大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
1. 引言
之前我们聊过 Redis 的数据结构底层原理和持久化机制，这期我们来聊 Redis 的高可用主题。
时光穿梭机：
众所周知，一个数据库系统想要实现高可用，主要从以下两个方面来考虑：
- 保证数据安全不丢失
- 系统可以正常提供服务
而 Redis 作为一个提供高效缓存服务的数据库，也不例外。
上期我们提到的 Redis 持久化策略，其实就是为了减少服务宕机后数据丢失，以及快速恢复数据，也算是支持高可用的一种实现。
除此之外，Redis 还提供了其它几种方式来保证系统高可用，业务中最常用的莫过于主从同步（也称作主从复制）、Sentinel 哨兵机制以及 Cluster 集群。
同时，这也是面试中出现频率最高的几个主题，这期我们先来讲讲 Redis 的主从复制。
2. 主从复制简介
Redis 同时支持主从复制和读写分离 ：一个 Redis 实例作为主节点 Master，负责写操作。其它实例（可能有 1 或多个）作为从节点 Slave，负责复制主节点的数据。
2.1 架构组件
主节点Master
数据更新： Master 负责处理所有的写操作，包括写入、更新和删除等。
数据同步： 写操作在 Master 上执行，然后 Master 将写操作的结果同步到所有从节点 Slave 上。
从节点Slave
数据读取： Slave 负责处理读操作，例如获取数据、查询等。
数据同步： Slave 从 Master 复制数据，并在本地保存一份与主节点相同的数据副本。
2.2 为什么要读写分离
1）防止并发
从上图我们可以看出，数据是由主节点向从节点单向复制的，如果主、从节点都可以写入数据的话，那么数据的一致性如何保证呢？
有聪明的小伙伴可能已经想到了，那就是加锁！
但是主、从节点分布在不同的服务器上，数据跨节点同步时又会出现分布式一致性 的问题。而在高频并发的场景下，解决加锁后往往又会带来其它的分布式问题，例如写入效率低、吞吐量大幅下降等。
而对于 Redis 这样一个高效缓存数据库来说，性能降低是难以忍受的，所以加锁不是一个优秀的方案。
那如果不加锁，使用最终一致性方式呢？
这样 Redis 在主、从库读到的数据又可能会不一致，带来业务上的挑战，用户也是难以接受的。
业务为用户服务，技术为业务服务。
所以，为了权衡数据的并发问题和用户体验，我们只允许在主节点上写入数据，从节点上读取数据。
不理解分布式一致性的同学可以看我之前的这篇文章：深入浅出：分布式、CAP和BASE理论
2）易于扩展
我们都知道，大部分使用 Redis 的业务都是读多写少 的。所以，我们可以根据业务量的规模来确定挂载几个从节点 Slave，当缓存数据增大时，我们可以很方便的扩展从节点的数量，实现弹性扩展。
同时，读写分离还可以实现数据备份 和负载均衡，从而提高可靠性和性能。
3）高可用保障
不仅如此，Redis 还可以手动切换主从节点，来做故障隔离和恢复。这样，无论主节点或者从节点宕机，其他节点依然可以保证服务的正常运行。
3. 主从复制实现
3.1 开启主从复制
要开启主从复制，我们需要用到 replicaof 命令。
当我们确定好主节点的 IP 地址和端口号，在从库执行 replicaof 这个命令，就可以开启主从复制。
注意，在 Redis5.0 之前，该命令为
slaveof
开启主从复制后，应用层采用读写分离，所有的写操作在主节点进行，所有读操作在从节点进行。
主从节点会保持数据的最终一致性：主库更新数据后，会同步给从库。
3.2 主从复制过程
那主从库同步什么时候开始和结束呢？
是一次性传输还是分批次写入？Redis 主从节点在同步过程中网络中断了，没传输完成的怎么办？
带着这些疑问我们来分析下，首先，Redis 第一次数据同步时分 3 个阶段。
1）建立连接，请求数据同步
主从节点建立连接，从库请求数据同步。
从服务器从 replicaof 配置项中获取主节点的 IP 和 Port，然后进行连接。
连接成功后，从服务器会向主服务器发送 PSYNC 命令，表示要进行同步。同时，命令中包含 runID 和 offset 两个关键字段。
- runID：每个 Redis 实例的唯一标识，当主从复制进行时，该值为 Redis 主节点实例的ID。由于首次同步时还不知道主库的实例ID，所以该值第一次为
? - offset：从库数据同步的偏移量，当第一次复制时，该值为
-1，表示全量复制
主服务器收到 PSYNC 命令后，会创建一个专门用于复制的后台线程（replication thread），然后记录从节点的 offset 参数并开始进行 RDB 同步。
2）RDB 同步
主库生成 RDB 文件，同步给从库。
