跟隨杠精的視角一起來了解Redis的主從複製
不想彈好吉他的擼鐵狗，都不是好的程序猿
雖然說單機的Redis性能很好，也有完備的持久化機制，那如果你的業務體量真的很大，超過了單機能夠承載的上限了怎麼辦？不做任何處理的話Redis掛了怎麼辦？帶着這個問題開始我們今天的主題-「Redis高可用」，由於篇幅原因，本章就只聊聊主從複製。
為啥要先從主從複製開始聊，是因為「主從複製」可以說是整個Redis高可用實現的基石，你可以先有這麼一個概念，至於具體為什麼是基石，這個後面聊到Sentinel和Redis集群的時候會說到。
首先我們需要知道，對於我們開發人員來說，為什麼需要「主從架構」？一個Redis實例難道不行嗎？
其實除了開篇提到的負載超過了Redis單機能夠處理的上限，還有一種情況Redis也無法保證自身的高可用性。那就是即便Redis能夠扛住所有流量，但是如果這個Redis進程所在的機器掛了呢？請求會直接調轉槍口，大量的流量會瞬間把你的DB打掛，然後你就可以背個P0，打包回家了。
而且，假設你對Redis的需求真的超過了單機的容量，你怎麼辦？搞多台獨立的Redis實例嗎？那如果用戶緩存的數據這一次存在了實例一，下一次如果用戶又訪問到了實例二，難道又要去走一遍DB嗎？除非你能夠維護好用戶和Redis實例的對應關係（但是通常這樣的邏輯比較複雜），否則部署多個Redis實例也就失去了它的意義，沒有辦法做到橫向擴展了。
那換成主從架構就能解決這個問題嗎？
我們可以從一個圖來直觀的了解一下。
在主從同步中，我們將節點的角色劃分為master和slave，形成「一主多從」。slave對外提供讀操作，而master負責寫操作，形成一個讀寫分離的架構，這樣一來就能夠承載更多的業務請求。
在多數的業務場景下，對於Redis的「讀操作」都要多於「寫操作」，所以當讀請求量特別大的時候，我們可以通過增加slave節點來使Redis扛住更多的流量。
你這不行啊老弟，你往master寫數據，那我要是連接到slave上去了，不就拿不到之前的數據了？
我這個小標題的不是寫了嗎？「主從複製」，slave會按照某種策略從master同步數據。Redis中我們可以通過slaveof命令讓一個Redis實例去複製（replicate）另外一台Redis的狀態。被複制的Redis實例就是master節點，而執行slaveof命令的機器就是slave節點。
Redis的主從複製分為兩個步驟，分別是「同步」和「命令傳播」。
「同步操作」用於將Master節點內存狀態複製給Slave節點，而「命令傳播」則是在同步時，客戶端又執行了一些「寫」操作改變了服務器的狀態，此時master節點的狀態與同步操作執行的時候不一致了，所以需要命令傳播來使master和slave狀態重新一致。
同步的大致的流程如下：
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slave節點向master節點發送 sync命令 -
master收到 sync命令之後會執行bgsave命令，Redis會fork出一個子進程在後台生成RDB文件，同時將同步過程中的寫命令記錄到緩衝區中 -
文件生成後，master會把RDB文件發送給slave，從服務器接收到RDB文件會將其載入內存 -
然後master將記錄在緩衝區的所有寫命令發送給slave，slave對這些命令進行「重放」，將其數據庫的狀態更新至和master一致
為了讓大家更加清晰的認識到這個過程，我們通過圖再來了解一下。
🐂🍺，那如果同步完了之後slave又掛了咋辦？slave重啟之後很可能就又跟maste不一致了？
的確是這樣，這就涉及到一個名詞叫「斷點續傳」了。上面討論的是slave第一次連接到master，會執行「全量複製」，而針對上面這種情況，Redis新老版本處理方式不一樣。
