很多企业都没有使用到 Redis 的集群，但是至少都做了主从。
有了主从，当 master 挂掉的时候，运维让从库过来接管，服务就可以继续，否则 master 需要经过数据恢复和重启的过程，这就可能会拖很长的时间，影响线上业务的持续服务。
分布式理论
CAP 原理
在了解 Redis 的主从复制之前，让我们先来理解一下现代分布式系统的理论基石——CAP 原理。
CAP 原理就好比分布式领域的牛顿定律，它是分布式存储的理论基石。自打 CAP 的论文发表之后，分布式存储中间件犹如雨后春笋般一个一个涌现出来。理解这个原理其实很简单，本节我们首先对这个原理进行一些简单的讲解。
- C - Consistent ，一致性
- A - Availability ，可用性
- P - Partition tolerance ，分区容忍性
分布式系统的节点往往都是分布在不同的机器上进行网络隔离开的，这意味着必然会有网络断开的风险，这个网络断开的场景的专业词汇叫着网络分区。
在网络分区发生时，两个分布式节点之间无法进行通信，我们对一个节点进行的修改操作将无法同步到另外一个节点，所以数据的一致性将无法满足，因为两个分布式节点的数据不再保持一致。除非我们牺牲可用性，也就是暂停分布式节点服务，在网络分区发生时，不再提供修改数据的功能，直到网络状况完全恢复正常再继续对外提供服务。
一句话概括 CAP 原理就是——网络分区发生时，一致性和可用性两难全。
最终一致
Redis 的主从数据是异步同步的，所以分布式的 Redis 系统并不满足「一致性」要求。当客户端在 Redis 的主节点修改了数据后，立即返回，即使在主从网络断开的情况下，主节点依旧可以正常对外提供修改服务，所以 Redis 满足「可用性」。
Redis 保证最终一致性，从节点会努力追赶主节点，最终从节点的状态会和主节点的状态将保持一致。
如果网络断开了，主从节点的数据将会出现大量不一致，一旦网络恢复，从节点会采用多种策略努力追赶上落后的数据，继续尽力保持和主节点一致。
redis的主从复制模型
实际上，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。
Redis支持主从复制功能，可以通过执行
slaveof（Redis5以后改成replicaof）或者在配置文件中设置slaveof(Redis5以后改成replicaof)来开启复制功能。常见主从结构
一主一从
一主多从
级联复制
- 主对外从对内，主可写从不可写
- 主挂了，从不可为主
具体配置
主Redis无需特殊配置
从Redis配置
修改从服务器上的
redis.conf 文件：# slaveof <masterip> <masterport> # 表示当前【从服务器】对应的【主服务器】的IP是192.168.10.135，端口是6379。 replicaof 192.168.10.135 6379
作用
读写分离
一主多从，主从同步主负责写，从负责读
提升Redis的性能和吞吐量主从的数据一致性问题 数据容灾
从机是主机的备份
主机宕机，从机可读不可写
默认情况下主机宕机后，从机不可为主机。
利用哨兵可以实现主从切换，做到高可用
主从复制的原理与实现
第一次同步复制流程
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。
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。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。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。最后，也就是第三个阶段，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。主从级联模式分担全量复制时的主库压力
一次全量复制中，对于主库来说，需要完成两个耗时的操作：生成 RDB 文件和传输 RDB 文件。
如果从库数量很多，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。
此外，传输 RDB 文件也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。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。
在刚才介绍的主从库模式中，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。
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：
长连接命令传播
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。
增量复制
在 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。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。
repl_backlog_buffer
那么，增量复制时，主从库之间具体是怎么保持同步的呢？这里的奥妙就在于
repl_backlog_buffer 这个缓冲区。我们先来看下它是如何用于增量命令的同步的。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，同时也会把这些操作命令也写入 repl_backlog_buffer 这个缓冲区。(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)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。
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。在网络断连阶段，主库可能会收到新的写操作命令，所以，一般来说，
