面试题：Redis故障转移过程中如何避免数据丢失以保障一致性

Question

在Redis集群发生故障转移时，可能会出现数据丢失的情况，你能详细说明有哪些场景会导致数据丢失，以及如何通过配置和机制来避免这些情况，从而保障数据一致性？

Answer 1

导致数据丢失的场景

1. 异步复制导致的数据丢失
   • 场景：Redis主从复制是异步的，当主节点接收到写请求并写入数据后，会向从节点异步复制数据。如果在主节点将数据同步给从节点之前，主节点发生故障，且此时新的主节点选举完成，那么这部分还未同步到从节点的数据就会丢失。
   • 示例：客户端向主节点写入数据 SET key value，主节点接收到数据并返回成功给客户端，但还未来得及将此数据同步给从节点，主节点就宕机了。之后从节点被选举为新主节点，这个 SET key value 的数据就丢失了。
2. 脑裂导致的数据丢失
   • 场景：在网络分区的情况下，集群可能会分成多个部分，每个部分都认为自己是主节点，继续对外提供服务。如果客户端在旧主节点（网络分区后孤立的主节点）写入数据，而这个旧主节点最终被判定为故障，新的主节点没有这些数据，就会造成数据丢失。
   • 示例：假设集群中有一个主节点M和两个从节点S1、S2。发生网络分区后，M与S1、S2失去联系，M继续接收客户端写请求并写入数据。同时，S1和S2通过选举产生了新的主节点S1。当网络恢复后，旧主节点M被判定为故障，它写入的数据没有同步到新主节点S1，从而导致数据丢失。

避免数据丢失保障数据一致性的方法

1. 配置选项
   • 开启 min - slaves - to - write 和 min - slaves - max - lag
     • 配置说明：min - slaves - to - write 表示主节点要进行写操作至少需要有多少个从节点连接；min - slaves - max - lag 表示从节点与主节点数据复制延迟的最大时长（单位为秒）。当连接的从节点数量小于 min - slaves - to - write，或者从节点的复制延迟大于 min - slaves - max - lag 时，主节点将拒绝写请求。
     • 示例配置：在 redis.conf 文件中添加 min - slaves - to - write 2 和 min - slaves - max - lag 10，表示主节点至少需要2个从节点连接，且从节点的复制延迟不能超过10秒，否则主节点拒绝写请求，这样可以在一定程度上避免异步复制导致的数据丢失。
2. 使用 WAIT 命令
   • 原理：客户端在写入数据后，使用 WAIT 命令，它会阻塞当前客户端连接，直到数据被复制到指定数量的从节点。
   • 示例：客户端执行 SET key value 写入数据后，接着执行 WAIT numSlaves timeout，其中 numSlaves 是期望数据同步到的从节点数量，timeout 是等待的最长时间。例如 WAIT 2 1000，表示等待数据同步到至少2个从节点，最多等待1000毫秒（1秒）。只有当数据同步到足够数量的从节点后，WAIT 命令才会返回，客户端才能继续执行后续操作，从而保障数据不会因异步复制丢失。
3. 使用 AOF 持久化并合理配置
   • 配置说明：开启 AOF（Append - Only - File）持久化，并且设置 appendfsync 选项为 always。appendfsync always 表示每次写操作都会同步到 AOF 文件，这样即使主节点发生故障，重启后也能通过重放 AOF 文件恢复数据。但这种方式会对性能有一定影响，因为每次写操作都要进行磁盘I/O。
   • 示例配置：在 redis.conf 文件中设置 appendonly yes 开启 AOF 持久化，设置 appendfsync always 确保每次写操作都同步到 AOF 文件。
4. 优化集群网络
   • 方法：尽量减少网络分区的发生，例如采用更可靠的网络设备，优化网络拓扑结构，增加网络冗余等。良好的网络环境可以降低脑裂发生的概率，从而避免因脑裂导致的数据丢失。