Redis 的主从同步机制不仅可以让从库服务更多的读请求，分担主库的读压力，而且还能在主库发生故障时，进行主从库切换，提供高可靠服务。但是实际使用主从机制的时候也很容易踩到一些坑。
一、主从数据不一致
- 主从数据不一致，就是指客户端从从库中读取到的值和主库中的最新值并不一致。导致主从数据不一致是由于主从库间的命令复制是异步进行的。
- 具体来说，在主从库命令传播阶段，主库收到新的写命令后，会发送给从库。但是，主库并不会等到从库实际执行完命令后，再把结果返回给客户端，而是主库自己在本地执行完命令后，就会向客户端返回结果了。如果从库还没有执行主库同步过来的命令，主从库间的数据就不一致了。
- 从库会滞后执行同步命令有哪些原因？
- 一方面，主从库间的网络可能会有传输延迟，所以从库不能及时地收到主库发送的命令，从库上执行同步命令的时间就会被延后。
- 另一方面，即使从库及时收到了主库的命令，但是，也可能会因为正在处理其它复杂度高的命令（例如集合操作命令）而阻塞。此时，从库需要处理完当前的命令，才能执行主库发送的命令操作，这就会造成主从数据不一致。而在主库命令被滞后处理的这段时间内，主库本身可能又执行了新的写操作。这样一来，主从库间的数据不一致程度就会进一步加剧。
- 解决主从库数据不一致的情况的解决方案
- 在硬件环境配置方面，我们要尽量保证主从库间的网络连接状况良好。例如，我们要避免把主从库部署在不同的机房，或者是避免把网络通信密集的应用（例如数据分析应用）和 Redis 主从库部署在一起。
- 我们还可以开发一个外部程序来监控主从库间的复制进度。
- 因为 Redis 的 INFO replication 命令可以查看主库接收写命令的进度信息（master_repl_offset）和从库复制写命令的进度信息（slave_repl_offset），所以，我们就可以开发一个监控程序，先用 INFO replication 命令查到主、从库的进度，然后，我们用 master_repl_offset 减去 slave_repl_offset，这样就能得到从库和主库间的复制进度差值了。
- 如果某个从库的进度差值大于我们预设的阈值，我们可以让客户端不再和这个从库连接进行数据读取，这样就可以减少读到不一致数据的情况。不过，为了避免出现客户端和所有从库都不能连接的情况，我们需要把复制进度差值的阈值设置得大一些。
- 当然，监控程序可以一直监控着从库的复制进度，当从库的复制进度又赶上主库时，我们就允许客户端再次跟这些从库连接。
二、读取过期数据
（1）两种过期数据删除策略
除了主从数据不一致以外，我们有时还会在从库中读到过期的数据。我们在使用 Redis 主从集群时，有时会读到过期数据。例如，数据 X 的过期时间是 202010240900，但是客户端在 202010240910 时，仍然可以从从库中读到数据 X。一个数据过期后，应该是被删除的，客户端不能再读取到该数据，但是，Redis 还是可以从从库上读取到过期数据，到这这种情况的原因是 Redis 的过期数据删除策略引起的。
Redis 同时使用了两种策略来删除过期的数据，分别是惰性删除策略和定期删除策略。
- 1、惰性删除过期数据策略
- 当一个数据的过期时间到了以后，并不会立即删除数据，而是等到再有请求来读写这个数据时，对数据进行检查，如果发现数据已经过期了，再删除这个数据。
- 这个策略的好处是尽量减少删除操作对 CPU 资源的使用，对于用不到的数据，就不再浪费时间进行检查和删除了。但是，这个策略会导致大量已经过期的数据留存在内存中，占用较多的内存资源。所以，Redis 在使用这个策略的同时，还使用了第二种策略：定期删除策略。
- 2、定期删除过期数据策略
- Redis 每隔一段时间（默认 100ms），就会随机选出一定数量的数据，检查它们是否过期，并把其中过期的数据删除，这样就可以及时释放一些内存。
（2）两种过期时间策略导致读取到过期数据的原因