当从服务器连接到主服务器后，主服务器会将自己的数据发送给从服务器，这个过程叫做全量复制 。主服务器会执行 bgsave 命令，然后 fork 出一个子进程来遍历自己的数据集并生成一个 RDB 文件，将这个文件发送给从服务器。
在这期间，为了保证 Redis 的高性能，主节点的主进程不会被阻塞，依旧对外提供服务并接收数据写入缓冲区中。
从服务器接收到 RDB 文件后，会清空自身数据，然后加载这个文件，将自己的数据集替换成主服务器的数据集。
3）命令同步
在第一次同步过程中，由于是全量同步，所以用时可能比较长，这期间主库依旧会写入新数据。
但是，在数据同步一开始就生成的 RDB 文件中显然是没有这部分新增数据的，所以第一次数据同步后需要再发送一次这部分新增数据。
这样，主服务器需要在发送完 RDB 文件后，将期间的写操作重新发送给从服务器，以保证从服务器的数据集与主服务器保持一致。
3.3 增量同步
1）命令传播
在完成全量复制后，主从服务器之间会保持一个 TCP 连接，主服务器会将自己的写操作发送给从服务器，从服务器执行这些写操作，从而保持数据一致性，这个过程也称为基于长连接的命令传播 （command propagation）。
增量复制的数据是异步复制的，但通过记录写操作，主从服务器之间的数据最终会达到一致状态。
2）网络断开后数据同步
命令传播的过程中，由于网络抖动或故障导致连接断开，此时主节点上新的写命令将无法同步到从库。
即便是抖动瞬间又恢复网络连接，但 TCP 连接已经断开，所以数据需要重新同步。
从 Redis 2.8 开始，从库已支持增量同步，只会把断开的时候没有发生的写命令，同步给从库。
详细过程如下：
- 网络恢复后，从库携带之前主库返回的 runid，还有复制的偏移量 offset 发送
psync runid offset命令给主库，请求数据同步； - 主库收到命令后，核查
runid和offset，确认没问题将响应continue命令； - 主库发送网络断开期间的写命令，从库接收命令并执行。
这时，有细心的小伙伴可能要问了，网络断开后，主库怎么知道哪些数据是新写入的呢？
这是个好问题，接下来我们详细说明一下。
3）增量复制的关键
Master 在执行写操作时，会将这些命令记录在 repl_backlog_buffer （复制积压缓冲区 ）里面，并使用 master_repl_offset 记录写入的位置偏移量。
而从库在执行同步的写命令后，也会用 slave_repl_offset 记录写入的位置偏移量。正常情况下，从库会和主库的偏移量保持一致。
但是，当网络断开后，主库继续写入，而从库没有收到新的同步命令，所以偏移量就停止了。所以，master_repl_offset 会大于 slave_repl_offset。
注意：主从库实现增量复制时，都是在
repl_backlog_buffer缓冲区上进行。
网络断开前后，主从库的同步图如下：
repl_backlog_buffer复制积压缓冲区是一个环形缓冲区，如果缓冲区慢了（比如超过 1024），则会从头覆盖掉前面的内容。
所以，当网络恢复以后，主节点只需将 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 之间的内容同步给从库即可（图中 256~512 这部分数据）。
需要注意的是，主库的积压缓冲区默认为 1M，如果从库网络断开太久，缓冲区之前的内容已经被覆盖，这时主从的数据复制就只能采取全量同步了。
所以我们需要根据业务量和实际情况来设置 repl_backlog_buffer 的值。
4. 小结
面让架构易于扩展，另一方面防止单体故障：当主库挂了，可以立即拉起从库，不至于让业务停滞太久。
而首次主从复制包括建立连接，RDB 同步和命令同步三个阶段。
为了保证同步的效率，除了第一次需要全量同步以外，例如当主从节点断连后，则只需要增量同步，这是由主从库的复制偏移量以及主库的 repl_backlog_buffer 复制积压缓冲区来控制的。
好了，以上就是本文的所有内容了，希望今天的文章能让大家更深入地了解 Redis 主从复制，并在面试或者实际工作中学以致用，探索更多的细节。
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ღ( ´･ᴗ･` )比心
xin猿意码
山回路转不见君，雪上空留码行处
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我是小❤，我们下期再见。
参考资料
Redis主从同步原理：baijiahao.baidu.com/s?id=177262...
Redis高可用之主从架构：www.cnblogs.com/wzh2010/p/1...
解读Redis主从同步机制：zhuanlan.zhihu.com/p/650722037
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