在什么网站上做外贸/西安网站搭建公司
文章目录
- 主从复制原理
- 主从节点建立复制流程图
- 数据同步 psync
- psync的语法格式
- psync运行流程
- 全量复制
- 全量复制的流程
- 全量复制的缺陷
- 有磁盘复制 vs 无磁盘复制
- 部分复制
- 部分复制的流程
- 复制积压缓冲区
- 实时复制
主从复制原理
主从节点建立复制流程图
- 保存主节点的信息
- 从节点(slave)内部通过美妙运行的定时任务维护复制相关逻辑,当定时任务发现存在新的主节点之后,会尝试与主节点建立基于tcp的网络连接.如果从节点无法建立连接,定时任务会无限重试直到连接成功或者用户停止主从复制.
- 发送ping命令
tcp网络连接建立成功之后,从节点通过ping命令确认主节点在应用层上是工作良好的.如果ping命令的结果pong返回超时,从节点结会断开tcp网络连接,等待定时任务下一次重新建立连接. - 权限验证
- 同步数据集
对于首次建立复制的场景,主节点会把当前持有的所有数据全部发送给从节点,这一步操作基本是耗时最长的,所以又划分成两种情况:全量同步和部分同步. - 命令持续复制
当从节点复制主节点的所有数据之后,针对之后的修改命令,主节点会持续的把命令发送给从节点,从节点执行修改命令,保证主从数据的一致性.
数据同步 psync
Redis使用psync命令完成主从数据同步(首次建立复制的场景中),同步过程为:全量复制和部分复制.
- 全量复制:一般用于初次复制的场景,Redis早期支持的复制功能只有全量复制,它会把主节点的数据一次性发送给从节点,当数据量较大的时候,会对主节点和网络造成很大的开销.
- 部分复制:用于处理在主从复制中因为网络闪断等原因造成的数据丢失的场景,当从节点再次连上主节点之后,如果条件允许,主节点会补发数据给从节点.因为补发的数据远小于全量数据,可以有效避免全量复制的过高开销.
psync的语法格式
psync replicationid offset
注意:
replicationid
设置为?
并且offset
设置为-1
,此时就是在尝试进行全量复制replicationid
和offset
设置为具体值,此时就是在尝试进行部分复制
什么是replicationid
和offset
?
replicationid
/replid
(复制id):主节点的复制id,主节点重新启动,或者从节点晋级成主节点,都会生成一个replicationid(同一个节点,每次重启,生成的replicationid也会发生变化,相当于一个主节点的唯一标识)offset
(偏移量):参与复制的主从节点都会维护自身复制偏移量.主节点的offset
中记录的是主节点操写命令的数据字节数;从节点offset
中记录的则是从节点从主节点处同步到的数据字节数.所以,可以根据对比主从节点的复制偏移量,来判断主从节点数据是否一致
我们可以再回顾主节点的复制状态中的各种属性:
这里我们圈出几个重点属性:
-
master_repl_offset
:主节点(master)在处理完写入命令后,会把命令的字节长度做累加记录 -
记录从节点属性中的
offset
:该偏移量维护的是从节点从主节点那里同步了多少字节的数据,同时从节点也会每秒向主节点上报自身的复制偏移量给主节点 -
master_replid
:主节点的复制id,主节点重新启动,或者从节点晋级成主节点,都会生成一个replicationid
(同一个节点,每次重启,生成的replicationid
也会发生变化,相当于一个主节点的唯一标识) -
master_replid2
:一般默认为0,只有在异常情况下用来记录原来的master的replid.关于master_replid和master_replid2
这个设定解决的问题场景是这样的:
比如当前有两个节点:A--master
和B-slave
此时B
就会记录A
的master_replid
.
如果此时出现了网络抖动,B
以为A
挂了,B
自己就会成为主节点.于是B给自己分配了一个新的master_replid
.此时就会使用master_replid2
来保存之前A
的master_replid
- 后续如果网络恢复了,B就可以根据
master_replid2
找回之前的主节点; - 后续如果网络没有回复,B就按照新的master_replid自成一派,继续处理后续的数据.
- 后续如果网络恢复了,B就可以根据
所以,repid+offset
共同标识了一个"数据集",如果两个节点,他们的replid
和offset
都相同,则这两个节点上持有的数据就一定相同
psync运行流程
- 从节点发送
psync
给主节点,replid
和offset
默认值分别是?
和-1
- 主节点根据
psync
参数和自身数据情况确定响应结果:- 如果回复
+fullresync replidoffset
,则从节点需要进行全量复制流程 - 如果回复
+contineu
,从节点进行部分复制流程 - 如果回复
-err
,说明Redis主节点版本过低,不支持psync
命令.从节点可以使用sync
命令进行全量复制
- 如果回复
psync
一般不需要手动执行,Redis会在主从复制模式下自动调用执行sync
会阻塞redis server
处理其他请求,psync
则不会
全量复制
全量复制时Redis最早支持的复制方式,也是主从第一次建立复制时必须经历的阶段.
全量复制的流程
