深入剖析Redis高可用系列:主从复制

栏目: IT技术 · 发布时间: 4年前

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深入剖析 <a href='https://www.codercto.com/topics/18994.html'>Redis</a> 高可用系列:主从复制

深入剖析Redis高可用系列:主从复制

主从复制概述

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。

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。

目前很多中小企业都没有使用到 Redis 的集群,但是至少都做了主从。有了主从,当 master 挂掉的时候,运维让从库过来接管,服务就可以继续,否则 master 需要经过数据恢复和重启的过程,这就可能会拖很长的时间,影响线上业务的持续服务。

Redis主从复制服务器架构图如下:

深入剖析Redis高可用系列:主从复制
Redis主从复制架构图

主从复制的作用

主从复制的作用主要包括:

  • 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(即写Redis数据时应用连接主节点,读Redis数据时应用连接从节点),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: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。

CAP 原理

在了解 Redis 的主从复制之前,让我们先来理解一下现代分布式系统的理论基石——CAP 原理。

CAP 原理就好比分布式领域的牛顿定律,它是分布式存储的理论基石。自打 CAP 的论文发表之后,分布式存储中间件犹如雨后春笋般一个一个涌现出来。理解这个原理其实很简单,本节我们首先对这个原理进行一些简单的讲解。

  • C - Consistent , 一致性

  • A - Availability , 可用性

  • P - Partition tolerance , 分区容忍性

    分布式系统的节点往往都是分布在不同的机器上进行网络隔离开的,这意味着必然会有网络断开的风险,这个网络断开的场景的专业词汇叫「 网络分区 」。

在网络分区发生时,两个分布式节点之间无法进行通信,我们对一个节点进行的修改操作将无法同步到另外一个节点,所以数据的「 一致性 」将无法满足,因为两个分布式节点的数据不再保持一致。除非我们牺牲「 可用性 」,也就是暂停分布式节点服务,在网络分区发生时,不再提供修改数据的功能,直到网络状况完全恢复正常再继续对外提供服务。

一句话概括 CAP 原理就是—— 网络分区发生时,一致性和可用性两难全

Redis 主从同步最终一致性

Redis 的主从数据是 异步 同步的,所以分布式的 Redis 系统并不满足「 一致性 」要求。当客户端在 Redis 的主节点修改了数据后,立即返回,即使在主从网络断开的情况下,主节点依旧可以正常对外提供修改服务,所以 Redis 满足「 可用性 」。

Redis 保证「 最终一致性 」,从节点会努力追赶主节点,最终从节点的状态会和主节点的状态将保持一致。如果网络断开了,主从节点的数据将会出现大量不一致,一旦网络恢复,从节点会采用多种策略努力追赶上落后的数据,继续尽力保持和主节点一致。

主从复制的实现原理

总的来说主从复制功能的详细步骤可以分为7个步骤:

  1. 设置主节点的地址和端口

  2. 建立套接字连接

  3. 发送PING命令

  4. 权限验证

  5. 同步

  6. 命令传播

接下来分别叙述每个步骤,整个流程图如下:

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在这里插入图片描述

为了测试,我在本地机开启两个Redis节点,分别监听:

127.0.0.1 6379(主)

127.0.0.1 6380(从)

在这里插入图片描述

1. 设置主服务器的地址和端口

第一步首先是在从服务器设置需要同步的主服务器信息,包括机器IP, 端口。

主从复制的开启,完全是在从节点发起的;不需要我们在主节点做任何事情。

从节点开启主从复制,有3种方式:

(1)配置文件

在从服务器的配置文件中加入:slaveof masterip masterport

(2)启动命令

redis-server启动命令后加入 --slaveof masterip masterport

(3)客户端命令

Redis服务器启动后,直接通过客户端执行命令:slaveof masterip masterport,则该Redis实例成为从节点。

上述3种方式是等效的,下面以客户端命令的方式为例,看一下当执行了slaveof后,Redis主节点和从节点的变化。

完成上面的配置后, 从服务器会将主服务器的ip地址和端口号保存到服务器状态的属性里面。可以Redis使用 info Replication 命令分别查看从服务器和主服务器的主从信息

2. 建立套接字连接

在slaveof命令执行之后,从服务器会根据设置的ip和端口,向主服务器 建立 socket连接。

在6380从服务器里面执行完 slave of 127.0.0.1 6379 后意味着,从服务器向主服务器发起socket连接

在执行info Replication 命令,可以看到6380服务器的角色是slave了

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我们在

而6379 服务器已经成为主服务器角色:

