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Redis Cluster到底会不会丢数据?

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

Redis Cluster到底会不会丢数据?

  • 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

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发生网络分区之后,形成了2个区,A, C, A1, B1, C1B Z1

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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。

Redis Cluster到底会不会丢数据?推荐学习:《redis教程》

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