- 从节点向主节点发送
psync
命令,进行数据同步,由于是第一次进行复制,所以将进行全量复制 - 主节点根据命令,解析到需要进行全量复制,回复
+fullresync
响应 - 从节点接收到主节点的运行信息,进行保存(如主节点的
ip
和port
) - 主节点执行
bgsave
进行RDB
文件的持久化 - 从节点发送
RDB
文件给从节点,从节点保存RDB
数据到本地硬盘 - 主节点将生成
RDB
到就收完成期间执行的写命令,放入缓冲区中,等从节点保存完RDB
文件后,主节点再将缓冲区内的数据补发给从节点,不发的数据仍然按照rdb
的二进制格式追加写入到收到的rdb
文件中,保持主从一致性 - 从节点清空自身原有的数据
- 从节点加载
RDB
文件得到与主节点一致的数据 - 如果从节点加载
RDB
文件完成之后,并且开启了AOF
持久化功能,它会进行bgrewrite
操作,得到最近的AOF
文件
全量复制的缺陷
我们分析了全量复制的所有流程,就会发现:全量复制是一件高成本的操作,主节点bgsave
的时间,RDB
在网络传输的时间,从节点清空旧数据的时间,从节点加载RDB
的时间等.所以一般应该尽可能避免对已经有的大量数据集的Redis进行全量复制
有磁盘复制 vs 无磁盘复制
默认情况下,进行全量复制需要主节点生成RDB
文件到主节点的磁盘中,再把磁盘上的RDB
文件通过网络发送给从节点
Redis从2.8.18
版本开始支持无磁盘复制.主节点在执行RDB
生成流程时,不会生成RDB
文件到磁盘中了,而是直接把生成的RDB
数据通过网络发送给从节点.这样就节省了一系列的写磁盘和读磁盘的开销
部分复制
部分复制主要是Redis针对全量复制的过高开销做出的一种优化措施,使用psync replicationid offset
命令来实现.当从节点正在复制主节点时,如果出现网络闪断或者命令丢失等异常情况时,从节点会向主节点要求补发丢失的命令数据,如果主节点的复制积压缓冲区存在数据则直接发送给从节点,这样就可以保持主从节点复制的一致性.补发的这部分数据一般远远小于全量数据,所以减少了开销.
部分复制的流程
-
当主从节点之间出现网络中断时,如果超过了
repl-timeout
的时间,主节点就会认为从节点故障并中断复制连接 -
主从连接中断期间,主节点依然响应命令,但这些复制命令都因为网络中断而无法及时发送给从节点,所以要暂时将这些命令滞留在复制积压缓冲区中
-
当主从节点网络恢复之后,从节点再次连上主节点
-
从节点将之前保存的
replicationid
和复制偏移量作为psync
的参数发送给主节点,请求部分复制 -
主节点接到
psync
请求后,进行必要的验证.随后根据offset
去复制积压缓冲区查找合适的数据,并且响应+continue
给从节点- 注意:如果
replid
不一样,那么就需要进行全量复制,如果replid
一样,那么就需要判断offset
是否还在复制积压缓冲区中,如果在,就直接进行部分复制;如果不再,就进行全量复制
- 注意:如果
-
主节点将需要从节点同步的数据发送给从节点,完成一致性
复制积压缓冲区
复制积压缓冲区是保存在主节点上的一个固定长度的队列,默认大小是1MB,当主节点连接从节点的时候被创建,这时主节点响应写命令时,不但会把命令发送给从节点,还会写入复制积压缓冲区中,缓冲区本质上是一个先进先出的定长队列,所以能够实现保存最近已复制数据的功能,用于部分复制和复制命令丢失的数据补救.
我们可以在主节点中执行info replication
来观察复制缓冲区的相关属性:
repl_backlog_active:1
:开启复制缓冲区repl_backlog_size:148576
:缓冲区的最大长度repl_backlog_first_byte_offset:1
:起始偏移量,计算当前缓冲区可用范围repl_backlog_histlen:956418
:已保存数据的有效长度
所以,根据上面的属性,我们可以计算出复制积压缓冲区内的可用偏移量范围:[repl_backlog_first_byte_offset,repl_backlog_first_byte_offset+repl_backlog_histlen]
如果进行偏移量的比对后发现,从节点需要的数据,已经超出了主节点的积压缓冲区的范围,则无法进行部分复制,只能进行全量复制了.
实时复制
我们刚才学过的全量复制和部分复制,全都是在数据进行初始化的过程中进行的,而实时复制是发生在主从节点之间已经同步完成数据了,然后架构主节点后续获得的信息继续同步到从节点中
主从节点在建立复制连接之后,主节点会把自己收到的修改操作,通过tcp长连接的方式,源源不断的输给从节点.从节点就会根据这些请求来同时修改自身的数据,从而保证和主节点数据的一致性.
另外,这样的长连接,需要通过心跳包的方式来维护连接状态(注意:这里的心跳包并不是tcp自带的心跳,而是应用层自行实现的心跳机制)
- 主从节点彼此都会存在心跳检测机制,各自模拟成对方的客户端进行通信
- 主节点默认每个10秒对从节点发送
ping
命令,判断从节点的存活性和连接状态 - 从节点默认每隔1秒向主节点发送
replconf ack {offset}
命令,给主节点上报自身当前的复制偏移量
如果主节点发现从节点通信演出超过repl-timeout
配置的值(默认60秒),则判定从节点下线,断开复制客户端连接.从节点恢复连接之后,心跳机制将继续进行.
相关文章:

