redis_主从同步

引用:http://www.jb51.net/article/56448.htm

用法

  • 像MySQL一样,redis是支持主从同步的,而且也支持一主多从以及多级从结构。
  • 主从结构,一是为了纯粹的冗余备份,二是为了提升读性能,比如很消耗性能的SORT就可以由从服务器来承担。
  • redis的主从同步是异步进行的,这意味着主从同步不会影响主逻辑,也不会降低redis的处理性能。
  • 主从架构中,可以考虑关闭主服务器的数据持久化功能,只让从服务器进行持久化,这样可以提高主服务器的处理性能。
  • 在主从架构中,从服务器通常被设置为只读模式,这样可以避免从服务器的数据被误修改。但是从服务器仍然可以接受CONFIG等指令,所以还是不应该将从服务器直接暴露到不安全的网络环境中。如果必须如此,那可以考虑给重要指令进行重命名,来避免命令被外人误执行。

同步原理

  • 从服务器会向主服务器发出SYNC指令,当主服务器接到此命令后,就会调用BGSAVE指令来创建一个子进程专门进行数据持久化工作,也就是将主服务器的数据写入RDB文件中。在数据持久化期间,主服务器将执行的写指令都缓存在内存中。在BGSAVE指令执行完成后,主服务器会将持久化好的RDB文件发送给从服务器,从服务器接到此文件后会将其存储到磁盘上,然后再将其读取到内存中。这个动作完成后,主服务器会将这段时间缓存的写指令再以redis协议的格式发送给从服务器。
  • 另外,要说的一点是,即使有多个从服务器同时发来SYNC指令,主服务器也只会执行一次BGSAVE,然后把持久化好的RDB文件发给多个下游。在redis2.8版本之前,如果从服务器与主服务器因某些原因断开连接的话,都会进行一次主从之间的全量的数据同步;而在2.8版本之后,redis支持了效率更高的增量同步策略,这大大降低了连接断开的恢复成本。
  • 主服务器会在内存中维护一个缓冲区,缓冲区中存储着将要发给从服务器的内容。从服务器在与主服务器出现网络瞬断之后,从服务器会尝试再次与主服务器连接,一旦连接成功,从服务器就会把“希望同步的主服务器ID”和“希望请求的数据的偏移位置(replication offset)”发送出去。主服务器接收到这样的同步请求后,首先会验证主服务器ID是否和自己的ID匹配,其次会检查“请求的偏移位置”是否存在于自己的缓冲区中,如果两者都满足的话,主服务器就会向从服务器发送增量内容。