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在这里插入图片描述

3. 发送PING命令

从节点成为主节点的客户端之后,发送ping命令进行首次请求,目的是: 检查socket连接是否可用 ,以及主节点当前是否能够处理请求。

从节点发送ping命令后,可能出现3种情况:

(1)返回pong:说明socket连接正常,且主节点当前可以处理请求,复制过程继续。

(2)超时:一定时间后从节点仍未收到主节点的回复,说明socket连接不可用,则从节点断开socket连接,并重连。

(3)返回pong以外的结果:如果主节点返回其他结果,如正在处理超时运行的脚本,说明主节点当前无法处理命令,则从节点断开socket连接,并重连。

主从发送PING命令流程图如下:

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在这里插入图片描述

4. 身份验证

如果从节点中设置了masterauth选项,则从节点需要向主节点进行身份验证;没有设置该选项,则不需要验证。从节点进行身份验证是通过向主节点发送auth命令进行的,auth命令的参数即为配置文件中的masterauth的值。

如果主节点设置密码的状态,与从节点masterauth的状态一致(一致是指都存在,且密码相同,或者都不存在),则身份验证通过,复制过程继续;如果不一致,则从节点断开socket连接,并重连。

主从身份验证流程图如下:

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在这里插入图片描述

5. 同步

同步就是将从节点的数据库状态更新成主节点当前的数据库状态。具体执行的方式是:从节点向主节点发送psync命令(Redis2.8以前是sync命令),开始同步。

数据同步阶段是主从复制最核心的阶段,根据主从节点当前状态的不同,可以分为 全量复制部分复制

下面会有详细介绍全量复制和部分复制内容,这里暂不详述

6. 命令传播

经过上面同步操作,此时主从的数据库状态其实已经一致了,但这种一致的状态的并不是一成不变的。

在完成同步之后,也许主服务器马上就接受到了新的写命令,执行完该命令后,主从的数据库状态又不一致。

数据同步阶段完成后,主从节点进入命令传播阶段;在这个阶段主节点将自己执行的写命令发送给从节点,从节点接收命令并执行,从而保证主从节点数据的一致性。

另外命令转播我们需要关注两个点: 延迟与不一致心跳机制 我们下面介绍一下

延迟与不一致

需要注意的是,命令传播是 异步 的过程,即主节点发送写命令后并不会等待从节点的回复;因此实际上主从节点之间很难保持实时的一致性,延迟在所难免。数据不一致的程度,与主从节点之间的网络状况、主节点写命令的执行频率、以及主节点中的 repl-disable-tcp-nodelay 配置等有关。

repl-disable-tcp-nodelay 配置如下:

  • 假如设置成yes,则redis会合并小的TCP包从而节省带宽,但会增加同步延迟(40ms),造成master与slave数据不一致

  • 假如设置成no,则redis master会立即发送同步数据,没有延迟

概括来说就是: 前者关注性能,后者关注一致性

具体发送频率与 Linux 内核的配置有关,默认配置为40ms。当设置为no时,TCP会立马将主节点的数据发送给从节点,带宽增加但延迟变小。

一般来说,只有当应用对Redis数据不一致的容忍度较高,且主从节点之间网络状况不好时,才会设置为yes;多数情况使用默认值no

Redis是如何保证主从服务器一致处于连接状态以及命令是否丢失?

答:命令传播阶段,从服务器会利用心跳检测机制定时的向主服务发送消息。

心跳机制我们下面再详细说。

全量复制和部分复制

在Redis2.8以前,从节点向主节点发送sync命令请求同步数据,此时的同步方式是全量复制;在Redis2.8及以后,从节点可以发送psync命令请求同步数据,此时根据主从节点当前状态的不同,同步方式可能是全量复制或部分复制。后文介绍以Redis2.8及以后版本为例。

  1. 全量复制:用于初次复制或其他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,是一个非常重型的操作。

  2. 部分复制:用于网络中断等情况后的复制,只将中断期间主节点执行的写命令发送给从节点,与全量复制相比更加高效。需要注意的是,如果网络中断时间过长,导致主节点没有能够完整地保存中断期间执行的写命令,则无法进行部分复制,仍使用全量复制。

全量复制

Redis通过psync命令进行全量复制的过程如下:

(1)从节点判断无法进行部分复制,向主节点发送全量复制的请求;或从节点发送部分复制的请求,但主节点判断无法进行部分复制;具体判断过程需要在讲述了部分复制原理后再介绍。

(2)主节点收到全量复制的命令后,执行bgsave,在后台生成RDB文件,并使用一个缓冲区(称为复制缓冲区)记录从现在开始执行的所有写命令

(3)主节点的bgsave执行完成后,将RDB文件发送给从节点;从节点首先清除自己的旧数据,然后载入接收的RDB文件,将数据库状态更新至主节点执行bgsave时的数据库状态

(4)主节点将前述复制缓冲区中的所有写命令发送给从节点,从节点执行这些写命令,将数据库状态更新至主节点的最新状态

(5)如果从节点开启了AOF,则会触发bgrewriteaof的执行,从而保证AOF文件更新至主节点的最新状态

深入剖析Redis高可用系列:主从复制
Redis全量复制流程

通过全量复制的过程可以看出,全量复制是非常重型的操作:

(1)主节点通过bgsave命令fork子进程进行RDB持久化,该过程是非常消耗CPU、内存(页表复制)、硬盘IO的;关于bgsave的性能问题,可以参考我另外一篇文章:深入剖析Redis高可用系列:持久化 AOF和RDB

(2)主节点通过网络将RDB文件发送给从节点,对主从节点的带宽都会带来很大的消耗

(3)从节点清空老数据、载入新RDB文件的过程是阻塞的,无法响应客户端的命令;如果从节点执行bgrewriteaof,也会带来额外的消耗

部分复制

由于全量复制在主节点数据量较大时效率太低,因此Redis2.8开始提供部分复制,用于处理网络中断时的数据同步。

部分复制的实现,依赖于三个重要的概念:

  1. 复制偏移量

  2. 复制积压缓冲区

  3. 服务器运行ID(runid)

    下面我们分别讲解一下这三个概念:

1. 复制偏移量:

执行复制的双方,主从节点,分别会维护一个复制偏移量offset:

主节点每次向从节点同步了N字节数据后,将修改自己的复制偏移量offset+N

从节点每次从主节点同步了N字节数据后,将修改自己的复制偏移量offset+N

offset用于判断主从节点的数据库状态是否一致:

如果二者offset相同,则一致;

如果offset不同,则不一致,此时可以根据两个offset找出从节点缺少的那部分数据。

例如,如果主节点的offset是1000,而从节点的offset是500,那么部分复制就需要将offset为501-1000的数据传递给从节点。而offset为501-1000的数据存储的位置,就是下面要介绍的复制积压缓冲区。

2. 复制积压缓冲区:

主节点内部维护了一个 固定长度的、先进先出(FIFO)队列 作为复制积压缓冲区,其默认大小为1MB

在主节点进行命令传播时,不仅会将写命令同步到从节点,还会将写命令写入复制积压缓冲区。

由于复制积压缓冲区定长且是先进先出,所以它保存的是主节点最近执行的写命令;时间较早的写命令会被挤出缓冲区。因此, 当主从节点offset的差距过大超过缓冲区长度时,将无法执行部分复制,只能执行全量复制。

为了提高网络中断时 部分复制 执行的概率,可以根据需要增大复制积压缓冲区的大小(通过配置 repl-backlog-size );例如如果网络中断的平均时间是60s,而主节点平均每秒产生的写命令(特定协议格式)所占的字节数为100KB,则复制积压缓冲区的平均需求为6MB,保险起见,可以设置为12MB,来保证绝大多数断线情况都可以使用部分复制。

从节点将offset发送给主节点后,主节点根据offset和缓冲区大小决定能否执行部分复制:

  • 如果offset偏移量之后的数据,仍然都在复制积压缓冲区里,则执行 部分复制

  • 如果offset偏移量之后的数据已不在复制积压缓冲区中(数据已被挤出),则执行 全量复制

复制积压缓冲区示意图:

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3. 服务器运行ID(runid):

每个Redis节点,都有其运行ID,运行ID由节点在启动时自动生成,主节点会将自己的运行ID发送给从节点,从节点会将主节点的运行ID存起来。

从节点Redis断开重连的时候,就是根据运行ID来判断同步的进度:

  • 如果从节点保存的runid与主节点现在的runid相同,说明主从节点之前同步过,主节点会继续尝试使用部分复制(到底能不能部分复制还要看offset和复制积压缓冲区的情况);

