Tag: 复制流程

          REDIS_REPL_WAIT_BGSAVE_START
REDIS_REPL_WAIT_BGSAVE_END
REDIS_REPL_SEND_BULK
REDIS_REPL_ONLINE

整个状态机流程过程如下：
(1).Slave端在配置文件中添加了slave of指令，于是Slave启动时读取配置文件，初始状态为REDIS_REPL_CONNECT。
(2).Slave端在定时任务serverCron(Redis内部的定时器触发事件)中连接Master，发送sync命令，然后阻塞等待master发送回其内存快照文件(最新版的Redis已经不需要让Slave阻塞)。

     (3).Master端收到sync命令简单判断是否有正在进行的内存快照子进程，没有则立即开始内存快照，有则等待其结束，当快照完成后会将该文件发送给Slave端。

     (4).Slave端接收Master发来的内存快照文件，保存到本地，待接收完成后，清空内存表，重新读取Master发来的内存快照文件，重建整个内存表数据结构，并最终状态置位为 REDIS_REPL_CONNECTED状态，Slave状态机流转完成。

     (5).Master端在发送快照文件过程中，接收的任何会改变数据集的命令都会暂时先保存在Slave网络连接的发送缓存队列里（list数据结构），待快照完成后，依次发给Slave,之后收到的命令相同处理，并将状态置位为 REDIS_REPL_ONLINE。

整个复制过程完成，流程如下图所示：

 

Redis复制机制的缺陷

      从上面的流程可以看出，Slave从库在连接Master主库时，Master会进行内存快照，然后把整个快照文件发给Slave，

     也就是没有象MySQL那样有复制位置的概念，即无增量复制，这会给整个集群搭建带来非常多的问题。

比如一台线上正在运行的Master主库配置了一台从库进行简单读写分离，这时Slave由于网络或者其它原因与Master断开了连接，

     那么当Slave进行重新连接时，需要重新获取整个Master的内存快照，Slave所有数据跟着全部清除，

     然后重新建立整个内存表，一方面Slave恢复的时间会非常慢，另一方面也会给主库带来压力。
所以基于上述原因，如果你的Redis集群需要主从复制，那么最好事先配置好所有的从库，避免中途再去增加从库。

Cache还是Storage
在我们分析过了Redis的复制与持久化功能后，我们不难得出一个结论，实际上Redis目前发布的版本还都是一个单机版的思路，主要的问题集中在，持久化方式不够成熟，复制机制存在比较大的缺陷，这时我们又开始重新思考Redis的定位：Cache还是Storage？
如果作为Cache的话，似乎除了有些非常特殊的业务场景，必须要使用Redis的某种数据结构之外，我们使用Memcached可能更合适，毕竟Memcached无论客户端包和服务器本身更久经考验。
如果是作为存储Storage的话，我们面临的最大的问题是无论是持久化还是复制都没有办法解决Redis单点问题，即一台Redis挂掉了，没有太好的办法能够快速的恢复，通常几十G的持久化数据，Redis重启加载需要几个小时的时间，而复制又有缺陷，如何解决呢？

Redis可扩展集群搭建
1. 主动复制避开Redis复制缺陷。
既然Redis的复制功能有缺陷，那么我们不妨放弃Redis本身提供的复制功能，我们可以采用主动复制的方式来搭建我们的集群环境。
所谓主动复制是指由业务端或者通过代理中间件对Redis存储的数据进行双写或多写，通过数据的多份存储来达到与复制相同的目的，

