redis主从延迟监控，redis 延迟

Redis主从复制丢失数据的情况分析

1、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。

2、不过，为了避免出现客户端和所有从库都不能连接的情况，我们需要把复制进度差值的阈值设置得大一些。可以周期性地运行这个流程来监测主从库间的不一致情况。

3、用于初次复制或其它无法进行部分复制的情况，将主节点中的所有数据都发送给从节点。 当数据量过大的时候，会造成很大的网络开销 。

4、传统的Redis集群采用的主从复制模式，一般为一主多从，主节点有读写权限，但是从节点只有读的权限。主节点会定期将数据同步到从节点中，保证数据一致性的问题。

5、应用数据已经过期，主库的惰性删除会发生作用，主动对该数据进行删除操作，保证 客户端应用不会拿到过期的数据。如果 读取的是 Slave 库，则有可能会拿到过期数据，一般造成这样原因有两个。

redis主从复制数据延迟解决方案

对于无法容忍大量延迟场景，可以编写外部监控程序监听主从节点的复制偏移量，当延迟较大时触发报警或者通知客户端避免读取延迟过高的从节点。

应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

Redis为复制积压缓冲区设置的默认大小为1MB，如果主服务器需要执行大量写命令，又或者主从服务器断线后重连接所需的时间比较，那么这个大小也许并不合适。

应对主从数据不一致的解决方案：我们可以开发一个监控程序，先用 INFO replication 命令查到主、从库的进度，然后，我们用 master_repl_offset 减去 slave_repl_offset，这样就能得到从库和主库间的复制进度差值了。

c)树状主从：一主多从的缺点(主节点推送次数多压力大)可用些方案解决，主节点只推送一次数据到从节点B，再由从节点B推送到C，减轻主节点推送的压力。

Redis主从复制需要注意以下事项：1 数据同步延迟 Redis主从复制会出现数据同步延迟的情况，因此需要配置Redis Sentinel监控系统来监测数据同步情况。

redis主从复制的延时怎么处理

应用Redis实现数据的读写，同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。

border-radius： 4px；` uuid = gen()问题-4 假如redis主节点宕机，主从同步延迟或者有问题，那么从成为主之后，客户端就会重新获取到锁，这样也会并发不安全。

该参数是可以通过 config set命令动态配置的(即不重启Redis也可以生效)。

普罗米修斯监控能否监控redis耗时

1、因此，如果要监控 Redis 的耗时，可以使用 Prometheus 采集 Redis 的监控指标，包括 Redis 命令的执行时间、网络流量等。这样，就可以通过 Prometheus 监控 Redis 的性能和状态，并发现可能的性能瓶颈。

2、数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。

3、Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包，最初在 SoundCloud构建。自 2012 年成立以来，许多公司和组织都采用了 Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司维护。

4、支持。根据查询51CTO博客中刘文杰_发布的文章显示，ipv4和ipv6都支持访问Prometheus（普罗米修斯）监控系统。

redis主从架构高可用如何实现

1、redis高可用：如果你做主从架构部署，其实就是加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，自动会进行主备切换。

2、新版本Redis使用psync命令来代替sync命令，该命令既可以实现完整全同步也可以实现部分同步。

3、Sentinel ： redis 自带的主从切换工具，我们通过 sentinel 实现集群高可用。客户端（ Smart Client ）：客户端通过约定查找 redis 实例在 ZooKeeper 中写入的地址。

4、为了保证数据的高可用性，加入了主从模式，一个主节点对应一个或多个从节点，主节点提供数据存取，从节点则是从主节点拉取数据备份，当这个主节点挂掉后，就会有这个从节点选取一个来充当主节点，从而保证集群不会挂掉。

5、服务层到缓存：缓存的存在，本身就是一种冗余；缓存层也可以通过集群来解决缓存层的高可用问题。以Redis为例，支持主从同步，而且有sentinel哨兵机制，来做Redis的存活性检测。

6、(2)哨兵 + redis主从的部署架构，是 不会保证数据零丢失 的， 只能保证redis集群的高可用性 我们在多个机器部署哨兵，它们需要共同协作完成一项任务，所以它们就组成了一个「分布式系统」。

脑裂以及Redis主从同步中的坑

所谓的脑裂，就是指在主从集群中，同时有两个主节点，它们都能接收写请求。而脑裂最直接的影响，就是客户端不知道应该往哪个主节点写入数据，结果就是不同的客户端会往不同的主节点上写入数据。

因为 master - slave的复制是异步 的（客户端发送给redis，主节点数据同步到内存中后就返回成功了） 所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时master内存中的数据也没了，这些部分数据就丢失了。

redis集群没有过半机制会有脑裂问题，网络分区导致脑裂后多个主节点对外提供写服务，一旦网络分区恢复，会将其中一个主节点变为从节点，这时会有大量数据丢失。

border-radius： 4px；` uuid = gen()问题-4 假如redis主节点宕机，主从同步延迟或者有问题，那么从成为主之后，客户端就会重新获取到锁，这样也会并发不安全。

redis的集群脑裂是指因为网络问题，导致redis master节点跟redis slave节点和sentinel集群处于不同的网络分区，此时因为sentinel集群无法感知到master的存在，所以将slave节点提升为master节点。

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