云计算工程师做 “选择题”
alter table 库名.表名 动作(add/modify/change/drop/rename)www.huawei.com-->商用产品及方案(鲲鹏计算)-->学习与技术支持(产品文档)-->智能服务器。链：INPUT/OUTPUT/FORWARD/PREROUTING/POSTROUTING。字段权限 --> mysql.tables_priv/mysql.columns_priv。新增
云计算工程师做 “选择题”
软件 --> 组件化的设计思想 nginx -- 模块
第二阶段：
监控与安全：5天
监控解决方案：3
Zabbix
Prometheus
安全：2
kali、扫描与抓包、系统安全加固、服务加固、iptables
项目实战一：2天
高可用负载均衡web集群
----------------------------------------------------------
---------------------------------------------------
集群:
集群分类:
按功能分类:
高性能集群
高可用集群:故障自动切换(备胎)
负载均衡集群:压力分摊
按架构分类:
中心化架构集群
非中心化架构集群
负载均衡软件:
LVS:Linux virtual Server
组成:
内核空间:IPVS框架
用户空间:ipvsadm命令
工作模式:
NAT:地址转换模式 net.ipv4.ip_forward
DR:直连路由模式
TUN:隧道模式
NGINX:能够做web服务器,也能做反向代理服务器
HAPROXY:天生的负载均衡器
负载均衡软件选择:
LVS:负载特别大的站点
NGINX:负载比较小的站点
HAPROXY:负载较大且需要七层会话处理
功能:LVS<HAPROXY<NGINX
性能:LVS>HAPROXY>NGINX
代理和调度:
代理:
负载均衡软件工作于OSI七层
需要对客户端的包进行深层次解析后发往真实服务器
调度:
负载均衡软件工作于OSI四层
无法识别典型的应用层协议,仅做流量调度分发
----------------------------------------------------
存储
解决方案:
硬件层面:存储柜
软件层面:分布式存储系统(SDS:soft define storage)
Ceph:分布式存储解决方案
组件化设计思想
版本:v17 Qunicy
存储提供形式:
块存储
文件存储
对象存储
组件:
MON:monitor,整个集群的监控,绘制OSD地图
MGR:manager,管理组件,提供了一个对于ceph的web管理界面
OSD:objective stroage deamon,负责集群内部的数据存储
MDS:meatadata service,元数据服务器
RGW:rados gateway,网关服务
搭建准备工作:
1、更新自定义yum源ceph相关软件
2、配置hosts文件解析主机名
192.168.88.240 quay.io
3、配置各节点yum源
4、配置时间服务
5、各个节点安装必要软件:podman/python39/lvm2
6、搭建私有镜像仓库
6.1、搭建私有仓库 5000-->80
6.2、导入ceph相关镜像
podman load -i xx.tar
6.3、推送ceph镜像到私有仓库
podman push quay.io/ceph/ceph:v17
7、配置各个节点识别私有镜像仓库
8、Ceph节点关机打快照
搭建流程:
1、初始化集群(cephadm)
# ./cephadm bootstrap \
> --mon-ip 192.168.88.11 \
> --initial-dashboard-password=123456 \
> --dashboard-password-noupdate \
> --skip-monitoring-stack
# podman images | wc -l ==> 2
# podman ps | wc -l ==> 4
2、同步ceph的ssh公钥
# ssh-copy-id -f -i /etc/ceph/ceph.pub root@ceph1
3、集群扩容
# ceph orch host add ceph2 192.168.88.12
4、绑定OSD组件
a) # ceph orch daemon add osd ceph1:/dev/vdb
b) # ceph orch apply osd --all-available-devices
5、检查集群状态
# ceph -s
# ceph orch ls
补充:清理集群方法
# ceph mgr module disale cephadm
# ceph fsid
# cephadm rm-cluster --force --zap-osds --fsid <fsid>
存储池:pool,Ceph中存储资源类型的逻辑区分
类似于Windows中的文件夹,仅做存储数据类型的区分
块存储:Rados Block Device
优点:读写速度快,多节点IO
缺点:不能用于多节点共享
场景:应用服务器需要进行大量读写操作,典型代表是数据库服务器
COW技术:Copy ON Write,写时复制
文件存储:Ceph FS
优点:允许多客户端同时挂载
缺点:读写速度比块要慢
场景:多机共享文件
对象存储:Ceph Rados Gateway, web服务
优点:适用于非结构化数据
缺点:开发难度大
场景:网站资源解耦(网页资源与静态资源分离)
数据分类:
结构化数据:可以存储到关系型数据库中的数据,典型代表字符串
非结构化数据:不适合存储到数据库中的数据,典型代表图片
