第六章数据同步：主从库如何实现数据一致 ?

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。

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主从库间如何进行第一次同步 ?

关于 replicaof 命令

主从库间的第一次同步：多个Redis实例之间可以通过replicaof命令形成主库和从库的关系。

例如，现在有实例 1（ip：172.16.19.3）和实例 2（ip：172.16.19.5），我们在实例 2 上执行以下这个命令后，实例 2 就变成了实例 1 的从库，并从实例 1 上复制数据：

replicaof  172.16.19.3  6379

主从库间数据第一次同步的三个阶段：

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第一阶段：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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
第三阶段：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。

主从级联模式 (主从从) 分担全量复制时的主库压力

在主从库间第一次数据同步，对主库来说有两个耗时的操作：

生成 RDB 文件
- fork 子进程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。
传输 RDB 文件
- 传输RDB文件会占用主库的网络带宽，同样会给主库的资源使用带来压力。

针对上面两个耗时操作，“主-从-从” 模式可以有效分担主库的压力

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。
在部署主从集群的时候，可以手动选择一个内存资源配置较高的从库，用于级联其他的从库。
然后，可以再选择一些从库，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。

replicaof  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：

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“主从从” 模式能够减少主库同步给所有从库的压力；一旦主库和从库完成全量复制，它们之间就会一直维护一个网络连接，主库会把之后收到的命令通过这个连接同步给从库，这个过程就称为基于长连接的命令传播。

主从库间网络断了怎么办 ?

Redis 2.8 之前，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。

全量复制和增量复制有什么区别 ?

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。

增量复制时，主从库之间具体是怎么保持同步的 ?

当主从库断连后，主库会把断连期间收到的写操作命令，写入 replication buffer，当从库断连又重连之后，通过 psync 命令告诉主库自己的 slave_repl_offset，然后主库根据自己的master_repl_offset 和 slave_repl_offset 来判断是需要全量同步还是把两者之间的命令增量同步给从库
- 同步的方式就是通过主库与每个从库建立连接之后的这个所谓的 replication buffer
repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区，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。
刚开始的时候，主库和从库的写读位置在一起，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。
只要有从库存在，这个repl_backlog_buffer就会存在。主库的所有写命令除了传播给从库之外，都会在这个repl_backlog_buffer中记录一份，缓存起来，只有预先缓存了这些命令，当从库断连后，从库重新发送psync $master_runid $o f f s e t ，主库才能通过$ offset在repl_backlog_buffer中找到从库断开的位置，只发送$offset之后的增量数据给从库即可。

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主从库的连接恢复之后，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，来决定是进行增量复制还是全量复制。
此时，主库只用把 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 之间的命令操作同步给从库就行。
就像示意图的中间部分，主库和从库之间相差了 put d e 和 put d f 两个操作，在增量复制时，主库只需要把它们同步给从库就行了。

增量复制的流程

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repl_backlog_buffer 和 slave_repl_offset 的区别 ?

repl_backlog_buffer 是所有从库共享的，slave_repl_offset 是由从库自己记录的，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。
所以，从库推进的 slave_repl_offset 是它自己记录的，不会影响到第二个从库。第二个从库断连后再恢复，只要 slave_repl_offset 指向的数据没有被覆盖，就能继续恢复。

repl_backlog_buffer 和 replication buffer 的区别 ?

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，从而避免全量同步带来的性能开销。
- 如果从库断开时间太久，repl_backlog_buffer 环形缓冲区就会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同步，
- 所以 repl_backlog_buffer 要配置尽量大一些，可以降低主从断开后全量同步的概率。
- 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。
  - 先在 repl_backlog_buffer 里通过offset找到差异数据，然后将这部分差异数据同步到replication buffer 后，replication buffer 才专门的将这部分数据发送给从库，达到增量同步的目的
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。
repl_backlog_buffer 这个缓冲只有在主从重连时才起作用，在主从连接正常时，即使master 覆盖了slave 的数据也没关系，因为数据都在 replication_buffer 里，
- 只要 replication_buffer 没溢出，等slave消费完了replication_buffer，slave_offset也追上去了，
- 只有等到主从重连时才会用到 repl_backlog_buffer 做判断，正常情况下repl_backlog_buffer 只是一直循环写。
再延伸一下，既然有这个内存buffer存在，那么这个buffer有没有限制呢？
- 如果主从在传播命令时，因为某些原因从库处理得非常慢，那么主库上的这个buffer就会持续增长，消耗大量的内存资源，甚至OOM。
- 所以Redis提供了client-output-buffer-limit 参数限制这个buffer的大小，
  - 如果超过限制，主库会强制断开这个client的连接，也就是说从库处理慢导致主库内存buffer的积压达到限制后，主库会强制断开从库的连接，此时主从复制会中断，
  - 中断后如果从库再次发起复制请求，那么此时可能会导致恶性循环，引发复制风暴，这种情况需要格外注意。

什么情况会导致主从库间数据不一致 ?

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，这会导致主从库间的数据不一致。

如何调整 repl_backlog_size，降低从库还未读取的操作被主库新写的操作覆盖的概率，从而降低增量复制时主从库数据不一致的风险 ?

repl_backlog_size 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。

为什么主从库间的复制使用 RDB 而不使用 AOF 呢 ?

RDB文件内容是经过压缩的二进制数据（不同数据类型数据做了针对性优化），文件很小。
而AOF文件记录的是每一次写操作的命令，写操作越多文件会变得很大，其中还包括很多对同一个key的多次冗余操作。
在主从全量数据同步时，传输RDB文件可以尽量降低对主库机器网络带宽的消耗，
- 从库在加载RDB文件时，一是文件小，读取整个文件的速度会很快，
- 二是因为RDB文件存储的都是二进制数据，从库直接按照RDB协议解析还原数据即可，速度会非常快，
而AOF需要依次重放每个写命令，这个过程会经历冗长的处理逻辑，恢复速度相比RDB会慢得多，所以使用RDB进行主从全量同步的成本最低。
假设要使用AOF做全量同步，意味着必须打开AOF功能，打开AOF就要选择文件刷盘的策略，选择不当会严重影响Redis性能。
而RDB只有在需要定时备份和主从全量同步数据时才会触发生成一次快照。
而在很多丢失数据不敏感的业务场景，其实是不需要开启AOF的。