介绍

单机的 Redis，能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说，一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。

Redis replication -> 主从架构 -> 读写分离 -> 水平扩容支撑读高并发

Redis replication 的核心机制

• Redis 采用异步方式复制数据到 slave 节点，不过 Redis2.8 开始，slave node 会周期性地确认自己每次复制的数据量；
• 一个 master node 是可以配置多个 slave node 的；
• slave node 也可以连接其他的 slave node；
• slave node 做复制的时候，不会 block master node 的正常工作；
• slave node 在做复制的时候，也不会 block 对自己的查询操作，它会用旧的数据集来提供服务；但是复制完成的时候，需要删除旧数据集，加载新数据集，这个时候就会暂停对外服务了；
• slave node 主要用来进行横向扩容，做读写分离，扩容的 slave node 可以提高读的吞吐量。

Redis 主从复制的核心原理

当启动一个 slave node 的时候，它会发送一个 PSYNC 命令给 master node。

如果这是 slave node 初次连接到 master node，那么会触发一次 full resynchronization 全量复制。此时 master 会启动一个后台线程，开始生成一份 RDB 快照文件，同时还会将从客户端 client 新收到的所有写命令缓存在内存中。 RDB 文件生成完毕后， master 会将这个 RDB 发送给 slave，slave 会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中，接着 master 会将内存中缓存的写命令发送到 slave，slave 也会同步这些数据。slave node 如果跟 master node 有网络故障，断开了连接，会自动重连，连接之后 master node 仅会复制给 slave 部分缺少的数据。

主从复制的断点续传

从 Redis2.8 开始，就支持主从复制的断点续传，如果主从复制过程中，网络连接断掉了，那么可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份。

master node 会在内存中维护一个 backlog，master 和 slave 都会保存一个 replica offset 还有一个 master run id，offset 就是保存在 backlog 中的。如果 master 和 slave 网络连接断掉了，slave 会让 master 从上次 replica offset 开始继续复制，如果没有找到对应的 offset，那么就会执行一次 resynchronization 。

如果根据 host+ip 定位 master node，是不靠谱的，如果 master node 重启或者数据出现了变化，那么 slave node 应该根据不同的 run id 区分。

无磁盘化复制

master 在内存中直接创建 RDB ，然后发送给 slave，不会在自己本地落地磁盘了。只需要在配置文件中开启 repl-diskless-sync yes 即可。这种模式适用于机器的磁盘性能很差的。

repl-diskless-sync yes

# 等待 5s 后再开始复制，因为要等更多 slave 重新连接过来
repl-diskless-sync-delay 5

过期 key 处理

slave 不会过期 key，只会等待 master 过期 key。如果 master 过期了一个 key，或者通过 LRU 淘汰了一个 key，那么会模拟一条 del 命令发送给 slave。

全量复制

1. 从节点发送 psync 命令给 master，表示要开始同步。如果携带了参数 -1 则认为是第一次复制。

2. master 响应一个 FULLRESYNC 命令，并且携带 runId、offset 两个参数

   • runID 是主节点唯一的 ID，下次复制时从节点可以知道是否已经复制过
   • offset 是当前复制的偏移量到哪里了，用于下次增量复制。

3. 从节点收到响应的命令后保存信息。

4. master 执行 bgsave ，在本地生成一份 rdb 快照文件。

5. master node 将 rdb 快照文件发送给 slave node，如果 rdb 复制时间超过 60秒（repl-timeout），那么 slave node 就会认为复制失败，可以适当调大这个参数(对于千兆网卡的机器，一般每秒传输 100MB，6G 文件，很可能超过 60s)

6. master node 在生成 rdb 时，会将所有新的写命令缓存在内存中，在 slave node 保存了 rdb 之后，再将新的写命令复制给 slave node。

7. 如果在复制期间，内存缓冲区持续消耗超过 64MB，或者一次性超过 256MB，那么停止复制，复制失败。

client-output-buffer-limit slave 256MB 64MB 60

8. slave node 接收到 rdb 之后，清空自己的旧数据，然后重新加载 rdb 到自己的内存中，同时基于旧的数据版本对外提供服务。

9. 如果 slave node 开启了 AOF，那么会立即执行 BGREWRITEAOF，重写 AOF。

增量复制

1. 从节点发送 psync，携带 runId 和 offset
   • runId 是第一次存下来的主节点的 runId
   • offset 也是上次存下来的，主节点会根据这个返回数据。
2. 主节点返回 contine 命令，证明为增量复制（全量复制会返回 fullsync）
3. 主节点发送 offset 之后的数据。

注意：如果故障时间内，master 的写入数据超过了 repl-backlog-size 存储的大小，则会进行一次全量复制。

复制过程中的一些问题

当主服务器不进行持久化时复制的安全性

在进行主从复制设置时，强烈建议在主服务器上开启持久化，当不能这么做时，比如考虑到延迟的问题，应该将实例配置为避免自动重启。

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。

为什么主从全量复制使用RDB而不使用AOF？

1、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。

2、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。

slave 太多？主从从库架构

slave 太多导致 master 需要生成 rdb 的传输 rdb 到 slave 很费时间性能，导致 master 的性能降低，所以可以通过对 slave 对 slave 建立主从关系，将一些压力分摊到从库，也就是主从从架构。

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。

在命令传播阶段以外的其他情况下，从节点的数据不一致可能更加严重，例如连接在数据同步阶段，或从节点失去与主节点的连接时等。从节点的slave-serve-stale-data参数便与此有关：它控制这种情况下从节点的表现；如果为yes（默认值），则从节点仍能够响应客户端的命令，如果为no，则从节点只能响应info、slaveof等少数命令。该参数的设置与应用对数据一致性的要求有关；如果对数据一致性要求很高，则应设置为no。

• 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。

搭建主从架构

主节点

开启持久化即可

save 3600 1

从节点

配置主从关系

replicaof 127.0.0.1 6379

开启从节点只读，在 redis 2.6 以后这个配置默认是 yes

replica-read-only yes