==========================================================================
Zabbix监控方案：对服务器直接进行监控
组成部分：
C/S：数据采集、数据存储
B/S：数据展示、配置
组件：
MySQL：数据持久化存储
zabbix-server：接收agent采集的数据，写入到MySQL
zabbix-agent：负责数据采集，传递采集数据
zabbix-web：数据展示
核心概念：
主机：被监控端，通常是安装了agent的服务器或支持SNMP协议的网络设备
主机群组：主机分类，便于查找
监控项：数据采集单位，每个监控项对应一个数据采集点(key)
模板：监控项的分组，便于新增设备时绑定对应的监控项
触发器：定义阈值，表现形式为一个表达式
触发器动作：触发器中定义的阈值被触发后的行为
自动发现规则：定义符合条件的规则
自动发现动作：符合自动发现条件的主机如何处理
自定义监控项：
语法：UserParameter=键值,脚本(shell命令)
语法：UserParameter=键值[*],脚本(shell命令) $1
监控模式：(针对于被监控端)
被动模式：server向agent发起索要数据的请求，agent接收到请求后将数据发送给server
表现：
zabbix-agent服务监听固定端口10050用于连接建立和数据传输
主动模式：agent按照指定的时间间隔将采集到的数据推送给server
表现：
zabbix-agent服务不监听固定端口
推送数据时临时启用一个高位端口，传输完成断开连接
--------------------------------------------------------------------------
Prometheus：适用于监控云原生领域容器相关指标的一款开源监控方案
组件：
prometheus-server：数据接收、存储、展示
xx-exporter：数据采集单位
push-gateway：push模式下数据中转站
alertmanager：报警组件
grafana：数据展示组件
工作模式：
pull模式：prometheus-server主动找exporter索要数据
push模式：exporter主动将数据推送到push-gateway，然后回传到server
alertmanager特性：
去重、分组、路由、抑制、静默
------------------------------------------------------------------------------
安全：
kali：一款基于debain分支的Linux发行版，广泛应用于网络安全领域
nmap：基于scan方式的强大扫描工具，可实现网段、主机、多端口、弱口令爆破等功能
-sP/-sS/-sT/-sU/-A --script
加密方法：对称加密、非对称加密
tcpdump -i 网卡 -A -w 文件名 -r 文件名
网站攻击方式：
DoS：Deny of Service
DDoS：Distribute Deny of Service
用户管理：chage /passwd
文件安全：i / a
iptables：Linux上的软件防火墙
组成部分：
内核空间：NET-FILTER
用户空间：iptables
工作模式：
主机型防火墙
网络型防火墙
四表五链：
表：raw/mangle/nat/filter
链：INPUT/OUTPUT/FORWARD/PREROUTING/POSTROUTING
默认规则设置方式：
白名单：默认禁止，添加放行规则
黑名单：默认放行，添加禁止规则
选项：
-nL/-F/-A/-I/-D/-P
-m state/multiport/iprange
地址转换：
源地址转换：适用场景为多用户上网，内部网络数据包穿过路由器后做地址转换
-j SNAT --to-source xxx/-j MASQUERADE
目标地址转换：适用场景为服务发布，外部网络数据包进入路由器前进行地址转换
-j DNAT --to-destination xxx
=================================================================================
项目实战一：
业务知识补充：
开发分类：
前端：网站上目之所及的所有内容归类到前端
后端：眼睛看不到的内容归类到后端
开发语言：
前端：HTML/CSS/JS
后端：Java/python/php/c++/Go
解释型语言：python/php
编译型语言：C、C++/Go
服务：
前端：nginx/httpd
后端：Tomcat/php-fpm/uWSGI
前后端数据交互：动静分离
项目结构设计：
前后端不分离开发-->一个业务对应一套代码
前后端分离开发 -->一个业务对应多套代码
架构演变设计：
单机部署(ALL IN ONE)-->纵向拆分(服务分离)-->横向扩展(并发请求处理)
Linux操作系统安装：
单机：光盘、U盘(UltraIOS)、再生龙
批量：PXE/Cobbler
服务器硬件：http://www.tmooc.cn/course/300254.shtml
www.huawei.com-->商用产品及方案(鲲鹏计算)-->学习与技术支持(产品文档)-->智能服务器
=====================================================================================
第三阶段：
数据库(10天)：
MySQL(8天)
MySQL使用：5
SQL语句
MySQL索引
MySQL用户权限管理体系
MySQL数据备份与还原：1
备份方法
备份策略
MySQL架构设计：2
MySQL主从同步
MySQL读写分离
