Redis复制

是什么

主从复制,master以写为主,slave以读为主。

当master数据变化的时候,自动将新的数据异步同步到其他slave数据库

能干嘛

  • 读写分离

  • 容灾恢复

  • 数据备份

  • 水平扩容支撑高并发

怎么玩

  • master如果配置了requirepass参数,需要密码登录,那么slave就要配置masterauth来设置校验密码,否则master会拒绝slave的访问请求

  1. 后台启动:默认daemonize no 改为 daemonize yes

  2. 关闭保护模式:默认protected-mode yes 改为 protected-mode no

  3. 注释掉bind 127.0.0.1 直接注释掉这行(默认bind 127.0.0.1只能本机访问)或改成本机IP地址,否则影响远程IP连接

  4. 指定端口

  5. 指定当前工作目录

  6. pid文件名字

  7. log文件名字

  8. requirepass

  9. dump.rdb名字

  10. aof文件

  11. 从机增加的配置

三种模式

一主二仆
  • 方案一:配置文件固定写死

    配置文件文件执行 replicaof 主库IP 主库端口

    配从(库)不配主(库)

    先master后两台slave依次启动

    主从关系查看

    • 日志

      主机日志

      从机日志

    • 命令

      info replication 命令查看

主从问题演示:

  1. 从机可以执行写命令吗?

  2. slave是从头开始复制还是从切入点开始复制?

    从头开始一锅端!(首次一锅端,后续跟随,master写,slave跟)

  3. 主机shutdown后,从机 会上位吗?

    从机不动,原地待命,从机数据可以正常使用;等待主机重启动归来

  4. 主机shutdown重启后主从关系还在吗?从机还能否顺利复制?

    在,可以!

  5. 某台从机down后,master继续,该从机重启后还能跟上大部队吗?

    可以!

     

  • 方案二:命令操作手动指定

    slaveof 主库IP 主库端口

  1. 从机停机去掉配置文件中的配置项,3台目前都是主机(master)状态,各不从属

  2. 从机上执行命令 slaveof 主库IP 主库端口

  3. 用命令设置的主从关系,2台从机重启后,关系还在吗?

    不在了!

 

配置 VS 命令

配置,持久稳定

命令,当次生效

 

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slave的连接和同步请求,那么该slave作为了链条中下一个的master,可以有效减轻注master的写压力。

中途变更主机会清除之前的数据,重新建立拷贝最新的主机数据。

 

反客为主

SLAVEOF no one

使当前数据库停止与其他数据库的同步,转成主数据库

 

复制原理&工作流程

  1. slave启动,同步出请:

    • slave启动成功连接到master会发送一个sync的命令

    • slave首次全新连接master,一次完全同步(全量复制)将被自动执行,slave自身原有数据会被master覆盖清除

  2. 首次连接,全量复制:

    • master节点收到sync命令后会开始在后台保存快照(即RDB持久化,主从复制时会触发RDB),同时收集所有接收到的用于修改数据集的命令缓存起来,master节点执行RDB持久化完成后,master将所有rdb快照文件和所有缓存的命令发送到所有slave,以完成一次完全同步。

    • 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,从而完成复制初始化。

  3. 心跳持续,保持通信:

    repl-ping-replica-period 10:master发出PING包的周期,默认是10秒

  4. 进入平稳,增量复制:

    master继续讲新的所有收集到的修改命令自动依次传给slave,完成同步。

  5. 从机下线,重连续传:

    master会检查backlog里面的offset,master和slave都会保存一个复制的offset还有一个masterId,offset是保存在backlog中的。master只会把已经复制的offset后面的数据复制给slave,类似断点续传

 

缺点

  • 复制延时,信号衰减

    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。

  • master挂了,不会在slave节点中自动重选一个master

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