【Redis】主从复制(下)--主从复制原理和流程
文章目录 主从复制原理主从节点建立复制流程图数据同步 psyncpsync的语法格式 psync运行流程全量复制全量复制的流程全量复制的缺陷有磁盘复制 vs 无磁盘复制 部分复制部分复制的流程复制积压缓冲区 实时复制 主从复制原理 主从节点建立复制流程图 保存主节点的信息从节点(sla…...

Pencils Protocol上线 Vaults 产品,为 $DAPP 深入赋能
Pencils Protocol 是 Scroll 生态一站式综合收益平台,该平台以 DeFi 功能作为抓手,基于 Farming、Vaults、Auction 等功能不断向 LRT、LaunchPad、AI、FHE、RWA 等领域深入的拓展。 近期 Pencils Protocol 生态不断迎来重磅进展,一个是 $DAPP…...

uni-app+vue3+pina实现全局加载中效果,自定义全局变量和函数可供所有页面使用
首先自定义一个加载中组件 ccloading.vue <template><view class"request-loading-view" v-if"loadingShow"><view class"loading-view"><image class"loading-img" :src"loading" mode"aspectF…...

基于SSM+小程序的在线课堂微信管理系统(在线课堂1)(源码+sql脚本+视频导入教程+文档)
👉文末查看项目功能视频演示获取源码sql脚本视频导入教程视频 1 、功能描述 &emsp1、管理员实现了首页、个人中心、用户管理、课程分类管理、课程信息管理、课程订阅管理、课程视频管理、公告栏管理、留言板管理、系统管理。 2、用户实现了首页、课程信息、公…...

Uniapp 微信小程序 最新 获取用户头像 和 昵称 方法 有效可用
文章目录 前言代码实现运行效果技术分析 前言 同事有个需求 授权获取用户头像 和 昵称 。之前做过线上小程序发版上线流程 就实现了下 最新的方法和 api 有些变化 记录下 代码实现 先直接上代码 <template><view class"container"><buttonclass&qu…...

