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Redis主从同步与对象模型深度解析

来源：互联网 2026-07-25 08:43:03

Redis内存淘汰策略针对外层key，支持LRU、LFU、TTL及随机淘汰。持久化含RDB快照、AOF日志及混合模式，AOF支持always、everysec、no三种同步策略。主从采用异步复制保证最终一致性，哨兵实现主从切换，Redis-Cluster通过一致性哈希实现分布式数据均衡。

淘汰策略

当内存占用达到 max_memory 上限时（在 redis.conf 中配置，例如主机内存为 96G，建议设置为 48G，因为持久化时需要 fork 一份当前 Redis 的快照），淘汰策略便会生效。

需明确一点：淘汰策略仅针对最外层 key，不会检测 value 内部的 key，例如 list 的 element 或 hash 的 field。

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时限 key 中淘汰

淘汰策略含义
volatile-lru淘汰最长时间未被使用的 key
volatile-lfu淘汰使用次数最少的 key，或随机采样
volatile-ttl淘汰即将过期的 key
volatile-random随机淘汰

所有 key 中淘汰

淘汰策略含义
allkeys-lru淘汰最长时间未被使用的 key
allkeys-lfu淘汰使用次数最少的 key，或随机采样
volatile-random随机淘汰

禁止淘汰（默认）

选用此策略时，若内存达到上限，写入指令将直接返回错误。

持久化

Redis 作为内存数据库，所有数据存储在内存中，速度虽快但数据易丢失。默认开启 RDB 持久化。

底层 IO 流程：fopen → fwrite → setbuf → fflush → fsync → fclose

fwrite 操作本质上仅将 buffer 中的数据搬运至用户态缓冲区，内核对此毫不知情。随后，fflush 将用户态缓冲区的数据移动到 page cache（高速缓存）。若不调用 fsync，数据最终仍会写入磁盘，但时间不确定——通过 LRU 算法将 page cache 中的数据淘汰到磁盘文件中。

Redis主从同步与对象模型深度解析

存在两个风险点：机器断电会丢失第 1、2 阶段的数据；进程关闭则会丢失第 1 阶段的数据。

fork 写时复制：子进程与父进程映射同一块物理内存。父进程会复制一份虚拟内存页表给子进程，并将两者设置为只读，虚拟内存映射到同一物理页。只有当其中一个进程试图修改共享的只读物理页面时（例如修改全局变量或在堆上分配新内存），才会触发写保护中断，物理页发生复制，修改者指向新页面，并将只读状态修改为可读可写。

Redis主从同步与对象模型深度解析

利用 fork 进程功能，相当于为父进程内存创建了一份快照。更重要的是，此过程在维持 Redis 对外服务能力的同时，完成了数据的一次保存。

AOF

AOF 通过不断追加写操作日志到 buffer 中实现持久化。其优势在于：顺序磁盘 IO 的速度已接近内存随机 IO。但 AOF 也存在数据冗余问题，例如多次 set 操作中，仅最后一条 set 真正有效。

AOF 提供三种同步策略：

① always：只要对 Redis 有修改，立即写盘。

② every_sec：每秒进行一次落盘（由 bio_fsync_aof 执行）。

③ no：buffer 数据仅写入 page cache（机制同上）。

AOF-rewrite

fork 一个子进程，仅保存当前 Redis 内存状态，根据内存数据重新生成 AOF 文件。此举可去除同一 key 的历史冗余。重写 AOF 期间，所有对 Redis 的写操作会被记录到重写缓冲区，重写结束后，这些增量操作被附加到 AOF 文件末尾。

RDB

通过 fork 子进程进行持久化，基于内存中完整数据集生成快照。但 RDB 存在明显短板：两次 RDB 之间的数据修改无法被记录。

RDB-AOF 混合持久化

此模式在 RDB 持久化期间，将 Redis 的写操作记录到重写缓冲区。RDB 持久化完成后，缓冲区中的增量数据被附加到 AOF 文件末尾，兼顾了 RDB 的恢复速度与 AOF 的数据完整性。

