一.主从复制常见的问题及解决方案
- 读写分离
- 主从配置不一致
- 规避全量复制
- 规避复制风暴
1 读写分离
读流量分摊到从节点。这是个非常好的特性，如果一个业务只需要读数据，那么我们只需要连一台 slave 从机读数据。
虽然读写有优势，能够让读这部分分配给各个 slave 从机，如果不够，直接加 slave 机器就好了。但是也会出现以下问题:
1.1 复制数据延迟
可能会出现 slave 延迟导致读写不一致等问题，当然你也可以使用监控偏移量 offset，如果 offset 超出范围就切换到 master 上,逻辑切换，而具体延迟多少，可以通过 info replication 的 offset 指标进行排查。
对于无法容忍大量延迟场景，可以编写外部监控程序监听主从节点的复制偏移量，当延迟较大时触发报警或者通知客户端避免读取延迟过高的从节点
同时从节点的slave-serve-stale-data参数也与此有关，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。
1.2 从节点故障问题
对于从节点的故障问题，需要在客户端维护一个可用从节点可用列表，当从节
点故障时，立刻切换到其他从节点或主节点;【可以使用redis哨兵机制或redis Cluster解决】
2.配置不一致
主机和从机不同，经常导致主机和从机的配置不同，并带来问题。
2.1.数据丢失：主机和从机有时候会发生配置不一致的情况，例如 maxmemory 不一致，如果主机配置 maxmemory 为8G，从机 slave 设置为4G，这个时候是可以用的，而且还不会报错。但是如果要做高可用，让从节点变成主节点的时候，就会发现数据已经丢失了，而且无法挽回。
3.规避全量复制
全量复制指的是当 slave 从机断掉并重启后，runid 产生变化而导致需要在 master 主机里拷贝全部数据。这种拷贝全部数据的过程非常耗资源。
全量复制是不可避免的，例如第一次的全量复制是不可避免的，这时我们需要选择小主节点，且maxmemory 值不要过大，这样就会比较快。同时选择在低峰值的时候做全量复制。
3.1造成全量复制的原因
- 是主从机的运行 runid 不匹配。解释一下，主节点如果重启，runid 将会发生变化。如果从节点监控到 runid 不是同一个，它就会认为你的节点不安全。当发生故障转移的时候，如果主节点发生故障，那么从机就会变成主节点【从节点变成主节点涉及知识：redis哨兵机制或redis Cluster】。
- 复制缓冲区空间不足，比如默认值1M，可以部分复制。但如果缓存区不够大的话，首先需要网络中断，部分复制就无法满足。其次需要增大复制缓冲区配置（repl-backlog-size），对网络的缓冲增强。。
3.2怎么规避全量复制
在一些场景下，可能希望对主节点进行重启，例如主节点内存碎片率过高，或者希望调整一些只能在启动时调整的参数。如果使用普通的手段重启主节点，会使得runid发生变化，可能导致不必要的全量复制。
为了解决这个问题，Redis提供了debug reload的重启方式：重启后，主节点的runid和offset都不受影响，避免了全量复制。
4.规避复制风暴
4.1当一个主机下面挂了很多个 slave 从机的时候，主机 master 挂了，这时 master 主机重启后，因为 runid 发生了变化，所有的 slave 从机都要做一次全量复制。这将引起单节点和单机器的复制风暴，开销会非常大。
解决：
可以采用树状结构降低多个从节点对主节点的消耗
从节点采用树状树非常有用，网络开销交给位于中间层的从节点，而不必消耗顶层的主节点。但是这种树状结构也带来了运维的复杂性，增加了手动和自动处理故障转移的难度
4.2单机器的复制风暴
由于 Redis 的单线程架构，通常单台机器会部署多个 Redis 实例。当一台机器（machine）上同时部署多个主节点（master）时，如果每个 master 主机只有一台 slave 从机，那么当机器宕机以后，会产生大量全量复制。这种情况是非常危险的情况，带宽马上会被占用，会导致不可用。
解决：
应该把主节点尽量分散在多台机器上，避免在单台机器上部署过多的主节点。
当主节点所在机器故障后提供故障转移机制，避免机器恢复后进行密集的全量复制
