在之前的文章当中，我们了解可Redis的两种持久化机制RDB与AOF。在单机的环境下，一旦这个服务宕机，即便他可以恢复数据，但也仅仅只能恢复宕机之前的数据。宕机之后，便无法再提供缓存服务了。
很明显，为了解决单点故障问题，我们可以采用Redis集群的方式，来确保单个服务宕机，整个服务依旧存在。 但是，仅仅是添加机器就可以了吗？看下面这张图，如果所有的节点都可以接收写请求，那么造成的后果是数据在集群中的不一致。一份数据在集群中存在不同的值。这不是我们想要看到的。
那么，最好采用什么方式？在Redis中，采用的是读写分离模式。一个主节点负责客户端的写操作，其余节点负责客户端的读操作
同步虽然只有简单的两个字，但是实现起来，要麻烦的多，因为在进行同步的时候，要区分各种各样的状况。
如何将节点改为从节点
在Redis 5.0 之前，采用的是slaveOf命令 在之后，采用的是replicaOf命令
bash
# 在从节点中执行该命令
replicaof <主节点ip> <主节点port>第一次同步：全量同步
在第一次进行同步的时候，采用的是全量同步机制。下面有一张图，你看了会更加清晰
第一阶段：主从节点间协商、建立连接。 第二阶段：主节点将所有数据同步给从节点 第三阶段：第二阶段执行过程中新收到的写命令，再次发送给从节点
下面详细分析每一个阶段流程。
第一阶段是主从节点间建立连接、协商同步的过程，主要是为全量复制做准备。在这一步，从节点和主节点建立起连接，并告诉主节点即将进行同步，主节点确认回复后，主从节点间就可以开始同步了。
具体来说，从节点给主节点发送 psync 命令，表示要进行数据同步，主节点根据这个命令的参数来启动复制。psync 命令包含了主节点的 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。当从节点和主节点第一次复制时，因为不知道主节点的 runID，所以将 runID 设为 " ? "。
- offset，此时设为 -1，表示第一次复制。
主节点收到 psync 命令后，会用 FULLRESYNC 响应命令带上两个参数：主节点runID 和主节点目前的复制进度 offset，返回给从节点。从节点收到响应后，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，主节点会把当前所有的数据都复制给从节点。
在第二阶段，主节点将所有数据同步给从节点。从节点收到数据后，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。
具体来说，主节点执行 bgsave 命令，生成 RDB 文件，接着将文件发给从节点。从节点接收到 RDB 文件后，会先清空当前数据库，然后加载 RDB 文件。这是因为从节点在通过 replicaof 命令开始和主节点同步前，可能保存了其他数据。为了避免之前数据的影响，从节点需要先把当前数据库清空。
在主节点将数据同步给从节点的过程中，主节点不会被阻塞，仍然可以正常接收请求。否则，Redis 的服务就被中断了。但是，这些请求中的写操作并没有记录到刚刚生成的 RDB 文件中。为了保证主从节点的数据一致性，主节点会在内存中用专门的 replication buffer缓存池，记录 RDB 文件生成后收到的所有写操作。
最后，也就是第三个阶段，主节点会把第二阶段执行过程中新收到的写命令，再发送给从节点。具体的操作是，当主节点完成 RDB 文件发送后，就会把此时 replication buffer 中的修改操作发给从节点，从节点再重新执行这些操作。这样一来，主从节点就实现同步了。
主从级联模式分担全量复制时的主节点压力
通过分析主从节点间第一次数据同步的过程，你可以看到，一次全量复制中，对于主节点来说，需要完成两个耗时的操作：生成 RDB 文件和传输 RDB 文件。
如果从节点数量很多，而且都要和主节点进行全量复制的话，就会导致主节点忙于 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，从而导致主节点响应应用程序的请求速度变慢。此外，传输 RDB 文件也会占用主节点的网络带宽，同样会给主节点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节点压力呢？
其实是有的，这就是"主 - 从 - 从"模式。
在刚才介绍的主从节点模式中，所有的从节点都是和主节点连接，所有的全量复制也都是和主节点进行的。现在，我们可以通过"主 - 从 - 从"模式将主节点生成 RDB 和传输 RDB 的压力，以级联的方式分散到从节点上。
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节点（比如选择内存资源配置较高的从库），用于级联其他的从节点。然后，我们可以再选择一些从节点（例如三分之一的从节点），在这些从节点上执行如下命令，让它们和刚才所选的从节点，建立起主从关系。
replicaof 所选从节点的IP 6379 这样一来，这些从节点就会知道，在进行同步时，不用再和主节点进行交互了，只要和级联的从节点进行写操作同步就行了，这就可以减轻主节点上的压力，如下图所示：
好了，到这里，我们了解了主从节点间通过全量复制实现数据同步的过程，以及通过"主 - 从 - 从"模式分担主节点压力的方式。
长连接实现广播同步
一旦主从节点完成了全量复制，它们之间就会一直维护一个网络连接，主节点会通过这个连接将后续陆续收到的命令操作再同步给从节点，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。
