如果Redis的读写请求量很大，那么单个实例很有可能承担不了这么大的请求量，如何提高Redis的性能呢？你也许已经想到了，可以部署多个副本节点，业务采用读写分离的方式，把读请求分担到多个副本节点上，提高访问性能。要实现读写分离，就必须部署多个副本，每个副本需要实时同步主节点的数据。
Redis也提供了完善的主从复制机制，使用非常简单的命令，就可以构建一个多副本节点的集群。
同时，当主节点故障宕机时，我们可以把一个副本节点提升为主节点，提高Redis的可用性。可见，对于故障恢复，也依赖Redis的主从复制，它们都是Redis高可用的一部分。
这篇文章我们就来介绍一下Redis主从复制流程和原理，以及在复制过程中有可能产生的各种问题。
构建主从复制集群
假设我们现在有一个节点A，它经过写入一段时间的数据写入后，内存中保存了一些数据。
此时我们再部署一个节点B，需要让节点B成为节点A的数据副本，并且之后与节点A保持实时同步，如何做呢？
Redis提供了非常简单的命令：slaveof。我们只需要在节点B上执行以下命令，就可以让节点B成为节点A的数据副本：
1 | slaveof 节点A_host:节点A_port |
节点B就会自动与节点A建立数据同步，如果节点A的数据量不大，等待片刻，就能看到节点B拥有与节点A相同的数据，同时在节点A上产生的数据变更，也会实时同步到节点B上。
通过这样简单的方式，我们可以非常方便地构建一个master-slave集群，业务可以在master上进行写入，在slave上读取数据，实现读写分离，提高访问性能。
那么主从节点的复制是如何进行的？下面我们就来分析其中的原理。
主从复制流程
为了方便下面讲解，我们这里把节点A叫做master节点，节点B叫做slave节点。
当我们在slave上执行slaveof命令时，这个复制流程会经过以下阶段：
- slave发送
psync $runid $offset给master，请求同步数据 - master检查slave发来的
runid和offset参数，决定是发送全量数据还是部分数据 - 如果slave是第一次与master同步，或者master-slave断开复制太久，则进行全量同步
- master在后台生成RDB快照文件，通过网络发给slave
- slave接收到RDB文件后，清空自己本地数据库
- slave加载RDB数据到内存中
- 如果master-slave之前已经建立过数据同步，只是因为某些原因断开了复制，此时只同步部分数据
- master根据slave发来的数据位置
offset，只发送这个位置之后的数据给slave - slave接收这些差异数据，更新自己的数据，与maser保持一致
- master根据slave发来的数据位置
- 之后master产生的写入，都会传播一份给slave，slave与master保持实时同步
下面分别介绍全量同步和部分同步的详细流程。
全量同步
当我们在节点B上执行slaveof命令后，节点B会与节点A建立一个TCP连接，然后发送psync $runid $offset命令，告知节点A需要开始同步数据。
这两个参数的具体含义如下：
runid：master节点的唯一标识offset：slave需要从哪个位置开始同步数据
什么是runid？在启动Redis实例时，Redis会为每个实例随机分配一个长度为40位的十六进制字符串，用来标识实例的唯一性，也就是说，runid就是这个实例的唯一标识。
由于是第一次同步，slave并不知道master的runid，所以slave会r发送psync ? -1，表示需要全量同步数据。
master在收到slave发来的psync后，会给slave回复+fullsync $runid $offset，这个runid就是master的唯一标识，slave会记录这个runid，用于后续断线重连同步请求。
之后master会在后台生成一个RDB快照文件，RDB文件生成的过程可以参考我之前写的这篇文章：：Redis的持久化如何做的？RDB和AOF对比分析。
RDB文件生成之后，master把这个RDB文件通过网络发送给slave，slave收到RDB文件后，清空整个实例，然后加载这个RDB数据到内存中，此时slave拥有了与master接近一致的数据。
为什么是接近一致？因为master在生成RDB和slave加载RDB的过程是比较耗时的，在这个过程中，master产生新的写入，这些新写入的命令目前在slave上是没有执行的。这些命令master如何与slave保持一致呢？
Redis会把这些增量数据写入到一个叫做复制缓冲区（repl_baklog）的地方暂存下来，这个复制缓冲区是一个固定大小的队列，由配置参数repl-backlog-size决定，默认1MB，可以通过配置文件修改它的大小。
由于是固定大小的队列，所以如果这个缓冲区被写满，那么它之前的内容会被覆盖掉。
注意：无论slave有多少个，master的复制缓冲区只有一份，它实际上就是暂存master最近写入的命令，供多个slave部分同步时使用。
待slave加载RDB文件完成之后，master会把复制缓冲区的这些增量数据发送给slave，slave依次执行这些命令，就能保证与master拥有相同的数据。
之后master再收到的写命令，会实时传播给slave节点，slave与master执行同样的命令，这样slave就可以与master保持实时数据的同步。
部分同步
如果在复制过程中，因为网络抖动或其他原因，导致主从连接断开，等故障恢复时，slave是否需要重新同步master的数据呢？
在Redis的2.8版本之前，确实是这么干的，每次主从断开复制，重新连接后，就会触发一次全量数据的同步。
