有备无患——主从同步

主从同步，可以避免主节点挂了之后，运维让从节点接管，服务可以继续。否则主节点需要经过数据恢复和重启的过程，就可能拖延很长的时间，从而影响线上业务

CAP原理

CAP原理好比分布式领域的牛顿定律，是分布式存储的理论基石。

C：Consistent 一致性
A：Availablity 可用性
P：Partition tolerance 分区容忍性

分布式系统的节点往往都是分布在不同的机器上进行网络隔离开的，这意外着必然会有网路断开的风险，这个网络断开的场景的专业词汇叫做网络分区。

在网络分区发生时，两个节点无法通信，我们对一个节点进行修改操作时将无法同步到另一个节点，所以数据的一致性将无法满足，除非牺牲可用性，暂停分布式节点服务。

CAP理论：当网络分区发生时，一致性和可用性两难全

最终一致

Redis的主从数据是异步同步的，所以分布式的Redis系统并不满足一致性要求。

当客户端在Redis的主节点修改数据后，立即返回，即使在主从网络断开的情况下，主节点依旧可以正常对外提供修改服务，所以Redis满足可用性

Redis保证最终一致性，从节点会努力追赶主节点，最终从节点的状态和主节点的状态保持一致，如果网络断开，会出现大量的数据不一致，但一旦网络恢复，从节点会采用多种策略继续追赶，尽力保持主节点一致

主从同步与从从同步

Redis同步支持主从同步和从从同步，从从同步功能是Redis后续版本增加的功能，以减轻主节点的同步负担。

增量同步

Redis同步的是指令流，主节点将对自己的状态产生修改性影响的指令记录到本地的内存buffer中，然后异步将buffer中的指令同步到从节点，从节点一边执行同步的指令流来达到主节点一样的状态，一边向从节点反馈自己同步到哪里。

因为内存的buffer是有限的，所以Redis主节点不能将所有的指令记录在内存buffer中，Redis的复制内存buffer是一个定长的环形数组，如果数组内容满了，就会从头开始覆盖前面的内容。

如果因为网络状况不好，从节点在短时间内无法和主节点进行同步，从节点需要通过快照同步

快照同步

快照同步是一个非常耗费资源的操作，它首先需要在主节点上进行bgsave，将当前内存的数据全部快照到磁盘上，然后再将快照文件的内容全部传送到从节点。从节点将快照文件接收完毕后，立即执行一次全量加载，加载之前需要将当前内存的数据清空，加载完毕后通知主节点继续进行增量同步。

在整个快照同步进行的过程中，主节点的复制buffer还在不停地往前移动，如果快照同步的时间过长或者复制buffer太小，都会导致同步期间的增量指令再复制buffer中被覆盖，这样就会导致快照同步完成后无法进行增量复制，然后会再次发起快照同步，就有可能进入快照同步的死循环。

所以务必配置一个合适的赋值buffer大小参数，避免快照复制的死循环

增加从节点

当从节点刚刚加入到集群时，它必须先进行一次快照同步，同步完成后再继续进行增量同步

无盘复制

主节点在进行快照同步时，会很耗文件的IO操作，在非SSD磁盘存储时，快照同步会对系统的负载产生较大影响。当进行AOF的fsync操作时将会推迟fsync

Redis2.8支持无盘复制，主服务直接通过套节字将快照内容发送到从节点，主节点一边遍历内存，一边序列化内存发送给从节点。从节点和之前一样，先将接收到的内容存储到磁盘文件中，再进行一次性加载

wait指令

Redis的复制是异步进行的，wait指令可以让异步复制变身同步复制，确保系统的强一致性。提供两个参数，第一个参数是从节点的数量N，第二个参数是时间t，以毫秒为单位。两个参数的含义是：等待wait指令之前的所有写操作同步到N个从节点，最多等待时间t。如果时间t=0，表示无限等待直到N个从节点同步完成

假设此时出现了网络分区，wait指令第二个参数时间t=0，主从同步无法继续进行，wait指令会永远阻塞，Redis服务器丧失可用性