  • 如果从节点保存的runid与主节点现在的runid不同,说明从节点在断线前同步的Redis节点并不是当前的主节点,只能进行全量复制。

psync 命令的执行

在了解了复制偏移量、复制积压缓冲区、节点运行id之后,本节将介绍psync命令的参数和返回值,从而说明psync命令执行过程中,主从节点是如何确定使用全量复制还是部分复制的。

psync命令流程图如下:

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psync命令的大体流程如下:

  • 如果从节点之前没有复制过任何主节点,或者之前执行过slaveof no one命令,从节点就会向主节点发送 psync 命令,请求主节点进行数据的全量同步

  • 如果前面从节点已经同步过部分数据,此时从节点就会发送psync {runid} {offset}命令给主节点,其中runid是上一次主节点的运行ID,offset是当前从节点的复制偏移量

主节点收到psync命令后,会出现以下三种可能:

  • 主节点返回 fullresync {runid} {offset}回复,表示主节点要求与从节点进行数据的完整全量复制,其中runid表示主节点的运行ID,offset表示当前主节点的复制偏移量

  • 如果主服务器返回 +continue,表示主节点与从节点会进行部分数据的同步操作,将从服务器缺失的数据复制过来即可

  • 如果主服务器返回 -err,表示主服务器的Redis版本低于2.8,无法识别psync命令,此时从服务器会向主服务器发送sync命令,进行完整的数据全量复制

心跳检测机制

心跳检测机制的作用有三个:

  1. 检查主从服务器的网络连接状态

  2. 辅助实现min-slaves选项

  3. 检测命令丢失

检查主从服务器的网络连接状态

主节点信息中可以看到所属的从节点的连接信息:

  • state 表示从节点状态

  • offset 表示复制偏移量

  • lag 表示延迟值(几秒之前有过心跳检测机制)

  • 深入剖析Redis高可用系列:主从复制
    在这里插入图片描述

辅助实现min-slaves选项

Redis.conf配置文件中有下方两个参数

# 未达到下面两个条件时,写操作就不会被执行
# 最少包含的从服务器
# min-slaves-to-write 3
# 延迟值
# min-slaves-max-lag 10

如果将两个参数的注释取消,那么如果从服务器的数量少于3个,或者三个从服务器的延迟(lag)大于等于10秒时,主服务器都会拒绝执行写命令。

检测命令丢失

在从服务器的连接信息中可以看到复制偏移量,如果此时主服务器的复制偏移量与从服务器的复制偏移量不一致时,主服务器会补发缺失的数据。

实践中的问题

1.读写分离及其中的问题

在主从复制基础上实现的读写分离,可以实现Redis的读负载均衡:由主节点提供写服务,由一个或多个从节点提供读服务(多个从节点既可以提高数据冗余程度,也可以最大化读负载能力);在读负载较大的应用场景下,可以大大提高Redis服务器的并发量。下面介绍在使用Redis读写分离时,需要注意的问题。

1.  延迟与不一致问题

前面已经讲到,由于主从复制的命令传播是异步的,延迟与数据的不一致不可避免。如果应用对数据不一致的接受程度程度较低,可能的优化措施包括:优化主从节点之间的网络环境(如在同机房部署);监控主从节点延迟(通过offset)判断,如果从节点延迟过大,通知应用不再通过该从节点读取数据;使用集群同时扩展写负载和读负载等。

在命令传播阶段以外的其他情况下,从节点的数据不一致可能更加严重,例如连接在数据同步阶段,或从节点失去与主节点的连接时等。从节点的slave-serve-stale-data参数便与此有关:它控制这种情况下从节点的表现;如果为yes(默认值),则从节点仍能够响应客户端的命令,如果为no,则从节点只能响应info、slaveof等少数命令。该参数的设置与应用对数据一致性的要求有关;如果对数据一致性要求很高,则应设置为no。

2. 数据过期问题

在单机版Redis中,存在两种删除策略:

惰性删除:服务器不会主动删除数据,只有当客户端查询某个数据时,服务器判断该数据是否过期,如果过期则删除。

定期删除:服务器执行定时任务删除过期数据,但是考虑到内存和CPU的折中(删除会释放内存,但是频繁的删除操作对CPU不友好),该删除的频率和执行时间都受到了限制。

在主从复制场景下,为了主从节点的数据一致性,从节点不会主动删除数据,而是由主节点控制从节点中过期数据的删除。由于主节点的惰性删除和定期删除策略,都不能保证主节点及时对过期数据执行删除操作,因此,当客户端通过Redis从节点读取数据时,很容易读取到已经过期的数据。

