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<title>27 Redis是如何进行主从复制的？.md.html</title>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/00 开篇寄语：缓存，你真的用对了吗？.md.html">00 开篇寄语：缓存，你真的用对了吗？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/01 业务数据访问性能太低怎么办？.md.html">01 业务数据访问性能太低怎么办？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/02 如何根据业务来选择缓存模式和组件？.md.html">02 如何根据业务来选择缓存模式和组件？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/03 设计缓存架构时需要考量哪些因素？.md.html">03 设计缓存架构时需要考量哪些因素？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/04 缓存失效、穿透和雪崩问题怎么处理？.md.html">04 缓存失效、穿透和雪崩问题怎么处理？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/05 缓存数据不一致和并发竞争怎么处理？.md.html">05 缓存数据不一致和并发竞争怎么处理？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/06 Hot Key和Big Key引发的问题怎么应对？.md.html">06 Hot Key和Big Key引发的问题怎么应对？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/07 MC为何是应用最广泛的缓存组件？.md.html">07 MC为何是应用最广泛的缓存组件？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/08 MC系统架构是如何布局的？.md.html">08 MC系统架构是如何布局的？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/09 MC是如何使用多线程和状态机来处理请求命令的？.md.html">09 MC是如何使用多线程和状态机来处理请求命令的？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/10 MC是怎么定位key的.md.html">10 MC是怎么定位key的</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/11 MC如何淘汰冷key和失效key.md.html">11 MC如何淘汰冷key和失效key</a>
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<li>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/12 为何MC能长期维持高性能读写？.md.html">12 为何MC能长期维持高性能读写？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/13 如何完整学习MC协议及优化client访问？.md.html">13 如何完整学习MC协议及优化client访问？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/14 大数据时代，MC如何应对新的常见问题？.md.html">14 大数据时代，MC如何应对新的常见问题？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/15 如何深入理解、应用及扩展 Twemproxy？.md.html">15 如何深入理解、应用及扩展 Twemproxy？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/16 常用的缓存组件Redis是如何运行的？.md.html">16 常用的缓存组件Redis是如何运行的？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/17 如何理解、选择并使用Redis的核心数据类型？.md.html">17 如何理解、选择并使用Redis的核心数据类型？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/18 Redis协议的请求和响应有哪些“套路”可循？.md.html">18 Redis协议的请求和响应有哪些“套路”可循？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/19 Redis系统架构中各个处理模块是干什么的？.md.html">19 Redis系统架构中各个处理模块是干什么的？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/20 Redis如何处理文件事件和时间事件？.md.html">20 Redis如何处理文件事件和时间事件？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/21 Redis读取请求数据后，如何进行协议解析和处理.md.html">21 Redis读取请求数据后，如何进行协议解析和处理</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/22 怎么认识和应用Redis内部数据结构？.md.html">22 怎么认识和应用Redis内部数据结构？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/23 Redis是如何淘汰key的？.md.html">23 Redis是如何淘汰key的？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/24 Redis崩溃后，如何进行数据恢复的？.md.html">24 Redis崩溃后，如何进行数据恢复的？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/25 Redis是如何处理容易超时的系统调用的？.md.html">25 Redis是如何处理容易超时的系统调用的？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/26 如何大幅成倍提升Redis处理性能？.md.html">26 如何大幅成倍提升Redis处理性能？</a>