<think>嗯,用户这次的问题很明确,就是要知道Redis主从同步延迟的具体获取方法。之前已经解释过redis_connected_slave_lag_seconds这个指标的本质,现在需要提供更具体的操作指导。用户引用的几篇文档很有参考价值。引用[1]展示了通过inforeplication命令查看复制状态的实际输出,其中master_link_status和slave_repl_offset都是关键字段。引用[4]详细描述了主从同步的全过程,这对理解延迟产生的原理很有帮助。而引用[3]提到kill主库的操作,其实是在演示哨兵模式下的故障转移场景。用户似乎是个运维工程师,正在搭建Redis高可用方案。ta特别关注redis_connected_slave_lag_seconds这个监控指标,说明ta需要将延迟量化并纳入监控系统。考虑到生产环境需求,除了基础命令查询外,更要重点说明如何集成到Prometheus这样的专业监控体系中。从技术实现看,获取延迟本质就是解析inforeplication输出。但需要强调两点:第一,lag字段的单位是秒但实际精度可能不足1秒;第二,如果主库突然宕机,从库的lag值会停留在故障时的数值不再更新。在组织回复时,应该把命令行操作放在前面满足即时需求,然后是Prometheus集成方案满足长期监控需求。监控配置部分要特别说明指标命名差异问题——不同exporter可能使用redis_replication_slave_lag_seconds或redis_connected_slave_lag_seconds这样的名称。对了,引用[2]提到的主库压力问题也要提醒用户。当延迟升高时,盲目调整同步参数可能适得其反,应该优先排查网络和负载问题。这点可以放在实践建议部分。最后的相关问题设计要延续用户对Redis高可用的关注方向。哨兵集群部署是自然延伸,内存和连接数监控则是配套措施,而同步优化参数则直接解决延迟问题。</think> 以下是 Redis 主从同步延迟的具体获取方法及操作指南,结合关键命令、监控工具和实践建议: --- ### 一、核心命令:实时获取延迟(秒级) **通过 `INFO replication` 命令获取:** ```bash redis-cli info replication | grep -E "lag|seconds_ago" ``` **输出示例(关键字段解析):** ```bash master_link_status:up # 主从连接状态(up/down) master_last_io_seconds_ago:0 # 主从最后一次通信的秒数(0 表示实时) slave_repl_offset:552188 # 从库当前复制偏移量(需与主库对比) master_repl_offset:552188 # 主库当前复制偏移量(需与从库对比) lag:0 # 延迟秒数(核心指标) ``` **计算实际延迟**: - **方法1**:直接读取 `lag` 值(若显示 `lag=N`,则延迟为 N 秒)[^1][^4]。 - **方法2**:若 `lag` 未显式输出,计算主从偏移量差值: ```bash # 获取主库偏移量(在主库执行) master_offset=$(redis-cli -h MASTER_IP info replication | grep "master_repl_offset" | cut -d':' -f2) # 获取从库偏移量(在从库执行) slave_offset=$(redis-cli info replication | grep "slave_repl_offset" | cut -d':' -f2) # 计算延迟(需结合主库每秒写入量) delay_seconds=$(( (master_offset - slave_offset) / master_ops_per_second )) ``` --- ### 二、监控工具集成方案 #### 方案1:Prometheus + Redis Exporter **配置步骤**: 1. **安装 Exporter**: ```bash docker run -d --name redis_exporter -p 9121:9121 oliver006/redis_exporter ``` 2. **配置 Prometheus 抓取**(`prometheus.yml`): ```yaml scrape_configs: - job_name: 'redis_slave_lag' static_configs: - targets: ['REDIS_SLAVE_IP:9121'] # 从库的 Exporter 地址 metrics_path: '/scrape' params: target: ['redis://REDIS_SLAVE_IP:6379'] # 从库的 Redis 地址 ``` 3. **在 Grafana 中查看指标**: - 核心指标名:`redis_replication_slave_lag_seconds`(直接对应 `lag` 值)[^4] - 设置阈值告警(如 `>5` 秒触发警告) #### 方案2:Zabbix 监控 **通过内置模板获取**: 1. 使用官方模板 `Template DB Redis`。 2. 监控项:`redis.replication.lag`(单位:秒)。 --- ### 三、关键实践建议 1. **延迟优化配置**(`redis.conf`): ```bash repl-backlog-size 1gb # 增大复制缓冲区(默认 1MB) repl-timeout 120 # 超时时间调至 120 秒(避免网络波动误判) repl-disable-tcp-nodelay no # 启用 TCP 实时传输(减少延迟)[^4] ``` 2. **高延迟排查方向**: - **网络带宽**:检查主从节点间 `ping` 延迟与丢包率。 - **从库负载**:监控从库 CPU/内存,避免 `bgsave` 阻塞复制线程[^4]。 - **主库写入暴增**:限制客户端写入速率(如 `redis-cli --eval rate_limiter.lua`)。 --- ### 四、延迟指标解读 | 指标名称 | 安全范围 | 风险场景 | |------------------------------|-----------|----------------------| | `lag`(秒) | < 1 秒 | > 5 秒(需告警)[^1] | | `master_last_io_seconds_ago` | < 2 秒 | > 10 秒(连接异常) | | 主从偏移量差值 (offset_diff) | < 1000 | 持续增长(数据不同步)[^4] | > 📌 **注**:当 `lag=0` 且 `master_link_status=up` 时,主从处于实时同步状态(理想情况)[^1]。 --- ### 总结 - **命令优先**:`INFO replication` 是基础验证手段(`lag` 字段即延迟秒数)[^1][^4]。 - **生产必备**:通过 Prometheus 的 `redis_replication_slave_lag_seconds` 实现自动化监控[^4]。 - **调优核心**:增大 `repl-backlog-size` 可抵御瞬时写入高峰,结合网络优化降低延迟。 ---
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