数据同步:主从库如何实现数据一致?
- 那我们总说的 Redis 具有高可靠性,又是什么意思呢?
- 其实,这里有两层含义:一是数据尽量少丢失,二是服务尽量少中断。
- AOF 和 RDB 保证了前者,而对于后者,Redis 的做法就是增加副本冗余量,将⼀份数据同时保存在多个实例上。
- 即使有一个实例出现了故障,需要过一段时间才能恢复,其他实例也可以对外提供服务,不会影响业务使用。
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实际上,Redis 提供了主从库模式,以保证数据副本的一致,主从库之间采用的是读写分离的方式。
- 读操作:主库、从库都可以接收;
- 写操作:首先到主库执行,然后,主库将写操作同步给从库。
- 一个 Redis 实例的数据库不要太大,一个实例大小在几 GB 级别比较合适,这样可以减少 RDB 文件生成、传输和重新加载的开销。
主从库间如何进行第一次同步?
- 当我们启动多个 Redis 实例的时候,它们相互之间就可以通过 replicaof(Redis 5.0之前使用 slaveof)命令形成主库和从库的关系,之后会按照三个阶段完成数据的第一次同步。
- 例如,现在有实例 1(ip:172.16.19.3)和实例 2(ip:172.16.19.5),我们在实例 2 上执行以下这个命令后,实例 2 就变成了实例 1 的从库,并从实例 1 上复制数据:
replicaof 172.16.19.3 6379
。 -
主从库间数据第一次同步的三个阶段:
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第一阶段是主从库间建立连接、协商同步的过程,主要是为全量复制做准备。在这一步,从库和主库建立起连接,并告诉主库即将进行同步,主库确认回复后,主从库间就可以开始同步了。
- 从库给主库发送 psync 命令,表示要进行数据同步,主库根据这个命令的参数来启动复制。
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psync 命令包含了主库的 runID 和复制进度 offset 两个参数。
- runID,是每个 Redis 实例启动时都会自动生成的一个随机 ID,用来唯一标记这个实例。当从库和主库第一次复制时,因为不知道主库的 runID,所以将 runID 设为 “?”。
- offset,此时设为 -1,表示第一次复制。
- FULLRESYNC 响应表示第一次复制采用的全量复制,也就是说,主库会把当前所有的数据都复制给从库。
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在第二阶段,主库将所有数据同步给从库。从库收到数据后,在本地完成数据加载。这个过程依赖于内存快照生成的 RDB 文件。
- 主库执行 bgsave 命令,生成 RDB 文件,接着将文件发给从库。
- 从库接收到 RDB 文件后,会先清空当前数据库,然后加载 RDB 文件。
- 在主库将数据同步给从库的过程中,主库不会被阻塞,仍然可以正常接收请求。否则,Redis 的服务就被中断了。
- 但是,这些请求中的写操作并没有记录到刚刚生成的 RDB 文件中。
- 为了保证主从库的数据一致性,主库会在内存中用专门的 replication buffer,记录 RDB 文件生成后收到的所有写操作。
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最后,也就是第三个阶段,主库会把第二阶段执行过程中新收到的写命令,再发送给从库。
- 当主库完成 RDB 文件发送后,就会把此时 replication buffer 中的修改操作发给从库,从库再重新执行这些操作。
- 这样一来,主从库就实现同步了。
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第一阶段是主从库间建立连接、协商同步的过程,主要是为全量复制做准备。在这一步,从库和主库建立起连接,并告诉主库即将进行同步,主库确认回复后,主从库间就可以开始同步了。
主从级联模式分担全量复制时的主库压力
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一次全量复制中,对于主库来说,需要完成两个耗时的操作:生成 RDB 文件和传输 RDB 文件。
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如果从库数量很多,而且都要和主库进行全量复制的话,就会导致主库忙于 fork 子进程生成 RDB 文件,进行数据全量同步。
- fork 这个操作会阻塞主线程处理正常请求,从而导致主库响应应用程序的请求速度变慢。
- 此外,传输 RDB 文件也会占用主库的网络带宽,同样会给主库的资源使用带来压力。
