Redis 4.0 以上的版本支持混合持久化 ，结合了二者的优势：

1. RDB 以「二进制 + 数据压缩」方式存储，文件体积小；

2. AOF 记录每一次写命令，数据最全。

经过这么一番优化，提高了数据恢复效率，当发生宕机时，我们就可以用持久化文件快速恢复 Redis 中的数据。

虽然我们已经把持久化的效率优化到最高了，但在数据恢复依旧是需要时间的，在这期间的业务应用还是会受到影响，该怎么办呢？

这就要提到 Redis 的高可靠性问题了。

Redis 的高可靠性需要做到两点保证：

1. 数据尽量少丢失

2. 服务尽量少中断

持久化只能保证前者，对于后者，通常的做法就是「增加副本冗余量」。即通过部署多个 Redis 实例，然后让这些实例数据保持实时同步，这样当一个实例宕机时，我们在剩下的实例中选择一个继续提供服务就好了。

这个方案也就是 Redis 的主从库模式。接下来我们分析一下 Redis 的「主从复制：多副本」。

Redis 主从模式

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：

• 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。

为什么要采用读写分离的方式呢？

如果说从库也可以像主库一样，可以接收到写请求的话，一个直接的问题就是「数据不一致」。

例如客户端对同一个 key 连续修改了三次，这三次请求分别发送到三个不同的实例上。那么，这个数据在这三个实例上的副本就不一致了（分别是 v1、v2 和 v3）。后续在读取这个数据的时候，就可能读取到旧的值。

如果要保持这个数据在三个实例上一致，就要涉及到加锁、实例间协商是否完成修改等一系列操作，但这会带来巨额的开销，显然是不太能接受的。

采用「读写分离」，所有数据的修改只会在主库上进行，不用协调三个实例。主库有了最新的数据后，会同步给从库，这样，主从库的数据就是一致的。

分析主从同步之前，我们需要弄清楚三个问题：

• 主从库同步是如何完成的呢？

• 主库数据是一次性传给从库，还是分批同步？

• 主从库间的网络断连了，数据还能保持一致吗？
  

接下来，我们首先来分析主从库间的第一次同步是如何进行的？这也是Redis 实例建立主从库模式后的规定动作。

主从库间如何进行第一次同步？

从节点配置

使用默认的配置启动机器，机器都是主节点。如果想要让机器变成从节点，需要在 conf 文件上配置主从复制的相关参数。

# 配置主节点的ip和端口
slaveof 192.168.1.1 6379
# 从redis2.6开始，从节点默认是只读的
slave-read-only yes
# 假设主节点有登录密码，是123456
masterauth 123456

主从库间数据第一次同步包含三个阶段，我们分析下。

第一阶段

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。

命令格式：

PSYNC <runid> <offset>

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。

“ psync

是 Redis 2.8 版本提供的命令，用于解决 sync「断线后重复制」的低效问题。

• 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：复制偏移量，此时设为 -1，表示第一次复制。

“

psync ? -1表示全量复制。

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，在下一次发送psync命令时使用。

“

需要注意的是，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。
如果主服务器返回的是  +CONTINUE 则表示需要进行「部分同步」。

第二阶段

在第二阶段，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。

具体步骤如下：

1. 主库收到完整重同步请求后，会在后台执行bgsave命令，生成 RDB 文件，并使用一个「缓冲区：replication buffer」记录「从现在开始所有的写命令」。

2. 当bgsave命令执行完毕，主服务会将 RDB 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。

“

为什么要有清空的动作：这是因为从库在通过 slaveof 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（ 复制缓冲区），记录 RDB 文件生成后收到的所有写操作。

第三阶段

最后一个阶段，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。

Redis 4.0 的 对 PSYN 命令进行升级，也就是PSYN2.0。其最大的变化就是支持两种场景下的部分重同步：

 1）、slave 节点提升为 master 节点后，其他 slave 节点可以从新提升的 master 进行部分重同步； 

2）、另外一个场景就是slave重启后，可以进行部分重同步。

「主从级联模式」分担全量复制时的主库压力

我们通过上面分析「主从库间第一次数据同步」的过程，可以看到，一次全量复制，对于主库来说有两个耗时的操作：

• 生成 RDB文件；

• 传输 RDB 文件。

如果说从库数量很多，而且都要和主库进行全量复制的话，就会导致两个问题：

• 主库忙于 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，从而导致主库响应应用程序的请求速度变慢。

• 生成 RDB 文件 需要耗费主服务器大量的CPU，内存和磁盘I/O资源。传输 RDB 文件也会占用主库的网络带宽，并对主服务器响应命令请求的时间产生影响。

那么，有没有好的解决方法可以分担主库压力呢？

其实是有的，这就是 「“主 - 从 - 从”模式」。

"主 - 从 - 从"模式

上面介绍的主从库模式，是所有的从库都是和主库连接，所有的全量复制也都是和主库进行的。现在，我们可以通过「“主-从-从”模式」将主库生成 RDB 和传输 RDB 的压力，以级联的方式分散到从库上。

