简介
主机数据更新后根据配置和策略,自动同步到备机的master/slaver机制。
主要的作用
- 数据冗余:主从复制实现了数据的热备份,是持久化之外的一种数据冗余方式。
- 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。
- 负载均衡:在主从复制的基础上,配合读写分离,可以由主节点提供写服务,由从节点提供读服务,分担服务器负载;尤其是在写少读多的场景下,通过多个从节点分担读负载,可以大大提高Redis服务器的并发量。
- 高可用基石:除了上述作用以外,主从复制还是哨兵和集群能够实施的基础,因此说主从复制是Redis高可用的基础。
常用的模式
一主二从
只需要在两个从机上输入以下命令,便可实现从机备份。从机会将主机(slaver)上的数据复制到从机上(slaver),并且主机(master)的数据有变化,会自动同步到从机(master)上。并且从机为只读,不能写入数据。
SLAVOF 127.0.0.1(主机ip) 6379(主机端口)
// 主机(master状态)
127.0.0.1:6379> INFO replication
# Replication
role:master // 角色为主机
connected_slaves:2 // 两台从机
slave0:ip=127.0.0.1,port=6380,state=online,offset=360,lag=1 // 从机信息
slave1:ip=127.0.0.1,port=6381,state=online,offset=360,lag=1
...
127.0.0.1:6379>
// 从机(slaver)状态,此时从机为只读状态
127.0.0.1:6380> INFO replication
# Replication
role:slave // 角色为从机
master_host:127.0.0.1 // 主机信息
master_port:6379
...
127.0.0.1:6381> set k5 v5
(error) READONLY You can't write against a read only replica. // 从机只读,不能写
127.0.0.1:6381>
注意
在这种模式下,如果主机宕机,则从机会等待主机连接(可正常读取数据),待主机重新复活后,从机会自动连上主机。如果从机宕机后重新复活,它不会自动成为主机的从机(除非配置在配置文件里)要重新使用命令SLAVOF 127.0.0.1(主机ip) 6379(主机端口)
连接上主机。
去中心化
上一个从机(Slave)可以是下一个从机(slave)的主机(Master),从机(Slave)同样可以接收其他从机(slaves)的连接和同步请求,那么该从机(slave)作为了链条中一个的主机(master),可以有效减轻主机(master)的写压力。类似与链表的模型。
// 第二个redis实例(6380)
SLAVEOF 127.0.0.1 6379
// 第三胎redis实例(6381)
SLAVEOF 127.0.0.1 6381
注意
在这种模式下,如果主机宕机,则从机会等待主机连接(可正常读取数据),待主机重新复活后,从机会自动连上主机。如果从机宕机后重新复活,它不会自动成为主机的从机(除非配置在配置文件里)要重新使用命令SLAVOF 127.0.0.1(主机ip) 6379(主机端口)
连接上主机。
从机转主机
使用SLAVEOF no one
命令,使当前数据库停止与其他数据库同步,并装为主库。
哨兵模式
后台自动检测主机状态,如果主机故障,从机将根据投票数转为主机。
配置
新建一个sentinel.conf
文件,正在文件中写入以下内容。
sentinel monitor name(自定义主机名称) 127.0.0.1(主机io) 6379(主机端口) 1(主机故障后,多少票数当选新的主机)
// 例如
sentinel monitor redis6379 127.0.0.1 6379 1
启动redis的哨兵服务。
redis-sentinel /myredis/sentinel.conf
如果哨兵服务检测到现在的主机故障,则会在剩下的从机当中根据投票选出新的主机,如果老的主机恢复,则自动的作为从机提供
服务
复制的原理
slave启动成功连接到master后会发送一个sync命令,Master接到命令启动后台的存盘进程,同时收集所有接收到的用于修改数据集命令,在后台进程执行完毕之后,master将传送整个数据文件到slave,以完成一次完全同步。此后,Master继续收集新的修改命令依次传给slaver。
复制的缺点
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。
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