MySQL分库分表
Redis(2天)
Redis的基础使用、数据类型、数据持久化
Redis架构设计
Redis主从同步
Redis哨兵服务
Redis分布式高可用集群
项目实战(4天)：
HIS医疗信息系统：Springboot+VUE
CICD技术路线：Git+GitLab+Jenkins+(ssh/ansible)
-------------------------------------------------------------------------------
数据库：
是在服务端实现数据存储的一类软件的统称
分类：
关系型数据库
1、数据持久化存储
2、数据结构化存储
3、数据与数据之间可以建立关联关系
4、通常具备体系化的SQL语句
非关系型数据库
1、数据灵活存储
2、数据通常存储于内存
3、通常不具备体系化的SQL语句
--------------------------------------------------------
SQL语句：
MySQL登录方法(选项和参数间不留空格)：
# mysql -h数据库服务器地址 -P数据库服务端口 -u用户 -p密码
MySQL密码管理：
已知密码：
# mysqladmin -u用户 -p'旧密码' password '新密码'
-> alter user 用户@地址 identified by '新密码';
未知密码(root用户密码破解)：
skip_grant_tables
命令行补全工具：
[root@mysql50 ~]# python3 -m pip install --upgrade pip
[root@mysql50 ~]# python3 -m pip install mycli==1.2.0
使用mycli命令代替mysql命令
图形工具：
phpMyAdmin
DBeaver
MySQL-WorkBench
操作分类：
读操作：select
写操作：insert/update/delete
查询语句：
语法：
select 字段列表 from 库名.表名
[连接方式] join 库名.表名 on 连接条件
...
where 分组前筛选
group by 分组字段
having 分组后筛选
order by 排序字段
limit 分页
SQL语句执行顺序：
FROM子句：确定数据来源，包括JOIN的表
ON：执行JOIN条件
JOIN：如果有JOIN，根据JOIN类型（如INNER、LEFT），将相关行组合起来
WHERE子句：过滤记录
GROUP BY子句：根据指定的列分组记录
聚合函数：分组后对分组外其他字段进行聚合处理
HAVING子句：过滤分组
SELECT子句：选取特定的列
DISTINCT子句：去除重复数据
ORDER BY子句：最后对结果进行排序
LIMIT子句：限制输出行数
多表查询：
连接方式：
交叉连接：笛卡尔积
内连接：inner
外连接
左外连接：left
右外连接：right
全外连接：full(MySQL中不支持full) union
连接条件：
等值连接
不等值连接
嵌套查询(子查询)：多个select语句进行拼接
where后： select语句的结果作为条件
having后： select语句的结果作为条件
from后： select语句的结果作为临时表
select后： select语句的结果作为临时字段
条件筛选：
数值比较：</<=/>/>=/=/!=
字符串比较：=/!=
范围匹配：in/not in/between x and y
模糊匹配：like _ %
正则匹配：regexp
逻辑运算：and/or/not && || ! ()
空与非空：IS NULL/IS NOT NULL
查询结果处理：
别名：as
去重：distinct
结果拼接：concat(),concat_ws()
聚合函数：count()/max()/min()/avg()/sum()
分组： group by
分组后过滤： having
排序： order by
分页： limit
关于where与having：
作用：查询数据中申明筛选条件
区别：
对于表中真实的字段筛选用where
对于select过程中做出来的临时字段用having
核心：
group by 后边只能用having
内置函数：
字符函数:
length()/char_length()/upper()/lower()
substr()/instr()/trim()
数学函数:
abs()/pi()/ceil()/floor()/mod()/round()
日期时间函数
now()/curdate()/curtime()
date()/time()
year()/month()/day()/hour()/minute()/second()
week()/weekday()/monthname()/dayname()
quarter()/dayofyear()/dayofmonth()
加密函数:md5()
聚合函数：
count()/max()/min()/avg()/sum()
数学计算
流程控制函数：if()/ifnull()/case
表记录管理语句：
新增：insert into 库名.表名(字段列表) values (行1),(行2)...;
修改：update 库名.表名 set 字段1=值,字段2=值... where 条件筛选;
删除：delete from 库名.表名 where 条件筛选;
库表管理：
库管理
create/alter/drop database
show databases
show create database
表管理
create/alter/drop/desc table
show tables from 库名