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我们可以通过“主-从-从”模式将主库生成 RDB 和传输 RDB 的压力,以级联的方式分散到从库上。
- 简单来说,我们在部署主从集群的时候,可以手动选择一个从库,用于级联其他的从库。
- 然后,我们可以再选择一些从库(例如三分之⼀的从库),让它们和刚才所选的从库,建立起主从关系。
- 这样一来,这些从库就会知道,在进行同步时,不用再和主库进行交互了,只要和级联的从库进行写操作同步就行了,这就可以减轻主库上的压力。
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一旦主从库完成了全量复制,它们之间就会一直维护一个网络连接,主库会通过这个连接将后续陆续收到的命令操作再同步给从库,这个过程也称为基于长连接的命令传播,可以避免频繁建立连接的开销。
- 这个过程中存在着风险点,最常见的就是网络断连或阻塞。
- 如果网络断连,主从库之间就无法进行命令传播了,从库的数据自然也就没办法和主库保持一致了,客户端就可能从从库读到旧数据。
主从库间网络断了怎么办?
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当主从库断连后,主库会把断连期间收到的写操作命令,写入 replication buffer,同时也会把这些操作命令也写入 repl_backlog_buffer 这个缓冲区。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-543450.html
- repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区,主库会记录自己写到的位置,从库则会记录自己已经读到的位置。
- 刚开始的时候,主库和从库的写读位置在一起,这算是它们的起始位置。
- 随着主库不断接收新的写操作,它在缓冲区中的写位置会逐步偏离起始位置,我们通常用偏移量来衡量这个偏移距离的大小,对主库来说,对应的偏移量就是 master_repl_offset。
- 主库接收的新写操作越多,这个值就会越大。
- 同样,从库在复制完写操作命令后,它在缓冲区中的读位置也开始逐步偏移刚才的起始位置,此时,从库已复制的偏移量 slave_repl_offset 也在不断增加。正常情况下,这两个偏移量基本相等。
- 主从库的连接恢复之后,从库首先会给主库发送 psync 命令,并把自己当前的 slave_repl_offset 发给主库,主库会判断自己的 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 之间的差距。
- 在网络断连阶段,主库可能会收到新的写操作命令,master_repl_offset 会大于 slave_repl_offset。
- 此时,主库只用把 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 之间的命令操作同步给从库就行。
- repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区,主库会记录自己写到的位置,从库则会记录自己已经读到的位置。
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因为 repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区,所以在缓冲区写满后,主库会继续写入,此时,就会覆盖掉之前写入的操作。如果从库的读取速度比较慢,就有可能导致从库还未读取的操作被主库新写的操作覆盖了,这会导致主从库间的数据不一致。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-543450.html
- 因此,我们要想办法避免这一情况,我们可以调整 repl_backlog_size 这个参数。
- 这个参数和所需的缓冲空间大小有关。缓冲空间的计算公式是:缓冲空间大小=主库写入命令速度 x 操作大小-主从库间网络传输命令速度 x 操作大小。
- 在实际应用中,考虑到可能存在一些突发的请求压力,我们通常需要把这个缓冲空间扩大一倍,这也就是 repl_backlog_size 的最终值。
- 这样一来,增量复制时主从库的数据不一致风险就降低了。
- 不过,如果并发请求量非常大,连两倍的缓冲空间都存不下新操作请求的话,此时,主从库数据仍然可能不一致。
- 针对这种情况,一方面,你可以根据 Redis 所在服务器的内存资源再适当增加repl_backlog_size 值,比如说设置成缓冲空间大小的 4 倍,另一方面,你可以考虑使用切片集群来分担单个主库的请求压力。
- 因此,我们要想办法避免这一情况,我们可以调整 repl_backlog_size 这个参数。
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