- 首先，虽然定期删除策略可以释放一些内存，但是，Redis 为了避免过多删除操作对性能产生影响，每次随机检查数据的数量并不多。如果过期数据很多，并且一直没有再被访问的话，这些数据就会留存在 Redis 实例中。业务应用之所以会读到过期数据，这些留存数据就是一个重要因素。
- 其次，惰性删除策略实现后，数据只有被再次访问时，才会被实际删除。如果客户端从主库上读取留存的过期数据，主库会触发删除操作，此时，客户端并不会读到过期数据。但是，从库本身不会执行删除操作，如果客户端在从库中访问留存的过期数据，从库并不会触发数据删除。
- 如果你使用的是 Redis 3.2 之前的版本，那么，从库在服务读请求时，并不会判断数据是否过期，而是会返回过期数据。
- 在 3.2 版本后，Redis做了改进，如果读取的数据已经过期了，从库虽然不会删除，但是会返回空值，这就避免了客户端读到过期数据。所以，在应用主从集群时，尽量使用 Redis 3.2 及以上版本。
（3）设置数据过期时间的四种命令
EXPIRE 和 PEXPIRE：它们给数据设置的是从命令执行时开始计算的存活时间；
EXPIREAT 和 PEXPIREAT：它们会直接把数据的过期时间设置为具体的一个时间点。
- 当主从库全量同步时，如果主库接收到了一条 EXPIRE 命令，那么，主库会直接执行这条命令。这条命令会在全量同步完成后，发给从库执行。而从库在执行时，就会在当前时间的基础上加上数据的存活时间，这样一来，从库上数据的过期时间就会比主库上延后了。导致可能客户端向从库发送读请求命令的时候读取到了过期时间的数据。为了避免这种情况，我给你的建议是，在业务应用中使用 EXPIREAT/PEXPIREAT 命令，把数据的过期时间设置为具体的时间点，避免读到过期数据。
- 不过，这里有个地方需要注意下，因为 EXPIREAT/PEXPIREAT 设置的是时间点，所以，主从节点上的时钟要保持一致，具体的做法是，让主从节点和相同的NTP 服务器（时间服务器）进行时钟同步。
（4）不合理配置项导致的服务挂掉
这里涉及到的配置项有两个，分别是 protected-mode 和 cluster-node-timeout。
（1）protected-mode（保护模式）配置项
a. 这个配置项的作用是限定哨兵实例能否被其他服务器访问。当这个配置项设置为 yes 时，哨兵实例只能在部署的服务器本地进行访问。当设置为 no 时，其他服务器也可以访问这个哨兵实例。
b. 正因为这样，如果 protected-mode 被设置为 yes，而其余哨兵实例部署在其它服务器，那么，这些哨兵实例间就无法通信。当主库故障时，哨兵无法判断主库下线，也无法进行主从切换，最终 Redis 服务不可用。
c. 所以，我们在应用主从集群时，要注意将 protected-mode 配置项设置为 no，并且将 bind 配置项设置为其它哨兵实例的 IP 地址。这样一来，只有在 bind 中设置了 IP 地址的哨兵，才可以访问当前实例，既保证了实例间能够通信进行主从切换，也保证了哨兵的安全性。
（2）cluster-node-timeout（集群节点的超时时间） 配置项
a. 这个配置项设置了 Redis Cluster 中实例响应心跳消息的超时时间。
b. 当我们在 Redis Cluster 集群中为每个实例配置了“一主一从”模式时，如果主实例发生故障，从实例会切换为主实例，受网络延迟和切换操作执行的影响，切换时间可能较长，就会导致实例的心跳超时（超出 cluster-node-timeout）。实例超时后，就会被 RedisCluster 判断为异常。而 Redis Cluster 正常运行的条件就是，有半数以上的实例都能正常运行。
c. 所以，如果执行主从切换的实例超过半数，而主从切换时间又过长的话，就可能有半数以上的实例心跳超时，从而可能导致整个集群挂掉。所以，我建议你将 cluster-nodetimeout调大些（例如 10 到 20 秒）。
