我们要保证高可用，便需要冗余方式去提供集群服务。Redis 提供了主从库模式，主从库之间采用的是读写分离的方式。本文主要阐述Redis的主从复制。

搭建主从架构

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 上执行以下这个命令后，实例 2 就变成了实例 1 的从库，并从实例 1 上复制数据：

1. replicaof 172.16.19.3 6379

主从复制概述

主从复制：是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。

主从复制的作用：

数据冗余：主从复制实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。

故障恢复：当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务的冗余。

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，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。

高可用基石：主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基础。

读操作：主库、从库都可以接收；

写操作：先到主库，然后同步给从库。

主从复制原理

• 全量（同步）复制：比如第一次同步时
• 增量（同步）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

全量复制

主从第一次建立连接时，会执行全量同步，将master节点的所有数据都拷贝给slave节点，流程：

那么，master如何得知salve是第一次来连接呢？？

有几个点可以作为判断依据：

Replication Id：简称replid，是数据集的标记，id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replid

offset：偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset，说明slave数据落后于master，需要更新。

因此slave做数据同步，必须向master声明自己的replication id 和offset，master才可以判断到底需要同步哪些数据。

因为slave原本也是一个master，有自己的replid和offset，当第一次变成slave，与master建立连接时，发送的replid和offset是自己的replid和offset。

master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致，说明这是一个全新的slave，就知道要做全量同步了。

master会将自己的replid和offset都发送给这个slave，slave保存这些信息。以后slave的replid就与master一致了。

因此，master判断一个节点是否是第一次同步的依据，就是看replid是否一致。

完整流程描述：

slave节点请求增量同步

master节点判断replid，发现不一致，拒绝增量同步

master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave

slave清空本地数据，加载master的RDB

master将RDB期间的命令记录在repl_baklog，并持续将log中的命令发送给slave

slave执行接收到的命令，保持与master之间的同步

增量复制

为什么会设计增量复制？

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。

增量复制的流程

什么是增量同步？就是只更新slave与master存在差异的部分数据。如图：

那么master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

repl_backlog原理

master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。

这个文件是一个固定大小的数组，只不过数组是环形，也就是说角标到达数组末尾后，会再次从0开始读写，这样数组头部的数据就会被覆盖。

repl_baklog中会记录Redis处理过的

命令日志及offset，包括master当前的offset，和slave已经拷贝到的offset：

slave与master的offset之间的差异，就是salve需要增量拷贝的数据了。

随着不断有数据写入，master的offset逐渐变大，slave也不断的拷贝，追赶master的offset：

直到数组被填满：

此时，如果有新的数据写入，就会覆盖数组中的旧数据。不过，旧的数据只要是绿色的，说明是已经被同步到slave的数据，即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。

但是，如果slave出现网络阻塞，导致master的offset远远超过了slave的offset：

如果master继续写入新数据，其offset就会覆盖旧的数据，直到将slave现在的offset也覆盖：

棕色框中的红色部分，就是尚未同步，但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复，需要同步，却发现自己的offset都没有了，无法完成增量同步了。只能做全量同步。

更深入理解

为什么还会有从库的从库的设计？

通过分析主从库间第一次数据同步的过程，你可以看到，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，进行数据全量复制。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，这就是“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。

replicaof 所选从库的IP 6379

1

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，如下图所示：

为什么主从全量复制使用RDB而不使用AOF？

RDB文件内容是经过压缩的二进制数据（不同数据类型数据做了针对性优化），文件很小。而AOF文件记录的是每一次写操作的命令，写操作越多文件会变得很大，其中还包括很多对同一个key的多次冗余操作。在主从全量数据同步时，传输RDB文件可以尽量降低对主库机器网络带宽的消耗，从库在加载RDB文件时，一是文件小，读取整个文件的速度会很快，二是因为RDB文件存储的都是二进制数据，从库直接按照RDB协议解析还原数据即可，速度会非常快，而AOF需要依次重放每个写命令，这个过程会经历冗长的处理逻辑，恢复速度相比RDB会慢得多，所以使用RDB进行主从全量复制的成本最低。

