百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术教程 > 正文

一文读懂Redis主从同步协议原理(一文读懂redis主从同步协议原理详解)

mhr18 2024-10-26 10:46 36 浏览 0 评论

Redis是一个内存型的KV键值数据库,使用主从架构的最核心的目的便是提供数据冗余备份,以防止一个Redis节点Down掉之后其中的数据也被丢失,而作为冗余备份,主从节点最重要的工作便是数据同步,下图显示了客户端读写Redis集群的I/O路径。

那么本篇着重介绍的便是Redis的数据同步策略,包括主从节点首次建立连接后的全量复制以及从节点短暂断连后的数据部分复制。主要内容分为

  1. Redis主从复制概述
  2. Redis主从数据同步
  3. Redis读写分离实现以及过期数据处理
  4. 结语

Redis主从复制概述

主从复制,是指将一台Redis Master节点服务器的数据复制到其他的Redis Slave服务器,主节点(master/leader),从节点(slave/follower)。一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点),但一个从节点只能有一个主节点,同时每个从节点也可以是别的从节点的父节点,即主从节点连接形成树结构。

主从结构中数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点,所有的内存变更,即数据的增删改都只能在主节点上进行,从节点通过同步的方式完成修改。默认情况下,从节点对非Master节点客户端是只读的。Redis使用主从复制的作用有:

  1. 数据冗余:实现数据冗余备份,这样一台节点挂了之后,其上的数据不至于丢失。
  2. 故障恢复:当主节点出现问题时,其从节点可以被提升为主节点继续提供服务,实现快速的故障恢复;
  3. 负载均衡:在主从复制的基础上,配合读写分离,可以由主节点提供写服务,由从节点提供读服务(即写Redis数据时应用连接主节点,读Redis数据时应用连接从节点),分担服务器负载;尤其是在写少读多的场景下,通过多个从节点分担读负载,可以大大提高Redis服务器的并发量。

Redis主从数据同步

redis的主从同步始于命令SLAVEOF host port,通过这个命令能够建立主从关系,SLAVEOF 命令用于在 Redis 运行时动态地修改复制功能的行为。

通过执行 SLAVEOF host port 命令,可以将当前服务器转变为指定服务器的从属服务器(slave server)。如果当前服务器已经是某个主服务器(master server)的从属服务器,那么执行 SLAVEOF host port 将使当前服务器停止对旧主服务器的同步,丢弃旧数据集,转而开始对新主服务器进行同步。

另外,对一个从属服务器执行命令 SLAVEOF NO ONE 将使得这个从属服务器关闭复制功能,并从从属服务器转变回主服务器,原来同步所得的数据集不会被丢弃。利用 SLAVEOF NO ONE 不会丢弃同步所得数据集这个特性,在没有搭建哨兵和集群的情况下,可以在主服务器失败的时候,将从属服务器用作新的主服务器,从而实现无间断运行。

全量同步

Redis主从结构的核心目的在于数据备份。当节点A对节点B发起复制时,最直接的做法就是把节点B的内存数据生成快照文件(RDB)然后发送给节点A,节点A接收到RDB文件后将文件中的数据恢复到内存中,这就是全量同步

全量同步过程有一个问题:主节点如何判断一个从节点是第一次同步数据?

实际上每一个 redis 节点都会有一个 replication id ,称为数据集ID。从节点第一次请求主节点,会带上 replication id,主节点收到从节点 replication id,和自己的 replication id 对比,如果不相同说明是第一次请求同步数据,主节点将自己的 replication id 发送给从节点,从节点存储主节点的 replication id,从节点后续请求再带上该 replication id。

此外,主节点如何知道每次从 repl_baklog 中获取哪部分数据同步从节点?

实际上主节点向从节点同步数据时,会带上两个个参数:replication id 和 offset, offset 标记每次复制数据的偏移量。往后同步从节点带上 replication id 和 offset 即可。

增量同步

增量同步一般发生在重启阶段:

  • 从节点带上 replication id 和 offset 向主节点请求同步;
  • 主节点根据 replication id 判断是否和自己的一致;如果一直则回复继续;
  • 主节点从 repl_baklog 中取出数据,同步到从节点;
  • 从节点接收之后存储指令;

