2023.1.21 关于 Redis 主从复制详解

news2024/11/24 22:53:45

目录

引言

单点问题

分布式系统

主从模式

配置 Redis 主从结构

断开主从关系

切换主从关系

补充知识点一

只读

网络延迟

 拓扑结构

一主一从

一主多从

树形主从结构

主从复制的基本流程 

数据同步

replicationid

offset

pzync 运行流程

具体流程

 补充知识点二

replicationid 与 runId 区别

全量复制流程

部分复制流程

实时复制流程

心跳包机制

总结

主从复制解决的问题

主从复制的特点

主从复制配置的过程

主从复制的缺点

从节点是否晋升成主节点问题

补充知识点三


引言

单点问题

  • 单点 ——> 某个服务器只有一个节点,即只搞一个物理服务器来部署这个服务器程序​​​​​​​

问题:

  1. 可用性:如果该机器挂了,便意味着服务器中断
  2. 性能、支持的并发量:十分有限

解决方案:

  • 引入分布式系统,主要也就是为了解决单点问题​​​​​​​​​​​​​​

分布式系统

  • 在分布式系统中,往往有多个服务器来部署 Redis 服务,从而构成一个 Redis 集群
  • 此时便可以让该集群给整个分布式系统服务,以便提供更稳定 和 更高效的数据存储功能

三种部署方式:

  1. 主从模式
  2. 主从 + 哨兵模式
  3. 集群模式

  • 本文主要详解 Redis 部署方式中的 主从模式

​​​​​​​​​​​​​​主从模式

  • 在若干个 Redis 节点中,有的是 主节点,有的是 从节点

实例理解

  • 假设有三个物理服务器,即三个节
  • 这三个节点​​​​​​​分别部署 redis-server 进程
  • 此时就可以将其中的一个节点,作为 主节点,另外两个节点作为 从节点

  • 从节点上的数据跟随主节点变化,从节点的数据要和主节点保持一致

具体理解:

  • 本来主节点上保存一堆数据,在引入从节点后,便需要将主节点上的数据复制出来,放到从节点中
  • 后续主节点对数据如果有任何修改,都需将修改给同步到从节点
  • 即 从节点就是主节点的副本

问题:

  • 如果修改了 从节点 的数据,是否还需要将 从节点 所修改的数据往 主节点 上同步呢?

回答:

  • 在 Redis 主从模式下,从节点上的数据,不允许修改!只能读取数据!

优势:

  • Redis 主从结构可有效改善 可用性问题、性能、支持并发量有限 问题,即 单点问题

具体理解:(性能、并发量)

  • 由于 从节点数据 时时刻刻与 主节点 保持一致
  • 因此其他的客户端在 从节点读取的数据,和在 主节点读取的数据没有任何区别!
  • 即 其他客户端如需读取数据,可随机挑选一个从节点,给该客户端提供读取数据的服务
  • 引入了更多的计算资源,自然能够支持的并发量也便大幅提高了!

具体理解:(可用性)

  • 相较于单个 Redis 服务器节点,如果该节点挂了,整个 服务也便中断了
  • 而主从结构的 Redis 服务器节点是不太可能 同时挂了的!

问题一:

  • 是否存在整个机房同时挂了的情况呢?

回答:

  • 也是可能会存在的!
  • 这个时候如果考虑到更高的可用性,便可以将这些机器分散到多个不同的机房中
  • 即 异地多活

问题二:

  • 如果是挂掉了某个从节点呢?

回答:

  • 没啥影响
  • 此时继续到 主节点或其他从节点 获取数据即可
  • 因为得到的效果完全相同

问题三:

  • ​​​​​​​如果是挂掉了主节点呢?

回答:

  • 还是有一定影响的
  • 因为从节点只能读取数据,却无法写数据
  • 即 可用性虽然是提高了,但是还没到非常理想的程度

问题四:

  • 是否可以引入多个主节点呢?

