Redis的主从库模式
之所以Redis具有高可靠性，是因为Redis保证了
- 1.数据尽量少丢失（AOF和RDB保证了该点）
- 2.服务尽量少中断（Redis的做法是增大副本冗余量 — 即将一份数据同时保存在多个实例上）
主从间的”读写分离”
Redis提供了 主从库模式 ，以保证数据副本的一致，主从库之间采用 '’读写分离” 的方式。
- 读操作：主库 和 从库都可以接收。
- 写操作：首先主库接收执行，然后由主库同步到从库
为什么采用 “读写分离” ？
如果在上图中，不管是主库还是从库，都能接收客户端的写操作，那么，一个直接的问题就是：如果客户端对同一个数据（例如 k1）前后修改了三次，每一次的修改请求都发送到不同的实例上，在不同的实例上执行，那么，这个数据在这三个实例上的副本就不一致了（分别是 v1、v2 和 v3）。
如果我们非要保持这个数据在三个实例上一致，就要涉及到加锁、实例间协商是否完成修改等一系列操作，但这会带来巨额的开销，当然是不太能接受的。
而主从库模式一旦采用了读写分离，所有数据的修改只会在主库上进行，不用协调三个实例。主库有了最新的数据后，会同步给从库，这样，主从库的数据就是一致的。
主从库同步是如何实现的？
当我们启动多个 Redis 实例的时候，它们相互之间就可以通过 replicaof（Redis 5.0 之前使用 slaveof）命令形成主库和从库的关系。
主从库数据同步分为 三个阶段, (如下图)。
主从同步 - 第一阶段
第一阶段是主从库间建立连接、协商同步的过程，主要是为全量复制做准备。在这一步，从库和主库建立起连接，并告诉主库即将进行同步，主库确认回复后，主从库间就可以开始同步了。
具体来说，从库给主库发送 psync 命令，表示要进行数据同步，主库根据这个命令的参数来启动复制。psync 命令包含了主库的 runID **和 **复制进度offset 两个参数。
- runID，是每个 Redis 实例启动时都会自动生成的一个随机 ID，用来唯一标记这个实例。当从库和主库第一次复制时，因为不知道主库的 runID，所以将 runID 设为“？”。
- offset，表示复制的进度，此时设为-1，表示第一次复制
主库收到 psync 命令后，会用 FULLRESYNC 响应命令带上两个参数：主库 runID 和主库目前的复制进度 offset，返回给从库。
FULLRESYNC 响应表示第一次复制采用的全量复制 ，也就是说，主库会把当前所有的数据都复制给从库。
主从同步 - 第二阶段
主库fork出bgsave子进程生成RDB文件，然后将RDB文件发送给从库，从库接收到RDB文件后，会先清空当前数据库，然后加载RDB文件。
在主库将数据同步到给从库的过程中，主库不会被阻塞，仍继续接收请求。这期间的写操作请求并不会记录到正在传输的RDB文件中，主库会将其写入内存的 replication buffer，记录RDB文件生成后接收到的写请求。
主从同步 - 第三阶段
最后一个阶段就是后续同步都执行的阶段，主库会把第二阶段同步过程中新接收到的写命令，再发送给从库。 具体的操作是，当主库完成RDB文件发送后，此时主库会把replication buffer中的操作发送给从库，从库再执行这些操作，这样主从库就实现同步了。
主从级联模式分担全量复制的主库压力
在一次全量复制过程中，对于主库来说，需要完成两个耗时的操作：生成RDB文件 和 传输RDB文件。
如果多个从库都与主库进行同步的话，主库就会fork出多个bgsave子进程与其进行全量同步，此时会造成两方面性能损耗：
- 1.fork子进程需要阻塞主线程，会导致主库在这段时间响应变慢(若Redis实例越大，fork的时间也会越长)
- 2.传输RDB文件会占用主库的带宽，会影响主库与客户端之间的连接和数据传输。
因此我们为降低主库的’压力’，可以选择 “主-从-从” 模式。通过 “主-从-从” 模式将生成RDB和传输RDB文件的压力级联分担到从库身上。 （可以手动选择一个从库（比如选择内存资源配置较高的从库），用于级联其他的从库。然后，我们可以再选择一些从库（例如三分之一的从库），在这些从库上执行如下命令，让它们和刚才所选的从库，建立起主从关系。）