PSYNC具备了数据全量重同步和增量同步模式。

全量重同步:跟旧版复制基本是一致的,可以理解为“全量”复制。

部分重同步:salve断开又重新连时,在命令传播阶段,只需要发送与master断开这段时间执行的写命给slave即可,可以理解为“增量”复制。

PSYNC执行过程中比较重要的概念有3个:runid、offset(复制偏移量)以及复制积压缓冲区。

1.runid

每个Redis服务器都会有一个表明自己身份的ID。在PSYNC中发送的这个ID是指之前连接的Master的ID,如果没保存这个ID,PSYNC的命令会使用”PSYNC ? -1” 这种形式发送给Master,表示需要全量复制。

2.offset(复制偏移量)

在主从复制的Master和Slave双方都会各自维持一个offset。Master成功发送N个字节的命令后会将Master里的offset加上N,Slave在接收到N个字节命令后同样会将Slave里的offset增加N。

Master和Slave如果状态是一致的那么它的的offset也应该是一致的。

3.复制积压缓冲区

复制积压缓冲区是由Master维护的一个固定长度环形积压队列(FIFO队列),它的作用是缓存已经传播出去的命令。当Master进行命令传播时,不仅将命令发送给所有Slave,还会将命令写入到复制积压缓冲区里面。

PSYNC执行过程和SYNC的区别在于:salve连接时,判断是否需要全量同步,全量同步的逻辑过程和SYNC一样。PSYNC执行步骤如下:

客户端向服务器发送SLAVEOF命令,即salve向master发起连接请求时,slave根据自己是否保存Master runid来判断是否是第一次连接。

如果是第一次同步则向Master发送 PSYNC ? -1 命令来进行完整同步;如果是重连接,会向Master发送PSYNC runid offset命令(runid是master的身份ID,offset是从节点同步命令的全局迁移量)。

Master接收到PSYNC 命令后,首先判断runid是否和本机的id一致,如果一致则会再次判断offset偏移量和本机的偏移量相差有没有超过复制积压缓冲区大小,如果没有那么就给Slave发送CONTINUE,此时Slave只需要等待Master传回失去连接期间丢失的命令。如果runid和本机id不一致或者offset差距超过了复制积压缓冲区大小,那么就会返回FULLRESYNC runid offset,Slave将runid保存起来,并进行全量同步。

主节点在命令传播时,主数据库会将每一个写命令传递给从数据库的同时,都会将写命令存放到积压队列,并记录当前积压队列中存放命令的全局偏移量offset。当salve重连接时,master会根据从节点传的offset在环形积压队列中找到断开这段时间执行的命令,并同步给salve节点,达到增量同步结果。

主从同步优化

可以从这几个方面来优化主从集群:

  • 在 master 中配置 repl-diskless-sync yes 启动无磁盘复制,避免全量同步时的磁盘IO;
  • Redis 单节点的内存占用不要太大,减少 RDB 导致的过多磁盘IO;
  • 适当提高repl_baklog的大小,发现slave宕机时尽快实现故障恢复,尽可能避免全量同步;
  • 限制一个 master 的 slave 节点,如果需要较多的 slave,可以采用主-从-从链接模式;

读写分离和过期数据

主从复制的一大用处就是可以拓展单节点的读写性能,但是由于Redis中主从节点的数据复制时单向的,所以从节点对外是只读状态,而主节点是可读可写的状态。在读请求占比比较大的时候,让从节点参与响应读请求可以有效的分摊Master节点的压力。但是需要注意的是,由于主从节点之间可能存在数据的延迟,导致从子节点读到的数据可能是过期数据。其中一个典型的场景就是过期数据未能及时清理。由于数据的单向复制,子节点在Master节点不告知的情况下不会主动进行任何内存变更的操作,涉及到数据过期时,Redis采用的做法是当Master节点判断某个key过期了之后会向子节点发送DEL命令删除掉数据。但是如果期间由于网络环境或其他问题导致DEL命令未及时到达子节点,那么用户此时从子节点读到的数据就是本应已过期被删除的数据。

为了解决这个问题,Redis从3.2版本之后,子节点也可以主动判断用户请求的键是否已经过期。如果过期,则就不向用户返回结果,但是并不会直接删除数据。删除数据的操作仍然是只会由Master节点的同步引起。这实际上是对主从的时钟同步是有要求的,绝大部分情况下这个先决条件还是能够被满足的。

相关推荐

redis 7.4.3更新!安全修复+性能优化全解析

一、Redis是什么?为什么选择它?Redis(RemoteDictionaryServer)是一款开源的高性能内存键值数据库,支持持久化、多数据结构(如字符串、哈希、列表等),广泛应用于缓存、消...