回答:

  • 一山不能容二虎
  • 如果存在两个主节点,这两个主节点之间如何互相同步数据呢?
  • 所以引入多个主节点,也并不能很好的解决上述问题

总结:

  • 准确来说,主从模式主要是针对 "读操作" 来进行 并发量 和 可用性 的提高
  • 而写操作,无论是可用性还是并发,均十分依赖主节点,而主节点又不能搞多个

注意点一:

  • 实际业务场景中,读操作往往就是比写操作更频繁

注意点二:

  • 主从结构是分布式系统中一种 比较典型的结构
  • 不仅仅是 redis 支持,像 MySQL 等其他的常用组件 同样也是支持的

配置 Redis 主从结构

  • 配置 Redis 主从结构,首先需要启动多个 Redis 服务器

注意:

  • 正常来说,每个 Redis 服务器程序,都应该在一个单独的主机上
  • 因为这才符合 分布式

问题一:

  • 仅有一个云服务器,不能部署分布式系统吗?

回答:

  • 一个云服务器上 是可以运行多个 redis-server 进程的
  • 但是需要保证这多个 redis-server 端口需不同
  • 本来 redis-server 默认的端口为 6379
  • 此时便不能让新启动的 redis-server 再继续使用 6379 端口了

问题二:

  • 如何指定 redis-server 的端口呢?

回答:

  1. 在启动程序时,通过命令行来指定端口号,即添加 --port 选项
  2. 直接在配置文件中设定端口(下文实例将通过该方式来完成)

实例理解

  •  假设我要配置一个主节点和两个从节点

1、主节点配置不变,复制两份主节点配置文件,并修改这两份文件的端口和后台运行方式

  • 此时我们便得到了两份 从节点 的配置文件,端口分别为 6380、6381

2、启动两个从节点的 Redis 服务器

​​​​​​​​​​​​​​

  • 由上图可知,当前这三个节点并未构成主从结构,还需进一步的进行配置!

3、使用 slaveof 配置主从结构,此处我们以 6379 为主节点,6380 和 6381 为从节点


4、重启 两个从节点的 Redis 服务器

  • 由上图可知,这三个节已经构成了主从结构
  • 主节点这边数据产生任何修改,从节点这边能立即感知到(TCP 连接所起到的效果​​​​​​​)
  • 从节点无法写入数据

5、使用 info replication 命令查看主从结构信息


断开主从关系

  • 我们可以直接使用 slaveof no one 命令,断开现有的主从复制关系

  • 从节点断开主从关系,它便不再从属于其他节点了,即从节点自身变为主节点
  • 即 后续主节点如果针对数据做出修改,从节点便无法再自动同步数据了

注意:

  • 从节点断开主从关系后,从节点之前所存储的数据 不会丢弃!

切换主从关系

  • 先直接使用 slaveof no one 命令,断开现有的主从复制关系
  • 再使用 slaveof newMasterIP newMasterPort 切换主从关系

注意点一:

  • 此时 6381 端口 Redis 虽然看起来是个 主节点
  • 但实际上,其仍然是个 从节点,仅作为 6380 端口 Redis 同步数据的来源,自身仍然是不能修改数据的!

注意点二:

  • 通过 slaveof 虽然修改了 6380 端口 Redis 的主从结构
  • 但是此处的修改是临时的,即 如果重新启动 Redis 服务器,仍然会按照最初在配置文件中设置的内容来建立主从关系

补充知识点一

只读

  • 默认情况下 从节点使用 slave-read-only = yes 配置为只读模式
  • 当然我们也可对该配置项进行修改

重点理解:

  • 主从复制 是由 主节点 到 从节点
  • 不能由  从节点 到 主节点
  • 如果允许从节点修改数据,此时主节点是无法感知的,进而导致主从节点数据不一致!

网络延迟

  • 主节点和从节点之间通过 网络来传输(TCP)
  • TCP 内部支持了 nagle 算法(默认开启)
  • 开启 negle 算法,就会增加 TCP 传输延迟,节省网络带宽
  • 关闭 negle 算法,就会减少 TCP 传输延迟,增加网络带宽

重点理解:

  • negle 算法的目的 和 TCP 捎带应答是一样的
  • 针对小 TCP 数据报进行合并,从而减少报的个数

注意点一:

  • repl-disable-tcp-nodelay 配置项可用于在主从同步通信过程中关闭 TCP 的 nagle 算
  • 进而从节点将更快速的和主节点进行同步

注意点二:

  • 一般的游戏开发,尤其是对即时性要求很高的游戏,一般都会关闭 nagle 算法!

