Redis核心技术与实战【学习笔记】 - 23.Redis 主从切换故障，有哪些坑

前言

Redis 的主从同步机制不仅可以让从库服务更多的读请求，分担主库的压力，而且还能在主库发生故障时，进行主从库切换，提供高可靠服务。

不过，在实际使用主从机制时会踩到一些“坑”：主从数据不一致、读到过期数据以及配置项设置得不合理而导致服务挂掉。

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主从数据不一致

主从数据不一致，就是指客户端从从库中读取到的值和主库中的最新值并不一致。

假设，主从库之前保存的用户年龄是 19，但是主库收到了修改命令，已经把这个数据更新为 20 了，但是，从库中的值仍然是 19。那么，如果客户端从从库中读取用户年龄值，就会读到旧值。

因为主从库的命令复制是异步进行的。

具体来说，在主从库命令传播阶段，主库收到新的写命令后，会发送给从库。但是，主库并不会等到从库实际执行完命令后，再把结果返回给客户端，而是主库自己在本地执行完命令后，就会向客户端返回结果了。如果从库还没有执行主库同步过来的命令，主从库间的数据就不一致了。

造成从库之后执行同步命令的原因有两个：

• 一方面，主从库间的网络可能会有传输延迟，所以从库不能及时地收到主库发送的命令，从库上执行命令同步的时间就会被延后。
• 另一方面，即使从库及时收到了主库的命令，但是，也可能因为正在处理的其他复杂度高的命令而阻塞。此时，从库需要处理完当前的命令，才能执行主库发送的命令，这就造成主从库数据不一致。而在主库命令被滞后执行的这一段时间内，主库本身可能又执行了新的写操作。这样一来，主从库间的数据不一致程度就会进一步加剧。

有两种解决办法：

1. 在硬件配置方面，要尽量保证主从库间的网络连接状况良好。要避免把主从库部署在不同的机房，或者是避免把网络通信密集的应用和 Redis 主从库部署在一起。
2. 开发一个外部程序来监控主从库间的复制进度。

因为 Redis 的 INFO replication 命令可以查看主库接收写命令的进度信息（master_repl_offset）和从库复制写命令的进度信息（slave_repl_offset），所以，我们可以开发一个监控程序，先用 INFO replication 命令查到主、从库的进度，然后，用 master_repl_offset 减去 slave_repl_offset，这样就能得到主库和从库间的复制进度差值了。

如果某个从库的进度差值大于我们预设的阈值，可以让客户端不再和这个从库就进行数据读取，这样就可以减少得到不一致数据的情况。不过，为了避免出现客户端和所有从库都不能连接的情况，我们要把复制进度差值的阈值设置得大一些。

当然，监控程序可以一直监控这从库的复制进度，当从库的复制进度又赶上了主库时，我们允许客户端再次跟这些从库连接。

读取过期数据

我们在使用 Redis 主从集群时，有时会读到过期数据。例如，数据 X 的过期时间是 202401010900，但是客户端在 202401010910 时，仍然可以从从库中读到数据 X。一个数据过期后，应该是被删除的，客户端不能再读取到该数据。

其实，这是有 Redis 的过期策略引起的。Redis 同时使用了两种策略来删除过期数据，分别是惰性删除策略和定期删除策略。

1. 惰性删除策略。当一个数据的过期时间到了以后，并不会立即删除数据，而是等到再由请求来读写这个数据时，对数据进行检查，如果发现数据已经过期了，再删除这个数据。

   这个策略的好处是尽量减少删除操作对 CPU 资源的使用，对于用不到的数据，就不在浪费时间进行检查和删除了。但是，这个策略会导致大量已经过期的数据留存在内存中，占用较多的内存资源。所以，Redis 在使用这个策略的同时，还使用了定期删除策略。

2. 定期删除策略是指，Redis 每隔一段时间（默认 100ms），就会随机选出一定数量的数据，检查他们是否过期，并把其中过期的数据删除，这样就可以及时释放一些内存。

清楚了删除策略，看看他们为什么会导致读取到过期数据。

• 首先，虽然定期删除可以释放一些内存，但是 Redis 为了避免过多删除操作对性能产生影响，每次随机检查数据的数量并不多。如果过期数据很多，并且一直没有再被访问，这些数据就会留存在 Redis 实例中。业务应用之所以会读到过期数据，这些留存数据就是一个重要因素。

• 其次，惰性删除策略实现后，数据只有被再次访问时，才会被实际删除。如果客户端从主库上读取留存的过期数据，主库会触发删除，此时，客户端并不会读到过期数据。但是，从库本身不会执行删除操作，如果客户端在从库中访问的过期数据，从库并不会触发数据删除。

  那么，从库会给客户端返回过期数据吗？

  如果是 Redis 3.2 之前的版本，那么，从库在服务读取请求时，并不会判断是否过期，而是会返回过期数据。在，Redis 3.2 版本后，Reids 做了改进，如果读取的数据已经过期，从库虽然不删除数据，但是会返回空值，所以就避免了客户端读到过期数据。所以，在应用主从集群时，尽量使用 Redis 3.2 以上版本。