master_repl_offset会大于 slave_repl_offset。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。就像刚刚示意图的中间部分，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。
说到这里，我们再借助一张图，回顾下增量复制的流程。
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。
因此，我们要想办法避免这一情况，一般而言，我们可以调整
repl_backlog_size 这个参数。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。举个例子，如果主库每秒写入 2000 个操作，每个操作的大小为 2KB，网络每秒能传输1000 个操作，那么，有 1000 个操作需要缓冲起来，这就至少需要 2MB 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 4MB。
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，你可以根据 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，你可以考虑使用切片集群来分担单个主库的请求压力复制进度确认
redis 2.8开始，slave node会周期性地确认自己每次复制的数据量
主从全量同步使用RDB而不使用AOF的原因
1、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。
2、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。
应该不是“主从库断连后”主库才把写操作写入repl_backlog_buffer，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 $offset，主库才能通过$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。
repl_backlog_buffer和replication buffer比较
1、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。
2、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。
3、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。无盘复制
主节点在进行快照同步时，会进行很重的文件 IO 操作，特别是对于非 SSD 磁盘存储时，快照会对系统的负载产生较大影响。
特别是当系统正在进行 AOF 的 fsync 操作时如果发生快照，fsync 将会被推迟执行，这就会严重影响主节点的服务效率。
所以从 Redis 2.8.18 版开始支持无盘复制。所谓无盘复制是指主服务器直接通过套接字将快照内容发送到从节点，生成快照是一个遍历的过程，主节点会一边遍历内存，一边将序列化的内容发送到从节点，从节点还是跟之前一样，先将接收到的内容存储到磁盘文件中，再进行一次性加载。
同步复制:Wait 指令
Redis 的复制是异步进行的，wait 指令可以让异步复制变身同步复制，确保系统的强一致性 (不严格)。wait 指令是 Redis3.0 版本以后才出现的。
> set key value OK > wait 1 0 (integer) 1
wait 提供两个参数，第一个参数是从库的数量 N，第二个参数是时间 t，以毫秒为单位。它表示等待 wait 指令之前的所有写操作同步到 N 个从库 (也就是确保 N 个从库的同步没有滞后)，最多等待时间 t。如果时间 t=0，表示无限等待直到 N 个从库同步完成达成一致。
假设此时出现了网络分区，wait 指令第二个参数时间 t=0，主从同步无法继续进行，wait 指令会永远阻塞，Redis 服务器将丧失可用性。
主从复制是 Redis 分布式的基础，Redis 的高可用离开了主从复制将无从进行。 Redis 的集群模式，这几种集群模式都依赖于本节所讲的主从复制。
不过复制功能也不是必须的，如果你将 Redis 只用来做缓存，跟 memcache 一样来对待，也就无需要从库做备份，挂掉了重新启动一下就行。
但是只要你使用了 Redis 的持久化功能，就必须认真对待主从复制，它是系统数据安全的基础保障。
过期key处理
slave不会过期key，只会等待master过期key。如果master过期了一个key，或者通过LRU淘汰了一个key，那么会模拟一条del命令发送给slave。
redis 复制的核心机制总结
1、复制的完整流程
（1）slave node启动，仅仅保存master node的信息，包括master node的host和ip，但是复制流程没开始
master host和ip是从哪儿来的，redis.conf里面的slaveof配置的
（2）slave node内部有个定时任务，每秒检查是否有新的master node要连接和复制，如果发现，就跟master node建立socket网络连接
（3）slave node发送ping命令给master node
（4）口令认证，如果master设置了requirepass，那么salve node必须发送masterauth的口令过去进行认证
（5）master node第一次执行全量复制，将所有数据发给slave node
（6）master node后续持续将写命令，异步复制给slave node
2、数据同步相关的核心机制
指的就是第一次slave连接msater的时候，执行的全量复制，那个过程里面你的一些细节的机制
（1）master和slave都会维护一个offset
master会在自身不断累加offset，slave也会在自身不断累加offset
slave每秒都会上报自己的offset给master，同时master也会保存每个slave的offset
