redis 最大并发量 redis支持并发量

分布式缓存技术-redis

缓存的用途

• 高性能：redis是基于内存进行操作的，性能较高，前端发送请求后，后端会查询数据库，中间加入redis后可以将数据先存在redis中，下次读取的时候会直接读取redis的数据性能就会提高
• 高并发：mysql的数据库每秒查询率（QPS）是2000，redis的上限就比较大，单点下系统吞吐量（TPS）是8W/S ，每秒查询率（QPS）是10W ，redis集群情况下根式可以支持每秒几十万的读写并发处理，这样应对高并发场景就可以满足要求

Redis的线程模型

Redis内部使用文件事件处理 file event handler ，这个文件事件处理器是单线程的，所以Redis才叫做单线程的模型。它采用IO多路复用机制同时监听多个socket，将产生的socket压入内存队列中，事件分排气根据socket上的事件类型来选择对应的时间处理器进行处理。

文件事件处理器的结构包含 4 个部分：

• 多个 socket
• IO 多路复用程序
• 文件事件分派器
• 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

多个 socket 可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用程序会监听多个 socket，会将产生事件的 socket 放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个 socket，根据 socket 的事件类型交给对应的事件处理器进行处理。

要明白，通信是通过 socket 来完成的，不懂的同学可以先去看一看 socket 网络编程。

首先，Redis 服务端进程初始化的时候，会将 server socket 的 AE_READABLE 事件与连接应答处理器关联。

客户端 socket01 向 Redis 进程的 server socket 请求建立连接，此时 server socket 会产生一个 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序监听到 server socket 产生的事件后，将该 socket 压入队列中。文件事件分派器从队列中获取 socket，交给连接应答处理器。连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 socket01，并将该 socket01 的 AE_READABLE 事件与命令请求处理器关联。

假设此时客户端发送了一个 set key value 请求，此时 Redis 中的 socket01 会产生 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序将 socket01 压入队列，此时事件分派器从队列中获取到 socket01 产生的 AE_READABLE 事件，由于前面 socket01 的 AE_READABLE 事件已经与命令请求处理器关联，因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理。命令请求处理器读取 socket01 的 key value 并在自己内存中完成 key value 的设置。操作完成后，它会将 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器关联。

如果此时客户端准备好接收返回结果了，那么 Redis 中的 socket01 会产生一个 AE_WRITABLE 事件，同样压入队列中，事件分派器找到相关联的命令回复处理器，由命令回复处理器对 socket01 输入本次操作的一个结果，比如 ok ，之后解除 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器的关联。

Redis的数据类型和使用场景

Redis 主要有以下几种数据类型：

• Strings：这是最简单的类型，就是普通的 set 和 get，做简单的 KV 缓存。
• Hashes：这个是类似 map 的一种结构，这个一般就是可以将结构化的数据，比如一个对象（前提是这个对象没嵌套其他的对象）给缓存在 Redis 里，然后每次读写缓存的时候，可以就操作 hash 里的某个字段。
• Lists：有序列表，比如可以通过 list 存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、文章的评论列表之类的东西。比如可以搞个简单的消息队列，从 list 头怼进去，从 list 尾巴那里弄出来。
• Sets：无序集合，自动去重。
• Sorted Sets：排序的 set，去重但可以排序，写进去的时候给一个分数，自动根据分数排序。

Redis 除了这 5 种数据类型之外，还有 Bitmaps、HyperLogLogs、Streams 等。

Redis 过期策略

Redis 过期策略是：定期删除+惰性删除。

所谓定期删除，指的是 Redis 默认是每隔 100ms 就随机抽取一些设置了过期时间的 key，检查其是否过期，如果过期就删除。

假设 Redis 里放了 10w 个 key，都设置了过期时间，你每隔几百毫秒，就检查 10w 个 key，那 Redis 基本上就死了，cpu 负载会很高的，消耗在你的检查过期 key 上了。注意，这里可不是每隔 100ms 就遍历所有的设置过期时间的 key，那样就是一场性能上的灾难。实际上 Redis 是每隔 100ms 随机抽取一些 key 来检查和删除的。

