面试题：从源码层面剖析Redis复制对数据一致性保障的优化策略

Question

从Redis源码角度出发，分析在不同版本中，针对复制实现里数据一致性保障方面做了哪些重要的优化策略？这些优化策略是如何解决当时面临的数据一致性相关问题的？请结合具体的源码逻辑进行分析。

Answer 1

Redis不同版本复制实现中数据一致性保障的优化策略及源码分析

旧版本（早期）存在的问题

在早期版本中，Redis的复制机制相对简单。主从复制过程中，当主节点数据量较大时，全量复制会带来较高的开销。从节点在初次连接主节点时，主节点会将整个数据集以RDB文件的形式发送给从节点，这期间主节点可能会继续接收写请求，从而导致从节点的数据与主节点数据存在短暂的不一致。

优化策略及源码分析

1. PSYNC （部分重同步）优化策略
   • 策略描述：在Redis 2.8版本引入了PSYNC命令，它允许从节点在与主节点断开连接后，尝试进行部分重同步。如果主节点能够识别从节点，并且主节点的复制积压缓冲区中有足够的历史数据，就可以只将从节点断开连接期间主节点接收到的写命令发送给从节点，而不是进行全量复制，大大提高了数据同步效率，保障数据一致性。
   • 源码逻辑：在redis.c文件中，replicationCron函数负责处理复制相关的定时任务。当从节点发送PSYNC命令时，主节点通过psyncCommand函数处理该命令。主节点维护了一个复制积压缓冲区（server.repl_backlog），该缓冲区记录了主节点最近处理的写命令。如果从节点发送的偏移量（psync_offset）在积压缓冲区范围内，主节点就可以从该偏移量处开始将后续命令发送给从节点，实现部分重同步。例如：

// 判断是否可以进行部分重同步
if (psync_offset >= server.repl_backlog_histlen &&
    psync_offset < server.repl_backlog_histlen+server.repl_backlog_size)
{
    // 计算偏移量在积压缓冲区中的位置
    long long offset = psync_offset - server.repl_backlog_histlen;
    // 从积压缓冲区中获取数据并发送给从节点
    // 这里简化表示，实际有复杂的命令序列化等操作
    sendReplBacklogData(client, offset); 
    client->replstate = REPL_STATE_PSYNC_CONT;
}
else
{
    // 无法进行部分重同步，进行全量复制
    startFullReplication(client); 
}

2. 主从心跳机制优化
   • 策略描述：在各个版本中不断优化主从之间的心跳机制。主节点和从节点定期互相发送PING和REPLCONF ACK命令。主节点通过心跳检测从节点的存活状态，从节点通过REPLCONF ACK命令向主节点报告自己当前的复制偏移量。这有助于主节点及时发现从节点是否落后，以及时采取措施保障数据一致性。
   • 源码逻辑：在networking.c中，writeToClient函数负责向客户端（包括从节点）发送数据。主节点定期向从节点发送PING命令，而从节点在接收到主节点的命令后，会通过processInputBuffer函数处理输入缓冲区数据，当处理到合适时机时，会向主节点发送REPLCONF ACK命令。例如，从节点在replicationFeedProcess函数中处理主节点发送的命令时，会在合适时候更新自己的复制偏移量，并通过sendReplicationAck函数向主节点发送ACK：

// 更新从节点的复制偏移量
server.master_repl_offset += nread;
// 发送REPLCONF ACK命令
sendReplicationAck(); 

3. 无盘复制优化
   • 策略描述：Redis 4.0引入了无盘复制。在传统的全量复制中，主节点需要先将数据集生成RDB文件并写入磁盘，然后再发送给从节点。无盘复制则是主节点直接通过网络将RDB数据发送给从节点，避免了磁盘I/O开销，缩短了全量复制的时间，减少了主从数据不一致的窗口。
   • 源码逻辑：在replication.c文件中，startBGSaveForReplication函数负责启动全量复制相关的操作。当开启无盘复制（server.rdb_diskless_sync为1）时，主节点通过rdbSend函数直接将RDB数据通过网络发送给从节点，而不是先写入磁盘。例如：

if (server.rdb_diskless_sync) {
    rdbSend(client);
} else {
    // 传统有盘复制逻辑，先写入磁盘
    startBGSaveForReplication(client); 
}

通过这些优化策略，Redis在不同版本中逐步提升了复制实现里数据一致性的保障能力，减少了主从节点之间数据不一致的可能性，提高了系统的整体可靠性和稳定性。