从Redis源码中学习如何复制(redis 源码 复制)

从Redis源码中学习如何复制

复制(replication)是Redis的一个重要功能,它可以将一个Redis实例中的所有数据复制到另一个实例中,实现数据的高可用性和可扩展性。本文将从Redis源码的角度分析如何实现Redis的复制功能。

一、概述

Redis复制的实现分为以下四个步骤:

1. 主从建立连接

主从之间通过socket连接进行通信,首先需要建立连接。在Redis源码中,建立连接的函数为`connectWithMaster`,它在`replication.c`文件中定义。

“`c

int connectWithMaster(void) {

// …

// 创建socket连接

if (connectWithMasterInner(conn, config.masterhost, config.masterport,

&timeout, NULL) == C_ERR)

{

// …

}

// …

// 发送INFO命令获取主节点信息

if (syncWithMaster() == C_ERR) {

// …

}

// …

}


2. 发送PSYNC命令同步数据

连接建立成功后,从节点需要向主节点发送`PSYNC`命令来同步数据。如果是初次同步,则需要全量复制(full sync),否则是增量复制(partial sync)。

在Redis源码中,`PSYNC`的处理逻辑在`readQueryFromClient`函数中,如果收到`PSYNC`命令,则会调用`replicationFeedSlave`函数开始同步数据。

```c
void readQueryFromClient(aeEventLoop *el, int fd, void *privdata, int mask) {
// ...

// 处理命令
if (sdslen(ci->buf) && ci->buf[sdslen(ci->buf)-1] == '\n') {
if (processInlineBuffer(ci) == C_OK) {
// ...
} else {
// ...
replicationFeedSlave(fd, readreploff, syncstage, NULL);
}
}

// ...
}

3. 从节点执行同步操作

主从连接和发送命令后,从节点需要执行同步操作。同步过程中,主节点将所有写命令(包括增删改操作)的日志记录到内存中,称为复制积压缓冲区(replication backlog)或复制缓存。从节点连接成功后,会发送`SYNC`命令要求主节点将缓存中的数据复制到从节点中,从而实现同步。

从节点执行同步操作的代码在`replication.c`文件中,其中最核心的函数是`readSyncBulkPayload`,它负责读取同步数据:

“`c

ssize_t readSyncBulkPayload(aeEventLoop *el, int fd, char *lp, uint64_t left) {

// …

if (left == 1) {

// PSYNC后的第一次同步,需要全量同步

// 读取RDB文件

// …

} else {

// 增量同步,读取复制缓存

// …

}

// …

// 读取缓存中的数据

for (j = 0; j

// …

}

// …

}


4. 增量同步

如果是增量同步,从节点需要周期性地向主节点发送`REPLCONF ACK `命令来确认同步点。主节点会根据这个确认点来确定从节点的同步点,从而防止数据的丢失。
增量同步的代码在`replication.c`文件中,主节点会记录从节点的确认点,并且根据同步点来清理复制缓存。从节点在确认同步点时需要调用`replicationCron`函数来更新同步点,并且允许主节点执行缓存清理操作。

```c
void replicationCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData, int mask) {
// ...

// 如果没有增量复制在执行,则更新同步点
if (!g_pserver->repl_backlog_histlen)
updateSlavesWtingBgsave(-1);

// ...
}

二、总结

Redis复制功能的实现非常精简高效,主要通过socket连接和字节流的方式来传输数据。在数据同步的过程中,主从节点需要通过一定的协议来传输数据、同步点和确认点。通过了解Redis的复制功能,我们可以更加深入的理解Redis的工作原理,并且可以在实际应用开发中更好地使用Redis。


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