但是问题是，定期删除可能会导致很多过期 key 到了时间并没有被删除掉，那咋整呢？所以就是惰性删除了。这就是说，在你获取某个 key 的时候，Redis 会检查一下 ，这个 key 如果设置了过期时间那么是否过期了？如果过期了此时就会删除，不会给你返回任何东西。

获取 key 的时候，如果此时 key 已经过期，就删除，不会返回任何东西。

但是实际上这还是有问题的，如果定期删除漏掉了很多过期 key，然后你也没及时去查，也就没走惰性删除，此时会怎么样？如果大量过期 key 堆积在内存里，导致 Redis 内存块耗尽了，咋整？

答案是：走内存淘汰机制。

内存淘汰机制

Redis 内存淘汰机制有以下几个：

• noeviction: 当内存不足以容纳新写入数据时，新写入操作会报错，这个一般没人用吧，实在是太恶心了。
• allkeys-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，移除最近最少使用的 key（这个是最常用的）。
• allkeys-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在键空间中，随机移除某个 key，这个一般没人用吧，为啥要随机，肯定是把最近最少使用的 key 给干掉啊。
• volatile-lru：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，移除最近最少使用的 key（这个一般不太合适）。
• volatile-random：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个 key。
• volatile-ttl：当内存不足以容纳新写入数据时，在设置了过期时间的键空间中，有更早过期时间的 key 优先移除。

Redis的雪崩、穿透、击穿

缓存雪崩

缓存雪崩指在某段时间内缓存服务器意外宕机导致所有数据直接查数据库，数据库压力大导致数据库崩溃

缓存雪崩的事前事中事后的解决方案如下：

• 事前：Redis 高可用，主从+哨兵，Redis cluster，避免全盘崩溃。
• 事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免 MySQL 被打死。
• 事后：Redis 持久化，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。

缓存穿透

缓存穿透指请求的某个参数在缓存和数据库中都不存在会一直直接查数据库，导致数据库压力大崩溃

缓存穿透解决方案是每次系统从数据库没查到数据就写一个默认值，并设置 一个比较短的过期时间，这样的话，下次有相同的 key 来访问的时候，在缓存失效之前，都可以直接从缓存中取数据。

缓存击穿

缓存击穿是某个热点key访问频繁，在高峰期缓存失效瞬间大量请求击穿缓存访问数据库，导致数据库压力大崩溃

不同场景下的解决方式可如下：

• 若缓存的数据是基本不会发生更新的，则可尝试将该热点数据设置为永不过期。
• 若缓存的数据更新不频繁，且缓存刷新的整个流程耗时较少的情况下，则可以采用基于 Redis、zookeeper 等分布式中间件的分布式互斥锁，或者本地互斥锁以保证仅少量的请求能请求数据库并重新构建缓存，其余线程则在锁释放后能访问到新缓存。
• 若缓存的数据更新频繁或者在缓存刷新的流程耗时较长的情况下，可以利用定时线程在缓存过期前主动地重新构建缓存或者延后缓存的过期时间，以保证所有的请求能一直访问到对应的缓存。

Redis的持久化策略

redis的常用持久化方式有两种：

• RDB：RDB 持久化机制，是对 Redis 中的数据执行周期性的持久化。
• AOF：AOF 机制对每条写入命令作为日志，以 append-only 的模式写入一个日志文件中，在 Redis 重启的时候，可以通过回放 AOF 日志中的写入指令来重新构建整个数据集。

RDB 优缺点

• RDB 会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中 Redis 的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去，比如说 Amazon 的 S3 云服务上去，在国内可以是阿里云的 ODPS 分布式存储上，以预定好的备份策略来定期备份 Redis 中的数据。
• RDB 对 Redis 对外提供的读写服务，影响非常小，可以让 Redis 保持高性能，因为 Redis 主进程只需要 fork 一个子进程，让子进程执行磁盘 IO 操作来进行 RDB 持久化即可。
• 相对于 AOF 持久化机制来说，直接基于 RDB 数据文件来重启和恢复 Redis 进程，更加快速。
• 如果想要在 Redis 故障时，尽可能少的丢失数据，那么 RDB 没有 AOF 好。一般来说，RDB 数据快照文件，都是每隔 5 分钟，或者更长时间生成一次，这个时候就得接受一旦 Redis 进程宕机，那么会丢失最近 5 分钟的数据。
• RDB 每次在 fork 子进程来执行 RDB 快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，或者甚至数秒。