儿童手抄报模板-200个(家有神兽必备)
在这个充满色彩与想象的世界里,每一位小朋友都是一位小小艺术家和梦想家。作为家长或老师,我们总是希望能为他们的学习生活增添一抹亮色,激发他们的创造力与探索欲。今天,就为大家带来一份超级实用的资源——儿童手抄报模板-200个…...

动态规划入门题目->使用最小费用爬楼梯
1.题目: 2.解析: 做题模式: 步骤一:找状态转移方程 步骤二:初始化 步三:填表 步骤四:返回-> dp[n] dp[i]表示到达 i 位置最小花费 逻辑:要爬到楼顶先找到 i 位置 , 要…...

中间添加一条可以拖拽的分界线,来动态调整两个模块的宽度
在 React 中操作 DOM 元素时,使用 document.querySelector 以及全局事件监听(如 addEventListener)并不推荐,因为这些方法无法与 React 的生命周期很好地协调,可能会导致内存泄漏或影响性能。 可以改为使用 useRef 和…...

C++的vector优化
1、C中的动态数组一般是特指vector类 2、vector需要优化的原因之一是当我们push_back元素到数组中时,如果原来分配给动态数组的内存不够用了,那么就会找一块更大的内存空间分配给数组,把旧的内容复制到新的内存中去,这就是导致程…...

基于飞腾平台的OpenCV的编译与安装
【写在前面】 飞腾开发者平台是基于飞腾自身强大的技术基础和开放能力,聚合行业内优秀资源而打造的。该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域,包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适…...

pyside6与协程
目录 一、常见错误 错误一、使用协程函数作为槽函数。 错误二、在Qt循环中创建新的loop 二、解决方法: ①安装库qasync ②修改Qt入口 ③异步槽函数 ④异步函数 ⑤整体示例 一、常见错误 错误一、使用协程函数作为槽函数。 这样是肯定是不行ÿ…...

手机如何五开玩梦幻西游端游?用GameViewer远程手机免费畅玩梦幻西游
用手机就能免费玩梦幻西游端游,还可以随时查看挂机进度! 想要实现这一点,就用网易GameViewer远程,而且不光手机可以玩梦幻西游端游,平板也能免费玩,并为你实现五开玩梦幻西游端游。 那么,通过Ga…...

【笔记】X射线物理基础
一、X射线衍射分析简史 1895年X射线发现 1896 年 2 月对骨折的观察:G.和 E. Frost是第一个使用 X 射线进行医疗用途 1897 年法国海关官员的行李扫描。 X射线衍射理论1 X射线衍射理论2 元素的特征X射线 X射线光电子的应用 电磁波的粒子属性 X射线层析成像法 X-ray…...

Vue3与Flask后端Demo
文章目录 准备工作Flask 后端设置Vue3 前端设置跨域问题测试 准备工作 安装开发环境 安装 Python(推荐 Python 3.8 或更高版本)。安装 Node.js(推荐 LTS 版本)。安装 PyCharm(用于 Flask 开发)和 VSCode&am…...

第一本RAG书籍《大模型RAG实战》出版!
随着ChatGPT的爆火,推动了新一轮的AI技术进步。但大模型自身存在幻觉、知识更新难等问题,阻碍了其直接进行落地应用。RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术将LLM与文本信息检索相结合,解决了在一些场景下模型知识不…...

Pandas -----------------------基础知识(四)
自定义函数 Series 加载数据 import pandas as pd df pd.DataFrame({Age: [20, 25, 30, 35, 40]}) df # 目标: 让 Age 列 的每个元素 num1 num2 def add_nums(x,num1,num2):return x num1 num2 df[Age].apply(add_nums,num1 2,num2 3) 法二 df[Age].apply(lambda x ,num1…...

鼎阳加油-IOC关键技术问题的解决记
鼎阳SDS6204示波器EPICS IOC的搭建-CSDN博客 这款示波器在labview下工作的很好,以前搭建逐束团3D系统时连续几个月不间断的工作连接从没断过线,并做过速率测试,单通道时10Hz的波形更新速率都可以达到: 鼎阳SDS6204示波器波形读取…...