 拓扑结构

  • 拓扑结构就描述了若干个节点之间,按照什么样的方式来进行组织连接

一主一从

  • 如果写数据请求太多,此时便会会给主节点造成一定的压力
  • 当然我们也可以通过关闭主节点的 AOF ,只在从节点上开启 AOF 来分担持久化压力,避免影响性能

注意:

  • 该设置方式存在一个严重缺陷
  • 即 主节点一旦挂了,就不能让他自动重启
  • 如果主节点自动重启了,主节点便会因为其没有 aof 文件,而丢失之前的数据
  • 随之同步到从节点上,从节点的数据也便跟着给删除了

改进办法:

  • 当主节点挂了之后,让 主节点 到 从节点 这里获取 aof 文件,再进行启动!

重点强调:

  • 在实际开发中,读请求 是要远远超过 写请求 的!

一主多从

  • 主节点上数据发生改变时,此时便会将发送改变的数据 同时同步给所有从节点

注意:

  • 随着从节点个数的增加,同步一条数据便需要传输多次
  • 主节点便需要付出更大的网络带宽,因此成本也就越高!

树形主从结构

  • 此时的 主节点 无需更大的网络带宽

注意:

  • 如果数据一旦进行了修改,其同步延时比 一主多从 结构要更长!

主从复制的基本流程 


数据同步

  • Redis 提供了 psync 命令,完成数据同步的过程,psync 命令无需手动执行
  • Redis 服务器会在建立好主从同步关系后,自动执行 psync 命令
  • 从节点会自动执行 psync 命令,也就是 从节点 回去 主节点这边拉取数据
psync replicationid offset
  • replicationid:表示要从哪个主节点上获取数据
  • offset:为 -1,表示获取全量数据
  • offset:写成具体的正整数,表示从当前偏移量位置来进行获取

replicationid

  • replicationid 由主节点生成
  • 主节点启动时 抑或 从节点晋升成主节点时,都会生成 replicationid

注意点一:

  • 即使是同一个节点,每次启动所生成的 replicationid 均不同

具体理解:

  • 当从节点和主节点建立了复制关系,便就会在主节点这边获取到 replicationid

问题:

  • 当前讨论的是 一主多从 结构,后面谈到的集群 为 多个主节点 和 多个从节点
  • 该情况下,多个不同主节点 之间存储的数据可能不太一样
  • 那么各从节点应该从哪个主节点进行复制数据呢?

回答:

  • 可以通过  replicationid 来明确,从节点应该到哪个主节点进行复制数据

实例理解

  • 在 Redis 客户端输入 info replication 命令获取当前 Reids 的 replicationid

注意:

  • 一般情况下 replid2 是用不上的

特殊情况:

  • 假设有两个节点​​​​​​​,主节点A 和 从节点B
  • 主节点A 生成 replid ,与此同时从节点B 获取到 主节点A 的 replid
  •  如果 A 和 B 的通信过程中出现了网络抖动,此时 B 便可能就会认为 A 挂掉了
  • 那么 ​​​​​​​B 就会自己成为主节点,同时给自己生成一个 replid
  • 但是 B 还会通过 replid2 来记住之前主节点A 的 replid
  • 后续网络稳定了,B 还可以根据 replid2 重新变为 A 的节点
  • 此过程需要手动干预 ,但是哨兵机制,可以自动完成这个过程

offset

  • 主节点和从节点上均会维护 offset 偏移量(整数)

主节点偏移量:​​​​​​​

  • 主节点上会收到很多修改操作的命令,每个命令都要占据几个字节
  • 主节点都会把这些修改命令,每个命令的字节数进行累加

从节点偏移量:

  • 描述了该从节点数据同步到哪里了
  • 如果从节点偏移量和主节点偏移量一样,则此时从节点的数据便跟主节点数据完全一致


小总结:

  • replicationid 和 offset 共同描述了一个 "数据结合"
  • 如果发现两个 Redis 的 replicationid 一样,offset 也一样,就可以认为这两个 Redis 机器上存储的数据完全一致!

pzync 运行流程

  • psync 命令可以从  主节点这里获取全量数据,也可以获取一部分数据
  • 主要就是看 offset 这里的进度
  • offset 写作-1 就是获取全量数据
  • offset 写作具体的正整数,则是从当前偏移量位置来进行获取

注意点一:

  • 获取全量数据是最稳妥的,但是会比较低效
  • 如果从节点之前已经 在主节点这里复制过一部分数据了
  • 此时仅需将 新数据,即之前没复制过的数据搞过来就行

注意点二:

  • 不是从节点索要哪部分,主节点就一定给哪部分
  • 主节点会自行判断,看当前是否方便给部分数据,不方便就只能给全量数据了

具体流程

问题一:

  • 什么时候进行全量复制呢?