AOF 优缺点

• AOF 可以更好的保护数据不丢失，一般 AOF 会每隔 1 秒，通过一个后台线程执行一次 fsync 操作，最多丢失 1 秒钟的数据。
• AOF 日志文件以 append-only 模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复。
• AOF 日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在 rewrite log 的时候，会对其中的指令进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。在创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入。当新的 merge 后的日志文件 ready 的时候，再交换新老日志文件即可。
• AOF 日志文件的命令通过可读较强的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用 flushall 命令清空了所有数据，只要这个时候后台 rewrite 还没有发生，那么就可以立即拷贝 AOF 文件，将最后一条 flushall 命令给删了，然后再将该 AOF 文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据。
• 对于同一份数据来说，AOF 日志文件通常比 RDB 数据快照文件更大。
• AOF 开启后，支持的写 QPS 会比 RDB 支持的写 QPS 低，因为 AOF 一般会配置成每秒 fsync 一次日志文件，当然，每秒一次 fsync ，性能也还是很高的。（如果实时写入，那么 QPS 会大降，Redis 性能会大大降低）
• 以前 AOF 发生过 bug，就是通过 AOF 记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来。所以说，类似 AOF 这种较为复杂的基于命令日志 / merge / 回放的方式，比基于 RDB 每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有 bug。不过 AOF 就是为了避免 rewrite 过程导致的 bug，因此每次 rewrite 并不是基于旧的指令日志进行 merge 的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。

RDB 和 AOF 到底该如何选择

• 不要仅仅使用 RDB，因为那样会导致你丢失很多数据；
• 也不要仅仅使用 AOF，因为那样有两个问题：第一，你通过 AOF 做冷备，没有 RDB 做冷备来的恢复速度更快；第二，RDB 每次简单粗暴生成数据快照，更加健壮，可以避免 AOF 这种复杂的备份和恢复机制的 bug；
• Redis 支持同时开启开启两种持久化方式，我们可以综合使用 AOF 和 RDB 两种持久化机制，用 AOF 来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用 RDB 来做不同程度的冷备，在 AOF 文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用 RDB 来进行快速的数据恢复。

QA: 两种方式同时开启时，系统会有线选择AOF方式恢复数据

缓存和数据库的一致性处理方案

一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统不是严格要求 “缓存+数据库” 必须保持一致性的话，最好不要做这个方案，即：读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去。

串行化可以保证一定不会出现不一致的情况，但是它也会导致系统的吞吐量大幅度降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。

Cache Aside Pattern

最经典的缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern。

• 读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。
• 更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。

为什么是删除缓存，而不是更新缓存？

原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。

比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。

另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。如果你频繁修改一个缓存涉及的多个表，缓存也频繁更新。但是问题在于，这个缓存到底会不会被频繁访问到？

举个栗子，一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有大量的冷数据。实际上，如果你只是删除缓存的话，那么在 1 分钟内，这个缓存不过就重新计算一次而已，开销大幅度降低。用到缓存才去算缓存。

其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。像 mybatis，hibernate，都有懒加载思想。查询一个部门，部门带了一个员工的 list，没有必要说每次查询部门，都把里面的 1000 个员工的数据也同时查出来啊。80% 的情况，查这个部门，就只是要访问这个部门的信息就可以了。先查部门，同时要访问里面的员工，那么这个时候只有在你要访问里面的员工的时候，才会去数据库里面查询 1000 个员工。

最初级的缓存不一致问题及解决方案

Q：先更新数据库，再删除缓存。如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不一致。

A：先删除缓存，再更新数据库。如果数据库更新失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。因为读的时候缓存没有，所以去读了数据库中的旧数据，然后更新到缓存中