可见，这么做的代价是非常大的，而且耗时耗力。后来在Redis在这方面进行了改进，在2.8版本之后，Redis支持部分同步数据。
当主从断开重新建立连接后，slave向master发送同步请求：psync $runid $offset，因为之前slave在第一次全量同步时，已经记录下了master的runid，并且slave也知道目前自己复制到了哪个位置offset。
这时slave就会告知master，之前已经同步过数据了，这次只需要把offset这个位置之后的数据发送过来就可以了。
master收到psync命令之后，检查slave发来的runid与自身的runid一致，说明之前已经同步过数据，这次只需要同步部分数据即可。
但是slave需要的offset之后的数据，master还保存着吗？
前面我们介绍了master自身会有一个复制缓冲区（repl-backlog），这个缓冲区暂存了最近写入的命令，同时记录了这些命令的offset位置。此时master就会根据slave发来的这个offset在复制缓冲区中查询是否还保留着这个位置之后的数据。
如果有，那么master给slave回复+continue，表示这次只同步部分数据。之后master把复制缓冲区offset之后的数据给slave即可，slave执行这些命令后就与master达到一致。
如果master复制缓冲区找不到offset之后的数据，说明断开的时间太久，复制缓冲区的内容已经被新的内容覆盖了，此时master只能触发全量数据同步。
命令传播
slave经过全量同步或部分同步后，之后master实时产生的写入，是如何实时同步的？
很简单，master每次执行完新的写入命令后，也会把这个命令实时地传播给slave，slave执行与master相同的操作，就可以实时与master保持一致。
需要注意的是，master传播给slave的命令是异步执行的，也就是说在master上写入后，马上在slave上查询是有可能查不到的，因为异步执行存在一定的延迟。
slave与master建立连接后，slave就属于master的一个client，master会为每个client分配一个client output buffer，master和每个client通信都会先把数据写入到这个内存buffer中，再通过网络发送给这个client。
但是，由于这个buffer是占用Redis实例内存的，所以不能无限大。所以Redis提供了控制buffer大小的参数限制：
1 | # 普通client buffer限制 |
这个参数的格式为：client-output-buffer-limit $type $hard_limit $soft_limit $soft_seconds，其含义为：如果client的buffer大小达到了hard_limit或在达到了soft_limit并持续了soft_seconds时间，那么Redis会强制断开与client的连接。
对于slave的client，默认的限制是，如果buffer达到了256MB，或者达到64MB并持续了1分钟，那么master就会强制断开slave的连接。
这个配置的大小在某些场景下，也会影响到主从的数据同步，我们下面会具体介绍到。
心跳机制
在命令传播阶段，为了保证master-slave数据同步的稳定进行，Redis还设计了一些机制维护这个复制链路，这种机制主要通过心跳来完成，主要包括两方面：
- master定时向slave发送
ping，检查slave是否正常 - slave定时向master发送
replconf ack $offset，告知master自己复制的位置
在master这一侧，master向slave发送ping的频率由repl-ping-slave-period参数控制，默认10秒，它的主要作用是让slave节点进行超时判断，如果slave在规定时间内没有收到master的心跳，slave会自动释放与master的连接，这个时间由repl-timeout决定，默认60秒。
同样，在slave这边，它也会定时向master发送replconf ack $offset命令，频率为每1秒一次，其中offset是slave当前复制到的数据偏移量，这么做的主要作用如下：
- 让master检测slave的状态：如果master超过
repl-timeout时间未收到slave的replconf ack $offset命令，则master主动断开与slave的连接 - master检测slave丢失的命令：master根据slave发送的
offset并与自己对比，如果发现slave发生了数据丢失，master会重新发送丢失的数据，前提是master的复制缓冲区中还保留这些数据，否则会触发全量同步 - 数据安全性保障：Redis提供了
min-slaves-to-write和min-slaves-max-lag参数，用于保障master在不安全的情况下禁止写入，min-slaves-to-write表示至少存在N个slave节点，min-slaves-max-lag表示slave延迟必须小于这个时间，那么master才会接收写命令，否则master认为slave节点太少或延迟过大，这种情况下是数据不安全的，实现这个机制就依赖slave定时发送replconf ack $offset让master知晓slave的情况，一般情况下，我们不会开启这个配置，了解一下就好
可见，master和slave节点通过心跳机制共同维护它们之间数据同步的稳定性，并在同步过程中发生问题时可以及时自动恢复。
我们可以可以在master上执行info命令查看当前所有slave的同步情况：
1 | role:master # redis的角色 |
