Redis的主从复制【哨兵模式】

是什么？

  也就是我们所说的主从复制，主机数据更新后根据配置和策略，自动同步到备机的master/slaver机制，Master以写为主，Slave以读为主。

 

能干吗？

     读写分离    容灾恢复

 

怎么玩？

 

     配从(库)不配主(库)，通常情况下，可以准备几台机器，这里我准备了三台机器如下：

       192.168.195.133  6379

       192.168.195.133  6379

       192.168.195.133  6379

    

    关于Redis的主从复制通常有三种模式： 

 

  ①一主二仆

         

Init:      

 一个Master两个Slave:

 

如何判断集群是否搭建成功：

  （1）看主机日志

    

 

（2）看备机日志

 

 

（3）info replication命令查看

 

常见问题解答：

 
1 切入点问题？slave1、slave2是从头开始复制还是从切入点开始复制?比如从k4进来，那之前的123是否也可以复制

答： slave1 slave2 第一次接入将从头开始复制数据（全量复制）  以后则是增量复制。

2 从机是否可以写？set可否？

答：从机只能读

3 主机shutdown后情况如何？从机是上位还是原地待命

答：当主机离开后，从机只能原地待命。

 
4 主机又回来了后，主机新增记录，从机还能否顺利复制？

答：当从机回来后，则将进行全量复制
 
5 其中一台从机down后情况如何？依照原有它能跟上大部队吗？

答：当从机down之后必须进行重新连接主机，然后才能进行数据的复制,如果从机在配置文件中设置为slaveof主机,则从机恢复之后可以直接连接主机，不需要重新连接（详见redis.conf文件中的REPLICAYION部分）

 

②薪火相传

    上一个Slave可以是下一个slave的Master，Slave同样可以接收其他slaves的连接和同步请求，那么该slave作为了链条中下一个的master,可以有效减轻master的写压力

    中途变更转向:会清除之前的数据，重新建立拷贝最新的，Slaveof 新主库IP 新主库端口

 

③反客为主

     使当前数据库停止与其他数据库的同步，转成主数据库 ==> SLAVEOF no one ，在②薪火  相传的主机挂掉之后，则可以使用其后的从机进行自我升级变为主机

 

 

复制原理：

（1）Slave启动成功连接到master后会发送一个sync命令

 

（2）Master接到命令启动后台的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令，在 后 台进程执行完毕之后，master将  传送整个数据文件到slave,以完成一次完全同步

 

（3）全量复制：而slave服务在接收到数据库文件数据后，将其存盘并加载到内存中。

 

（4）增量复制：Master继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave,完成同步

 

（5）但是只要是重新连接master,一次完全同步（全量复制)将被自动执行

 

 哨 兵 模 式：

   是什么？

        反客为主的自动版，能够后台监控主机是否故障，如果故障了根据投票数自动将从库转换为主库

 怎么玩？

        （1）调整结构  ，调整为一主二从的模式。   133 带着  134  和139.

         （2）在根目录下的/myredis文件下 ，生成  sentinel.conf文件   名称绝对不能错。

         （3）配置哨兵填写内容

   在Sentinel的文件中：

sentinel monitor 被监控数据库名字(自己起名字) 192.168.195.133 6379 1

    上面最后一个数字1，表示主机挂掉后salve投票看让谁接替成为主机，得票数多少后成为主机

          （4）启动哨兵

             命令： redis-sentinel  /myredis/sentinel.conf

 

启动效果：

      

 

 （5）现假设Master挂掉,让剩余的机器竞选成为主机

  

    通过日志可见   此时  192.168.195.139成功竞选成为主机，然后重新主从之间继续工作。

   问题：如果现在原来的主机重启之后，那么他的状态是主机还是从机？

             答：通过实践证明 ，原来的主机恢复之后，变为slave，继续协调工作。

 

   补充：一组sentinel能同时监控多个Master

 

复制的缺点：

         复制延时：由于所有的写操作都是先在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使这个问题更加严重。