比较复杂的数据不一致问题分析

Q：数据发生了变更，先删除了缓存，然后要去修改数据库，此时还没修改。一个请求过来，去读缓存，发现缓存空了，去查询数据库，查到了修改前的旧数据，放到了缓存中。随后数据变更的程序完成了数据库的修改。完了，数据库和缓存中的数据不一样了…

为什么上亿流量高并发场景下，缓存会出现这个问题？

只有在对一个数据在并发的进行读写的时候，才可能会出现这种问题。其实如果说你的并发量很低的话，特别是读并发很低，每天访问量就 1 万次，那么很少的情况下，会出现刚才描述的那种不一致的场景。但是问题是，如果每天的是上亿的流量，每秒并发读是几万，每秒只要有数据更新的请求，就可能会出现上述的数据库+缓存不一致的情况。

A：更新数据的时候，根据数据的唯一标识，将操作路由之后，发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候，如果发现数据不在缓存中，那么将重新执行“读取数据+更新缓存”的操作，根据唯一标识路由之后，也发送到同一个 jvm 内部队列中。

一个队列对应一个工作线程，每个工作线程串行拿到对应的操作，然后一条一条的执行。这样的话，一个数据变更的操作，先删除缓存，然后再去更新数据库，但是还没完成更新。此时如果一个读请求过来，没有读到缓存，那么可以先将缓存更新的请求发送到队列中，此时会在队列中积压，然后同步等待缓存更新完成。

这里有一个优化点，一个队列中，其实多个更新缓存请求串在一起是没意义的，因此可以做过滤，如果发现队列中已经有一个更新缓存的请求了，那么就不用再放个更新请求操作进去了，直接等待前面的更新操作请求完成即可。

待那个队列对应的工作线程完成了上一个操作的数据库的修改之后，才会去执行下一个操作，也就是缓存更新的操作，此时会从数据库中读取最新的值，然后写入缓存中。

如果请求还在等待时间范围内，不断轮询发现可以取到值了，那么就直接返回；如果请求等待的时间超过一定时长，那么这一次直接从数据库中读取当前的旧值。

高并发场景下遇到的问题

高并发的场景下，该解决方案要注意的问题：

• 读请求长时阻塞

由于读请求进行了非常轻度的异步化，所以一定要注意读超时的问题，每个读请求必须在超时时间范围内返回。

该解决方案，最大的风险点在于说，可能数据更新很频繁，导致队列中积压了大量更新操作在里面，然后读请求会发生大量的超时，最后导致大量的请求直接走数据库。务必通过一些模拟真实的测试，看看更新数据的频率是怎样的。

另外一点，因为一个队列中，可能会积压针对多个数据项的更新操作，因此需要根据自己的业务情况进行测试，可能需要部署多个服务，每个服务分摊一些数据的更新操作。如果一个内存队列里居然会挤压 100 个商品的库存修改操作，每个库存修改操作要耗费 10ms 去完成，那么最后一个商品的读请求，可能等待 10 * 100 = 1000ms = 1s 后，才能得到数据，这个时候就导致读请求的长时阻塞。

一定要做根据实际业务系统的运行情况，去进行一些压力测试，和模拟线上环境，去看看最繁忙的时候，内存队列可能会挤压多少更新操作，可能会导致最后一个更新操作对应的读请求，会 hang 多少时间，如果读请求在 200ms 返回，如果你计算过后，哪怕是最繁忙的时候，积压 10 个更新操作，最多等待 200ms，那还可以的。

如果一个内存队列中可能积压的更新操作特别多，那么你就要加机器，让每个机器上部署的服务实例处理更少的数据，那么每个内存队列中积压的更新操作就会越少。

其实根据之前的项目经验，一般来说，数据的写频率是很低的，因此实际上正常来说，在队列中积压的更新操作应该是很少的。像这种针对读高并发、读缓存架构的项目，一般来说写请求是非常少的，每秒的 QPS 能到几百就不错了。