这个倒不是说特定就用在全量复制的，主要是master和slave都要知道各自的数据的offset，才能知道互相之间的数据不一致的情况
（2）backlog
master node有一个backlog，默认是1MB大小
master node给slave node复制数据时，也会将数据在backlog中同步写一份
backlog主要是用来做全量复制中断候的增量复制的
（3）master run id
info server，可以看到master run id
如果根据host+ip定位master node，是不靠谱的，如果master node重启或者数据出现了变化，那么slave node应该根据不同的run id区分，run id不同就做全量复制
如果需要不更改run id重启redis，可以使用redis-cli debug reload命令
（4）psync
从节点使用psync从master node进行复制，psync runid offset
master node会根据自身的情况返回响应信息，可能是FULLRESYNC runid offset触发全量复制，可能是CONTINUE触发增量复制
3、全量复制
（1）master执行bgsave，在本地生成一份rdb快照文件
（2）master node将rdb快照文件发送给salve node，如果rdb复制时间超过60秒（repl-timeout），那么slave node就会认为复制失败，可以适当调节大这个参数
（3）对于千兆网卡的机器，一般每秒传输100MB，6G文件，很可能超过60s
（4）master node在生成rdb时，会将所有新的写命令缓存在内存中，在salve node保存了rdb之后，再将新的写命令复制给salve node
（5）client-output-buffer-limit slave 256MB 64MB 60，如果在复制期间，内存缓冲区持续消耗超过64MB，或者一次性超过256MB，那么停止复制，复制失败
（6）slave node接收到rdb之后，清空自己的旧数据，然后重新加载rdb到自己的内存中，同时基于旧的数据版本对外提供服务
（7）如果slave node开启了AOF，那么会立即执行BGREWRITEAOF，重写AOF
rdb生成、rdb通过网络拷贝、slave旧数据的清理、slave aof rewrite，很耗费时间
如果复制的数据量在4G~6G之间，那么很可能全量复制时间消耗到1分半到2分钟
4、增量复制
（1）如果全量复制过程中，master-slave网络连接断掉，那么salve重新连接master时，会触发增量复制
（2）master直接从自己的backlog中获取部分丢失的数据，发送给slave node，默认backlog就是1MB
（3）msater就是根据slave发送的psync中的offset来从backlog中获取数据的
5、heartbeat
主从节点互相都会发送heartbeat信息
master默认每隔10秒发送一次heartbeat，salve node每隔1秒发送一个heartbeat
6、异步复制
master每次接收到写命令之后，现在内部写入数据，然后异步发送给slave node
Redis 的主从库同步的基本原理，总结来说，有三种模式：全量复制、基于长连接的命令传播，以及增量复制。
全量复制虽然耗时，但是对于从库来说，如果是第一次同步，全量复制是无法避免的，建议：一个 Redis 实例的数据库不要太大，一个实例大小在几 GB 级别比较合适，这样可以减少 RDB 文件生成、传输和重新加载的开销。
另外，为了避免多个从库同时和主库进行全量复制，给主库过大的同步压力，我们也可以采用“主 - 从 - 从”这一级联模式，来缓解主库的压力。
长连接复制是主从库正常运行后的常规同步阶段。在这个阶段中，主从库之间通过命令传播实现同步。不过，这期间如果遇到了网络断连，增量复制就派上用场了。我特别建议你留意一下 repl_backlog_size 这个配置参数。如果它配置得过小，在增量复制阶段，可能会导致从库的复制进度赶不上主库，进而导致从库重新进行全量复制。所以，通过调大这个参数，可以减少从库在网络断连时全量复制的风险。
redis采用异步方式复制数据到slave节点，不过redis 2.8开始，slave node会周期性地确认自己每次复制的数据量
一个master node是可以配置多个slave node的，slave node也可以连接其他的slave node，slave node做复制的时候，是不会block master node的正常工作的，slave node在做复制的时候，也不会block对自己的查询操作，它会用旧的数据集来提供服务; 但是复制完成的时候，需要删除旧数据集，加载新数据集，这个时候就会暂停对外服务了
slave node主要用来进行横向扩容，做读写分离，扩容的slave node可以提高读的吞吐量。
master持久化对于主从架构的安全保障的意义
如果采用了主从架构，那么建议必须开启
master node的持久化！不建议用slave node作为master node的数据热备，因为那样的话，如果你关掉master的持久化，可能在master宕机重启的时候数据是空的，然后可能一经过复制，salve node数据也丢了
master -> RDB和AOF都关闭了 -> 全部在内存中
master宕机，重启，是没有本地数据可以恢复的，然后就会直接认为自己IDE数据是空的
master就会将空的数据集同步到slave上去，所有slave的数据全部清空
100%的数据丢失
master节点，必须要使用持久化机制
第二个，master的各种备份方案，要不要做，万一说本地的所有文件丢失了; 从备份中挑选一份rdb去恢复master; 这样才能确保master启动的时候，是有数据的
即使采用了后续讲解的高可用机制，slave node可以自动接管master node，但是也可能sentinal还没有检测到master failure，master node就自动重启了，还是可能导致上面的所有slave node数据清空故障