虽然说，已经有了AOF和RDB两种机制保证数据尽量少丢失数据，提高了数据库的可靠性。
但是Redis具有高可靠性，其实是有两层含义的：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。
这也就产生了如何保证主从数据一致的问题。
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。
那么，为什么要采用读写分离的方式呢？
我们可以假设所有实例都能够接收写操作，每个实例都执行了一次写操作，这时候实例上的副本就不一致了，导致客户端可能读到旧值。当然，也可以通过一系列的加锁、实例间协商是否完成修改等一系列操作来保证数据一致，但这也带来了巨额的开销，是无法接受的。
而主从库模式一旦采用了读写分离，所有数据的修改只会在主库上进行，不用协调多个实例。主库有了最新的数据后，会同步给从库，这样，主从库的数据就是一致的。
那么，主从库同步是如何完成的呢？主库数据是一次性传给从库，还是分批同步？要是主从库间的网络断连了，数据还能保持一致吗？
下面就来研究一下主从库同步的原理，以及网络断连风险的方案。首先先来看看主从库间的第一次同步是如何进行的，这也是 Redis 实例建立主从库模式后的规定动作。
主从库间的第一次同步
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接下来，我们就要学习主从库间数据第一次同步的三个阶段了。先看一下下面这张图，有个整体感知，后面再具体介绍。
- 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。
具体来说，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。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。
主库收到 psync 命令后，会用 FULLRESYNC 响应命令带上两个参数：主库 runID 和主库目前的复制进度 offset，返回给从库。从库收到响应后，会记录下这两个参数。
这里有个地方需要注意，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。
- 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 文件具体来说，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。这是因为从库在通过replicaof命令开始和主库同步前，可能保存了其他数据。为了避免之前数据的影响，从库需要先把当前数据库清空。
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。
- 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。
具体的操作是，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。
值得注意的是：第三阶段命令传播，主库如何知道发送的命令被从库成功接收？如果不知道，是否会存在数据丢失的风险？
- 主和从都维护了offset ，从把自己的offset告诉主，主会把这个offset和replica buffer中查看，是否有这个offset的数据，有就发送给从，从执行命令后会增加自己offset
使用主从级联模式分散压力
在主从库第一次数据同步中，会进行全量复制，需要完成两个耗时的操作：生成 RDB 文件和传输 RDB 文件。在从库数量多时，显然会导致主库就会导致主库忙于 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。那么，有没有好的解决方法可以分担主库压力呢？
解决方法就是“主-从-从”模式。该模式以级联的方式将主库生成RDB和传输RDB的压力分散到了从库上。
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（比如选择内存资源配置较高的从库），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），在这些从库上执行如下命令，让它们和刚才所选的从库，建立起主从关系。
replicaof 所选从库的IP 6379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，如下图所示：
到这里，主从库间通过全量复制实现数据同步的过程就算是完成了，之后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。
虽说很简单，可还是存在风险，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。
下面就来研究一下网络断连后的解决办法。
主从库间网络断连后的解决办法
在 Redis 2.8 之前，如果主从库在命令传播时出现了网络闪断，那么，从库就会和主库重新进行一次全量复制，开销非常大。
从 Redis 2.8 开始，网络断了之后，主从库会采用增量复制的方式继续同步。听名字大概就可以猜到它和全量复制的不同：
全量复制是同步所有数据，而增量复制只会把主从库网络断连期间主库收到的命令，同步给从库。
那么，增量复制时，主从库之间具体是怎么保持同步的呢？
奥妙在于
repl_backlog_buffer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。
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 repl_backlog_buffer 这个缓冲区，需要注意断连后没有replication buffer。
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。
- 在从库重连之后，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，所以，一般来说，
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。
就像刚刚示意图的中间部分，主库和从库之间相差了 put d e 和 put d f 两个操作，在增量复制时，主库只需要把它们同步给从库，就行了。
这里借助一张图，来回顾下增量复制的流程。
值得注意的是，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。细节：既然有些未读取的操作被覆盖了，那这时候从库该怎么办？这时候主从库之间将进行全量复制。
因此，我们要想办法避免这一情况，一般而言，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 * 操作大小 - 主从库间网络传输命令速度 * 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，即 repl_backlog_size = 缓冲空间大小 * 2，这也就是 repl_backlog_size 的最终值。
举个例子，如果主库每秒写入 2000 个操作，每个操作的大小为 2KB，网络每秒能传输 1000 个操作，那么，有 1000 个操作需要缓冲起来，这就至少需要 2MB 的缓冲空间。否则，新写的命令就会覆盖掉旧操作了。为了应对可能的突发压力，我们最终把 repl_backlog_size 设为 4MB。
这样增量复制时主从库的数据不一致风险就降低了。但在并发请求量非常大的情况下，仍有缓冲空间不够的情况，主从库数据还是可能不一致。
对于这种情况，一方面可以根据Redis 所在服务器的内存资源再适当增加 repl_backlog_size 值；另一方面，可以通过切片集群的方法来分担单个主库的请求压力。
总结
本文主要是研究了Redis 的主从库同步的基本原理，关于全量复制、基于长连接的命令传播，以及增量复制。
- 全量复制虽然耗时，但是对于从库来说，如果是第一次同步，全量复制是无法避免的
小建议：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。另外，为了避免多个从库同时和主库进行全量复制，给主库过大的同步压力，我们也可以采用“主 - 从 - 从”这一级联模式，来缓解主库的压力。
- 长连接复制是主从库正常运行后的常规同步阶段。在这个阶段中，主从库之间通过命令传播实现同步
- 增量复制在主从库断连的情况比较有效
这里建议留意一下
repl_backlog_size这个配置参数。如果它配置得过小，在增量复制阶段，可能会导致从库的复制进度赶不上主库，进而导致从库重新进行全量复制。所以，通过调大这个参数，可以减少从库在网络断连时全量复制的风险。