一旦主库完成全量复制，主库就会与从库之间维护一个网络连接，将后续接收到的命令操作传输给从库，这个过程也成为 基于长连接的命令传播，这样可以避免后续多次创建连接带来的损耗。
主从库间断连了怎么办？
在Redis 2.8之前，若主从库之间断开连接，则主库会重新全量同步至从库中。从Redis 2.8开始，网络断了之后，主从库会采用 增量复制 的方式继续同步，即主库会把网络断连期间的写操作命令同步给从库。
网络断连同步过程
当主从库网络断连后，主库会把断连期间接收到的写操作命令写入 replacation buffer 中，同时也把其写入 repl_backlog_buffer 这个缓冲区中。repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区，主库会记录自己写到的位置，从库则会记录自己已经读到的位置。
刚开始的时候，主库和从库的写读位置在一起，这算是它们的起始位置。随着主库不断接收新的写操作，它在缓冲区中的写位置会逐步偏离起始位置，我们通常用偏移量来衡量这个偏移距离的大小，对主库来说，对应的偏移量就是 master_repl_offset。主库接收的新写操作越多，这个值就会越大。同样，从库在复制完写操作命令后，它在缓冲区中的读位置也开始逐步偏移刚才的起始位置，此时，从库已复制的偏移量 slave_repl_offset 也在不断增加。正常情况下，这两个偏移量基本相等。
在网络断连阶段，主库可能会收到新的写操作命令，所以，一般来说，master_repl_offset 会大于 slave_repl_offset。此时，主库只用把 master_repl_offset 和 slave_repl_offset 之间的命令操作同步给从库就行。
因为 repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区，所以在缓冲区写满后，主库会继续写入，此时，就会覆盖掉之前写入的操作。如果从库的读取速度比较慢，就有可能导致从库还未读取的操作被主库新写的操作覆盖了，这会导致主从库间的数据不一致。
因此，我们要想办法避免这一情况，一般而言，我们可以调整 repl_backlog_size 这个参数。这个参数和所需的缓冲空间大小有关。缓冲空间的计算公式是：缓冲空间大小 = 主库写入命令速度 * 操作大小 - 主从库间网络传输命令速度 * 操作大小。在实际应用中，考虑到可能存在一些突发的请求压力，我们通常需要把这个缓冲空间扩大一倍，即 repl_backlog_size = 缓冲空间大小 * 2，这也就是 repl_backlog_size 的最终值。
举个例子，如果主库每秒写入 2000 个操作，每个操作的大小为 2KB，网络每秒能传输 1000 个操作，那么，有 1000 个操作需要缓冲起来，这就至少需要 2MB 的缓冲空间。否则，新写的命令就会覆盖掉旧操作了。为了应对可能的突发压力，我们最终把 repl_backlog_size 设为 4MB。
总结
Redis 的主从库同步的基本原理，总结来说，有三种模式：全量复制、基于长连接的命令传播，以及增量复制。
全量复制虽然耗时，但是对于从库来说，如果是第一次同步，全量复制是无法避免的，所以，我给你一个小建议：一个 Redis 实例的数据库不要太大，一个实例大小在几 GB 级别比较合适，这样可以减少 RDB 文件生成、传输和重新加载的开销。另外，为了避免多个从库同时和主库进行全量复制，给主库过大的同步压力，我们也可以采用“主 - 从 - 从”这一级联模式，来缓解主库的压力。
长连接复制 是主从库正常运行后的常规同步阶段。在这个阶段中，主从库之间通过命令传播实现同步。不过，这期间如果遇到了网络断连，增量复制就派上用场了。我特别建议你留意一下 repl_backlog_size 这个配置参数。如果它配置得过小，在增量复制阶段，可能会导致从库的复制进度赶不上主库，进而导致从库重新进行全量复制。所以，通过调大这个参数，可以减少从库在网络断连时全量复制的风险。
问题
AOF 记录的操作命令更全，相比于 RDB 丢失的数据更少。那么，为什么主从库间的复制不使用 AOF 呢？
答：有两个原因：
- RDB文件是二进制文件，无论是把RDB写入磁盘，还是通过网络传世RDB，IO效率都比记录和传输AOF高。
- 在从库进行恢复时，用RDB恢复的效率远高于AOF。
