Redis入门到通关之Redis主从数据同步原理

简介: Redis入门到通关之Redis主从数据同步原理

☃️主从同步原理


❄️❄️全量同步

主从第一次建立连接时,会执行全量同步,将master节点的所有数据都拷贝给slave节点,流程:

这里有一个问题,master如何得知salve是第一次来连接呢??

有几个概念,可以作为判断依据:

  • Replication Id:简称replid,是数据集的标记,id一致则说明是同一数据集。每一个master都有唯一的replid,slave则会继承master节点的replid
  • offset:偏移量,随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。slave完成同步时也会记录当前同步的offset。如果slave的offset小于master的offset,说明slave数据落后于master,需要更新。

因此slave做数据同步,必须向master声明自己的replication id 和offset,master才可以判断到底需要同步哪些数据。

因为slave原本也是一个master,有自己的replid和offset,当第一次变成slave,与master建立连接时,发送的replid和offset是自己的replid和offset。

master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致,说明这是一个全新的slave,就知道要做全量同步了。

master会将自己的replid和offset都发送给这个slave,slave保存这些信息。以后slave的replid就与master一致了。

因此,master判断一个节点是否是第一次同步的依据,就是看replid是否一致

如图:

完整流程描述:

  • slave节点请求增量同步
  • master节点判断replid,发现不一致,拒绝增量同步
  • master将完整内存数据生成RDB,发送RDB到slave
  • slave清空本地数据,加载master的RDB
  • master将RDB期间的命令记录在repl_baklog,并持续将log中的命令发送给slave
  • slave执行接收到的命令,保持与master之间的同步

❄️❄️增量同步

全量同步需要先做RDB,然后将RDB文件通过网络传输个slave,成本太高了。因此除了第一次做全量同步,其它大多数时候slave与master都是做增量同步

什么是增量同步?就是只更新slave与master存在差异的部分数据。如图:

那么master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?


❄️❄️repl_backlog原理

master怎么知道slave与自己的数据差异在哪里呢?

这就要说到全量同步时的repl_baklog文件了。

这个文件是一个固定大小的数组,只不过数组是环形,也就是说角标到达数组末尾后,会再次从0开始读写,这样数组头部的数据就会被覆盖。

repl_baklog中会记录Redis处理过的命令日志及offset,包括master当前的offset,和slave已经拷贝到的offset:

slave与master的offset之间的差异,就是salve需要增量拷贝的数据了。

随着不断有数据写入,master的offset逐渐变大,slave也不断的拷贝,追赶master的offset:

直到数组被填满:

此时,如果有新的数据写入,就会覆盖数组中的旧数据。不过,旧的数据只要是绿色的,说明是已经被同步到slave的数据,即便被覆盖了也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。

但是,如果slave出现网络阻塞,导致master的offset远远超过了slave的offset:

如果master继续写入新数据,其offset就会覆盖旧的数据,直到将slave现在的offset也覆盖:

棕色框中的红色部分,就是尚未同步,但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复,需要同步,却发现自己的offset都没有了,无法完成增量同步了。只能做全量同步。

注意: repl_baklog 大小有上限,写满后会覆盖最早的数据. 如果 slave 断开时间过久, 导致尚未备份的数据被覆盖, 则无法基于 log 做增量同步, 只能再次全量同步.


☃️主从同步优化


主从同步可以保证主从数据的一致性,非常重要。

可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群:

  • 在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制,避免全量同步时的磁盘IO。
  • Redis单节点上的内存占用不要太大,减少RDB导致的过多磁盘IO
  • 适当提高repl_baklog的大小,发现slave宕机时尽快实现故障恢复,尽可能避免全量同步
  • 限制一个master上的slave节点数量,如果实在是太多slave,则可以采用主-从-从链式结构,减少master压力

主从从架构图:


☃️总结


简述全量同步和增量同步区别?

  • 全量同步:master将完整内存数据生成RDB,发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog,逐个发送给slave。
  • 增量同步:slave提交自己的offset到master,master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave

什么时候执行全量同步?