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<a class="current-tab" href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/27 Redis是如何进行主从复制的？.md.html">27 Redis是如何进行主从复制的？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/28 如何构建一个高性能、易扩展的Redis集群？.md.html">28 如何构建一个高性能、易扩展的Redis集群？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/29 从容应对亿级QPS访问，Redis还缺少什么？.md.html">29 从容应对亿级QPS访问，Redis还缺少什么？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/30 面对海量数据，为什么无法设计出完美的分布式缓存体系？.md.html">30 面对海量数据，为什么无法设计出完美的分布式缓存体系？</a>
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</li>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/31 如何设计足够可靠的分布式缓存体系，以满足大中型移动互联网系统的需要？.md.html">31 如何设计足够可靠的分布式缓存体系，以满足大中型移动互联网系统的需要？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/32 一个典型的分布式缓存系统是什么样的？.md.html">32 一个典型的分布式缓存系统是什么样的？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/33 如何为秒杀系统设计缓存体系？.md.html">33 如何为秒杀系统设计缓存体系？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/34 如何为海量计数场景设计缓存体系？.md.html">34 如何为海量计数场景设计缓存体系？</a>
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<a href="/专栏/300分钟吃透分布式缓存-完/35 如何为社交feed场景设计缓存体系？.md.html">35 如何为社交feed场景设计缓存体系？</a>
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<div><h1>27 Redis是如何进行主从复制的？</h1>
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<p>本课时我们主要学习 Redis 复制原理，以及复制分析等内容。</p>
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<h2>Redis 复制原理</h2>
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<p>为了避免单点故障，数据存储需要进行多副本构建。同时由于 Redis 的核心操作是单线程模型的，单个 Redis 实例能处理的请求 TPS 有限。因此 Redis 自面世起，基本就提供了复制功能，而且对复制策略不断进行优化。</p>
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<p><img src="assets/CgotOV3c5d2AJsqpAAB0B4B_zA8513.png" alt="img" /></p>
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<p>通过数据复制，Redis 的一个 master 可以挂载多个 slave，而 slave 下还可以挂载多个 slave，形成多层嵌套结构。所有写操作都在 master 实例中进行，master 执行完毕后，将写指令分发给挂在自己下面的 slave 节点。slave 节点下如果有嵌套的 slave，会将收到的写指令进一步分发给挂在自己下面的 slave。通过多个 slave，Redis 的节点数据就可以实现多副本保存，任何一个节点异常都不会导致数据丢失，同时多 slave 可以 N 倍提升读性能。master 只写不读，这样整个 master-slave 组合，读写能力都可以得到大幅提升。</p>
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<p>master 在分发写请求时，同时会将写指令复制一份存入复制积压缓冲，这样当 slave 短时间断开重连时，只要 slave 的复制位置点仍然在复制积压缓冲，则可以从之前的复制位置点之后继续进行复制，提升复制效率。</p>
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<p><img src="assets/CgotOV3c5fmAQ5OvAACeruRhP28355.png" alt="img" /></p>
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<p>主库 master 和从库 slave 之间通过复制 id 进行匹配，避免 slave 挂到错误的 master。Redis 的复制分为全量同步和增量同步。Redis 在进行全量同步时，master 会将内存数据通过 bgsave 落地到 rdb，同时，将构建 内存快照期间 的写指令，存放到复制缓冲中，当 rdb 快照构建完毕后，master 将 rdb 和复制缓冲队列中的数据全部发送给 slave，slave 完全重新创建一份数据。这个过程，对 master 的性能损耗较大，slave 构建数据的时间也比较长，而且传递 rdb 时还会占用大量带宽，对整个系统的性能和资源的访问影响都比较大。而增量复制，master 只发送 slave 上次复制位置之后的写指令，不用构建 rdb，而且传输内容非常有限，对 master、slave 的负荷影响很小，对带宽的影响可以忽略，整个系统受影响非常小。</p>
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<p>在 Redis 2.8 之前，Redis 基本只支持全量复制。在 slave 与 master 断开连接，或 slave 重启后，都需要进行全量复制。在 2.8 版本之后，Redis 引入 psync，增加了一个复制积压缓冲，在将写指令同步给 slave 时，会同时在复制积压缓冲中也写一份。在 slave 短时断开重连后，上报master runid 及复制偏移量。如果 runid 与 master 一致，且偏移量仍然在 master 的复制缓冲积压中，则 master 进行增量同步。</p>
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<p>但如果 slave 重启后，master runid 会丢失，或者切换 master 后，runid 会变化，仍然需要全量同步。因此 Redis 自 4.0 强化了 psync，引入了 psync2。在 pysnc2 中，主从复制不再使用 runid，而使用 replid（即复制id） 来作为复制判断依据。同时 Redis 实例在构建 rdb 时，会将 replid 作为 aux 辅助信息存入 rbd。重启时，加载 rdb 时即可得到 master 的复制 id。从而在 slave 重启后仍然可以增量同步。</p>
