不会存在丢失）
AOF的恢复：
备份和恢复的操作同RDB一样，都是拷贝备份文件，将有数据的aof文件复制一份保存到对应目录。重启redis然后redis自动加载aof文件。
AOF的修复：
如遇到AOF文件损坏，通过/usr/local/bin/redis-check-aof--fix appendonly.aof进行恢复
2.2.3 AOF同步频率设置
修改appendfsync everysec|always|no指定
| 关键字 | 持久化时机 | 解释 |
|---|---|---|
| appendfsync | always | 始终同步，每次Redis的写入都会立刻记入日志；性能较差但数据完整性比较好 |
| appendfsync | everysec | 每秒将缓冲区中的指令同步到AOF文件中，数据准确性较高，性能较高，建议使用，也是默认配置。在系统突然宕机的情况下丢失1秒内的数据 |
| appendfsync | no | 由操作系统控制每次同步到AOF文件的周期，整体过程不可控 |
2.2.4 AOF文件的重写
随着命令不断写入AOF，文件会越来越大，为了解决这个问题，Redis引入了AOF重写机制压缩文件体积。AOF文件重写是将Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程。简单说就是将对同一个数据的若干个条命令执行结果转化成最终结果数据对应的指令进行记录。可以使用命令bgrewriteaof。
触发重写方式
1、客户端方式触发重写bgrewriteaof命令（手动重写）
- 执行
BGREWRITEAOF命令不会阻塞redis的服务
2、服务器配置方式自动触发重写aof
- 配置
redis.conf中的auto-aof-rewrite-percentage选项 , 下图。 - 如果设置
auto-aof-rewrite-percentage值为100和auto-aof-rewrite-min-size 64mb,并且启用的AOF持久化时,那么当AOF文件体积大于64M,并且AOF文件的体积比上一次重写之后体积大了至少一倍(100%)时,会自动触发,如果重写过于频繁,用户可以考虑将auto-aof-rewrite-percentage设置为更大
重写流程：
- 注意：
重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件，而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件, 替换原有的文件这点和快照有点类似。
步骤：
- 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。
- redis调用
fork，现在有父子两个进程,子进程根据内存中的数据库快照，往临时文件中写入重建数据库状态的命令 - 主进程对于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。
- 1).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。2).主进程把aof_rewrite_buf中的数据写入到新的AOF文件。
- 使用新的AOF文件覆盖旧的AOF文件，完成AOF重写。
2.3 RDB与AOF区别
-
对数据非常敏感，建议使用默认的AOF持久化方案
- AOF持久化策略使用everysecond，每秒钟fsync一次。该策略redis仍可以保持很好的处理性能，当出现问题时，最多丢失0-1秒内的数据。
- 注意：由于AOF文件存储体积较大，且恢复速度较慢
-
数据呈现阶段有效性，建议使用RDB持久化方案
- 数据可以良好的做到阶段内无丢失（该阶段是开发者或运维人员手工维护的），且恢复速度较快，阶段 点数据恢复通常采用RDB方案
- 注意：利用RDB实现紧凑的数据持久化会使Redis降的很低
-
综合比对
- RDB与AOF的选择实际上是在做一种权衡，每种都有利有弊
- 如不能承受数分钟以内的数据丢失，对业务数据非常敏感，选用AOF
- 如能承受数分钟以内的数据丢失，且追求大数据集的恢复速度，选用RDB
- 灾难恢复选用RDB
- 双保险策略，同时开启 RDB 和 AOF，重启后，Redis优先使用 AOF 来恢复数据，降低丢失数据
三、主从复制
背景：为了避免单点Redis服务器故障，准备多台服务器，互相连通。将数据复制多个副本保存在不同的服
务器上，连接在一起，并保证数据是同步的。即使有其中一台服务器宕机，其他服务器依然可以继续
提供服务，实现Redis的高可用，同时实现数据冗余备份。
是什么？
主从复制即将master中的数据即时、有效的复制到slave中。master进行写数据，执行写操作时，将出现变化的数据自动同步到slave；slave进行读数据，写数据被禁止。