回答:

  1. 首次和主节点进行数据同步
  2. 主节点不方便进行部分复制时

问题二:

  • 什么时候进行部分复制呢?

回答:

  • 从节点已经从主节点复制过数据了,因为网络抖动或者从节点重启了
  • 从节点需要重新从主节点这边同步数据,此时看能不能只同步一小部分
  • 因为大部分数据都是一致的​​​​​​​

 补充知识点二

replicationid 与 runId 区别

  • 一个 Redis 服务器上 既存在 replicationid(replid)又存在 runId
  • 虽然这两个不同的 id 看起来非常像,但其实际上还是存在一定区别的

runId:

  • run_id 仅用来标识一次 Redis 的 运行
  • run_id 主要是用在支撑 Redis 哨兵模式
  • 即 run_id 和 主从复制 这里没啥关联

replid:

  • replid 主要就是在主从复制这里起作用
  • replid 和 offset 共同标识一个数据集合

注意:

  • 官方文档上明确说了 psync 命令使用的是 replicationId,而不是 runId
psync replicationid offset

全量复制流程


  1. 从节点发送 psync 命令给主节点进行数据同步,由于第一次进行复制,从节点没有主节点的运行 ID 和 复制偏移量,所以发送 psync ?-1 命令
  2. 主节点根据命令,解析出要进行全量复制,回复 +FULLRESYNC 响应
  3. 从节点接收主节点的运行信息进行保存
  4. 主节点执行 bgsave 进行 rdb 文件的持久化
  5. 主节点发送 rdb 文件给从节点,从节点保存 rdb 数据到本地硬盘
  6. 主节点将从生成 rdb 到接收完成期间执行的写命令,写入到缓存区,等从节点保存完 rdb 文件后,主节点再将缓冲区内的数据补发给从节点,补发的数据仍然燃着 rdb 的二进制格式追加写入到收到的 rdb 文件中,保持主从一致性
  7. 从节点清空自身原有的旧数据
  8. 从节点加载 rdb 文件得到与主节点一致的数据
  9. 如果从节点加载 rdb 完成之后,开启了 AOF 持久化功能,它会进行 bgrewrite 操作,得到最近的 AOF 文件

补充:​​​​​​​ 

  • 主节点进行全量复制时,也支持 无硬盘模式(diskless)
  • 即 主节点生成的 rdb 的二进制数据,不是直接保存到文件中了,而是直接进行网络传输
  • 此模式可 省下一系列读硬盘和写硬盘的操作
  • 从节点之前也是先将收到的 rdb 数据写入到硬盘中,然后再加载
  • 现在也可以省略这个过程,直接将收到的 rdb 数据进行加载即可

注意:

  • 即使引入了无硬盘模式,但是整个操作仍然还是比较重量、比较耗时的
  • 因为网络传输是无法省略掉的
  • 即 相比于 大规模数据(全量数据)网络传输,读写硬盘只能是是小头

​​​​​​​部分复制流程


  1. 当主从节点之间出现网络中断时,如果超过 repl-timeout 时间,主节点会认为从节点故障并中断复制连接
  2. 主从连接中断期间主节点依然响应命令,但这些复制命令都因网络中断无法及时发送给从节点,所以暂时会将这些命令滞留在复制积压缓冲区中
  3. 当从节点网络恢复后,从节点再次连上主节点
  4. 从节点将之前保存的 replicationid 和 offset 作为 psync 的参数发送给主节点,请求进行部分复制
  5. 主节点接到 psync 请求后,进行必要的验证,随后根据 offset 去复制积压缓冲区查找合适的数据,并响应 +CONTINUE 给从节点
  6. 主节点将需要从节点同步的数据发送给从节点,最终完成一致性

实时复制流程

  • 从节点和主节点完成了数据同步,即从节点这一时刻已经和主节点数据一致了
  • 但是之后,主节点还是会源源不断地收到新的修改数据请求
  • 主节点上的数据也会随之改变,同时这种改变也需要同步给从节点

具体流程

  1. 从节点 与 主节点之间建立 TCP 长连接
  2. 主节点将自己收到的修改数据请求,通过 TCP 长连接发送给从节点
  3. 从节点再根据这些修改请求,修改内存中的数据

注意:

  • 上述流程具有一定的时延
  • 正常来说该延时比较短,但是如果是多级从节点的树形主从结构
  • 这里的从节点级别越多,时延也就越大

心跳包机制

  • 引入该机制来保证  在进行实时复制时,TCP 连接处于可用状态!

