一、redis集群方案-主从同步

研发工作中我们总是会用到缓存，redis作为目前互联网企业最流行的缓存中间件，我们这篇文章想跟大家一起讨论下它的集群解决方案。

后续笔者会从redis的主从同步机制、哨兵模式（Sentinel）、Codis、Cluster几个方向来逐一阐述自己的观点。

这篇文章主要讨论redis的主从同步机制。很多公司未必会有redis集群，但是使用redis的时候至少都做了主从来保证服务的可用性。

什么是主从？顾名思义，一个节点作为Master，一个节点作为Slave，当Master作为挂掉的时候，Slave过来接管，服务就可以继续，否则Master的重启、数据恢复过程可能会拖延很长时间，从而影响到业务系统的持续服务。

说道集群，我们就会想到著名的CAP原理。

C:Consistent，一致性

A:Availability，可用性

P:Partition tolerance，分区一致性

这里有个术语需要解释：网络分区。分布式系统的节点通常都是分布在不同的机器上，机器之间的网络有可能会断开，当网络断开时，这样的场景就叫做网络分区。

网络分区发生时，由于节点间无法通信，如果持续写入或者修改数据，会导致节点之间数据一致性无法保证。除非当分区发生时，我们不在提供服务，直到网络恢复，这样就牺牲了可用性。所以CAP的原理是：当网络分区发生时，C与A难以两全。

redis的主从数据是异步同步的，所以分布式的redis只能满足AP。当客户端在redis的主节点修改了数据后，立即返回。所以主从的网络分区发生时，主节点会继续提供服务，从节点的数据版本会在网络恢复后，通过多种策略进行恢复，尽力保持与主节点一致。达成最终一致性。

redis支持主从同步与从从同步。如下图：

图1.1 主从复制/从从复制

下面我们再谈一下主从同步的几种策略：

1.增量同步

redis同步的是指令流，主节点会将对自己的状态产生修改性影响的指令记录在本地的内存buffer中，然后异步将buffer中的指令同步到从节点，从节点一边执行同步的指令流，一边向主节点反馈同步偏移量。

由于buffer的大小有限，所以是循环使用的。如果因为网络故障，导致master与slave之间的数据不一致，同时buffer里面的数据版本已经被覆盖了，那么redis会触发快照同步。

2.快照同步

快照同步因为涉及到磁盘IO，所以是一种非常耗费资源的操作。

master通过bgsave操作将内存快照存储到磁盘文件，然后将快照文件发送到从节点，从节点接收完毕后，立即执行一次全量加载。全量加载操作前需要清空内存，加载完毕后通知master继续进行增量同步。

问题：加载快照时间过长或者复制buffer太小都会导致同步期间的增量指令在复制buffer中被覆盖，导致快照同步完成后无法增量复制，再次发起快照同步，陷入死循环。

解决办法：配置合适的buffer大小参数，避免快照复制死循环。

增加从节点

当slave刚刚加入到集群，它必须进行一次快照同步，完成后再增量同步

无盘复制

master在进行快照同步时，io操作会很耗时。当磁盘不是ssd的时候，影响尤其严重。系统如果正在进行AOF的fsync操作时，如果发生快照同步，fsync将会被推迟执行。

redis2.8.18版本后，redis的master会通过套接字将快照内容发送到从节点，生成快照是一个遍历的过程，master会一边遍历内存，一边讲内容发送到slave。这个过程叫做无盘复制。

wait指令

redis的复制是异步操作，wait指令可以让异步操作变成同步复制，确保强一致性。

wait是在redis3.0之后才出现的。wait命令包含2个参数:从节点数量n与时间t（毫秒）

wait 1 0 代表无限期等待1个slave复制完成。

时间为0代表无限期等待，当此时发生网络分区，那么redis会丧失可用性。

主从同步是redis分布式集群的基础，也是高可用的保证。

后续文章我们会继续探讨主节点宕机后的恢复机制：哨兵模式。