Redis进阶知识点（可学习，可复习，可面试）

Redis集群模式有三种:主从模式，哨兵模式，Cluster模式。Rdis如果最初使用主从模式作为集群，master停机需要手动配置slave转为master；后来为了高可用在这种模式下，提出了哨兵模式哨兵监视master和slave，若master自动停机slave转为master，但它也有一个问题，就是不能动态扩充；所以在3.x提出cluster集群模式。

一般用于第一次复制场景，Redis早期支持的复制功能只有全部复制，主节点的所有数据一次性发送到节点，当数据量较大时，主从节点和网络的成本将很大。
判断依据：
Replication Id：简称replid，是数据集的标记，id一致意味着相同的数据集。每一个master都有唯一的replid，slave则会继承master节点的replid。

offset：偏移量，随着记录在repl_baklog数据增加并逐渐增加。slave在完成同步时，还将记录当前同步offset。如果slave的offset小于master的offset，说明slave数据落后于master，需要更新。

因此slave做数据同步，必须向前master声明自己的replication id和offset，master可以判断哪些数据需要同步。

因为slave原来也是一个master，有自己的replid和offset，第一次变成slave，与master建立连接时，发送replid和offset是自己的replid和offset。
master判断发现slave发送来的replid与自己的不一致表明这是一全新的slave，我知道要做全同步了。
master会将自己的replid和offset都发给这个slave，slave以后slave的replid就与master一致了
因此，master判断一个节点是否是第一次同步的基础是看它replid是否一致。

完整流程描述如下：

• slave节点要求增量同步
• master节点判断replid，发现不一致，拒绝同步增量
• master完整的内存数据生成RDB，发送RDB到slave
• slave清空本地数据，加载master的RDB
• master将RDB期间的命令记录在repl_baklog，并持续将log发送命令slave
• slave执行收到的命令，保持和master之间的同步

增量同步:用于处理主从复制中网络闪断引起的原因数据丢失场景，若条件允许，则从节点再次连接到主节点时，主节点将从节点补发丢失的数据。补发数据远小于全数据，可有效避免全复制成本过高

说白了就是只更新slave与master部分数据存在差异

在Redis 2.8之后使用psync命令代替sync命令执行同步操作，psync数据全量重同步 和 部分重同步模式。

master怎么知道slave与自己的数据有什么区别？

说到全同步时的全同步repl_baklog文件了。

这个文件是一个固定大小的数组，但数组是环形的，也就是说到达数组末尾后，角标将再次从0开始读写，这样，数组头部的数据就会被覆盖。

repl_baklog中会记录Redis处理过的命令日志和offset，包括master当前的offset，和slave已复制offset：

slave与master的offset两者的区别是salve需要增量复制的数据了。

随着数据的不断写入，master的offset逐渐变大，slave也不断的拷贝，追赶master的offset：

直到数组填满：
此时，如果写入新数据，将覆盖数组中的旧数据。然而，只要旧数据是绿色的，这表明它已经同步到slave即使覆盖了数据也没什么影响。因为未同步的仅仅是红色部分。
但是，如果slave出现网络阻塞，导致master的offset远远超过了slave的offset：

如果master继续写入新数据，其offset就会覆盖旧的数据，直到将slave现在的offset也覆盖：

棕色框中的红色部分，就是尚未同步，但是却已经被覆盖的数据。此时如果slave恢复，需要同步，却发现自己的offset都没有了，无法完成增量同步了。只能做全量同步。

主从同步可以保证主从数据的一致性，非常重要。

可以从以下几个方面来优化Redis主从就集群：

• 在master中配置repl-diskless-sync yes启用无磁盘复制，避免全量同步时的磁盘IO。
• Redis单节点上的内存占用不要太大，减少RDB导致的过多磁盘IO
• 适当提高repl_baklog的大小，发现slave宕机时尽快实现故障恢复，尽可能避免全量同步
• 限制一个master上的slave节点数量，如果实在是太多slave，则可以采用主-从-从链式结构，减少master压力

简述全量同步和增量同步区别？

• 全量同步：master将完整内存数据生成RDB，发送RDB到slave。后续命令则记录在repl_baklog，逐个发送给slave。
• 增量同步：slave提交自己的offset到master，master获取repl_baklog中从offset之后的命令给slave

什么时候执行全量同步？

• slave节点第一次连接master节点时
• slave节点断开时间太久，repl_baklog中的offset已经被覆盖时

什么时候执行增量同步？

• slave节点断开又恢复，并且在repl_baklog中能找到offset时
  

哨兵(sentinal)是一个分布式系统，用于对主从结构中的每台服务器进行监控，当出现故障时通过投票机制选择新的 master 并将所有的 slave 连接到新的 master。
哨兵的作用如下：

• 监控：Sentinel 会不断检查您的master和slave是否按预期工作
• 自动故障恢复：如果master故障，Sentinel会将一个slave提升为master。当故障实例恢复后也以新的master为主
• 通知：Sentinel充当Redis客户端的服务发现来源，当集群发生故障转移时，会将最新信息推送给Redis的客户端
  
  

Sentinel基于心跳机制监测服务状态，每隔1秒向集群的每个实例发送ping命令：

•主观下线：如果某sentinel节点发现某实例未在规定时间响应，则认为该实例主观下线。

•客观下线：若超过指定数量（quorum）的sentinel都认为该实例主观下线，则该实例客观下线。quorum值最好超过Sentinel实例数量的一半。

一旦发现master故障，sentinel需要在salve中选择一个作为新的master，选择依据是这样的：

1. 首先会判断slave节点与master节点断开时间长短，如果超过指定值（down-after-milliseconds * 10）则会排除该slave节点
2. 然后判断slave节点的slave-priority值，越小优先级越高，如果是0则永不参与选举
3. 如果slave-prority一样，则判断slave节点的offset值，越大说明数据越新，优先级越高
4. 最后是判断slave节点的运行id大小，越小优先级越高。

当选出一个新的master后，该如何实现切换呢？

流程如下：

1. sentinel给备选的slave1节点发送slaveof no one命令，让该节点成为master
2. sentinel给所有其它slave发送slaveof 192.168.150.101 7002 命令，让这些slave成为新master的从节点，开始从新的master上同步数据。
3. 最后，sentinel将故障节点标记为slave，当故障节点恢复后会自动成为新的master的slave节点

哨兵小结
Sentinel的三个作用是什么？

• 监控
• 故障转移
• 通知

Sentinel如何判断一个redis实例是否健康？

• 每隔1秒发送一次ping命令，如果超过一定时间没有相向则认为是主观下线
• 如果大多数sentinel都认为实例主观下线，则判定服务下线

故障转移步骤有哪些？

• 首先选定一个slave作为新的master，执行slaveof no one（永不为奴😏）
• 然后让所有节点都执行slaveof 新master
• 修改故障节点配置，添加slaveof 新master
  

文章到这里就结束了，如果有什么疑问的地方请指出，诸佬们一起讨论🍻
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