redis主从同步表的简单介绍

脑裂以及Redis主从同步中的坑

1、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。而且，严重的话，脑裂会进一步导致数据丢失。

2、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。

3、设置为0关闭该功能。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。

4、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。如果复制积压 缓冲区的大小设置得不恰当，那么PSYNC命令的复制重同步模式就不能正常发挥作用，正确估算和设置复制积压缓冲区的大小非常重要。

5、主从复制过程大体可以分为3个阶段：连接建立阶段（即准备阶段）、数据同步阶段、命令传播阶段。在从节点执行 slaveof 命令后，复制过程便开始运作，下面图示大概可以看到，从图中可以看出复制过程大致分为6个过程 1）保存主节点（master）信息。

Redis主从复制原理详解

1、客户端命令： Redis服务器启动后，直接通过客户端执行命令 slaveofmasteripmasterport，则该Redis实例成为从节点。通过 info replication 命令可以看到复制的一些信息。主从复制原理 主从复制过程大体可以分为3个阶段：连接建立阶段（即准备阶段）、数据同步阶段、命令传播阶段。

2、Redis主从复制是指在一个Redis集群中，将一个Redis节点作为主节点，其余的Redis节点作为从节点。主节点负责写入数据，从节点负责读取数据。当主节点发生宕机或者故障时，从节点可以起到备份或者替换的作用，从而保障Redis集群的高可用性。

3、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)。主服务器 创建 并 发送RDB文件 ，以及向从服务器发送保存在 缓冲区 里面的写命令来进行同步。

4、redis的主从复制分为两个阶段： 1)同步操作：将从服务器的数据库状态更新至主服务器当前所处的数据库状态。 2)命令传播：在主服务器的数据库状态被修改，导致主从服务器的数据库状态出现不一致时，让主从服务器重新回到一致状态。

5、主从复制： 容错和读写分离的基石，通过全量复制和增量复制确保数据一致性。全量复制初次同步时，从库通过psync获取主库的runID和offset，主库通过FULLRESYNC响应，建立连接并持续同步数据。在Redis 8以后，面对网络中断，增量复制会利用repl_backlog_buffer缓存未同步的操作。

redis主从数据库为什么同步失败

也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小限制已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。 而MySQL另外一个最流行的存储引擎之一Innodb存储数据的策略是分为两种的，一种是共享表空间存储方式，还有一种是独享表空间存储方式。

主库是由于某些原因无法处理请求，也没有响应哨兵的心跳，才被哨兵错误地判断为客观下线的。结果，在被判断下线之后，原主库又重新开始处理请求了，而此时，哨兵还没有完成主从切换，客户端仍然可以和原主库通信，客户端发送的写操作就会在原主库上写入数据了。下图展示了脑裂的发生过程。

版本一致，是官方推荐的方式；slave至少要和master的版本前两个号相同，可高于master； 版本不一致，可能出现的问题就是同步的不稳定（兼容性的老问题），因为会在某些函数处理、日志读娶日志的解析重演等上发生异常，导致同步报错而需手工处理。

redis缓存原理

1、redis缓存原理是sql语句时key值，查询结果resultSet是value，当同一个查询语句访问时（select * from t_product），只要曾经查询过，调用缓存直接返回resultSet，节省了数据库读取磁盘数据的时间。redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，配置文件中有三个参数对其进行配置。

2、Redis是一种内存高速cache，如果使用redis缓存，那经常被访问的内容会被缓存在内存中，需要使用的时候直接从内存调取，不知道比硬盘调取快了多少倍，并且支持复杂的数据结构，应用于许多高并发的场景中。Redis支持主从同步。

3、redis的集群模式为了解决系统的横向扩展以及海量数据的存储问题，如果你的数据量很大，那么就可以用redis cluster。

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