Redis主从集群切换数据丢失的解决方案

一、数据丢失的情况

异步复制同步丢失

集群产生脑裂数据丢失

1.异步复制丢失

对于Redis主节点与从节点之间的数据复制，是异步复制的，当客户端发送写请求给master节点的时候，客户端会返回OK，然后同步到各个slave节点中。

如果此时master还没来得及同步给slave节点时发生宕机，那么master内存中的数据会丢失；

要是master中开启持久化设置数据可不可以保证不丢失呢？答案是否定的。在master 发生宕机后，sentinel集群检测到master发生故障，重新选举新的master，如果旧的master在故障恢复后重启，那么此时它需要同步新master的数据，此时新的master的数据是空的（假设这段时间中没有数据写入）。那么旧master中的数据就会被刷新掉，此时数据还是会丢失。

2.集群产生脑裂

首先我们需要理解集群的脑裂现象，这就好比一个人有两个大脑，那么到底受谁来控制呢？在分布式集群中，分布式协作框架zookeeper很好的解决了这个问题，通过控制半数以上的机器来解决。

那么在Redis中，集群脑裂产生数据丢失的现象是怎么样的呢？

假设我们有一个redis集群，正常情况下client会向master发送请求，然后同步到salve，sentinel集群监控着集群，在集群发生故障时进行自动故障转移。

此时，由于某种原因，比如网络原因，集群出现了分区，master与slave节点之间断开了联系，sentinel监控到一段时间没有联系认为master故障，然后重新选举，将slave切换为新的master。但是master可能并没有发生故障，只是网络产生分区，此时client任然在旧的master上写数据，而新的master中没有数据，如果不及时发现问题进行处理可能旧的master中堆积大量数据。在发现问题之后，旧的master降为slave同步新的master数据，那么之前的数据被刷新掉，大量数据丢失。

在了解了上面的两种数据丢失场景后，我们如何保证数据可以不丢失呢？在分布式系统中，衡量一个系统的可用性，我们一般情况下会说4个9,5个9的系统达到了高可用（99.99%，99.999%，据说淘宝是5个9）。对于redis集群，我们不可能保证数据完全不丢失，只能做到使得尽量少的数据丢失。

二、如何保证尽量少的数据丢失？

在redis的配置文件中有两个参数我们可以设置：

min-slaves-to-write 1
min-slaves-max-lag 10

min-slaves-to-write默认情况下是0，min-slaves-max-lag默认情况下是10。

以上面配置为例，这两个参数表示至少有1个salve的与master的同步复制延迟不能超过10s，一旦所有的slave复制和同步的延迟达到了10s，那么此时master就不会接受任何请求。

我们可以减小min-slaves-max-lag参数的值，这样就可以避免在发生故障时大量的数据丢失，一旦发现延迟超过了该值就不会往master中写入数据。

那么对于client，我们可以采取降级措施，将数据暂时写入本地缓存和磁盘中，在一段时间后重新写入master来保证数据不丢失；也可以将数据写入kafka消息队列，隔一段时间去消费kafka中的数据。

通过上面两个参数的设置我们尽可能的减少数据的丢失，具体的值还需要在特定的环境下进行测试设置。

补充：Redis Cluster 会丢数据吗？

Redis Cluster 不保证强一致性，在一些特殊场景，客户端即使收到了写入确认，还是可能丢数据的。

场景1：异步复制

client 写入 master B

master B 回复 OK

master B 同步至 slave B1 B2 B3

B 没有等待 B1 B2 B3 的确认就回复了 client，如果在 slave 同步完成之前，master 宕机了，其中一个 slave 会被选为 master，这时之前 client 写入的数据就丢了。

wait 命令可以增强这种场景的数据安全性。

wait 会阻塞当前 client 直到之前的写操作被指定数量的 slave 同步成功。

wait 可以提高数据的安全性，但并不保证强一致性。

因为即使使用了这种同步复制方式，也存在特殊情况：一个没有完成同步的 slave 被选举为了 master。

场景2：网络分区

6个节点 A, B, C, A1, B1, C1，3个master，3个slave，还有一个client，Z1。

发生网络分区之后，形成了2个区，A, C, A1, B1, C1 和 B Z1。

这时 Z1 还是可以向 B 写入的，如果短时间内分区就恢复了，那就没问题，整个集群继续正常工作，但如果时间一长，B1 就会成为所在分区的 master，Z1 写入 B 的数据就丢了。

maximum window（最大时间窗口） 可以减少数据损失，可以控制 Z1 向 B 写入的总数：

过去一定时间后，分区的多数边就会进行选举，slave 成为 master，这时分区少数边的 master 就会拒绝接收写请求。

这个时间量是非常重要的，称为节点过期时间。

一个 master 在达到过期时间后，就被认为是故障的，进入 error 状态，停止接收写请求，可以被 slave 取代。

小结

Redis Cluster 不保证强一致性，存在丢失数据的场景：

异步复制

在 master 写成功，但 slave 同步完成之前，master 宕机了，slave 变为 master，数据丢失。

wait 命令可以给为同步复制，但也无法完全保证数据不丢，而且影响性能。

网络分区

分区后一个 master 继续接收写请求，分区恢复后这个 master 可能会变为 slave，那么之前写入的数据就丢了。

可以设置节点过期时间，减少 master 在分区期间接收的写入数量，降低数据丢失的损失。