show create table
alter table 库名.表名 动作(add/modify/change/drop/rename)
create table xx select * from xx
create table xx like xx
数据类型
字符类型：char/varchar/text/blob
数值类型:
整型：tinyint/smallint/mediumint/int/bigint
浮点型：float/double
unsigned
日期时间类型：date/time/year/datetime/timestamp
枚举类型：enum/set
数据导入导出
导入：
load data infile "文件" into 库名.表名
fields terminated by 列分隔符
lines terminated by 换行符
导出：
select 字段列表 from 库名.表名 into outfile "文件"
fields terminated by 列分隔符
lines terminated by 换行符
表约束
基础约束
空与非空：not null
默认值：default
高级约束
唯一约束：unique，字段值唯一，可以赋空值，一张表中可以有多个
主键约束：primary key，字段值唯一且不能为空，一张表中只能有一个
自增约束：auto_increment，主键不一定自增，但自增一定是主键
外键约束：foreign key，建立表与表之间数据的关联
SQL语句分类：
DDL:database define language，数据定义语句
create/alter/drop
DML:database manager language，数据操作语句
insert/update/delete
DQL:database query language，数据查询语句
select/show
DCL:database control language，数据控制语句
grant/revoke
TCL:transcation control language，事务控制语句
begin/commit/savepoint/rollback
事务：
针对于DML
一组SQL语句要么全部执行，要么全部不执行
是保证数据准确性的机制
特性：
原子性(Auomicity)：在一个事务中，像增删改（DML）要么全部成功，要么全部失败
一致性(Consistency)：事务完成时必须所有数据都保持一致状态
隔离性(Isolation)：多个事务的执行是互不干扰的
持久性(Durability)：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的
存储引擎：InnoDB、MyISAM、MEMORY > show engines;
索引：加速查询速度的一种数据结构
分类：
按作用效果：针对于字段值
普通索引：index
唯一索引：unique
主键： primary key
按存储形式
聚簇索引：数据和索引在一起
非聚簇索引：数据和索引不在一起
按数据结构：
树型索引：btree、b+tree，正排表：根据行号找内容
哈希索引：hash
全文索引：fulltext
空间索引
按作用字段
单列索引：作用于单个字段
复合索引：作用于多个字段，使用时从左往右匹配
用户权限管理：
用户管理：
create/alter/drop/rename user
权限管理：
grant/revoke
flush privileges
权限二阶段验证：
一阶段：用户登录权限
二阶段：SQL执行权限
权限分布：
用户信息 --> mysql.user
全局权限 --> mysql.user
库权限 --> mysql.db
表权限 --> mysql.tables_priv
字段权限 --> mysql.tables_priv/mysql.columns_priv
=============================================================================
数据备份：(保证数据安全)
三要素：
BW、RPO、RTO
方式：
冷备份：cp/tar/zip，数据库服务停止的状态下完成数据备份操作
温备份：mysqldump，数据库运行状态下完成数据备份，但数据库的写操作会被阻塞
热备份：xtrabackup，数据库运行状态下完成数据备份，数据库读写操作不受影响
--host / --port / --user / --password / --datadir / --backup
--target-dir / --incremental-basedir
--prepare / --apply-log-only / --incremental-dir /--copy-back
文件：
物理备份：数据库磁盘文件
逻辑备份：SQL语句
策略：
完整备份：备份所有数据(单库单表的所有数据也归此类)
部分备份：备份部分数据(以某一个备份点为参考点)
差异备份：部分备份都以完整备份为参考点
增量备份：部分备份以上一次备份为参考点
实时备份：binlog日志，记录MySQL执行过的所有的写操作的语句
binlog日志管理：
配置：log_bin
查看日志：
show master status #当前使用的
show binary logs #所有的
刷新日志：
1、达到默认大小自然刷新
2、flush logs
3、mysqldump --flush-logs
4、重启MySQL服务
清理日志：
1、自动清理
2、purge master logs to xx
3、reset master
恢复数据：
mysqlbinlog binlog.000001 | mysql
推荐方案：