另外，Redis 的过期命令也可能导致读取到过期数据。有些命令给数据设置的过期时间在从库上可能会被延后，导致应该该过期的数据又在从库上被读取到了。

设置数据过期时间的命令一个有 4 个，我们可以把他们分成两类：

• EXPIRE 和 PEXPIRE ：它们给数据设置的是从命令执行时开始计算的存活时间。
• EXPIREAT 和 PEXPIREAT：它们会直接把数据的过期时间设置为具体的一个时间点。

过期时间 设置命令	参数	含义
EXPIRE	[key] [ttl]	将 key 的存活时间设置为 ttl 秒
PEXPIRE	[key] [ttl]	将 key 的存活时间设置为 ttl 毫秒
EXPIREAT	[key] [timestamp]	将key的过期时间设置为timestamp指定的秒数时间点
PEXPIREAT	[key] [timestamp]	将key的过期时间设置为timestamp指定的毫秒数时间点

再举两个例子。

第一个例子是使用 EXPIRE 命令，当执行下面的命令时，我们就把 testkey 的过期时间设置为 60s 后。

EXPIRE testkey 60

第二例子是使用 EXPIREAT 命令，例如，我们执行下面的命令，就可以让 testkey 在 2024年1月1日上午9点过期，命令中的 1673079000 就是以秒数时间戳表示的 2024年1月1日上午9点。

EXPIREAT testkey 1673079000

下面来看看这些命令是如何导致读到过期数据的。

当主从全量同步时，如果主库收到了 EXPIRE 命令，那么，主库会直接执行这条命令。这条命令会在全量同步完成后，发给从库执行。而从库在执行时，就会在当前时间的基础上加上数据的存活时间，这样一来，从库上的数据的过期时间就会比主库延后了。

假设当前时间是 2024年1月1日上午9点，主从库正在同步，主库收到了一条命令 EXPIRE testkey 60，这就表示，testkey 的过期时间就是 1日上午9 点 1 分，主库直接执行了这条命令。

• 但是，主从库全量同步花了 2 分支才完成。等从库开始执行这条命令时，时间已经是 9 点 2 分了。而 EXPIRE 命令就是把过期时间设置为当前时间的 60s 后，也就是 9 点 3 分。
• 如果客户端在 9 点 2 分 30 秒时在从库上读取 testkey，仍可以读取到 testkey 值。但是 testkey 实际已经过期了。

为了避免这种情况，在业务应用中使用 PEXPIREAT、PPEXPIREAT 命令，把数据过期时间设置为具体的时间点，避免读到过期数据。

简单总结下刚刚学到过的这两个坑：

• 主从数据不一致。Redis 采用的是异步复制，所以无法实现强一致性保证，数据不一致是难免的。应对方法：保证良好网络环境，以及使用程序监控主从复制进度，一旦从库复制进度超过阈值，不让客户端连接从库。
• 对于读到过期数据，有两个提前规避的方法：一个方法是，使用 Redis 3.2 及以上版本；另外，你可以可以使用 PEXPIREAT、PPEXPIREAT 命令设置过期时间，避免从库上的数据过期时间滞后。不过，这里有个地方注意下，因为 PEXPIREAT、PPEXPIREAT 设置的是时间点，所以 主从节点上的时钟要保持一致，具体做法是，让主从节点和相同的 NTP 服务器（时间服务器）进行时钟同步。

不合理配置项导致的服务挂掉

这里涉及到两个配置项： protected-mode 和 cluster-node-timeout。

1、protected-mode

这个配置项的作用是限定哨兵机制能够被其他服务器访问。当这个配置项是 yes 时，哨兵实例只能在部署的服务器本地进行访问。当设置为 no 时，其他服务器也可以访问这个哨兵实例。

这是因为这样，如果 protected-mode 设为 yes ，而其余哨兵实例部署在其他服务器，那么这些哨兵视力健就无法通信，当主库故障时，哨兵无法判断主库下线，也无法进行主从切换，最终 Redis 不可用。

所以，我们在应用主从集群时，要注意将 protected-mode 配置项设置为 no，并且将 bind 配置项设置为 其他哨兵实例的 IP 地址。这样一来，只有在 bind 中配置了 IP 地址的哨兵，才可以向才可以访问，既保证了实例间能够通信进行主从切换，也保证了哨兵的安全。

如果设置了下面的配置项，那么，部署在 192.168.10.3/4/5 这三台服务器上的哨兵实例就可以相互通信，执行主从切换。

protected-mode no
bind 192.168.10.3 192.168.10.4 192.168.10.5

2、cluster-node-timeout

我们在 Redis Cluster 集群中为每个实例配置了 “一主一从” 模式时，如果实例发送故障，从实例会切为主实例，受网络延迟和切换操作执行的影响，切换时间可能更长，就会导致实例的心跳超时（超出 cluster-node-timeout）。实例超时后，就会被 Redis Cluster 判断为异常。而 Redis Cluster 能正常运行的条件是，有半数以上的实例都能正常运行。

如果，执行主从切换的实例超过半数，而且主从库切换时间又过长的话，就可能有半数以上的实例心跳超时，从而可能导致整个集群挂掉。所以，建议你将 cluster-node-timeout 调大些。（例如 10 到 20 秒）。