主节点:

  • 默认每隔10秒给从节点发送一个 ping 命令,从节点收到就返回 pong

从节点:

  • 默认每隔1秒给主节点发起一个特定的请求,上报当前从节点复制数据的进度 (offset)

注意: 

  • 从节点返回 pong 的时间阈值默认为 60秒
  • 如果 60秒内主节点都没收到 从节点返回的 pong,此时就判定从节点 已挂

总结

主从复制解决的问题

  • 单点问题
  1. 单个 Redis 节点可用性不高
  2. 单个 Redis 节点性能有限、支持的并发量有限​​​​​​​

主从复制的特点

  1. Redis 通过复制功能,实现主节点的多个副本
  2. 主节点用来写,从节点用来读,这样做可以降低主节点的访问压力
  3. 复制支持多种拓扑结构,可以在适当的场景选择合适的拓扑结构
  4. 复制分为全量复制,部分复制和实时复制
  5. 主从节点之间通过心跳机制保证主从节点通信正常和数据一致性

主从复制配置的过程

  1. 主节点配置不需要改动
  2. 从节点在配置文件中加入 slaveof 主节点ip 主节点端口 的形式即可

主从复制的缺点

  1. 从节点多了,复制数据的延时非常明显
  2. 主节点挂了,从节点不会升级成主节点,只能通过人工干预的方式恢复

注意:

  • 主从复制,最大的问题还是在主节点上
  • 主节点挂了,从节点便会十分迷茫
  • 虽然能够提供读操作,但是从节点不能自动的升级成主节点
  • 即不能替换原有主节点所对应的角色

解决方法

  1. 程序员 手工恢复主节点,该方法十分非常繁琐且难以预料
  2. Redis 哨兵 自动的对挂了的主节点进行替换

从节点是否晋升成主节点问题

  • 从节点和主节点之间断开连接有两种情况

1、从节点主动和主节点断开连接

  • 通过 slaveof no one 命令 
  • 这个时候 从节点能够晋升成主节点
  • 但是这种情况一般意味着程序员需要主动修改 Redis 的主从结构

2、节点挂了

  • 这个时候 从节点不会晋升成主节点
  • 必须通过人工干预的方式,恢复主节点
  • 这个是脱离咱们掌控的,属于 高可用下的一个典型问题

补充知识点三

  • 上文所讲的主从配置存在一个问题
  • 即 6379、6380、6381 端口 Redis 服务器 共用同一个 appendonly.aof 文件
  • 因为最开始创建从节点的配置文件时,并未修改 dir 和 appendfilename 选项
  • 导致三个 Redis 服务器生成的 aof 文件路径 和 文件名 都是同一个
  • 但是这三个 Redis 里面的数据是不一样的,所以最好还是各自记录各自的!

注意:

  • 之前都是直接通过 手动启动的方式运行的 主节点 和 从节点
  • 即 root 用户下启动 redis 服务器,于是生成的 aof 文件也是 root 用户的文件

  • 如果需要通过 service redis-server start 命令来启动 Redis 服务器就存在问题
  • 因为该方式是通过一个 redis 这样的用户来启动的(所属用户是 redis 用户)
  • service redis-server start  命令主要也是怕通过 root 启动 redis 权限太高,一旦 redis 被黑客攻破了,后果就比较严重
  • service redis-server start 命令需要按照可读可写的方式打开这个 aof 文件,而这个文件对于 root 之外的用户只有读权限
  • 因此通过 service redis-server start 命令来启动 Redis 服务器便可能因无法打开 aof 文件,进而导致 Redis 服务器启动失败

解决方法:

  • 把三个 redis 服务器生成的文件区分开来
  • 直接将三个 redis 服务器的工作目录区分开来,即修改配置文件中的 dir 选项

1、停止所有 Redis 服务器

2、删除之前工作目录下已经生成的 aof 文件

3、给从节点创建出新的目录~用来作为从节点的工作目录

4、修改 从节点的配置文件,设定 新创建的目录为工作目录

5、此时便可支持使用 service redis-server start 命令来启动 Redis 服务器

  • 上图示例还是通过手动方式来启动的 Redis 服务器 

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