特征：
一个master可以拥有多个slave，一个slave只对应一个master
作用：
读写分离：master写、slave读，提高服务器的读写负载能力负载均衡：基于主从结构，配合读写分离，由slave分担master负载，并根据需求的变化，改变slave的数量，通过多个从节点分担数据读取负载，大大提高Redis服务器并发量与数据吞吐量故障恢复：当master出现问题时，由slave提供服务，实现快速的故障恢复数据冗余：实现数据热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式, 因为slave中和master数据是同步的高可用基石：基于主从复制，构建哨兵模式与集群，实现Redis的高可用方案
3.1 主从复制的使用
3.1.1 建立复制
需要注意，主从复制的开启，完全是在从节点发起的；不需要我们在主节点做任何事情。
从节点开启主从复制，有3种方式：
（1）配置文件
在从服务器的配置文件中加入：slaveof <masterip> <masterport>
（2）启动命令
redis-server启动命令后加入 --slaveof <masterip> <masterport>
（3）客户端命令
Redis服务器启动后，直接通过客户端执行命令：slaveof <masterip> <masterport>，则该Redis实例成为从节点。
上述3种方式是等效的，下面以客户端命令的方式为例，看一下当执行了slaveof后，Redis主节点和从节点的变化。
3.1.2 搭建一主俩从实例
-
新建多个redis的配置文件
注意：配置文件中Appendonly关掉或者换名字（这里使用rdb持久化为例）- 新建redis6379.conf，填写以下内容
- 新建redis6380.conf，填写以下内容
- 新建redis6381.conf，填写以下内容
可以在配置文件中设置
slave-priority 数字。设置从机的优先级，值越小，优先级越高，用于选举主机时使用。默认100 - 新建redis6379.conf，填写以下内容
-
启动三台redis服务器
查看系统进程，看看三台服务器是否启动
-
进行从服务器的配置，并查看三台主机运行情况
-
在6380和6381上执行:
slaveof 127.0.0.1 6379，配置6380服务器和6381服务器为6379的从服务器。
-
查看主服务的配置信息。通过
info Replication
-
-
执行结果
- 主机上进行写操作，在从机上可以看到数据
- 从机上写数据报错
- 主机上进行写操作，在从机上可以看到数据
3.2 断开复制
- 通过slaveof <masterip> <masterport>命令建立主从复制关系以后，可以通过
slaveof no one主动断开。需要注意的是，从节点断开复制后，不会删除已有的数据，只是不再接受主节点新的数据变化。
注意：
-
当一个从服务器挂掉之后，重启之后是一个主服务器。如果想成为之前的从服务器，还需要重新配置。且重新配置之后数据和主服务器相同。
-
当主服务器挂掉之后，从服务器不做任何事情。而主服务器重启之后，仍然是主服务器，其之前的从服务器依然存在。
3.3 薪火相传
薪火相传模式即：上一个slave（从机）是下一个slave（从机）的Master（主机）
优点： 从机同样可以接收其他从机的连接和同步请求，那么该从机作为了链条中下一个的主机, 可以有效减轻主机的写压力,去中心化降低风险.
缺点： 一旦某个从机宕机，后面的从机都无法备份。
使6381从服务器成为6380的从服务器（6380为6379的从服务器）
3.4 主从复制的实现原理（待补充）
还需要更详细的学习
- Slave启动成功连接到master后会发送一个sync命令
- Master接到命令启动后台的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令， 在后台进程执行完毕之后，master将传送整个数据文件到slave,以完成一次完全同步
- 全量复制：而slave服务在接收到数据库文件数据后，将其存盘并加载到内存中。
- 增量复制：Master继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave,完成同步
- 但是只要是重新连接master,一次完全同步（全量复制)将被自动执行
这篇关于Redis学习总结（中）——事务、持久化和主从复制的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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