听上去好像很简单，但不可忽视的是，这个过程中存在着风险点，最常见的就是网络断连或阻塞。如果网络断连，主从节点之间就无法进行命令传播了，从节点的数据自然也就没办法和主节点保持一致了，客户端就可能从从节点读到旧数据。
接下来，我们就来聊聊网络断连后的解决办法。
主从节点间网络断了怎么办？
在 Redis 2.8 之前，如果主从节点在命令传播时出现了网络闪断，那么，从节点就会和主节点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，主从节点会采用增量复制的方式继续同步。听名字大概就可以猜到它和全量复制的不同：全量复制是同步所有数据，而增量复制只会把主从节点网络断连期间主节点收到的命令，同步给从节点。
那么，增量复制时，主从节点之间具体是怎么保持同步的呢？这里的奥妙就在于 repl_backlog_buffer 这个缓冲区。我们先来看下它是如何用于增量命令的同步的。
当主从节点断连后，主节点会把断连期间收到的写操作命令，写入 replication buffer，同时也会把这些操作命令也写入 repl_backlog_buffer 这个缓冲区。
repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区，主节点会记录自己写到的位置，从节点则会记录自己已经读到的位置。
刚开始的时候，主节点和从节点的写读位置在一起，这算是它们的起始位置。随着主节点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，对主节点来说，对应的偏移量就是 master_repl_offset。主节点接收的新写操作越多，这个值就会越大。
同样，从节点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，从节点已复制的偏移量 slave_repl_offset 也在不断增加。正常情况下，这两个偏移量基本相等。
Redis repl_backlog_buffer的使用
主从节点的连接恢复之后，从节点首先会给主节点发送 psync 命令，并把自己当前的 slave_repl_offset 发给主节点，主节点会判断自己的 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 之间的差距。
在网络断连阶段，主节点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，主节点只用把 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 之间的命令操作同步给从节点就行。
就像刚刚示意图的中间部分，主节点和从节点之间相差了 put d e 和 put d f 两个操作，在增量复制时，主节点只需要把它们同步给从节点，就行了。
说到这里，我们再借助一张图，回顾下增量复制的流程。
Redis增量复制流程
不过，有一个地方我要强调一下，因为 repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区，所以在缓冲区写满后，主节点会继续写入，此时，就会覆盖掉之前写入的操作。如果从库的读取速度比较慢，就有可能导致从节点还未读取的操作被主库新写的操作覆盖了，这会导致主从节点间的数据不一致。
因此，我们要想办法避免这一情况，一般而言，我们可以调整 repl_backlog_size 这个参数。这个参数和所需的缓冲空间大小有关。
缓冲空间的计算公式是：缓冲空间大小 = 主库写入命令速度 * 操作大小 - 主从库间网络传输命令速度 * 操作大小。在实际应用中，考虑到可能存在一些突发的请求压力，我们通常需要把这个缓冲空间扩大一倍，即 repl_backlog_size = 缓冲空间大小 * 2，这也就是 repl_backlog_size 的最终值。
举个例子，如果主节点每秒写入 2000 个操作，每个操作的大小为 2KB，网络每秒能传输 1000 个操作，那么，有 1000 个操作需要缓冲起来，这就至少需要 2MB 的缓冲空间。否则，新写的命令就会覆盖掉旧操作了。为了应对可能的突发压力，我们最终把 repl_backlog_size 设为 4MB。
这样一来，增量复制时主从节点的数据不一致风险就降低了。不过，如果并发请求量非常大，连两倍的缓冲空间都存不下新操作请求的话，此时，主从节点数据仍然可能不一致。
可以根据 Redis 所在服务器的内存资源再适当增加 repl_backlog_size 值来确保在写入时不会因为数据过大导致数据被覆盖。
总结
1、 Redis中的集群采用的是主从-读写分离架构。并且在主从复制的时候，采用级联更新（主 -> 从 -> 从）的方式减轻主节点的压力。
2、Redis在进行同步的时候，会fork子进程进行数据同步而不是阻塞主进程。但是从节点较多导致主进程阻塞在了fork子进程方面也会阻塞主进程。所以才会有级联更新（主 -> 从 -> 从）
3、Redis中存在三种不同的主从同步方式。 - 全量同步（用于第一次同步） - 广播同步（在主节点运行的过程中，采用广播的形式将写命令发送给从节点） - 增量同步（在长连接断开亦或者是网络阻塞超时时，采用的同步方式）两个缓冲池：replica buffer 与 repl_backlog_buffer
参考：小林coding、极客时间