上次阿里面试问到Redis主从复制原理,这次终于搞明白了!

简介: Redis主从复制原理

1.前言

Redis单节点存在单点故障,为解决单点问题,需要对Redis节点配置从节点。使用哨兵来监听主节点存活状态,若主节点挂掉,从节点能继续提供缓存功能。从节点怎样和主节点间完成数据传递?就是Redis的主从复制。
image

2. 主从配置及作用

临时配置:redis-cli进入redis从节点后,使用 --slaveof [masterIP] [masterPort]
永久配置:进入从节点的配置文件redis.conf,增加slaveof [masterIP] [masterPort]
作用
1)主从配置结合哨兵模式能解决单点故障问题,提高redis可用性
2)从节点仅提高读的操作,主节点提供写操作。对于读多写少的状况,可给主节点配置多个从节点,从而提供响应效率
补充:主从复制并不是redis的横向拓展,集群模式才是

3. 复制过程

1)从节点执行slaveof [masterIP] [masterPort],保存主节点信息
2)从节点中的定时任务发现主节点信息,建立和主节点的socket连接
3)从节点发送Ping信号,主节点返回Pong,两边能互相通信
4)连接建立后,主节点将所有数据发送给从节点(数据同步)
5)主节点把当前的数据同步给从节点后,便完成了复制的建立流程。接下来,主节点就会持续的把写命令发送给从节点,保证主从数据一致性
image

4. 数据同步

redis 2.8 之前使用sync [runId] [offset]同步命令,redis2.8之后使用psync [runId] [offset]命令。两者不同在于,sync命令仅支持全量复制过程,psync支持全量和部分复制;介绍同步之前先介绍几个概念:
runId:每个redis节点启动都会生成唯一的runId,每次redis重启后,runId也会发生变化
offset:主节点和从节点都各自维护自己的主从复制偏移量offset,当主节点有写入命令时,offset=offset+命令的字节长度。从节点在收到主节点发送的命令后,也会增加自己的offset,并把自己的offset发送给主节点。这样,主节点同时保存自己的offset,从节点的offset,通过对比offset来判断主从节点数据是否一致
repl_backlog_size:保存在主节点上的一个固定长度的先进先出队列,默认大小为1MB
1)主节点发送数据给从节点过程中,主节点还会进行一些写操作,这时候的数据存储在复制缓冲区。从节点同步主节点数据完成后,主节点将缓冲区的数据继续发送给从节点,用于部分复制;
2)主节点(master)响应写命令时,不但会把命名发送给从节点,还会写入复制积压缓冲区,用于复制命令丢失的数据补救;
psync执行流程
image

从节点发送psync [runId] [offset]命令,主节点有如下响应
FULLRESYNC:第一次连接,进行全量复制
CONTINUE:进行部分复制
ERR:不支持psync命令,进行全量复制
全量复制流程
image

1)从节点发送psync ? -1命令,因为第一次发送,不知道主节点的runId,所以为?,因为是第一次复制,所以offset = -1。
2)主节点发现从节点是第一次复制,变返回FULLRESYNC {runId} {offset},runId是主节点的runId,offset是主节点目前的offset。
3)从节点接收主节点信息后,保存到info中。
4)主节点在发送FULLRESYNC后,启动bgsave命令,生成RDB文件(数据持久化)。
5)6)主节点发送RDB文件给从节点。到从节点加载数据完成这段期间主节点的写命令放入缓冲区。
7)从节点清理自己的数据库数据。
8)从节点加载RDB文件,将数据保存的自己的数据库中。
9)如果从节点开启了AOF(另一种持久化方案),从节点会异步重写aof文件。
部分复制流程
image