C# 读写Redis数据库的简单例子

CSRedis是一个基于C#的Redis客户端库,它提供了与Redis服务器进行交互的功能。它是一个轻量级、高性能的库,易于使用和集成到C#应用程序中。您可以使用NuGet包管理器或使用以下命令行命令...

十年之重修Redis原理

弱小和无知并不是生存的障碍,傲慢才是。--------面试者总结Redis可能都用过,但是从来没有理解过,就像一个熟悉的陌生人,本文主要讲述了Redis基本类型的使用、数据结构、持久化、单线程模型...

高频L2行情数据Redis存储架构设计(含C++实现代码)

一、Redis核心设计原则内存高效:优化数据结构,减少内存占用低延迟访问:单次操作≤0.1ms响应时间数据完整性:完整存储所有L2字段实时订阅:支持多客户端实时数据推送持久化策略:RDB+AOF保障数...

Magic-Boot开源引擎:零代码玩转企业级开发,效率暴涨!

一、项目介绍基于magic-api搭建的快速开发平台,前端采用Vue3+naive-ui最新版本搭建,依赖较少,运行速度快。对常用组件进行封装。利用Vue3的@vue/compiler-sfc单文...

项目不行简历拉胯?3招教你从面试陪跑逆袭大厂offer!

项目不行简历拉胯?3招教你从面试陪跑逆袭大厂offer!老铁们!是不是每次面试完都感觉自己像被大厂面试官婉拒的渣男?明明刷了三个月题库,背熟八股文,结果一被问项目就支支吾吾,简历写得像大学生课程设计?...

谷歌云平台:开发者部署超120个开源包

从国外相关报道了解,Google与Bitnami合作为Google云平台增加了一个新的功能,为了方便开发人员快捷部署程序,提供了120余款开源应用程序云平台的支持。这些应用程序其中包括了WordPre...

知名互联网公司和程序员都看好的数据库是什么?

2017年数据库领域的最大趋势是什么?什么是最热的数据处理技术?学什么数据库最有前途?程序员们普遍不喜欢的数据库是什么?本文都会一一揭秘。大数据时代,数据库的选择备受关注,此前本号就曾揭秘国内知名互联...

腾讯云发布云存储MongoDB服务

近日,著名安全专家兼Shodan搜索引擎的创建者JohnMatherly发现,目前至少有35000个受影响的MongoDB数据库暴露在互联网上,它们所包含的数据暴露在网络攻击风险之中。据估计,将近6...

已跪,Java全能笔记爆火,分布式/开源框架/微服务/性能调优全有

前言程序员,立之根本还是技术,一个程序员的好坏,虽然不能完全用技术强弱来判断,但是技术水平一定是基础,技术差的程序员只能CRUD,技术不深的程序员也成不了架构师。程序员对于技术的掌握,除了从了解-熟悉...

面试官:举个你解决冲突的例子?别怂!用这个套路……

面试官:举个你解决冲突的例子?别怂!用这个套路……最近收到粉丝私信,说被问到:团队技术方案有分歧怎么办?当场大脑宕机……兄弟!这不是送命题,是展示你情商+技术判断力的王炸题!今天教你们3招,用真实案例...

面试碰到MongoDB?莫慌,跟面试官这样吹MongoDB 复制集

推荐阅读:吊打MySQL:21性能优化实践+学习导图+55面试+笔记+20高频知识点阿里一线架构师分享的技术图谱,进阶加薪全靠它十面字节跳动,依旧空手而归,我该放弃吗?文末会分享一些MongoDB的学...

SpringBoot集成扩展-访问NoSQL数据库之Redis和MongoDB!

与关系型数据库一样,SpringBoot也提供了对NoSQL数据库的集成扩展,如对Redis和MongoDB等数据库的操作。通过默认配置即可使用RedisTemplate和MongoTemplate...

Java程序员找工作总卡项目关?

Java程序员找工作总卡项目关?3招教你用真实经历写出HR抢着要的简历!各位Java老哥,最近刷招聘软件是不是手都划酸了?简历投出去石沉大海,面试邀请却总在飞别人的简历?上周有个兄弟,13年经验投了5...

Java多租户SaaS系统实现方案

嗯,用户问的是Java通过租户id实现的SaaS方案。首先,我需要理解用户的需求。SaaS,也就是软件即服务,通常是指多租户的架构,每个租户的数据需要隔离。用户可能想知道如何在Java中利用租户ID来...

取消回复欢迎 发表评论: