在日常的使用中，我们知道redis具有高可靠性，那么这个高可靠性是如何实现的，有具体有哪些表现呢？
其实，这里有两层含义：一是数据尽量少丢失，二是服务尽量少中断。AOF 和 RDB 保证了前者，而对于后者，Redis 的做法就是增加副本冗余量，将一份数据同时保存在多个实例上。即使有一个实例出现了故障，需要过一段时间才能恢复，其他实例也可以对外提供服务，不会影响业务使用。
多实例保存同一份数据，听起来好像很不错，但是，我们必须要考虑一个问题：这么多副本，它们之间的数据如何保持一致呢？数据读写操作可以发给所有的实例吗？
实际上，Redis 提供了主从库模式，以保证数据副本的一致，主从库之间采用的是读写分离的方式。
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读操作：主库、从库都可以接收；
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写操作：首先到主库执行，然后，主库将写操作同步给从库。
为什么要采用读写分离的方式呢？
不管是主库还是从库，都能接收客户端的写操作，那么，一个直接的问题就是：如果客户端对同一个数据前后修改了三次，每一次的修改请求都发送到不同的实例上，在不同的实例上执行，那么，这个数据在这三个实例上的副本就不一致了。在读取这个数据的时候，就可能读取到旧的值。
如果我们非要保持这个数据在三个实例上一致，就要涉及到加锁、实例间协商是否完成修改等一系列操作，但这会带来巨额的开销，当然是不太能接受的。
而主从库模式一旦采用了读写分离，所有数据的修改只会在主库上进行，不用协调三个实例。主库有了最新的数据后，会同步给从库，这样，主从库的数据就是一致的。
主从库间网络断了怎么办？
从 Redis 2.8 开始，网络断了之后，主从库会采用增量复制的方式继续同步。听名字大概就可以猜到它和全量复制的不同：全量复制是同步所有数据，而增量复制只会把主从库网络断连期间主库收到的命令，同步给从库。
那么，增量复制时，主从库之间具体是怎么保持同步的呢？这里的奥妙就在于 repl_backlog_buffer 这个缓冲区。我们先来看下它是如何用于增量命令的同步的。
当主从库断连后，主库会把断连期间收到的写操作命令，写入 replication buffer，同时也会把这些操作命令也写入 repl_backlog_buffer 这个缓冲区。
repl_backlog_buffer 是一个环形缓冲区，主库会记录自己写到的位置，从库则会记录自己已经读到的位置。
刚开始的时候，主库和从库的写读位置在一起，这算是它们的起始位置。随着主库不断接收新的写操作，它在缓冲区中的写位置会逐步偏离起始位置，我们通常用偏移量来衡量这个偏移距离的大小，对主库来说，对应的偏移量就是 master_repl_offset。主库接收的新写操作越多，这个值就会越大。
同样，从库在复制完写操作命令后，它在缓冲区中的读位置也开始逐步偏移刚才的起始位置，此时，从库已复制的偏移量 slave_repl_offset 也在不断增加。正常情况下，这两个偏移量基本相等。
小结
Redis 的主从库同步的基本原理，总结来说，有三种模式：全量复制、基于长连接的命令传播，以及增量复制。
全量复制虽然耗时，但是对于从库来说，如果是第一次同步，全量复制是无法避免的，所以，我给你一个小建议：一个 Redis 实例的数据库不要太大，一个实例大小在几 GB 级别比较合适，这样可以减少 RDB 文件生成、传输和重新加载的开销。另外，为了避免多个从库同时和主库进行全量复制，给主库过大的同步压力，我们也可以采用“主 - 从 - 从”这一级联模式，来缓解主库的压力。
长连接复制是主从库正常运行后的常规同步阶段。在这个阶段中，主从库之间通过命令传播实现同步。不过，这期间如果遇到了网络断连，增量复制就派上用场了。我特别建议你留意一下 repl_backlog_size 这个配置参数。如果它配置得过小，在增量复制阶段，可能会导致从库的复制进度赶不上主库，进而导致从库重新进行全量复制。所以，通过调大这个参数，可以减少从库在网络断连时全量复制的风险。