我们来实际粗略测算一下。

如果一秒有 500 的写操作，如果分成 5 个时间片，每 200ms 就 100 个写操作，放到 20 个内存队列中，每个内存队列，可能就积压 5 个写操作。每个写操作性能测试后，一般是在 20ms 左右就完成，那么针对每个内存队列的数据的读请求，也就最多 hang 一会儿，200ms 以内肯定能返回了。

经过刚才简单的测算，我们知道，单机支撑的写 QPS 在几百是没问题的，如果写 QPS 扩大了 10 倍，那么就扩容机器，扩容 10 倍的机器，每个机器 20 个队列。

• 读请求并发量过高

这里还必须做好压力测试，确保恰巧碰上上述情况的时候，还有一个风险，就是突然间大量读请求会在几十毫秒的延时 hang 在服务上，看服务能不能扛的住，需要多少机器才能扛住最大的极限情况的峰值。

但是因为并不是所有的数据都在同一时间更新，缓存也不会同一时间失效，所以每次可能也就是少数数据的缓存失效了，然后那些数据对应的读请求过来，并发量应该也不会特别大。

• 多服务实例部署的请求路由

可能这个服务部署了多个实例，那么必须保证说，执行数据更新操作，以及执行缓存更新操作的请求，都通过 Nginx 服务器路由到相同的服务实例上。

比如说，对同一个商品的读写请求，全部路由到同一台机器上。可以自己去做服务间的按照某个请求参数的 hash 路由，也可以用 Nginx 的 hash 路由功能等等。

• 热点商品的路由问题，导致请求的倾斜

万一某个商品的读写请求特别高，全部打到相同的机器的相同的队列里面去了，可能会造成某台机器的压力过大。就是说，因为只有在商品数据更新的时候才会清空缓存，然后才会导致读写并发，所以其实要根据业务系统去看，如果更新频率不是太高的话，这个问题的影响并不是特别大，但是的确可能某些机器的负载会高一些。

Redis的集群方案

• 主从高可用：该方案就是单实例形式，只是为了保证数据的安全，对于用户数据少，业务的前期可以采用
• 客户端分片： 典型代表：Jedis。自主写分片算法，代码掌握在自己手中，可控性强，但是需要专业的开发运维人员维护，技术要求和维护成本高
• 代理分片： 典型代表：Twemproxy，redis集群没有正式推出之前官网推荐的方案，也是目前使用最多的
• Redis cluster ： redis3版本以后推出的版本，也是官网推荐的版本
• Codis集群：豌豆荚15年开源的解决方案，开源之前其已经用了2年之多，与其同期官网推出redis cluster

Redis 主从架构

单机的 Redis，能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说，一般都是用来支撑读高并发的。因此架构做成主从(master-slave)架构，一主多从，主负责写，并且将数据复制到其它的 slave 节点，从节点负责读。所有的读请求全部走从节点。这样也可以很轻松实现水平扩容，支撑读高并发。

Redis replication -> 主从架构 -> 读写分离 -> 水平扩容支撑读高并发

Redis replication 的核心机制

• Redis 采用异步方式复制数据到 slave 节点，不过 Redis2.8 开始，slave node 会周期性地确认自己每次复制的数据量；
• 一个 master node 是可以配置多个 slave node 的；
• slave node 也可以连接其他的 slave node；
• slave node 做复制的时候，不会 block master node 的正常工作；
• slave node 在做复制的时候，也不会 block 对自己的查询操作，它会用旧的数据集来提供服务；但是复制完成的时候，需要删除旧数据集，加载新数据集，这个时候就会暂停对外服务了；
• slave node 主要用来进行横向扩容，做读写分离，扩容的 slave node 可以提高读的吞吐量。

注意，如果采用了主从架构，那么建议必须开启 master node 的持久化，不建议用 slave node 作为 master node 的数据热备，因为那样的话，如果你关掉 master 的持久化，可能在 master 宕机重启的时候数据是空的，然后可能一经过复制， slave node 的数据也丢了。

另外，master 的各种备份方案，也需要做。万一本地的所有文件丢失了，从备份中挑选一份 rdb 去恢复 master，这样才能确保启动的时候，是有数据的，即使采用了后续讲解的高可用机制，slave node 可以自动接管 master node，但也可能 sentinel 还没检测到 master failure，master node 就自动重启了，还是可能导致上面所有的 slave node 数据被清空。