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<p>在 psync2 中，Redis 每个实例除了会有一个复制 id 即 replid 外，还有一个 replid2。Redis 启动后，会创建一个长度为 40 的随机字符串，作为 replid 的初值，在建立主从连接后，会用 master的 replid 替换自己的 replid。同时会用 replid2 存储上次 master 主库的 replid。这样切主时，即便 slave 汇报的复制 id 与新 master 的 replid 不同，但和新 master 的 replid2 相同，同时复制偏移仍然在复制积压缓冲区内，仍然可以实现增量复制。</p>
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<h2>Redis 复制分析</h2>
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<p>在设置 master、slave 时，首先通过配置或者命令 slaveof no one 将节点设置为主库。然后其他各个从库节点，通过 slaveof $master_ip $master_port，将其他从库挂在到 master 上。同样方法，还可以将 slave 节点挂载到已有的 slave 节点上。在准备开始数据复制时，slave 首先会主动与 master 创建连接，并上报信息。具体流程如下。</p>
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<p><img src="assets/CgoB5l3c5mmAOiI4AAD4XdbOnAI114.png" alt="img" /></p>
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<p>slave 创建与 master 的连接后，首先发送 ping 指令，如果 master 没有返回异常，而是返回 pong，则说明 master 可用。如果 Redis 设置了密码，slave 会发送 auth $masterauth 指令，进行鉴权。当鉴权完毕，从库就通过 replconf 发送自己的端口及 IP 给 master。接下来，slave 继续通过 replconf 发送 capa eof capa psync2 进行复制版本校验。如果 master 校验成功。从库接下来就通过 psync 将自己的复制 id、复制偏移发送给 master，正式开始准备数据同步。</p>
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<p>主库接收到从库发来的 psync 指令后，则开始判断可以进行数据同步的方式。前面讲到，Redis 当前保存了复制 id，replid 和 replid2。如果从库发来的复制 id，与 master 的复制 id（即 replid 和 replid2）相同，并且复制偏移在复制缓冲积压中，则可以进行增量同步。master 发送 continue 响应，并返回 master 的 replid。slave 将 master 的 replid 替换为自己的 replid，并将之前的复制 id 设置为 replid2。之后，master 则可继续发送，复制偏移位置 之后的指令，给 slave，完成数据同步。</p>
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<p>如果主库发现从库传来的复制 id 和自己的 replid、replid2 都不同，或者复制偏移不在复制积压缓冲中，则判定需要进行全量复制。master 发送 fullresync 响应，附带 replid 及复制偏移。然后， master 根据需要构建 rdb，并将 rdb 及复制缓冲发送给 slave。</p>
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<p>对于增量复制，slave 接下来就等待接受 master 传来的复制缓冲及新增的写指令，进行数据同步。</p>
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<p>而对于全量同步，slave 会首先进行，嵌套复制的清理工作，比如 slave 当前还有嵌套的 子slave，则该 slave 会关闭嵌套 子slave 的所有连接，并清理自己的复制积压缓冲。然后，slave 会构建临时 rdb 文件，并从 master 连接中读取 rdb 的实际数据，写入 rdb 中。在写 rdb 文件时，每写 8M，就会做一个 fsync操作， 刷新文件缓冲。当接受 rdb 完毕则将 rdb 临时文件改名为 rdb 的真正名字。</p>
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<p>接下来，slave 会首先清空老数据，即删除本地所有 DB 中的数据，并暂时停止从 master 继续接受数据。然后，slave 就开始全力加载 rdb 恢复数据，将数据从 rdb 加载到内存。在 rdb 加载完毕后，slave 重新利用与 master 的连接 socket，创建与 master 连接的 client，并在此注册读事件，可以开始接受 master 的写指令了。此时，slave 还会将 master 的 replid 和复制偏移设为自己的复制 id 和复制偏移 offset，并将自己的 replid2 清空，因为，slave 的所有嵌套 子slave 接下来也需要进行全量复制。最后，slave 就会打开 aof 文件，在接受 master 的写指令后，执行完毕并写入到自己的 aof 中。</p>
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<p>相比之前的 sync，psync2 优化很明显。在短时间断开连接、slave 重启、切主等多种场景，只要延迟不太久，复制偏移仍然在复制积压缓冲，均可进行增量同步。master 不用构建并发送巨大的 rdb，可以大大减轻 master 的负荷和网络带宽的开销。同时，slave 可以通过轻量的增量复制，实现数据同步，快速恢复服务，减少系统抖动。</p>
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<p>但是，psync 依然严重依赖于复制缓冲积压，太大会占用过多内存，太小会导致频繁的全量复制。而且，由于内存限制，即便设置相对较大的复制缓冲区，在 slave 断开连接较久时，仍然很容易被复制缓冲积压冲刷，从而导致全量复制。</p>
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<div>
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