分布式Redis深度历险-复制

Posted 2022-04-25 yuxiang1

Redis深度历险分为两个部分，单机Redis和分布式Redis。

本文为分布式Redis深度历险系列的第一篇，主要内容为Redis的复制功能。

Redis的复制功能的作用和大多数分布式存储系统一样，就是为了支持主从设计，主从设计的好处有以下几点：

• 读写分离，提高读写性能
• 数据备份，减少数据丢失的风险
• 高可用，避免单点故障

旧版复制实现

Redis的复制主要分为同步和命令传播两个步骤：

同步可以理解为全量，是将主服务器某一时刻的所有数据全部同步到从服务器。

命令传播可以理解为增量，当主服务器数据被修改时，主服务器向从服务器发送对应的数据修改命令。

 

同步

同步分为以下几个步骤：

1.从服务器向主服务器发送SYNC命令（执行SLAVE OF命令的第一步也会执行SYNC）

2.主服务器在收到从服务器命令时，会执行BGSAVE，也就是新开一个子进程将内存中的数据保存到RDB文件中。同时使用一个内存缓冲区记录从现在开始执行的写命令，该内存缓冲区的作用就是记录RDB文件生成期间的增量。

3.向从服务器发送RDB文件

4.将缓冲区中的写命令发送给从服务器

同步可以分为两种情况，一种是从服务器第一次连接主服务器，另一种是从服务与主服务器的网络链接断开了，重新连上主服务器并重新同步。

 

命令传播

命令传播实现逻辑比较简单，当主服务器执行了写命令后，为了保证从服务器与主服务器数据的一致性，主服务器会将写命令发送给从服务器，从服务器执行完收到的写命令后其数据就能和主服务器保持一致了（当然会有延时），注意，从服务器对于客户端来说是只读的，因此从服务器的所有数据都是来自于主服务器的同步or命令传播。

 

旧版复制存在的问题

假设Redis主从服务器之间的网络环境不太可靠，我们来看看上述复制方法会出现什么问题。假设有主服务器A和从服务器B，主服务器中目前存在1-10000共一万条数据。

1.初始连接，从服务器第一次从主服务器同步数据，同步完成后，从服务器也有1-10000共一万条数据。

2.主服务器新增10001，10002两条数据

3.通过命令传播，从服务器也新增10001，10002两条数据

4.这时候主从服务器之间的网络断开

5.主服务器新增数据10003，因为网络断开，所以从服务器感受不到数据变化

6.网络恢复，从服务器重新连接上主服务器，并发送SYNC命令，进行同步操作

7.主服务器将所有数据发送给从服务器（1-10003）

从上述步骤中可以看到，当从服务器重新连接上主服务器时，会重新进行全量同步，造成大量不必要的IO开销，如果网络环境不稳定时，会导致主服务器一直将内存中的数据写到磁盘再发送给从服务器。

 

新版复制实现

为了解决老版复制问题，Redis2.8对于复制功能进行了优化。实现如下：

1.主服务器会维护一个偏移量，每次向服务器传播N个字节的数据时，该偏移量就会加上N，比如说一开始是0，接受到一条set key1 value1后，其偏移量就为13（真实偏移可能不是13，只是举个例子）。//这里可能要看下代码确认

2.从服务器也维护一个偏移量，当从服务器收到到主服务器的N个字节数据时，该偏移量会加上N。

3.主服务器维护一个固定大小的缓冲区，每次接受到客户端写命令后，都会将对应命令往这个缓冲区写入。当写入内容超出固定大小后，会覆盖原来的数据。

4.主服务器有一个唯一id

5.从服务器连接上主服务时，会向主服务器发送上一次连接的主服务器的id以及偏移量，这里又分几种情况：

1. 如果从服务器没传id或者id与当前主服务器不匹配，那主服务器将传送全量数据
2. 如果从服务器的offset在缓冲区中不能找到（落后太多导致缓冲区已经被新数据覆盖了），那也会进行全量同步
3. 如果offset能在缓冲区找到，则主服务从offset开始，将缓冲区的数据依次发送给从服务器。（有做pipeline的优化吗）

以上就是新版复制的大致思路，要注意的是，主服务器缓冲区的大小设置很关键，如果设置的太大会导致空间浪费，如果太小会导致网络环境不好时，其退化为老版复制。

之前我就踩过这样的坑：在上云时，redis集群在两个不同机房，主从之前网络环境不太稳定，而redis机器上存储的value比较大，很容易就将缓冲区占满导致每次全量同步，形成恶性循环，从服务器落后不可读，主服务器不可写（当从Redis落后太多时，主Redis将拒绝写入，具体参数可以配置的，下文还会提到）

所以建议将缓冲区大小设置为平均重连间隔*每秒写入数据量*2

 

主从心跳机制

从服务器默认会每秒一次的频率向主服务器发送心跳：
REPLCONF AÇK <replication_offset>，
replication_offset代表从服务器当前的复制偏移量。

心跳有三个作用：

1.检测主从服务器的网络连接

2.实现min-slaves功能

3.检测命令丢失

 

检测主从服务器的网络连接

主服务器会记录从服务器上次发送心跳是什么时间，根据这个时间，我们能知道主从服务器之间的连接是不是出现了故障

 

实现min-slaves功能

Redis为了保证数据的安全性，可以配置当从服务器小于min-slaves-to-write个或者min-slaves-to-write个从服务器的延迟都大于等于min-slaves-max-lag时，主服务器拒绝写。

 

检测命令丢失

主从之间的复制，其实是以主服务器作为从服务器的客户端来实现的（在Redis中，所有服务器之间的数据传递都是以该种方式）。假设主服务器向从服务器发送一条写命令，但网络出现异常，从服务器并没有收到该命令。

这就会导致数据不一致的状态（你可能想主服务器发送命令时，如果从没返回失败，进行重发不就好了吗？如果说从成功执行了命令，但是再回复主的时候出现了问题，那主如果重发就会造成数据异常了）。所以主服务器会根据心跳信息来决定要发送的数据。看个例子:

初始，主服务器和从服务器偏移量都是100。

主服务器收到客户端的写命令，将偏移量改成110，同时向从服务器发送写命令，但因网络原因，从服务器并没有收到，其偏移量仍然是100。主服务器根据心跳发现从服务器的偏移量是100落后于自己，所以会将100-110的数据进行重发。

 

看到这里，你可能对于上述方案的正确性感到质疑：在从服务器接收到100-110的数据前，它发送心跳包告诉主服务器自己当前偏移为100，然后接收到了100-110的数据。这时下个心跳还没发出，主服务器认为从服务器落后于自己，再次发送100-110的数据，导致从服务器再次写入100-110的数据，导致数据异常！

 

如果你有想到这个问题，说明你是有在认真思考了~

其实是不存在这种情况的，原因是redis是单线程的！记住单线程三个字，再回头看一遍问题描述，相信你能想明白~

 

 

原文：Java架构笔记

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