主从复制是 Redis 高可用的基石。它看起来像“主库写,从库跟”,但真正的问题在网络抖动和节点重连之后:从库还能不能接着追?

Redis 用 replid、offset 和 replication backlog 判断是否可以部分重同步。如果从库断开时间太久,缺失的数据已经不在 backlog 里,就只能重新全量同步。

先把机制边界说清楚

这一篇讨论普通复制和 PSYNC,不讨论 Sentinel 或 Cluster 的故障转移。复制解决冗余和读扩展,不自动提供强一致。

整体路径

主从复制的全量与增量路径

上面这张图先把主线铺开:backlog 留得住缺口,就部分同步;留不住,就全量同步。所以复制的代价看的是 backlog 能否兜住断线缺口,兜不住就要付全量同步的成本。

底层机制

  • 初次同步通常要生成或传输 RDB,让从库建立数据基线。
  • 主库持续把写命令传播给从库,并维护复制 offset。
  • replication backlog 是环形缓冲区,保存最近一段写命令。
  • 从库重连时,如果 offset 仍在 backlog 内,就可以部分重同步。

这些机制放在一起看,就能理解主从断线后能不能增量同步,取决于 offset 是否还在 backlog 内。

取舍与边界

复制提升可用性,但异步复制天然有延迟窗口。WAIT 可以提高写入被副本确认的概率,但不能把 Redis 变成强一致系统。

典型问题:用机制化例子排查

  • 监控 master_repl_offsetslave_repl_offset 和复制延迟。
  • 根据写入量和网络抖动设置足够的 repl-backlog-size
  • 避免多个从库同时断线重连造成全量同步风暴。
  • 读从库要接受延迟读,强一致读回主库或上游数据库。

收束:一句判断

复制的关键不是有没有从库,而是从库断开后还能不能接着追。


关于十三Tech

我是十三,All in AI Agent 方向的架构师,专注 AI 工程实践。

我相信 AI 是程序员的最佳搭档,也希望帮助每一位开发者更好地驾驭 AI。

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