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
  

• 后台启动：默认daemonize no 改为 daemonize yes
  
• 关闭保护模式：默认protected-mode yes 改为 protected-mode no
  
• 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
  
• 指定端口
  
• 指定当前工作目录
  
• pid文件名字
  
• log文件名字
  
• requirepass
  
• dump.rdb名字
  
• aof文件
  
• 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：

• 从机可以执行写命令吗？
  
  
• 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）
  
• 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
  
• 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！
  
• 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
  

• 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
  
  
• 从机上执行命令 slaveof 主库IP 主库端口
  
  
• 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

• 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。
    
  
  
• 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。
    
  
  
• 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
  
  
• 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。
  
• 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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