Redis 3.2中,从节点在读取数据时,增加了对数据是否过期的判断:如果该数据已过期,则不返回给客户端;将Redis升级到3.2可以解决数据过期问题。

3. 故障切换问题

在没有使用哨兵的读写分离场景下,应用针对读和写分别连接不同的Redis节点;当主节点或从节点出现问题而发生更改时,需要及时修改应用程序读写Redis数据的连接;连接的切换可以手动进行,或者自己写监控程序进行切换,但前者响应慢、容易出错,后者实现复杂,成本都不算低。

4. 总结

在使用读写分离之前,可以考虑其他方法增加Redis的读负载能力:如尽量优化主节点(减少慢查询、减少持久化等其他情况带来的阻塞等)提高负载能力;使用Redis集群同时提高读负载能力和写负载能力等。如果使用读写分离,可以使用哨兵,使主从节点的故障切换尽可能自动化,并减少对应用程序的侵入。

2. 复制超时问题

主从节点复制超时是导致复制中断的最重要的原因之一,本小节单独说明超时问题,下一小节说明其他会导致复制中断的问题。

超时判断意义

在复制连接建立过程中及之后,主从节点都有机制判断连接是否超时,其意义在于:

  1. 如果主节点判断连接超时,其会释放相应从节点的连接,从而释放各种资源,否则无效的从节点仍会占用主节点的各种资源(输出缓冲区、带宽、连接等);此外连接超时的判断可以让主节点更准确的知道当前有效从节点的个数,有助于保证数据安全(配合前面讲到的min-slaves-to-write等参数)。

  2. 如果从节点判断连接超时,则可以及时重新建立连接,避免与主节点数据长期的不一致。

判断机制

主从复制超时判断的核心,在于repl-timeout参数,该参数规定了超时时间的阈值(默认60s),对于主节点和从节点同时有效;主从节点触发超时的条件分别如下:

  1. 主节点:每秒1次调用复制定时函数replicationCron(),在其中判断当前时间距离上次收到各个从节点REPLCONF ACK的时间,是否超过了repl-timeout值,如果超过了则释放相应从节点的连接。

  2. 从节点:从节点对超时的判断同样是在复制定时函数中判断,基本逻辑是:

  • 如果当前处于连接建立阶段,且距离上次收到主节点的信息的时间已超过repl-timeout,则释放与主节点的连接;

  • 如果当前处于数据同步阶段,且收到主节点的RDB文件的时间超时,则停止数据同步,释放连接;

  • 如果当前处于命令传播阶段,且距离上次收到主节点的PING命令或数据的时间已超过repl-timeout值,则释放与主节点的连接。

需要注意的坑

下面介绍与复制阶段连接超时有关的一些实际问题:

  1. 数据同步阶段:在主从节点进行全量复制bgsave时,主节点需要首先fork子进程将当前数据保存到RDB文件中,然后再将RDB文件通过网络传输到从节点。如果RDB文件过大,主节点在fork子进程+保存RDB文件时耗时过多,可能会导致从节点长时间收不到数据而触发超时;此时从节点会重连主节点,然后再次全量复制,再次超时,再次重连……这是个悲伤的循环。为了避免这种情况的发生,除了注意Redis单机数据量不要过大,另一方面就是适当增大repl-timeout值,具体的大小可以根据bgsave耗时来调整。

  2. 命令传播阶段:如前所述,在该阶段主节点会向从节点发送PING命令,频率由repl-ping-slave-period控制;该参数应明显小于repl-timeout值(后者至少是前者的几倍)。否则,如果两个参数相等或接近,网络抖动导致个别PING命令丢失,此时恰巧主节点也没有向从节点发送数据,则从节点很容易判断超时。

  3. 慢查询导致的阻塞:如果主节点或从节点执行了一些慢查询(如keys *或者对大数据的hgetall等),导致服务器阻塞;阻塞期间无法响应复制连接中对方节点的请求,可能导致复制超时。

总结

Redis 高可用系列的第二弹:主从复制的核心内容已经讲解完毕了,希望大家阅读完会有一点收获,另外如果大家觉得看完文章有帮助的话,可以点赞,收藏微微表示一下支持,好让我能有动力继续写技术文章。

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