主从复制模式
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），后者成为从节点（slave）；数据的复制是单向，主要是由主节点到从节点。一个master挂载多个slave节点，当master服务宕机，会在多个slave节点中选举产生一个新的master节点，从而保证服务的高可用性。
主从模式配置很简单，只需要在从节点配置主节点的ip和端口即可
slaveof <masterip> <masterport>
# 例如
# slaveof 192.168.1.214 6379启动主从节点的所有服务，查看日志即刻看到主从节点之间的服务连接。
从上面很容易就想到一个问题，既然主从复制，意味着master和slave的数据一样，存在数据冗余的问题。
在程序设计上，为了高可用性和高性能，是允许有冗余存在的，但是可以避免宕机影响用户体验。
优点：
- 一旦主节点宕机，从节点作为主节点的备份可以随时代替主节点的工作
- 扩展主节点的读能力，分担主节点的读压力
- 高可用基石：除了上述作用以外，主从复制还是哨兵模式和集群模式能够实施的基础，因此说主从复制是Redis高可用的基石。
缺点： - 一旦主节点宕机，从节点晋升成主节点，同时需要修改应用方的主节点地址，还需要命令所有从节点去复制新的主节点，整个过程需要人工干预。
- 主节点的读写能力和存储能力受到单机的限制
主从模式的工作机制
当开启主从模式的时候，他的具体工作机制如下：
- 当slave启动后会向master发送SYNC命令，master节后到从数据库的命令后通过bgsave保存快照（「RDB持久化」），并且期间的执行的些命令会被缓存起来。
- 然后master会将保存的快照发送给slave，并且继续缓存期间的写命令。
- slave收到主数据库发送过来的快照就会加载到自己的数据库中。
- 最后master讲缓存的命令同步给slave，slave收到命令后执行一遍，这样master与slave数据就保持一致了。
docker构建Redis主从复制模式
创建主从模式
打开一个命令窗口，在其中运行如下命令创建一个名为redis-master的Redis容器。端口为6379
docker run -itd --name redis-master -p 6379:6379 redis:latest
创建第一个从服务器
新建一个命令窗口，在其中运行如下命令创建一个名为redis-slave1的容器，它的端口是6380.这里是在一台电脑上运行，所以用端口号来区别一台主Redis容器和另外两台从Redis容器。在真实项目里，多台Redis会部署在不同的服务器上，所以可以都用6379端口。
docker run -itd --name redis-slave1 -p 6380:6380 redis:latest
创建第二个从服务器
新建一个命令窗口，在其中运行如下命令创建一个名为redis-slave2的容器
docker run -itd --name redis-slave2 -p 6381:6381 redis:latest
查看redis-master容器信息
回到包含redis-master容器的命令窗口，在其中运行docker inspect redis-master命令查看redis-master容器的信息，在其中能通过IPAddress项看到该容器的IP地址，这里是172.17.0.2。在真实项目里，Redis服务器所在的IP地址是固定的，而通过Docker容器启动的Redis服务器的IP地址是动态的，所以这里要用上述命来获取IP地址。
主从复制配置
运行docker exec -it redis-slave1 /bin/bash进入redis-slave1容器，并使用redis-cli进入redis客户端，在redis客户端里运行如下的slaveof命令，指定当前Redis服务器为从服务器。该命令的格式是slaveof ip port，这里指向172.17.0.2:6379所在的主服务器。
同样，在redis-slave2容器的命令窗口里运行如下的slaveof命令，指定当前Redis服务器为从服务器
通过info replication命令查看主从配置信息
redis-master容器中：
从上面可以看到role为master，连接配置的从服务器有2台，分别是redis-slave1和redis-slave2
在redis-slave1和redis-slave中，可以看到主服务器的ip和它的连接状态
主从复制测试
在redis-master中设置个值set name ‘Peter’,再到从服务器上查看是否复制成功。
redis-master
主从复制常见问题
数据复制的延迟
读写分离时，master会异步将数据复制到slave，如果这时slave发生阻塞，则会延迟master数据的写命令，造成数据不一致的情况
解决方法：可以对slave的偏移量进行监控，如果发现某台slave的偏移量有问题，则将数据读取操作切换到master，但本身这个监控开销比较高，所以关于这个问题，大部分的情况是可以直接使用而不去考虑的。
规避全量复制
redis复制有全量复制和部分复制两种，而全量复制的开销是很大的，下面有几种出现全量复制的情况，可以尽量去规避全量复制。
- 第一次全量复制
当我们一台slave第一次挂到master上时，是不可避免要进行一次全量复制的，那么，我们如何去降低开销呢？
方案1：小主节点，例如我们将redis分成2G一个节点，这样一来，会加速RDB的生成和同步，同时可以降低我们fork子进程的开销（master会fork一个子进程来生成同步需要的RDB文件，而fork是要拷贝内存块的，如果主节点内存太大，fork的开销就大）
方案2：既然第一次不可以避免，那我们可以选在集群低峰的时间（凌晨）进行slave的挂载。 - 节点RunID不匹配
例如我们主节点重启（RunID发生变化），对于slave来说，它会保存之前master节点的RunID，如果它发现了此时master的RunID发生变化，那它会认为这是master过来的数据可能是不安全的，就会采取一次全量复制
解决办法：对于这类问题，我们只有是做一些故障转移的手段，例如master发生故障宕机了，我们选举一台slave晋升为master（哨兵或集群） - 复制积压缓冲区不足
master生成RDB同步到slave，slave加载RDB这段时间里，master的所有写命令都会保存到一个复制缓冲队列里（如果主从直接网络抖动，进行部分复制也是走这个逻辑），待slave加载完RDB后，拿offset的值到这个队列里判断，如果在这个队列中，则把这个队列从offset到末尾全部同步过来，这个队列的默认值为1M。而如果发现offset不在这个队列，就会产生全量复制。
解决办法：增大复制缓冲的设置rel_backlog_size默认1M，我们可以设置大一些，从而来加大我们offset的命中率。这个值，我们可以假设，一般我们网络故障时间一般是分钟级别，那我们可以根据我们当前的QPS来算一下每分钟可以写入多少字节，再乘以我们可能发生故障的分钟就可以得到我们这个理想的值。
5.规避复制风暴
什么是复制风暴？举例：我们master重启，其master下的所有slave检测到RunID发生变化，导致所有从节点向主节点做全量复制。尽量redis对这个问题做了优化，即只生成一份RDB文件，但需要多次传输，仍然开销很大
（1）单主节点复制风暴：主节点重启，多从节点全量复制
解决：更换复制拓扑如下图
a.我们将原来master与slave中间加一个或多个slave，再在slave上加若干个slave，这样可以分担所有slave对master复制的压力。（这种架构还是有问题：读写分离的时候，slave1也发生了故障，怎么去处理？）
b.如果只是实现高可用，而不做读写分离，那当master宕机，直接晋升一台slave即可。
（2）单机器复制风暴：机器宕机后的大量全量复制，如下图：
当machine-A这个机器宕机重启，会导致该机器所有master下的所有slave同时产生复制
解决：
1.主节点分散多机器（将master分散到不同机器上部署）
2.还有我们可以采用高可用手段（slave晋升master）就不会有类似问题了。
