Redis集群数据同步的那些事儿，聊聊怎么让多个集群之间的数据不丢失也能及时更新

说到Redis集群，咱们可以把它想象成一个大仓库，单个Redis集群就像一个大仓库，里面分成了很多个小房间（我们叫它分片），每个小房间只存放特定类型的货物（也就是数据），这样分工合作，存取效率很高，但问题来了，如果整个大仓库因为地震、火灾（对应服务器宕机、机房故障）全没了，那损失就惨重了，我们通常会在另一个地方再建一个一模一样的大仓库（也就是另一个Redis集群）,作为备用。

核心问题就变成了：怎么让主仓库里的货物变动，能及时、完整地同步到备用仓库里去，保证即使主仓库没了，备用仓库也能立刻顶上，数据几乎不丢？这就是“Redis集群数据同步的那些事儿”。

根据一些技术社区的讨论，比如来自阿里巴巴的数据库团队在阿里云开发者社区分享的经验，以及腾讯云、华为云等云服务商的技术文档中提到的方法，要实现这个目标，主要有以下几种常见的思路,各有优劣：

基于客户端的双写（最简单，但也最麻烦）

这个方法最直接，你的应用程序就像是一个采购员，每次往主仓库里放入一件新货物（写入数据）时，都同时往备用仓库里也放一份,这样两个仓库的数据理论上就是一样的。

• 优点：实现起来简单粗暴，不需要复杂的中间件,对Redis集群本身没有侵入性。
• 缺点：麻烦和不可靠的地方太多了。
  • 性能开销大：每次写操作都变成了两次网络请求，响应时间几乎翻倍,给应用程序带来额外负担。
  • 数据一致性难保证：万一有一次写入备用仓库失败了怎么办？你可能得自己写很多重试和异常处理的代码，逻辑变得非常复杂，如果主仓库写入成功，但备用仓库写入失败,两个仓库的数据就不一致了。
  • 增加客户端复杂度：客户端要维护两套集群的连接和写入逻辑。

这种方式一般只用在数据一致性要求不是极高、写操作不频繁的场景下,算是一个快速但粗糙的解决方案。

基于消息队列的异步同步（解耦和削峰）

为了解耦应用程序和同步过程，可以引入一个“中转站”——消息队列（比如Kafka、RocketMQ），你的应用程序只负责往主仓库写数据，同时把这次写操作的具体内容（set key value”）打包成一个消息，扔进消息队列里，你再写一个单独的同步程序，专门从消息队列里取出这些消息，再老老实实地去执行,把数据写入到备用仓库。

• 优点：
  • 应用无感知：应用程序写完主集群、发完消息就完事了，感觉不到同步的存在,性能影响小。
  • 解耦：同步程序和主业务程序分开，即使同步程序暂时挂了，消息也会积压在队列里，等它恢复了再继续同步,数据不会丢。
  • 抗冲击：如果短时间内有海量数据写入，消息队列可以起到缓冲（削峰）的作用,避免备用仓库被冲垮。
• 缺点：
  • 系统更复杂：引入了消息队列这个新的组件,你需要额外维护它的高可用。
  • 数据延迟：毕竟是异步的，备用仓库的数据会比主仓库慢一点，这个延迟取决于消息队列的处理速度和网络状况，这是最终一致性,不是强一致性。
  • 顺序问题：如果对同一个key有连续的修改操作，比如先set a=1，再set a=2，必须保证同步程序按顺序执行，否则可能把旧值覆盖新值，有些消息队列能保证顺序,但这又增加了配置复杂度。

这种方式在互联网公司用得非常多，适合数据量巨大、允许短暂延迟的业务场景。

使用专业的数据同步工具（省心但需要学习）

既然大家都有这个需求，就有一些现成的工具被开发出来，专门干跨集群数据同步的活儿，比如Redis官方提供的Redis Shake,或者一些云服务商自己封装的商业工具。

这类工具的原理通常是：它们会伪装成主集群的一个从节点（slave），通过Redis原生的主从复制协议，源源不断地从主集群拉取数据变更（拿到的是原始命令流或者RDB文件+增量命令）,然后应用到备用集群上。

• 优点：
  • 对业务透明：应用程序完全不知道它的存在,写法照旧。
  • 高效可靠：利用了Redis自身成熟的主从复制机制,数据同步的效率和可靠性都比较高。
  • 功能丰富：这些工具通常还支持数据过滤、转换、监控等功能。
• 缺点：
  • 需要部署和维护：你得额外部署和监控这个同步工具,确保它7x24小时稳定运行。
  • 有学习成本：需要学习工具的配置和使用方法。

这是目前业界比较推荐的方式，尤其是在混合云（自己的机房和云上集群同步）或者多活容灾等场景下。

总结一下

想让多个Redis集群之间的数据不丢也能及时更新，没有一种完美无缺的方法,关键看你的业务最关心什么。

• 如果你追求极致的简单，能接受一些风险，可以考虑客户端双写。
• 如果你的数据量很大，且系统架构已经用了消息队列，希望业务层解耦，那么基于消息队列的异步同步是个不错的选择。
• 如果你希望省心、可靠、对业务无侵入，并且愿意投入一些运维精力，那么使用像Redis Shake这样的专业同步工具是最佳路径。

无论用哪种方法，都要记住，“及时”和“不丢失”往往需要权衡，完全零延迟、零丢失的强一致性方案在分布式系统中实现成本极高，大多数时候，我们追求的是在可接受的延迟范围内（比如几百毫秒到几秒），保证数据最终一致,并具备完善的容灾切换能力。