前言

一门技术光停留在会用的层面远远不够，必须要深入的掌握其原理，然后加以理解和总结，才能叫“会”。

本文是在深入了解Redis主从同步原理时，记录的学习笔记。

目的

Redis提供了主从库模式，实现了Redis的高可用，保证多个实例的数据一致性。主从库之间采用的是读写分离的方式

读写分离的架构

读操作：主从都可以接受；

写操作：首先到主库执行，然后主操作将写操作同步给从库。

主从同步的原理

主从库如何实现第一次同步？

这里的方法是是replicaof, Redis 5.0以前是 slaveof. 命令如下:

replicaof 主库IP 端口

主要的操作步骤如下：

1. 主从库建立连接、协商同步，主要是为了全量同步做准备。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复制，主要包含的参数有：主库的runID和复制进度offset两个参数。

   参数说明：

   runID 每个redis实例启动时都会生成一个随机ID，用来唯一标记这个实例；当从库和主库第一次复制是，因为不知道主库的runID,所以传递?

   offset此时设置为-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2个参数：主库的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2个参数。这里需要注意的是 fullresync表示的是第一次复制采用的全量复制。

2. 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。

   具体而言，主库执行bgsave命令，生成RDB文件，将文件发送给从库。从库接受到RDB文件后，会先清空当前数据库，然后加载RDB文件。

   这里为什么要清空？

   是因为从库在通过replicaof同步主库之前，可能会存在数据，为了避免影响，先清空较好。

   那么这个时候我们会产生疑问？在进行第一次全量同步时，同时写入到主库的数据不就没有同步到从库了吗？

   为了保证数据的一致性，主库在内存中会有专门的replication buffer，记录rdb文件生成后的所有写操作。

3. 这就来到了第三阶段，主库会将第二阶段执行过程中，接受到的新命令，再发给从库。

   具体的操作就是，当主库完成RDB文件发送后，就会把此时的replication buffer中的修改操作发给从库，从库再重新执行这些操作。

   从而实现主从一致。

主从级联模式分担全量复制时的主库压力

那么这个时候，也会遇到一个问题，我们可以发现在一次全量复制过程中，对于主库来说，需要完成两个耗时的工作；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。

那么面临这样的问题，有什么更好的解决方法呢？

“主-从-从”模式的产生，简单来说，就是当我们在部署Redis集群时，可以手动选一个从库（内部配置资源较高的），用于其他从库连接，建立主从关系。后续也会建立基于长连接的命令传播，可以避免频繁建立连接的开销。

主从库网络断了怎么办？

采取增量复制的方式，Redis 存在 repl_backlog_buffer 这个缓冲区。

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relication_buffer，同时也会将这些操作命令写入repl_backlog_buffer这个缓冲区。

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，

master_repl_offset 是对应的偏移量。

主从库的连接回复后，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; 在网路断联阶段，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命令，

所以主库只需要将2个之间的操作同步给从库就可以。

增量复制的整体流程如下：

这里需要注意的地方是，repl_backlog_buffer是一个环形缓冲区，所以在缓冲区写满之后，主库会继续写入，就会覆盖之前的操作记录。

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覆盖了，这样会产生数据不一致。

并且如果slave_repl_offset位置上的数据被覆盖掉了，从库和主库间将会进行全量复制。

这个问题我们可以如何避免呢？

关键参数 ` repl_backlog_size` ，会影响到缓冲区空间大小。

缓冲空间大小 = 主库的写入速度 * 操作大小 - 主从库网路传输命令的速度*操作大小。

通常情况下，考虑到一些突发的并发情况，我们会冗余，所以repl_backlog_size = 缓冲空间大小 * 2.

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。

总结

关于这块理论知识比较多，需要反复的阅读查看资料。理解之后，就会觉得也没那么复杂了。

最大的感触就是，知道的越多，不知道的越多。

参考资料

极客时间《Redis核心技术与实战》