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库（比如选择内存资源配置较高的从库），用于级联其他的从库。然后，我们可以再选择一些从库（例如三分之一的从库），在这些从库上执行如下命令，让它们和刚才所选的从库，建立起主从关系。

salveof 所选从库的IP 6379

这样一来，这些从库就会知道，在进行同步时，不用再和主库进行交互了，只要和级联的从库进行写操作同步就行了，这就可以减轻主库上的压力，如下图所示：

好了，到这里，我们分析了主从库间通过「全量复制」实现数据同步的过程，以及通过「“主-从-从”模式」分担主库压力的方式。那么，一旦主从库完成了全量复制，它们之间就会一直维护一个网络连接，主库会通过这个连接将后续陆续收到的命令操作再同步给从库， 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，主从库之间就无法进行命令传播了，从库的数据自然也就没办法和主库保持一致了，客户端就可能从从库读到旧数据。

接下来，我们就来聊聊网络断连后的解决办法。

主从库间网络断了怎么办？

在 Redis 2.8 之前，主从库是使用sync命令进行同步。如果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。

我们上面页提到了全量复制的影响：

• 生成 RDB 文件：需要耗费主服务器大量的 CPU，内存和磁盘 I/O 资源；

• 传输 RDB 文件：占用主库的网络带宽，并对主服务器响应命令请求的时间产生影响。

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。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库网络断连期间主库收到的命令，同步给从库。

那么，增量复制时，主从库之间具体是怎么保持同步的呢？

这个问题的答案和  repl_backlog_buffer（复制积压缓冲区）有关。

我们先来分析下主从库增量同步的流程。

1)、当主从库进行数据同步时，主库会把 RDB 通信期间收到新的操作命令写入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，默认大小是1MB。主库会记录自己写到的位置，从库则会记录自己已经读到的位置。

2)、刚开始的时候，主库和从库的写读位置在一起，也就是「复制偏移量」相同，这算是它们的起始位置。

随着主库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。对主库来说，对应的偏移量就是master_repl_offset。主库接收的新写操作越多，这个值就会越大。

同样，从库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，从库已复制的偏移量slave_repl_offset也在不断增加。

正常情况下，这两个偏移量基本相等。

3)、如果发生从库断线，在重启之后，主从库的连接恢复，从库首先会给主库发送psync命令，并把自己当前的slave_repl_offset发给主库， 主库会判断自己的master_repl_offset和 slave_repl_offset之间的差距。

如果发现在 slave_repl_offset之后的数据仍然存在于复制积压缓冲区里面，主库发送+CONTINUE回复，表示进行增量复制。

如下图所示：

这里有一个地方需要我们重点考虑。

因为repl_backlog_buffer是一个环形缓冲区，所以在缓冲区写满后，主库会继续写入，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，就有可能导致从库还未读取的操作被主库新写的操作覆盖了，这会导致增量复制失效，必须采用全量复制。

因此要想办法避免这一情况，一般而言，我们可以调整配置文件中repl-backlog-size  这个参数。

如何避免增量复制失效

Redis 为复制积压缓冲区设置的默认大小是 1MB。如果主库需要执行大量的写命令，又或者断线后需要重连的时间比较长，这个大小显然不合适。

我们可以根据：second * write_size_per_second公式来估算缓冲区的「最小」大小。

• second ：从库断线后重新连上主库所需的平均时间，单位：秒；

• write_size_per_second：主库平均每秒产生的写命令数据量。

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 = second * write_size_per_second * 2。

举个例子，如果主库每秒产生 1 MB的写数据，从库断线后平均要 5 秒才能重新连上主库。这就至少需要 5 MB 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 10 MB。

这样一来，增量复制时主从库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，主从库数据仍然可能不一致。

针对这种情况，一方面，可以根据 Redis 所在服务器的内存资源再适当增加  repl-backlog-size 值，比如说设置成缓冲空间大小的 4 倍， 另一方面，可以考虑使用切片集群来分担单个主库的请求压力。

replication_buffer

对于客户端或从库与 Redis 通信，Redis 都会分配一个内存 buffer 进行数据交互。所有数据交互都是通过这个 buffer 进行的。Redis先把数据写入这个 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。

Redis 通过 client-output-buffer-limit参数设置这个buffer的大小。主库会给每个从库建立一个客户端，所以replication buffer不是共享的，而是每个从库都有一个对应的客户端。

replication_backlog_buffer

和replication_buffer不一样，repl_backlog_buffer是所有从库共享的，slave_repl_offset由从库自己记录的，这也是因为每个从库的复制进度不一定相同。

从库断连后再恢复时，会给主库发送 psync 命令，并把自己当前的slave_repl_offset发给主库。slave_repl_offset指向的数据没有被覆盖，就能继续恢复。如果从库断开时间过长，repl_backlog_buffer 环形缓冲区会被主库的写命令覆盖，那么从库重连后只能全量同步。

好了，关于主从复制的问题我们就分析到这里了。如果你还想看更多优质原创文章，欢迎关注公众号「ShawnLux」。