Redis 持久化相关配置

所有持久化相关配置均在 redis.conf 中完成。

######### aof ########## redis.cnf
appendonly no
appendfilename "appendonly.aof"
# aof read write  invert
# appendfsync always
appendfsync everysec
# appendfsync no
# auto-aof-rewrite-percentage 为 0 则关闭 aof 复写
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
# yes 如果 aof 数据不完整，尽量读取最多的格式正确的数据；
# no 如果 aof 数据不完整 报错，可以通过 redis-check-aof 来修复 aof 文件；
aof-load-truncated yes
# 开启混合持久化
aof-use-rdb-preamble yes

######### rdb ##########
# sa ve ""
# sa ve 3600 1
# sa ve 300 100
# sa ve 60 10000

典型配置场景一：纯 AOF

# 开启 aof
appendonly yes
# 关闭 aof复写
auto-aof-rewrite-percentage 0
# 关闭 混合持久化
aof-use-rdb-preamble no
# 关闭 rdb
sa ve ""
# 1. 每条命令刷盘  redis 事务才具备持久性
# appendfsync always
# 2. 每秒刷盘
appendfsync everysec
# 3. 交由系统刷盘
# appendfsync no

典型配置场景二：AOF 带重写

# 开启 aof
appendonly yes
# 开启 aof复写
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
# 关闭 混合持久化
aof-use-rdb-preamble no
# 关闭 rdb
sa ve ""
# 策略1：redis记录上次aof复写时的size，之后如果累计增长了100%则触发重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
# 策略2：为了避免小数据量时频繁触发重写，需同时满足文件超过64mb才进行
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

典型配置场景三：纯 RDB

# 关闭 aof 同时也关闭了 aof复写
appendonly no
# 关闭 aof复写
auto-aof-rewrite-percentage 0
# 关闭 混合持久化
aof-use-rdb-preamble no
# 开启 rdb 也就是注释 sa ve ""
# sa ve ""
sa ve 3600 1
sa ve 300 100
sa ve 60 10000
# redis默认策略如下：
# 注意：写了多个sa ve策略，只要满足一个就会触发rdb持久化
# 3600秒内有1次修改
# 300秒内有100次修改
# 60秒内有10000次修改

典型配置场景四：RDB-AOF 混合持久化

# 开启 aof
appendonly yes
# 开启 aof复写
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
# 开启 混合持久化
aof-use-rdb-preamble yes
# 关闭 rdb
sa ve ""

Redis 持久化方案的优缺点

特性AOF（Append Only File）RDB（Redis Database Snapshot）
优点 数据可靠，丢失较少
持久化过程代价较低		 RDB 文件小
数据恢复快
缺点 AOF 文件过大
数据恢复慢		 数据丢失较多
持久化过程代价较高（fork 子进程实现）

高可用：Redis 主从复制数据备份 + 主从切换机制

主从复制的核心目标是解决单点故障带来的数据安全问题，防止 Redis 所在磁盘损坏后数据彻底丢失。

Redis 主从之间采用异步复制方式。异步复制的优点在于高效，缺点是只能保证最终一致性。现代分布式系统大多追求半数一致性，这是一个合理的折中方案。

Redis主从同步与对象模型深度解析

#redis.conf
replicaof 127.0.0.1 7002
info replication

主从切换

哨兵模式是主从切换的经典实现。但哨兵仅保证单个节点的可用性，并非多节点同时对外服务。

Redis主从同步与对象模型深度解析

Redis-Cluster 集群

Redis Cluster 引入多个中心节点对外提供服务，真正实现了分布式架构。

Redis主从同步与对象模型深度解析

这里有一个绕不开的问题：向其中一个主节点写入数据时，如何保证数据均匀分布到所有主节点？这需要关注一致性哈希算法。关于 Redis-Cluster 集群的详细配置，此处不做展开，有兴趣可查阅官方文档。

侠游戏发布此文仅为了传递信息，不代表侠游戏网站认同其观点或证实其描述

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