微服务框架【第13期】--Redis主从模式

导读:

    大家好，我是老田。在Redis使用过程中，要避免单点故障，即保证高可用，便需要冗余（副本）方式提供集群服务。而Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。

1.Redis主从模式

在软件的架构中，主从模式（Master-Slave）是使用较多的一种架构。主（Master）和从（Slave）分别部署在不同的服务器上，当主节点服务器写入数据时，同时也会将数据同步至从节点服务器，通常情况下，主节点负责写入数据，而从节点负责读取数据。

主从模式的结构图如下：

如图所示，Redis 主机会一直将自己的数据复制给 Redis 从机，从而实现主从同步。在这个过程中，只有 master 主机可执行写命令，其他 salve 从机只能只能执行读命令，这种读写分离的模式可以大大减轻 Redis 主机的数据读取压力，从而提高了Redis 的效率，并同时提供了多个数据备份。主从模式是搭建 Redis Cluster 集群最简单的一种方式。

主从库之间采用的是读写分离的方式。

• 读操作：主库、从库都可以接收；

• 写操作：首先到主库执行，然后，主库将写操作同步给从库。

2.主从模式的作用

主从模式的作用主要包括：

1. 数据冗余：主从模式实现了数据的热备份，是持久化之外的一种数据冗余方式。

2. 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。

3. 负载均衡：在主从模式的基础上，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（即写Redis数据时应用连接主节点，读Redis数据时应用连接从节点），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。

4. 高可用基石：除了上述作用以外，主从模式还是哨兵和集群能够实施的基础，因此说主从模式是Redis高可用的基础。

3.验证主从模式

配置复制的方式有以下三种：

1）在配置文件中加入slaveof{masterHost}{masterPort}随Redis启动生效。

2）在redis-server启动命令后加入--slaveof{masterHost}{masterPort}生效。

3）直接使用命令：slaveof{masterHost}{masterPort}生效。

在同一台机器上开启多个redis服务

1. 将redis.windows.conf文件复制一份命名为redis.windows6300.conf，同时修改port的配置为6300

2. 分别使用redis-server.exe redis.windows.conf命令和redis-server.exe redis.windows6300.conf命令开启两个redis服务。

3. 用cmd打开两个窗口，redis-cli.exe -p 6379命令和redis-cli.exe -p 6300命令连接redis服务。

4. 6300端口客户端：输入slaveof 127.0.0.1 6379配置主从。然后输入config set masterauth redis 配置连接master密码。

5. 6379端口客户端：输入config set requirepass redis命令配置密码，输入auth redis命令认证，输入set name tian命令添加数据。

6. 6300端口客户端，输入get name命令查看数据，结果看到数据已经过来了。

7. 在两个客户端输入info replication命令查看复制相关状态。

4.数据同步

注意：在2.8版本之前只有全量复制，而2.8版本后有全量和增量复制

Redis在2.8及以上版本使用psync命令完成主从数据同步，同步过程分为：全量复制和部分复制。

1. 全量复制：一般用于初次复制场景，Redis早期支持的复制功能只有全量复制，它会把主节点全部数据一次性发送给从节点，当数据量较大时，会对主从节点和网络造成很大的开销。

2. 增量复制：用于处理在主从复制中因网络闪断等原因造成的数据丢失场景，当从节点再次连上主节点后，如果条件允许，主节点会补发丢失数据给从节点。补发的数据远远小于全量数据，可以有效避免全量复制的过高开销。

5.全量复制

当我们启动多个 Redis 实例的时候，它们相互之间就可以通过 slaveof （Redis 5.0 之后使用 replicaof）命令形成主库和从库的关系，之后会按照三个阶段完成数据的第一次同步。

第一阶段是主从库间建立连接、协商同步的过程，主要是为全量复制做准备。在这一步，从库和主库建立起连接，并告诉主库即将进行同步，主库确认回复后，主从库间就可以开始同步了。

具体来说，从库给主库发送 psync 命令，表示要进行数据同步，主库根据这个命令的参数来启动复制。psync 命令包含了主库的 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。当从库和主库第一次复制时，因为不知道主库的 runID，所以将 runID 设为“？”。offset，此时设为 -1，表示第一次复制。主库收到 psync 命令后，会用 FULLRESYNC 响应命令带上两个参数：主库 runID 和主库目前的复制进度 offset，返回给从库。从库收到响应后，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，主库会把当前所有的数据都复制给从库。

第二阶段，主库将所有数据同步给从库。从库收到数据后，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，主库执行 bgsave 命令，生成 RDB 文件，接着将文件发给从库。从库接收到 RDB 文件后，会先清空当前数据库，然后加载 RDB 文件。这是因为从库在通过 replicaof 命令开始和主库同步前，可能保存了其他数据。为了避免之前数据的影响，从库需要先把当前数据库清空。在主库将数据同步给从库的过程中，主库不会被阻塞，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。为了保证主从库的数据一致性，主库会在内存中用专门的 replication buffer，记录 RDB 文件生成后收到的所有写操作。

第三个阶段，主库会把第二阶段执行过程中新收到的写命令，再发送给从库。具体的操作是，当主库完成 RDB 文件发送后，就会把此时 replication buffer 中的修改操作发给从库，从库再重新执行这些操作。这样一来，主从库就实现同步了。

6.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

你可以先看一下下面这张图，有个整体感知，接下来我再具体介绍。

两个概念：replication buffer 和 repl_backlog_buffer

repl_backlog_buffer：它是为了从库断开之后，如何找到主从差异数据而设计的环形缓冲区，从而避免全量复制带来的性能开销。如果从库断开时间太久，repl_backlog_buffer环形缓冲区被主库的写命令覆盖了，那么从库连上主库后只能乖乖地进行一次全量复制，所以repl_backlog_buffer配置尽量大一些，可以降低主从断开后全量复制的概率。而在repl_backlog_buffer中找主从差异的数据后，如何发给从库呢？这就用到了replication buffer。

replication buffer：Redis和客户端通信也好，和从库通信也好，Redis都需要给分配一个 内存buffer进行数据交互，客户端是一个client，从库也是一个client，我们每个client连上Redis后，Redis都会分配一个client buffer，所有数据交互都是通过这个buffer进行的：Redis先把数据写到这个buffer中，然后再把buffer中的数据发到client socket中再通过网络发送出去，这样就完成了数据交互。所以主从在增量同步时，从库作为一个client，也会分配一个buffer，只不过这个buffer专门用来传播用户的写命令到从库，保证主从数据一致，我们通常把它叫做replication buffer。

7.读写分离及其中的问题

在主从模式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，由于主从模式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。

在主从模式场景下，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。

博观而约取，厚积而薄发！

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