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初识Redis · 主从复制（上）

news 来源：原创 2025/7/1 2:25:06

前言：

主从模式

模拟主从模式

连接信息

slaveof命令

nagle算法

Nagle算法的工作原理：

具体实现：

优点：

缺点：

使用场景：

拓扑结构

前言：

主从复制这里算得上是一个大头了，主要是因为主从复制它解决的问题，就是比较契合于我们当代网民的一个核心点，即人多了数据读写不过来怎么办？我们在Redis的第一篇中写到分布式系统架构的由来是从单机架构，然后引入多台机器，每台机器还可以细分工作内容，这样的一个流程引出了分布式系统，甚至到了微服务部分。

那么主从复制这里解决的问题就是：单点问题，如果只有一台机器，那么就意味着两个点，第一，某个服务的性能和并发量是较为有限的，因为不管是应用层服务还是数据库服务都要从这一台机器来完成，第二，这个服务的可用性不是很强，因为如果一旦机器挂了，服务也就中断了，没有其他机器来提供对应的服务了。

所以，为了解决以上的单点问题，往往在部署Redis服务的时候，希望部署多个Redis服务器，构成一个集群，如果某一个机器挂了，也是可以让其他机器提供相应的服务，这样对应服务的可用性就大大提高了。

那么在分布式系统中，一般会有三种部署Redis服务的方式，分别是：主从复制，主从复制+哨兵，集群模式。

那么我们将通过三篇文章，分别介绍三种不同的模式是如何解决单点问题的。

主从模式

所谓主从模式，我们从字面意思上来看，就是分为了主节点和从节点，假设我们分别有三个Redis服务器，为A，B，C。其中A节点为主节点，B和C为从节点。

既然是主从关系，那么也就意味着A是老大，BC是小弟，小弟得听老大的吧？所以在数据方面，BC的数据都是从A上面同步过来的。既然是同步过来的，同步我们也是有不同的机制的，这里后文介绍。

那么问题来了，作为从节点，是否具有权限修改对应的数据？

显然是不可以的，因为对于从节点来说，数据都是从主节点来的，私自篡改了可就一点不像从节点了，对于主从模式来说，数据要保持一致性，既然是一致性，从节点单独修改了数据之后同步给主节点看起来好像也可以，但是如果在主从模式中我们规定：只有主节点能同步数据给从节点，从节点不能同步数据给主节点。

当我们有了三个节点之后，对于上面的单点问题我们就有了一定多个解决能力，并且，单点问题的核心就是怕服务器挂了，现在我们有三个服务器，即便挂了一个，也不会影响其他两个节点正常工作。

那么什么是正常工作呢？对于Redis来说，操作我们就分为读写好了，通过前面文章的理解，我们就知道了对于数据库服务来说，一般都是读的压力远远大于写的压力的，所以从节点一般会多分担一点读的压力，对于主节点来说，它不仅要分担读的工作量，写的操作都是它全权来完成的。

正常工作的时候多和谐，可是一旦挂了节点，比如B节点挂了，影响也不是那么大，毕竟还有两个服务器顶着呢，而多台服务器同时挂的可能性也是非常非常小的，这点我们不用担心。那么问题来了，假设我们有机器挂了，如果是从节点还好，如果是主节点呢？

主节点一挂，就完了，也不是能真完了，只是主节点一挂，那么读方面的请求还是能够处理的，不过写方面的请求就没有办法了，有人说咱们再引入一个主节点，这可是万万不行的，一山可容不得二虎，所以如果主节点一挂，咱们要么就人工干预另起一个主节点，要么就引入哨兵机制。这个点我们在第二篇文章会讲的。对于人工干预的话，操作相当繁琐，所以这里并不打算展开来讲。

那么从上面的介绍，我们能得出来两个简短的结论：主从模式能有效的分配读写请求，最大的安全隐患是主节点是否能正常运行。

模拟主从模式

这里针对的是使用云服务器的同学，咱们只有一台服务器，那么如何启动多个Redis-server进程呢？一般来说，分布式系统代表的是多个redis-server进程启动在不同的主机上。这里我们是有办法启动多个server进程的。

首先，配置文件肯定要来多份，因为redis-server服务器启动的时候会自动加载配置文件，其次，我们需要修改对应的端口号，因为redis服务器默认启动的6379端口号，所以我们需要修改一下，比如6380，6381等。

当然了，其实模仿主从模式有多种方式，上面的这种方式是修改的配置文件，使得主从模式永久生效，我们也可以通过命令行的方式使主从模式生效，比如redis-cli --slaveof{masterhost}{masterport}，但是这种方式都不是永久性的，我们为了方便学习，还是推荐使用修改配置文件的方式。

分别复制配置文件之后，然后修改端口号为6380和6381，并且我们可以关注一下daemonize是否开启，这个的作用使让Redis以守护进程的方式在后台运行的。

另一个同理：

然后我们通过指定配置文件的方式，使得新启动的两个服务器的端口号正确，并且指定了我们希望的主节点的主机名和端口号，这样我们的连接就算完成了。

这里127.0.0.1:6379 127.0.0.1:39155/38147代表的意思就是进行tcp连接的时候，OS会为redis分配一个临时端口用于网络连接，而现在已经连接成功了。