Redis 主从复制的核心原理

当启动一个 slave node 的时候，它会发送一个 PSYNC 命令给 master node。

如果这是 slave node 初次连接到 master node，那么会触发一次 full resynchronization 全量复制。此时 master 会启动一个后台线程，开始生成一份 RDB 快照文件，同时还会将从客户端 client 新收到的所有写命令缓存在内存中。 RDB 文件生成完毕后， master 会将这个 RDB 发送给 slave，slave 会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中，接着 master 会将内存中缓存的写命令发送到 slave，slave 也会同步这些数据。slave node 如果跟 master node 有网络故障，断开了连接，会自动重连，连接之后 master node 仅会复制给 slave 部分缺少的数据。

主从复制的断点续传

从 Redis2.8 开始，就支持主从复制的断点续传，如果主从复制过程中，网络连接断掉了，那么可以接着上次复制的地方，继续复制下去，而不是从头开始复制一份。

master node 会在内存中维护一个 backlog，master 和 slave 都会保存一个 replica offset 还有一个 master run id，offset 就是保存在 backlog 中的。如果 master 和 slave 网络连接断掉了，slave 会让 master 从上次 replica offset 开始继续复制，如果没有找到对应的 offset，那么就会执行一次 resynchronization 。

如果根据 host+ip 定位 master node，是不靠谱的，如果 master node 重启或者数据出现了变化，那么 slave node 应该根据不同的 run id 区分。

无磁盘化复制

master 在内存中直接创建 RDB ，然后发送给 slave，不会在自己本地落地磁盘了。只需要在配置文件中开启 repl-diskless-sync yes 即可。

repl-diskless-sync yes

# 等待 5s 后再开始复制，因为要等更多 slave 重新连接过来
repl-diskless-sync-delay 5

过期 key 处理

slave 不会过期 key，只会等待 master 过期 key。如果 master 过期了一个 key，或者通过 LRU 淘汰了一个 key，那么会模拟一条 del 命令发送给 slave。

复制的完整流程

slave node 启动时，会在自己本地保存 master node 的信息，包括 master node 的 host 和 ip ，但是复制流程没开始。

slave node 内部有个定时任务，每秒检查是否有新的 master node 要连接和复制，如果发现，就跟 master node 建立 socket 网络连接。然后 slave node 发送 ping 命令给 master node。如果 master 设置了 requirepass，那么 slave node 必须发送 masterauth 的口令过去进行认证。master node 第一次执行全量复制，将所有数据发给 slave node。而在后续，master node 持续将写命令，异步复制给 slave node。

全量复制

• master 执行 bgsave ，在本地生成一份 rdb 快照文件。
• master node 将 rdb 快照文件发送给 slave node，如果 rdb 复制时间超过 60 秒（repl-timeout），那么 slave node 就会认为复制失败，可以适当调大这个参数(对于千兆网卡的机器，一般每秒传输 100MB，6G 文件，很可能超过 60s)
• master node 在生成 rdb 时，会将所有新的写命令缓存在内存中，在 slave node 保存了 rdb 之后，再将新的写命令复制给 slave node。
• 如果在复制期间，内存缓冲区持续消耗超过 64MB，或者一次性超过 256MB，那么停止复制，复制失败。

client-output-buffer-limit slave 256MB 64MB 60

• slave node 接收到 rdb 之后，清空自己的旧数据，然后重新加载 rdb 到自己的内存中，同时基于旧的数据版本对外提供服务。
• 如果 slave node 开启了 AOF，那么会立即执行 BGREWRITEAOF，重写 AOF。