  • slave节点第一次连接master节点时
  • slave节点断开时间太久,repl_baklog中的offset已经被覆盖时

什么时候执行增量同步?

  • slave节点断开又恢复,并且在repl_baklog中能找到offset时
相关文章
|
存储 缓存 NoSQL
Redis 服务器全方位介绍:从入门到核心原理
Redis是一款高性能内存键值数据库,支持字符串、哈希、列表等多种数据结构,广泛用于缓存、会话存储、排行榜及消息队列。其单线程事件循环架构保障高并发与低延迟,结合RDB和AOF持久化机制兼顾性能与数据安全。通过主从复制、哨兵及集群模式实现高可用与横向扩展,适用于现代应用的多样化场景。合理配置与优化可显著提升系统性能与稳定性。
835 0
|
消息中间件 缓存 NoSQL
基于Spring Data Redis与RabbitMQ实现字符串缓存和计数功能(数据同步)
总的来说,借助Spring Data Redis和RabbitMQ,我们可以轻松实现字符串缓存和计数的功能。而关键的部分不过是一些"厨房的套路",一旦你掌握了这些套路,那么你就像厨师一样可以准备出一道道饕餮美食了。通过这种方式促进数据处理效率无疑将大大提高我们的生产力。
375 32
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
Redis集群和数据同步你了解多少
Redis集群和数据同步你了解多少
528 0
|
缓存 前端开发 安全
数据同步原理
数据同步原理
441 10
数据同步原理
|
缓存 NoSQL Java
springboot的缓存和redis缓存,入门级别教程
本文介绍了Spring Boot中的缓存机制,包括使用默认的JVM缓存和集成Redis缓存,以及如何配置和使用缓存来提高应用程序性能。
758 1
springboot的缓存和redis缓存,入门级别教程
|
存储 消息中间件 NoSQL
Redis 入门 - C#.NET Core客户端库六种选择
Redis 入门 - C#.NET Core客户端库六种选择
1178 8
|
存储 关系型数据库 MySQL
【TiDB原理与实战详解】5、BR 物理备份恢复与Binlog 数据同步~学不会? 不存在的!
BR(Backup & Restore)是 TiDB 分布式备份恢复的命令行工具,适用于大数据量场景,支持常规备份恢复及大规模数据迁移。BR 通过向各 TiKV 节点下发命令执行备份或恢复操作,生成 SST 文件存储数据信息与 `backupmeta` 文件存储元信息。推荐部署配置包括在 PD 节点部署 BR 工具,使用万兆网卡等。本文介绍 BR 的工作原理、部署配置、使用限制及多种备份恢复方式,如全量备份、单库/单表备份、过滤备份及增量备份等。
|
消息中间件 NoSQL 关系型数据库
一文彻底搞定Redis与MySQL的数据同步
【10月更文挑战第21天】本文介绍了 Redis 与 MySQL 数据同步的原因及实现方式。同步的主要目的是为了优化性能和保持数据一致性。实现方式包括基于数据库触发器、应用层双写和使用消息队列。每种方式都有其优缺点,需根据具体场景选择合适的方法。此外,文章还强调了数据同步时需要注意的数据一致性、性能优化和异常处理等问题。
3189 0
|
关系型数据库 MySQL 调度
【TiDB原理与实战详解】4、DM 迁移和TiCDC数据同步~学不会? 不存在的!
TiDB Data Migration (DM) 和 TiCDC 是两款用于数据库迁移和同步的强大工具。DM 支持将兼容 MySQL 协议的数据库(如 MySQL、MariaDB)的数据异步迁移到 TiDB 中,具备全量和增量数据传输能力,并能合并分库分表的数据。TiCDC 则专注于 TiDB 的增量同步,利用 TiKV 日志实现高可用性和水平扩展,支持多种下游系统和输出格式。两者均可通过 TiUP 工具进行部署与管理,简化了集群的安装、配置及任务管理过程。
|
存储 JSON NoSQL
【redis数据同步】redis-shake数据同步全量+增量
【redis数据同步】redis-shake数据同步全量+增量