Redis2.8之前，當主從完成了同步之後，slave如果斷線重連，向master發送sync命令，master會將全量的數據再次同給slave。
但是我們會發現一個問題，就是大部分數據都是有序的，再次全量同步顯得沒有必要。而在 Redis2.8之後，為了解決這個問題，便使用了psync命令來代替sync。
簡單來說psync命令就是將slave斷線期間master接收到的寫命令全部發送給slave，slave重放之後狀態便與master一致了。
呵呵，就這？那你知道psync具體怎麼實現的嗎？還是說就只會用用？
psync的實現依賴於主從雙方共同維護的offset偏移量。
每次master向slave進行「命令傳播」，傳播了多少個位元組的數據，就將自己的offset加上傳播的位元組數。而slave每次收到多少位元組的數據，也會同樣的更新自己的offset。
基於offset，只需要簡單的比對就知道當前主從的狀態是否是一致的了，然後基於offset，將對應偏移量所對應的指令傳播給slave重放即可。所以即使同步的時候slave掛掉了，基於offset，也能達到斷點續傳的效果。
不是吧不是吧，那master也掛了呢？你slave重新啟動之後master的數據也更新了，按照你的說法，這兩永遠不可能達到數據一致了
這個問題Redis的確也有想到，實際上除了offset之外，slave斷線重連之後還會帶上上一個master的實例的runid，每個服務實例都有自己的唯一的runid，只要Redis服務重啟，其runid就會發生改變。
master收到這個runid之後會判斷是否與自己當前的runid一致，如果一致說明斷線之前還是與自己建立的連接，而如果不一致就說明slave斷線期間，master也發生了宕機，此時就需要將數據「全量同步」給slave了。
就算你能解決這個問題，但是你就維護了一個偏移量，偏移量對應的命令從哪兒來？天上掉下來嗎？我哪兒知道這些命令是啥？
的確，我們需要通過這個offset去拿到真正需要的數據—也就是指令，而Redis是通過「複製積壓緩衝區」來實現的。
名字高大上，實際上就是一隊列。就跟什麼遞歸、輪詢、透傳一樣，聽着高大上，實際上簡單的一匹。言歸正傳，複製積壓緩衝區的默認大小為1M，Redis在進行「命令傳播」時，除了將寫命令發送給slave，還會將命令寫到「複製積壓緩衝區」內，並和當前的offset關聯起來。這樣一來就能夠通過offset獲取到對應的指令了。
但是由於緩衝區的大小有限，如果slave的斷線時間太久，複製積壓緩衝區內早些時候的指令就已經被新的指令覆蓋掉了，此處可以理解為一個隊列，早些時候入隊的元素已經被出隊了。
由於沒有相對應的offset了，也就無法獲取指令數據，此時Redis就會進行「全量同步」。當然，如果offset還存在於複製積壓緩衝區中，則按照對應的offset進行「部分同步」。
基於以上的全量、增量的主從複製，能夠在master出現故障的情況下，進行主從的切換，保證服務的正常運行。除此之外還能解決異常情況下數據丟失的問題。基於讀寫分離的策略還能夠提高整個Redis服務的並發量。
可別吹了，你說的這個什麼「主從複製」就沒啥缺點嗎？
其實是有的，例如剛剛提到的主從的切換，如果不用現成的「HA」框架，這個過程需要程序員自己手動的完成，同時通知服務調用方Redis的IP發生了變化，這個過程可以說是十分的複雜，甚至還可能涉及到代碼配置的改動。而且之前的slave複製的可都是掛掉的master，還得去slave上更改其複製的主庫，就更加複雜了。
除此之外，雖然實現了讀寫分離，但是由於是「一主多從」的架構，集群的「讀請求」可以擴展，但是「寫請求」的並發是有上限的，那就是master能夠扛住的上限，這個沒有辦法擴展。
好了，本期的分享就到此結束了，我們下期再見。
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