增量复制

• 如果全量复制过程中，master-slave 网络连接断掉，那么 slave 重新连接 master 时，会触发增量复制。
• master 直接从自己的 backlog 中获取部分丢失的数据，发送给 slave node，默认 backlog 就是 1MB。
• master 就是根据 slave 发送的 psync 中的 offset 来从 backlog 中获取数据的。

heartbeat

主从节点互相都会发送 heartbeat 信息。

master 默认每隔 10 秒发送一次 heartbeat，slave node 每隔 1 秒发送一个 heartbeat。

异步复制

master 每次接收到写命令之后，先在内部写入数据，然后异步发送给 slave node。

Redis 如何才能做到高可用

如果系统在 365 天内，有 99.99% 的时间，都是可以哗哗对外提供服务的，那么就说系统是高可用的。

一个 slave 挂掉了，是不会影响可用性的，还有其它的 slave 在提供相同数据下的相同的对外的查询服务。

但是，如果 master node 死掉了，会怎么样？没法写数据了，写缓存的时候，全部失效了。slave node 还有什么用呢，没有 master 给它们复制数据了，系统相当于不可用了。

Redis 的高可用架构，叫做 failover 故障转移，也可以叫做主备切换。

master node 在故障时，自动检测，并且将某个 slave node 自动切换为 master node 的过程，叫做主备切换。这个过程，实现了 Redis 的主从架构下的高可用。

Redis Cluster

基本业务介绍

• 自动将数据进行分片，每个 master 上放一部分数据
• 提供内置的高可用支持，部分 master 不可用时，还是可以继续工作的

在 Redis cluster 架构下，每个 Redis 要放开两个端口号，比如一个是 6379，另外一个就是 加 1w 的端口号，比如 16379。

16379 端口号是用来进行节点间通信的，也就是 cluster bus 的东西，cluster bus 的通信，用来进行故障检测、配置更新、故障转移授权。cluster bus 用了另外一种二进制的协议， gossip 协议，用于节点间进行高效的数据交换，占用更少的网络带宽和处理时间。

节点间的内部通信机制

集群元数据的维护有两种方式：集中式、Gossip 协议。Redis cluster 节点间采用 gossip 协议进行通信

集中式是将集群元数据（节点信息、故障等等）几种存储在某个节点上。集中式元数据集中存储的一个典型代表，就是大数据领域的 storm 。它是分布式的大数据实时计算引擎，是集中式的元数据存储的结构，底层基于 zookeeper（分布式协调的中间件）对所有元数据进行存储维护

gossip 好处在于，元数据的更新比较分散，不是集中在一个地方，更新请求会陆陆续续打到所有节点上去更新，降低了压力；不好在于，元数据的更新有延时，可能导致集群中的一些操作会有一些滞后。

• 10000 端口：每个节点都有一个专门用于节点间通信的端口，就是自己提供服务的端口号+10000，比如 7001，那么用于节点间通信的就是 17001 端口。每个节点每隔一段时间都会往另外几个节点发送 ping 消息，同时其它几个节点接收到 ping 之后返回 pong 。
• 交换的信息：信息包括故障信息，节点的增加和删除，hash slot 信息等等。

gossip 协议

gossip 协议包含多种消息，包含 ping , pong , meet , fail 等等。

• meet：某个节点发送 meet 给新加入的节点，让新节点加入集群中，然后新节点就会开始与其它节点进行通信。

Redis-trib.rb add-node

其实内部就是发送了一个 gossip meet 消息给新加入的节点，通知那个节点去加入我们的集群。

• ping：每个节点都会频繁给其它节点发送 ping，其中包含自己的状态还有自己维护的集群元数据，互相通过 ping 交换元数据。
• pong：返回 ping 和 meeet，包含自己的状态和其它信息，也用于信息广播和更新。
• fail：某个节点判断另一个节点 fail 之后，就发送 fail 给其它节点，通知其它节点说，某个节点宕机啦。

ping 消息深入

ping 时要携带一些元数据，如果很频繁，可能会加重网络负担。

每个节点每秒会执行 10 次 ping，每次会选择 5 个最久没有通信的其它节点。当然如果发现某个节点通信延时达到了 cluster_node_timeout / 2 ，那么立即发送 ping，避免数据交换延时过长，落后的时间太长了。比如说，两个节点之间都 10 分钟没有交换数据了，那么整个集群处于严重的元数据不一致的情况，就会有问题。所以 cluster_node_timeout 可以调节，如果调得比较大，那么会降低 ping 的频率。