假设要使用AOF做全量复制，意味着必须打开AOF功能，打开AOF就要选择文件刷盘的策略，选择不当会严重影响Redis性能。而RDB只有在需要定时备份和主从全量复制数据时才会触发生成一次快照。而在很多丢失数据不敏感的业务场景，其实是不需要开启AOF的。

当主服务器不进行持久化时复制的安全性

为什么不持久化的主服务器自动重启非常危险呢？为了更好的理解这个问题，看下面这个失败的例子，其中主服务器和从服务器中数据库都被删除了。

我们设置节点A为主服务器，关闭持久化，节点B和C从节点A复制数据。

这时出现了一个崩溃，但Redis具有自动重启系统，重启了进程，因为关闭了持久化，节点重启后只有一个空的数据集。

节点B和C从节点A进行复制，现在节点A是空的，所以节点B和C上的复制数据也会被删除。

当在高可用系统中使用Redis Sentinel，关闭了主服务器的持久化，并且允许自动重启，这种情况是很危险的。比如主服务器可能在很短的时间就完成了重启，以至于Sentinel都无法检测到这次失败，那么上面说的这种失败的情况就发生了。

如果数据比较重要，并且在使用主从复制时关闭了主服务器持久化功能的场景中，都应该禁止实例自动重启。

读写分离及其中的问题

在主从复制基础上实现的读写分离，可以实现Redis的读负载均衡：由主节点提供写服务，由一个或多个从节点提供读服务（多个从节点既可以提高数据冗余程度，也可以最大化读负载能力）；在读负载较大的应用场景下，可以大大提高Redis服务器的并发量。下面介绍在使用Redis读写分离时，需要注意的问题。

延迟与不一致问题

前面已经讲到，由于主从复制的命令传播是异步的，延迟与数据的不一致不可避免。如果应用对数据不一致的接受程度程度较低，可能的优化措施包括：优化主从节点之间的网络环境（如在同机房部署）；监控主从节点延迟（通过offset）判断，如果从节点延迟过大，通知应用不再通过该从节点读取数据；使用集群同时扩展写负载和读负载等。

数据过期问题

在单机版Redis中，存在两种删除策略：

惰性删除：服务器不会主动删除数据，只有当客户端查询某个数据时，服务器判断该数据是否过期，如果过期则删除。

定期删除：服务器执行定时任务删除过期数据，但是考虑到内存和CPU的折中（删除会释放内存，但是频繁的删除操作对CPU不友好），该删除的频率和执行时间都受到了限制。

在主从复制场景下，为了主从节点的数据一致性，从节点不会主动删除数据，而是由主节点控制从节点中过期数据的删除。由于主节点的惰性删除和定期删除策略，都不能保证主节点及时对过期数据执行删除操作，因此，当客户端通过Redis从节点读取数据时，很容易读取到已经过期的数据。

Redis 3.2中，从节点在读取数据时，增加了对数据是否过期的判断：如果该数据已过期，则不返回给客户端；将Redis升级到3.2可以解决数据过期问题。

故障切换问题

在没有使用哨兵的读写分离场景下，应用针对读和写分别连接不同的Redis节点；当主节点或从节点出现问题而发生更改时，需要及时修改应用程序读写Redis数据的连接；连接的切换可以手动进行，或者自己写监控程序进行切换，但前者响应慢、容易出错，后者实现复杂，成本都不算低。

总结

在使用读写分离之前，可以考虑其他方法增加Redis的读负载能力：如尽量优化主节点（减少慢查询、减少持久化等其他情况带来的阻塞等）提高负载能力；使用Redis集群同时提高读负载能力和写负载能力等。如果使用读写分离，可以使用哨兵，使主从节点的故障切换尽可能自动化，并减少对应用程序的侵入。

小结

简述全量同步和增量同步区别？

全量同步：master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog，逐个发送给slave。

增量同步：slave提交自己的offset到master，master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave

什么时候执行全量同步？

slave节点第一次连接master节点时

slave节点断开时间太久，repl_baklog中的offset已经被覆盖时

什么时候执行增量同步？

slave节点断开又恢复，并且在repl_baklog中能找到offset时