开头
如果Redis的读写请求量很大，那么单个实例很有可能承担不了这么大的请求量，如何提高Redis的性能呢？你也许已经想到了，可以部署多个副本节点，业务采用读写分离的方式，把读请求分担到多个副本节点上，提高访问性能。要实现读写分离，就必须部署多个副本，每个副本需要实时同步主节点的数据。
Redis也提供了完善的主从复制机制，使用非常简单的命令，就可以构建一个多副本节点的集群。
同时，当主节点故障宕机时，我们可以把一个副本节点提升为主节点，提高Redis的可用性。可见，对于故障恢复，也依赖Redis的主从复制，它们都是Redis高可用的一部分。
这篇文章我们就来介绍一下Redis主从复制流程和原理，以及在复制过程中有可能产生的各种问题。
一、业务场景介绍
先来给大家说一个业务场景，假设咱们现在开发一个电商网站，要实现支付订单的功能，流程如下：
创建一个订单之后，如果用户立刻支付了这个订单，我们需要将订单状态更新为“已支付”
扣减相应的商品库存
通知仓储中心，进行发货
给用户的这次购物增加相应的积分
针对上述流程，我们需要有订单服务、库存服务、仓储服务、积分服务。整个流程的大体思路如下：
用户针对一个订单完成支付之后，就会去找订单服务，更新订单状态
订单服务调用库存服务，完成相应功能
订单服务调用仓储服务，完成相应功能
订单服务调用积分服务，完成相应功能
至此，整个支付订单的业务流程结束
下图这张图，清晰表明了各服务间的调用过程：
好！有了业务场景之后，咱们就一起来看看Spring Cloud微服务架构中，这几个组件如何相互协作，各自发挥的作用以及其背后的原理。
二、Spring Cloud核心组件：Eureka
咱们来考虑第一个问题：订单服务想要调用库存服务、仓储服务，或者是积分服务，怎么调用？
订单服务压根儿就不知道人家库存服务在哪台机器上啊！他就算想要发起一个请求，都不知道发送给谁，有心无力！
这时候，就轮到Spring Cloud Eureka出场了。Eureka是微服务架构中的注册中心，专门负责服务的注册与发现。
咱们来看看下面的这张图，结合图来仔细剖析一下整个流程：
如上图所示，库存服务、仓储服务、积分服务中都有一个Eureka Client组件，这个组件专门负责将这个服务的信息注册到Eureka Server中。说白了，就是告诉Eureka Server，自己在哪台机器上，监听着哪个端口。而Eureka Server是一个注册中心，里面有一个注册表，保存了各服务所在的机器和端口号
订单服务里也有一个Eureka Client组件，这个Eureka Client组件会找Eureka Server问一下：库存服务在哪台机器啊？监听着哪个端口啊？仓储服务呢？积分服务呢？然后就可以把这些相关信息从Eureka Server的注册表中拉取到自己本地缓存起来。
这时如果订单服务想要调用库存服务，不就可以找自己本地的Eureka Client问一下库存服务在哪台机器？监听哪个端口吗？收到响应后，紧接着就可以发送一个请求过去，调用库存服务扣减库存的那个接口！同理，如果订单服务要调用仓储服务、积分服务，也是如法炮制。
总结一下：
Eureka Client：负责将这个服务的信息注册到Eureka Server中
Eureka Server：注册中心，里面有一个注册表，保存了各个服务所在的机器和端口号
三、Spring Cloud核心组件：Feign
现在订单服务确实知道库存服务、积分服务、仓库服务在哪里了，同时也监听着哪些端口号了。但是新问题又来了：难道订单服务要自己写一大堆代码，跟其他服务建立网络连接，然后构造一个复杂的请求，接着发送请求过去，最后对返回的响应结果再写一大堆代码来处理吗？
这是上述流程翻译的代码片段，咱们一起来看看，体会一下这种绝望而无助的感受！！！
友情提示，前方高能：
看完上面那一大段代码，有没有感到后背发凉、一身冷汗？实际上你进行服务间调用时，如果每次都手写代码，代码量比上面那段要多至少几倍，所以这个事儿压根儿就不是地球人能干的。
既然如此，那怎么办呢？别急，Feign早已为我们提供好了优雅的解决方案。来看看如果用Feign的话，你的订单服务调用库存服务的代码会变成啥样？
看完上面的代码什么感觉？是不是感觉整个世界都干净了，又找到了活下去的勇气！没有底层的建立连接、构造请求、解析响应的代码，直接就是用注解定义一个 FeignClient接口，然后调用那个接口就可以了。人家Feign Client会在底层根据你的注解，跟你指定的服务建立连接、构造请求、发起靕求、获取响应、解析响应，等等。这一系列脏活累活，人家Feign全给你干了。
那么问题来了，Feign是如何做到这么神奇的呢？很简单，Feign的一个关键机制就是使用了动态代理。咱们一起来看看下面的图，结合图来分析：
首先，如果你对某个接口定义了@FeignClient注解，Feign就会针对这个接口创建一个动态代理
接着你要是调用那个接口，本质就是会调用 Feign创建的动态代理，这是核心中的核心
Feign的动态代理会根据你在接口上的@RequestMapping等注解，来动态构造出你要请求的服务的地址
最后针对这个地址，发起请求、解析响应
四、Spring Cloud核心组件：Ribbon
说完了Feign，还没完。现在新的问题又来了，如果人家库存服务部署在了5台机器上，如下所示：
192.168.169:9000
192.168.170:9000
192.168.171:9000
192.168.172:9000
192.168.173:9000
这下麻烦了！人家Feign怎么知道该请求哪台机器呢？
这时Spring Cloud Ribbon就派上用场了。Ribbon就是专门解决这个问题的。它的作用是负载均衡，会帮你在每次请求时选择一台机器，均匀的把请求分发到各个机器上
Ribbon的负载均衡默认使用的最经典的Round Robin轮询算法。这是啥？简单来说，就是如果订单服务对库存服务发起10次请求，那就先让你请求第1台机器、然后是第2台机器、第3台机器、第4台机器、第5台机器，接着再来—个循环，第1台机器、第2台机器。。。以此类推。
此外，Ribbon是和Feign以及Eureka紧密协作，完成工作的，具体如下：
首先Ribbon会从 Eureka Client里获取到对应的服务注册表，也就知道了所有的服务都部署在了哪些机器上，在监听哪些端口号。
然后Ribbon就可以使用默认的Round Robin算法，从中选择一台机器
Feign就会针对这台机器，构造并发起请求。
对上述整个过程，再来一张图，帮助大家更深刻的理解：
最后
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