每次 ping，会带上自己节点的信息，还有就是带上 1/10 其它节点的信息，发送出去，进行交换。至少包含 3 个其它节点的信息，最多包含 总节点数减 2 个其它节点的信息。

分布式寻址算法

• hash 算法（大量缓存重建）
• 一致性 hash 算法（自动缓存迁移）+ 虚拟节点（自动负载均衡）
• Redis cluster 的 hash slot 算法

hash 算法

来了一个 key，首先计算 hash 值，然后对节点数取模。然后打在不同的 master 节点上。一旦某一个 master 节点宕机，所有请求过来，都会基于最新的剩余 master 节点数去取模，尝试去取数据。这会导致大部分的请求过来，全部无法拿到有效的缓存，导致大量的流量涌入数据库。

一致性 hash 算法

一致性 hash 算法将整个 hash 值空间组织成一个虚拟的圆环，整个空间按顺时针方向组织，下一步将各个 master 节点（使用服务器的 ip 或主机名）进行 hash。这样就能确定每个节点在其哈希环上的位置。

来了一个 key，首先计算 hash 值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，遇到的第一个 master 节点就是 key 所在位置。

在一致性哈希算法中，如果一个节点挂了，受影响的数据仅仅是此节点到环空间前一个节点（沿着逆时针方向行走遇到的第一个节点）之间的数据，其它不受影响。增加一个节点也同理。

燃鹅，一致性哈希算法在节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成缓存热点的问题。为了解决这种热点问题，一致性 hash 算法引入了虚拟节点机制，即对每一个节点计算多个 hash，每个计算结果位置都放置一个虚拟节点。这样就实现了数据的均匀分布，负载均衡。

Redis cluster 的 hash slot 算法

Redis cluster 有固定的 16384 个 hash slot，对每个 key 计算 CRC16 值，然后对 16384 取模，可以获取 key 对应的 hash slot。

Redis cluster 中每个 master 都会持有部分 slot，比如有 3 个 master，那么可能每个 master 持有 5000 多个 hash slot。hash slot 让 node 的增加和移除很简单，增加一个 master，就将其他 master 的 hash slot 移动部分过去，减少一个 master，就将它的 hash slot 移动到其他 master 上去。移动 hash slot 的成本是非常低的。客户端的 api，可以对指定的数据，让他们走同一个 hash slot，通过 hash tag 来实现。

任何一台机器宕机，另外两个节点，不影响的。因为 key 找的是 hash slot，不是机器。

Redis cluster 的高可用与主备切换原理

Redis cluster 的高可用的原理，几乎跟哨兵是类似的。

判断节点宕机

如果一个节点认为另外一个节点宕机，那么就是 pfail ，主观宕机。如果多个节点都认为另外一个节点宕机了，那么就是 fail ，客观宕机，跟哨兵的原理几乎一样，sdown，odown。

在 cluster-node-timeout 内，某个节点一直没有返回 pong ，那么就被认为 pfail 。

如果一个节点认为某个节点 pfail 了，那么会在 gossip ping 消息中， ping 给其他节点，如果超过半数的节点都认为 pfail 了，那么就会变成 fail 。

从节点过滤

对宕机的 master node，从其所有的 slave node 中，选择一个切换成 master node。

检查每个 slave node 与 master node 断开连接的时间，如果超过了 cluster-node-timeout * cluster-slave-validity-factor ，那么就没有资格切换成 master 。

从节点选举

每个从节点，都根据自己对 master 复制数据的 offset，来设置一个选举时间，offset 越大（复制数据越多）的从节点，选举时间越靠前，优先进行选举。

所有的 master node 开始 slave 选举投票，给要进行选举的 slave 进行投票，如果大部分 master node （N/2 + 1） 都投票给了某个从节点，那么选举通过，那个从节点可以切换成 master。

从节点执行主备切换，从节点切换为主节点。

与哨兵比较

整个流程跟哨兵相比，非常类似，所以说，Redis cluster 功能强大，直接集成了 replication 和 sentinel 的功能。