redis主从一致问题，redis主从模式的缺点

redis集群主从节点数量可以不一致吗

1、在 Redis 主从架构中，由于主节点的数据会被异步地复制到从节点，因此在某个时刻，主从节点之间可能会存在一些数据的不一致。所以，要评估主从节点之间的数据同步情况，不能仅仅通过 key 的数量来衡量。

2、多个主从节点群组成的分布式服务器群，它具有复制、高可用和分片特性。Redis集群不需要sentinel哨兵也能完成节点移除和故障转移的功能。

3、因此，可以说Redis集群中的主节点数据是一致的，这是由于集群的复制和同步机制以及状态检查机制所保证的。

4、在redis-cluster集群中，每一个主节点可以添加多个从节点，主节点和从节点遵循主从模式的特性。 当用户需要处理更多的读请求时，添加从节点可以扩展系统的读性能。

5、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。

如何查看redis主从是否一致

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)。

(4) 主从节点连接成功后，主从节点进行一次快照同步。事实上，是否进行快照同步需要判断主节点的run id，当从节点发现已经连接过某个run id的主节点，那么视此次连接为重新连接，就不会进行快照同步。

因此，可以说Redis集群中的主节点数据是一致的，这是由于集群的复制和同步机制以及状态检查机制所保证的。

通过检查server.rdb_child_pid或者server.aof_child_pid确认是否执行rdb文件生成或者aof文件写入。bgsave完成后我们执行updateSlavesWaitingBgsave来实现rdb数据的同步。

默认情况下，每台Redis服务器都是主节点；且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。

Redis主从复制与一致性

1、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。

2、主从复制，是指将一台Redis服务器的数据，复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master)，后者称为从节点(slave)，数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。

3、主服务器通过向从服务器传播命令来更新从服务器的状态，保持主从服务器一致，而从服务器通过向主服务器发送命令来进行心跳检测，以及命令丢失检测。

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、主从复制可以将主节点的数据备份到从节点，当主节点出现故障时，可以将从节点中的数据恢复到主节点中，从而保证数据的完整性和一致性。

Redis主从模式下过期数据和数据不一致

1、数据到达过期时间，并不做处理，而是等下次访问该数据时，先判断该数据是否过期，未过期，返回数据 ；发现已过期，删除该数据，返回不存在。 这种方式虽然节约 CPU 性能，发现必须删除的时候才删除。

2、从库不会进行过期扫描，主库删除时，会在AOF文件里增加一条del指令，同步到所有从库，从库通过此指令来删除。由于指令的同步存在异步，所以会出现主从数据不一致的情况。

3、出现主从数据不一致的主要原因是 主从库间的命令复制是异步进行的。

4、因为指令同步是异步进行的，所以主库过期的 key 的 del 指令没有及时同步到从库的话，会出现主从数据的不一致 这是由 redis 的过期策略来决定。redis 过期策略是： 定期删除+惰性删除 。

23,redis如何实现主从复制

Redis主从复制需要选择合适的集群部署方式，包括单节点部署、主从复制部署和Redis Cluster部署。

在主服务器与从服务器之间进行数据复制，分为两种方式：完整的重同步(full resynchronization)和部分的重同步(partial resynchronization)。

这种集群方式在运行时存在一些问题：Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移。

Redis的主从复制策略是通过其持久化的rdb文件来实现的，其过程是先dump出rdb文件，将rdb文件全量传输给slave，然后再将dump后的操作实时同步到slave中。让从服务器(slave server)成为主服务器(master server)的精确复制品。

故障恢复： 当主节点出现问题时，可以由从节点提供服务，实现快速的故障恢复；实际上是一种服务的冗余。

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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