Redis实现主从复制（Master&Slave）

         由于前段时间公司项目比较赶，一直抽不出时间写博客，今天偷空写一篇吧。前面给大家讲解了单机版redis的基本操作，现在继续给大家讲解一下Redis的进阶部分，主从复制和读写分离。

一、Master&Slave是什么？
         也就是我们所说的主从复制，主机数据更新后根据配置和策略，自动同步到备机
的master/slaver机制，Master以写为主，Slave以读为主。
二、它能干嘛？
       1、读写分离；
       2、容灾恢复。
三、怎么玩？
       1、配从（库）不配主（库）；
       2、从库配置：slaveof [主库IP] [主库端口]；
           补充：每次slave与master断开后，都需要重新连接，除非你配置进redis.conf文件;
                      键入info replication 可以查看redis主从信息。
       3、修改配置文件细节操作
             - 拷贝多个redis.conf文件
               


             - 指定端口
               


             - 开启daemonize yes
               


             - Pid文件名字
               


             - Log文件名字
               


             - Dump.rdb名字
               


        4、常用3招
              - 一主二仆
    


                  一个Master，两个Slave，Slave只能读不能写；当Slave与Master断开后需要重新slave of连接才可建立之
           前的主从关系；Master挂掉后，Master关系依然存在，Master重启即可恢复。
           - 薪火相传
  


                 上一个Slave可以是下一个Slave的Master，Slave同样可以接收其他slaves的连接和同步请求，那么该slave作为了
           链条中下一个slave的Master，如此可以有效减轻Master的写压力。如果slave中途变更转向，会清除之前的数据，重新
           建立最新的。
           - 反客为主
                       当Master挂掉后，Slave可键入命令 slaveof no one使当前redis停止与其他Master redis数据同步，转成
              Master redis。
四、复制原理
       1、Slave启动成功连接到master后会发送一个sync命令；
       2、Master接到命令启动后的存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集命令，在后台进程执行完毕之后，master
            将传送整个数据文件到slave，以完成一次完全同步；
       3、全量复制：而slave服务在数据库文件数据后，将其存盘并加载到内存中；
       4、增量复制：Master继续将新的所有收集到的修改命令依次传给slave，完成同步；
       5、但是只要是重新连接master，一次完全同步（全量复制）将被自动执行。
五、哨兵模式（sentinel）
       反客为主的自动版，能够后台监控Master库是否故障，如果故障了根据投票数自动将slave库转换为主库。一组sentinel能
       同时监控多个Master。
       使用步骤：
       1、在Master对应redis.conf同目录下新建sentinel.conf文件，名字绝对不能错；
       2、配置哨兵，在sentinel.conf文件中填入内容：
             sentinel monitor 被监控数据库名字（自己起名字） ip port 1
             说明：上面最后一个数字1，表示主机挂掉后slave投票看让谁接替成为主机，得票数多少后成为主机。
      3、启动哨兵模式：
            命令键入：redis-sentinel  /myredis/sentinel.conf
           注：上述sentinel.conf路径按各自实际情况配置
六、复制的缺点
            延时，由于所有的写操作都是在Master上操作，然后同步更新到Slave上，所以从Master同步到Slave机器有一定
       的延迟，当系统很繁忙的时候，延迟问题会更加严重，Slave机器数量的增加也会使得这个问题更加严重。