               主动复制不仅限于用在Redis集群上，目前很多公司采用主动复制的技术来解决MySQL主从之间复制的延迟问题，

               比如Twitter还专门开发了用于复制和分区的中间件gizzard(https://github.com/twitter/gizzard) 。

主动复制虽然解决了被动复制的延迟问题，但也带来了新的问题，就是数据的一致性问题，数据写2次或多次，如何保证多份数据的一致性呢？

               如果你的应用对数据一致性要求不高，允许最终一致性的话，那么通常简单的解决方案是可以通过时间戳或者vector clock等方式，

               让客户端同时取到多份数据并进行校验，如果你的应用对数据一致性要求非常高，那么就需要引入一些复杂的一致性算法比如Paxos来保证数据的一致性，

               但是写入性能也会相应下降很多。

通过主动复制，数据多份存储我们也就不再担心Redis单点故障的问题了，如果一组Redis集群挂掉，我们可以让业务快速切换到另一组Redis上，降低业务风险。

2. 通过presharding进行Redis在线扩容。
通过主动复制我们解决了Redis单点故障问题，那么还有一个重要的问题需要解决：容量规划与在线扩容问题。
我们前面分析过Redis的适用场景是全部数据存储在内存中，而内存容量有限，那么首先需要根据业务数据量进行初步的容量规划，

                比如你的业务数据需要100G存储空间，假设服务器内存是48G，我们大约需要3~4台服务器来存储。

                这个实际是对现有业务情况所做的一个容量规划，假如业务增长很快，很快就会发现当前的容量已经不够了，Redis里面存储的数据很快就会超过物理内存大小，

                那么如何进行Redis的在线扩容呢？

Redis的作者提出了一种叫做presharding的方案来解决动态扩容和数据分区的问题，

     实际就是在同一台机器上部署多个Redis实例的方式，当容量不够时将多个实例拆分到不同的机器上，这样实际就达到了扩容的效果。

拆分过程如下：
在新机器上启动好对应端口的Redis实例。
配置新端口为待迁移端口的从库。
待复制完成，与主库完成同步后，切换所有客户端配置到新的从库的端口。
配置从库为新的主库。
移除老的端口实例。
重复上述过程迁移好所有的端口到指定服务器上。

     以上拆分流程是Redis作者提出的一个平滑迁移的过程，不过该拆分方法还是很依赖Redis本身的复制功能的，

     如果主库快照数据文件过大，这个复制的过程也会很久，同时会给主库带来压力。所以做这个拆分的过程最好选择为业务访问低峰时段进行。

Redis复制的改进思路
我们线上的系统使用了我们自己改进版的Redis,主要解决了Redis没有增量复制的缺陷，能够完成类似Mysql Binlog那样可以通过从库请求日志位置进行增量复制。
我们的持久化方案是首先写Redis的AOF文件，并对这个AOF文件按文件大小进行自动分割滚动，同时关闭Redis的Rewrite命令，

     然后会在业务低峰时间进行内存快照存储，并把当前的AOF文件位置一起写入到快照文件中，这样我们可以使快照文件与AOF文件的位置保持一致性，

     这样我们得到了系统某一时刻的内存快照，并且同时也能知道这一时刻对应的AOF文件的位置，那么当从库发送同步命令时，

     我们首先会把快照文件发送给从库，然后从库会取出该快照文件中存储的AOF文件位置，并将该位置发给主库，主库会随后发送该位置之后的所有命令，

     以后的复制就都是这个位置之后的增量信息了。

 

Redis与MySQL的结合

目前大部分互联网公司使用MySQL作为数据的主要持久化存储，那么如何让Redis与MySQL很好的结合在一起呢？

     我们主要使用了一种基于MySQL作为主库，Redis作为高速数据查询从库的异构读写分离的方案。

为此我们专门开发了自己的MySQL复制工具，可以方便的实时同步MySQL中的数据到Redis上。

 

（MySQL-Redis 异构读写分离）

总结：

Redis的复制功能没有增量复制，每次重连都会把主库整个内存快照发给从库，所以需要避免向在线服务的压力较大的主库上增加从库。
Redis的复制由于会使用快照持久化方式，所以如果你的Redis持久化方式选择的是日志追加方式(aof),

     那么系统有可能在同一时刻既做aof日志文件的同步刷写磁盘，又做快照写磁盘操作，这个时候Redis的响应能力会受到影响。

     所以如果选用aof持久化，则加从库需要更加谨慎。
可以使用主动复制和presharding方法进行Redis集群搭建与在线扩容。