【HarmonyOS】TaskPool非阻塞UI
TaskPool方法不会阻塞UI,如果做上传图片的功能加载Loading记得使用TaskPool,Promise、Async/Await都会阻塞UI 【引言】 发现Promise可能会阻塞UI,尝试使用async或await,但发现它们仍然会导致阻塞。后来看到chaoxiaoshu回复的Tas…...

关于使用/bin/sh -c 用于Dockerfile的Entrypoint的问题
问题描述 相同的dockerfile,使用不同的基础镜像制作镜像1号进程不相同 ENTRYPOINT都是: /bin/sh -c pre-start.sh && myblockserver 的形式 就是执行多个命令命令,最后的一个命令是阻塞的 镜像1: 1号进程是 /bin/sh -c pre-start…...

JS---获取浏览器可视窗口的尺寸
innerHeight 和 innerWidth 这两个方法分别是用来获取浏览器窗口的宽度和高度(包含滚动条的) <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible&q…...

对抗攻击方法详解:梯度攻击、转移攻击与模型集成攻击
对抗攻击方法详解:梯度攻击、转移攻击与模型集成攻击 近年来,随着深度学习模型在各个领域取得惊人突破,对抗攻击(Adversarial Attack) 逐渐成为研究热点。对抗攻击旨在通过在输入数据上施加精心设计的微小扰动&#x…...

GPU并行效率问题——通过MPS提升GPU计算收益
GPU并行效率问题——通过MPS提升GPU计算收益_gpu mps-CSDN博客...

patch 命令:补丁的应用
一、命令简介 diff 和 patch 是传统的文件比较和应用差异的工具,而 git 是一个更现代、功能更全面的版本控制系统,它内置了 diff 和 patch 的功能,并且提供了更多用于代码管理和协作的高级特性。 diff, patch 和 git 之间的关系…...

仓颉编程语言4,遇到BUG求助
本来准备整仓颉链接Mysql数据库。参考:GitCode - 全球开发者的开源社区,开源代码托管平台 这种方式是拿mysql官方的dll,编译一下,然后再封装成仓颉数据库驱动。这种方式不够逼格,所以准备解析mysql网络协议,从0开始写…...

SpringIOCDI
1.IOC 1.1.IOC概述 IOC: Inversion Of Control,简称IOC,也被称为控制反转。对象的创建权由程序员主动创建转移到容器,由容器创建、管理对象,这种思想称为控制反转。这个容器称为IOC容器或Spring容器被IOC容器创建、管…...

单细胞Seruat和h5ad数据格式互换(R与python)方法学习和整理
SeruatV4数据转化为h5ad格式数据 1、导入(R) rm(list ls()) library(Seurat) library(qs) library(reticulate) library(hdf5r) library(sceasy) library(BiocParallel) register(MulticoreParam(workers 4, progressbar TRUE)) scRNA <- qread("sc_dataset.qs&q…...

分布式难题-三座大山NPC
文章目录 1. 三座大山 NPC 的概念2. NPC 细分理解2.1. Network Delay 网络延迟2.2. Process Pause 进程暂停2.3. Clock Drift 时钟漂移Is the Algorithm Asynchronous? 本文参考: RedLock红锁安全性争论(上) https://martin.kleppmann.com/…...

两个方法教你设置Excel密码,防止修改和复制Excel表格内容
EXCEL是一款功能强大的电子表格软件,广泛用于各个地方。然而,对于一些重要的表格文件需要通过设置密码来限制大就的修改和复制权限。因而,对于一个EXCEL表格,通过密码设置大家有访问表格的权限,但无法修改数据的权限。…...

Java解析Excel文件
目录 背景 技术选型 开源Java框架选型 1. Apache POI 2. EasyExcel 收费Java框架选型 1. Spire.XLS for java 2. Aspose 总结 背景 在低代码产品的研发过程中,为用户提供数据导入导出的能力时,无法避免的就是对EXCEL解析的能力,所以本篇通过介…...

Require:基于雪花算法完成一个局部随机,全局离散没有热点切唯一的数值Id生成器。
【雪花算法】雪花算法(Snowflake Algorithm)是Twitter开源的用于生成唯一ID的算法,它可以在分布式系统中生成唯一的64位长整数ID。这种ID生成方式既保证了趋势递增,又保证了在不同数据中心、不同机器上生成的ID的唯一性。 符号位&…...