通过这些信息，我们能看到slave与master的数据同步情况，例如延迟了多大的数据，slave多久没有发送心跳给master，以及master的复制缓冲区大小。
复制过程中的问题
在整个数据复制的过程中，故障是时有发生的，例如网络延迟过大、网络故障、机器故障等。
所以在复制过程中，有一些情况需要我们格外注意，必要时需要针对性进行参数配置的调整，否则同步过程中会发生很多意外问题。
主要问题分为以下几个方面，下面依次来介绍。
主从断开复制后，重新复制触发了全量同步？
上面我们有提到，主从建立同步时，优先检测是否可以尝试只同步部分数据，这种情况就是针对于之前已经建立好了复制链路，只是因为故障导致临时断开，故障恢复后重新建立同步时，为了避免全量同步的资源消耗，Redis会优先尝试部分数据同步，如果条件不符合，才会触发全量同步。
这个判断依据就是在master上维护的复制缓冲区大小，如果这个缓冲区配置的过小，很有可能在主从断开复制的这段时间内，master产生的写入导致复制缓冲区的数据被覆盖，重新建立同步时的slave需要同步的offset位置在master的缓冲区中找不到，那么此时就会触发全量同步。
如何避免这种情况？解决方案就是适当调大复制缓冲区repl-backlog-size的大小，这个缓冲区的大小默认为1MB，如果实例写入量比较大，可以针对性调大此配置。
但这个配置不能调的无限大，因为它会额外占用内存空间。如果主从断开复制的时间过长，那么触发全量复制在所难免的，我们需要保证主从节点的网络质量，避免频繁断开复制的情况发生。
master写入量很大，主从断开复制？
主从经过全量同步和部分同步后，之后master产生了写入命令，会实时传播给slave节点，如果在这个过程中发生了复制断开，那么一定是在这个过程中产生了问题。我们来分析这个过程是如何处理命令传播的。
上面我们也提到了，主从建立同步链路后，由于slave也是master的一个client，master会对每个client维护一个client output buffer，master产生写命令执行完成后，会把这个命令写入到这个buffer中，然后等待Redis的网络循环事件把buffer中数据通过Socket发送给slave，发送成功后，master释放buffer中的内存。
如果master在写入量非常大的情况下，可能存在以下情况会导致master的client output buffer内存持续增长：
- 主从节点机器存在一定网络延迟（例如机器网卡负载比较高），master无法及时的把数据发送给slave
- slave由于一些原因无法及时处理master发来的命令（例如开启了AOF并实时刷盘，磁盘IO负载高）
当遇到上面情况时，master的client output buffer持续增长，直到触发默认配置的阈值限制client-output-buffer-limit slave 256mb 64mb 60，那么master则会把这个slave连接强制断开，这就会导致复制中断。
之后slave重新发送复制请求，但是以上原因可能依旧存在，经过一段时间后又产生上述问题，主从连接再次被断开，周而复始，主从频繁断开链接，无法正常复制数据。
解决方案是，适当调大client-output-buffer-limit的阈值，并且解决slave写入慢的情况，保证master发给slave的数据可以很快得处理完成，这样才能避免频繁断开复制的问题。
添加slave节点，master发生阻塞？
当主从建立同步进行全量同步数据时，master会fork出一个子进程，扫描全量数据写入到RDB文件中。具体可以参考我之前写的文章，分析了RDB的原理：Redis的持久化如何做的？RDB和AOF对比分析。
这个fork操作，并不是没有代价的。fork在创建子进程时，需要父进程拷贝一份内存页表给子进程，如果master占用的内存过大，那么fork时需要拷贝的内存页表也会比较耗时，在完成fork之前，Redis整个进程都会阻塞住，无法处理任何的请求，所以业务会发现Redis突然变慢了，甚至发生超时的情况。
我们可以执行info可以看到latest_fork_usec参数，单位微妙。这就是最后一次fork的耗时时间，我们可以根据这个时间来评估fork时间是否符合预期。
对于这种情况，可以优化方案如下：
- 一定保证机器拥有足够的CPU资源和内存资源
- 单个Redis实例内存不要太大，大实例拆分成小实例
通过以上方式避免fork引发的父进程长时间阻塞问题。
主从全量同步数据时很慢？
之前我们已经了解到，主从全量复制会经过3个阶段：
- master生成RDB文件
- master把RDB文件发送给slave
- slave清空数据库，加载RDB文件到内存
如果发现全量同步数据非常耗时，我们根据以上阶段来分析原因：
- master实例数据比较大，并且机器的CPU负载较高时，在生成RDB时耗大量CPU资源，导致RDB生成很慢
- master和slave的机器网络带宽被打满，导致master发送给slave的RDB文件网络传输时变慢
- slave机器内存不够用，但开启了swap机制，导致内存不足以加载RDB文件，数据被写入到磁盘上，导致数据加载变慢
通过以上情况可以看出，主从复制时，会消耗CPU、内存、网卡带宽各方面的资源，我们需要合理规划服务器资源，保证资源的充足。并且针对大实例进行拆分，能避免很多复制中的问题。
总结
这篇文章我们介绍了Redis主从复制的流程和工作原理，以及在复制过程中可能引发的问题。
虽然搭建一个复制集群很简单，但其中涉及到的细节也很多。Redis在复制过程也可能存在各种问题，我们需要设置合适的配置参数和合理运维Redis，才能保证Redis有稳定可用的副本数据，为我们的高可用提供基础。