我们发现它使用的是tcp连接，也就意味着主节点和从节点之间的通信是通过tcp进行的，换句话说，这个时候我们可以把主节点认为是服务器，从节点认为是客户端。

此时我们的连接就成功了，在正式验证主从复制之前，我们先来简单理解一下对服务器使用kill的现象，其实在我们刚才kill掉6379的服务器的时候，我们发现它自己重启了，并且也为自己分配了一个全新的pid。这是因为服务器要的是稳定性和高可用性，但是不免有挂的时候，这个时候就要求服务器立即重启，这样就能避免产生严重的后果。所以，我们看到的现象是kill掉之后立即重启了。

连接信息

目前我们已经是连接成功了，那么我们可以先启动一下redis-cli 6379的服务器，并且使用命令info replication查看相关的信息：

从上到下，我们依次阅读，可以发现role:master，代表这个节点它是主节点，connected_slaves代表的是连接的从节点有两个，slave0和slave1后面的字符串蕴含的信息有从节点的ip地址，port，state在线状态，以及offset偏移量和lag延迟，然后是master_replid，有两个，后面介绍。对于master_repl_offset和second_repl_offset代表的是主节点复制偏移量和第二复制偏移量，后面的四个字段代表的都是积压缓冲区的值。

我们发现相关的连接信息还是比较多的，那么我们可以根据连接信息，展开一系列的学习。

slaveof命令

首先就是既然我们能够让节点跟随某个节点，如何取消呢？

使用命令slaveof no one，我们就能够取消主从关系了，同时我们在主节点那里使用info replication，我们发现对应的连接信息也发生了修改。

当然了，我们也可以通过slaveof重新连接。

有了这个命令，我们是否可以完成以上的结构呢？当然是可以的~

此时结构发生更改，然后我们可以通过Info replication查看一下6380的信息。

我们可以看到它仍然是一个slave节点，不过看起来它好像是6381的主主节点，实际上它没有实权，还是只能完成读的操作，写的操作仍然不被允许。

nagle算法

我们刚才通过netstat命令发现主节点和从节点之间是通过tcp连接的，既然是通过tcp连接，那么我们可能就得好好思考即时性的问题了。一般在游戏开发中，对于即时性的要求非常高，比如fps游戏等。

而nagle算法一旦开启，就会增加tcp的传输延迟，但是好处是能够节省网络带宽，这对于资源节省来说还是不错的，那么反过来，关闭了nagle算法，就能提高传输效率，但是对于网络带宽的消耗就大了，至于如何平衡，我们就要看实际的应用场景了。

以下工作原理来源于AI：

Nagle算法的工作原理：

Nagle算法的核心思想是：如果当前没有足够的数据来填充一个完整的TCP包，那么就等一等，把多个小的数据合并成一个较大的包进行发送。这样做的目的是减少网络中小数据包的数量，从而降低协议头的开销，提升整体吞吐量。

具体实现：

如果有数据要发送，但当前发送的数据量不足以填满一个TCP包（即小于MSS，最大分段大小），那么发送的数据将被缓存。

这时，发送方会等到缓存中的数据量足够填满一个完整的包，或者等到先前发送的数据被确认（收到确认报文，ACK）后，再发送新的数据。

这样，发送的数据会合并成更大的数据包来提高传输效率。

优点：

减少小数据包的数量：通过合并多个小的数据包，减少了每个数据包的头部开销，从而提高了网络带宽的利用率。

提高吞吐量：尤其是在网络延迟较高的情况下，减少了发送的小包数量，能有效提高吞吐量。

缺点：

延迟增大：由于发送方可能会等待缓存中数据的积累或者等待确认，这可能会导致某些小数据包的延迟增大，尤其是对于需要实时交互的应用（例如在线游戏、视频流）来说，这可能不利。

实时性差：在对实时性要求较高的应用中，Nagle算法可能引入不必要的延迟，导致响应时间变慢。

使用场景：

适合数据传输量较大，且不太关心实时性要求的场合，如文件传输、邮件发送等。

不适合实时性要求高的应用，如在线游戏、即时通讯等，因为 Nagle算法会引入延迟。

拓扑结构

我们刚才更改了三个节点之间的结构：

这种结构我们称之为拓扑结构，即不同的排列结构，而不同的排列结构会导致效率的高低，比如

这种结构来讲的话，主节点收到修改的命令之后，那么就要通过tcp网络服务把其他四个机器上的数据进行更改，随着节点个数的增多，每个节点都连接了主节点的话，那么主节点对于一条数据就是重复传输多次，这势必会减少效率。

所以我们引入了扁平化结构：

即从节点带着从节点，这样主节点就不用一条数据进行多次传输，而是将这个任务给到了自己的从节点。

那么如何从节点如何从主节点那里get到数据的呢？

首先是保存主节点的信息，比如ip port等，然后通过tcp建议连接，这个过程会有tcp的三次握手，在网络层面上判断tcp连接是否成功，成功了之后，再使用ping命令，判断主节点和从节点是否都能正常工作，然后是权限验证，不可能让你啥也不验证就连接了是吧。

最后就是同步数据了，同步数据分为了全量复制和增量复制以及实时复制，复制的这个话题我们就单开一篇文章介绍了，毕竟这是主从复制的核心机制了。

我们也可以简单验证一下主从复制了：

关于主从复制的同步数据机制请移步下一篇文章~

感谢阅读！

前言：

主从模式

模拟主从模式

连接信息

slaveof命令

nagle算法

Nagle算法的工作原理：

具体实现：

优点：

缺点：

使用场景：

拓扑结构

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