1)部分复制主要是Redis针对全量复制的过高开销做出的一种优化措施,使用psync {runId}{offset}命令实现。当从节点(slave)正在复制主节点(master)时,如果出现网络闪断或者命令丢失等异常情况时,从节点会向主节点要求补发丢失的命令数据,如果主节点的复制积压缓冲区内存将这部分数据则直接发送给从节点,这样就可以保持主从节点复制的一致性。补发的这部分数据一般远远小于全量数据。
2)主从连接中断期间主节点依然响应命令,但因复制连接中断命令无法发送给从节点,不过主节点内部存在的复制积压缓冲区,依然可以保存最近一段时间的写命令数据,默认最大缓存1MB。当从节点网络恢复后,从节点会再次连上主节点。
3)当主从连接恢复后,由于从节点之前保存了自身已复制的偏移量和主节点的运行ID。因此会把它们当做psync参数发送个主节点,要求进行部分复制操作。
4)主节点接到psync命令后首先核对参数runId是否与自身一致,如果一致,说明之前复制的是当前主节点;之后根据参数offset在自身复制积压缓冲区查找,如果偏移量之后的数据存在缓冲区中,则对从节点发送+COUTINUE响应,表示可以进行部分复制。因为缓冲区大小固定,若发生缓存溢出,则要进行全量复制。
5)主节点根据偏移量把复制积压缓冲区里的数据发送给从节点,保证主从复制进入正常状态。
欢迎大家关注我的公种浩【程序员追风】,文章都会在里面更新,整理的资料也会放在里面。
image

5. 补充

Redis故障处理
若主节点挂掉后,再次重启,runid的值会变。此时从节点的发送psync命令,会提示找不到原runid,则会再进行一次全量复制。为避免这种状况,使用Redis故障转移机制,主节点挂掉后,从节点升级为主节点。如哨兵模式。

最后

欢迎大家一起交流,喜欢文章记得点个赞哟,感谢支持!

相关文章
|
9月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis常见面试题全解析
Redis面试高频考点全解析:从过期删除、内存淘汰策略,到缓存雪崩、击穿、穿透及BigKey问题,深入原理与实战解决方案,助你轻松应对技术挑战,提升系统性能与稳定性。(238字)
|
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。
892 0
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
美团面试:MySQL有1000w数据,redis只存20w的数据,如何做 缓存 设计?
|
10月前
|
存储 缓存 监控
Redis分区的核心原理与应用实践
Redis分区通过将数据分散存储于多个节点,提升系统处理高并发与大规模数据的能力。本文详解分区原理、策略及应用实践,涵盖哈希、范围、一致性哈希等分片方式,分析其适用场景与性能优势,并探讨电商秒杀、物联网等典型用例,为构建高性能、可扩展的Redis集群提供参考。
494 0
|
12月前
|
存储 NoSQL 定位技术
Redis数据类型面试给分情况
Redis常见数据类型包括:string、hash、list、set、zset(有序集合)。此外还包含高级结构如bitmap、hyperloglog、geo。不同场景可选用合适类型,如库存用string,对象存hash,列表用list,去重场景用set,排行用zset,签到用bitmap,统计访问量用hyperloglog,地理位置用geo。
632 5
|
缓存 NoSQL Java
Java Redis 面试题集锦 常见高频面试题目及解析
本文总结了Redis在Java中的核心面试题,包括数据类型操作、单线程高性能原理、键过期策略及分布式锁实现等关键内容。通过Jedis代码示例展示了String、List等数据类型的操作方法,讲解了惰性删除和定期删除相结合的过期策略,并提供了Spring Boot配置Redis过期时间的方案。文章还探讨了缓存穿透、雪崩等问题解决方案,以及基于Redis的分布式锁实现,帮助开发者全面掌握Redis在Java应用中的实践要点。
696 6
|
存储 NoSQL Redis
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 +  无锁架构 +  EDA架构  + 异步日志 + 集群架构
|
缓存 NoSQL Java
Redis+Caffeine构建高性能二级缓存
大家好,我是摘星。今天为大家带来的是Redis+Caffeine构建高性能二级缓存,废话不多说直接开始~
1708 0
|
9月前
|
缓存 负载均衡 监控
135_负载均衡:Redis缓存 - 提高缓存命中率的配置与最佳实践
在现代大型语言模型(LLM)部署架构中,缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长,如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库,因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项,已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。
886 25