1、冷备份 开发、测试环境
2、mysqldump+lvm-snapshot 内部系统，数据量小
3、mysqldump+binlog 内部系统，数据量中
4、xtrabackup 外部业务，数据量大
MySQL中的锁：
类型：
读锁：共享锁
写锁：排它锁
粒度：
表级锁
页级锁
行级锁
================================================================================
MySQL架构：
MySQL主从同步：解决多个数据库服务器数据实时同步的解决方案
工作原理：通过复现主服务器binlog日志中SQL语句的方式实现数据实时同步
结构模式：(宏观模式)，区分数据库服务器的角色
一主一从：搭建简单，数据副本数少
一主多从：数据多副本且无关联，主节点负载高
级联复制：相对主节点负载低，数据多副本但有关联
互为主从：多节点写，易出现死锁
复制模式：(微观模式)，保证MySQL主从同步性能
异步复制：主服务器处理完SQL直接返回结果
半同步复制：主服务器处理完SQL等待至少1个从完成数据同步后返回结果
全同步复制：主服务器处理完SQL等待所有从完成数据同步后返回结果
搭建流程：
主服务器：
1、安装MySQL并启动服务
2、配置binlog日志和server_id
3、授权主从同步用户
4、备份已有数据
从服务器：
1、安装MySQL并启动服务
2、还原主服务器备份数据
3、配置server_id(从服务器不严格要求启用binlog日志)
4、change master to语句 设置主服务器信息
master_host=主服务器地址
master_port=主服务器端口
master_user=登录主服务器用户
master_passowrd=登录主服务器密码
master_log_file=主服务器正在使用的binlog日志
master_log_pos=主服务器当前偏移量
5、启动io/sql线程，start slave
错误处理：
> stop slave; #停止io/sql线程
> reset slave all; #重置主从信息
> change master to 语句 #重新配置主从同步
> start slave; #启动io/sql线程
MySQL读写分离：解决MySQL主从同步中主服务器负载高的解决方案
实现方法：
客户端分离：开发者手工分离
服务端分离：加设MySQL主从复制组的代理服务器
工作原理：识别SQL类型按照主写读从的规则进行分发
解决方案：
mysql-proxy/mysql-router/maxscale
amoeba/cobar/mycat/mycat2
atlas/kingshard/vitees
mycat2配置：
维度：
用户/数据源/集群/逻辑库
配置方法：
冷配置：手搓配置文件，重启服务生效
热配置：命令行/管理接口命令操作，即时生效
MySQL分库分表：解决单个MySQL存储上限的解决方案
实现方法：
存储层面：利用分布式存储解决方案
MySQL层面：分库分表机制
工作原理：将原本存放于1台数据库服务器上的数据分散存储到多个机器上
常用设计思路：
垂直分库+水平分表
解决方案：
mycat/mycat2/shardingsphere/vitees
###############mycat2热配置模板####################
# 用户管理
/*+ mycat: showusers{} */;
/*+ mycat: createuser{"name":"xx","password":"xx"...} */;
/*+ mycat: dropuser{"name":"xx"} */;
# 数据源管理
/*+ mycat: showdatasources{} */;
/*+ mycat: createdatasource{"name":"xx"...} */;
/*+ mycat: dropdatasource{"name":"xx"} */;
# 集群管理
/*+ mycat: showclusters{} */;
/*! mycat: createcluster{"name":"xx"...} */;
/*! mycat: dropcluster{"name":"xx"} */;
# 逻辑库表管理
/*+ mycat: showschemas{} */;
/*+ mycat: createschema{"name":"xx"...} */;
/*+ mycat: dropschema{"name":"xx"} */;
/*+ mycat: createdatasource{
"name":"whost56",
"url":"jdbc:mysql://192.168.88.56:3306/",
"user":"plja",
"password":"123456"
} */;
/*+ mycat: createdatasource{
"name":"rhost57",
"url":"jdbc:mysql://192.168.88.57:3306/",
"user":"plja",
"password":"123456"
} */;
/*+ mycat: dropdatasource{"name":"xx"}*/;
/*! mycat: createcluster{
"name":"rwcluster",
"masters":["whost56"],
"replicas":["rhost57"]
} */;
/*! mycat: dropcluster{"name":"xxx"}*/;
/*+ mycat: createdatasource{
"name": "dw0",
"url": "jdbc:mysql://192.168.88.59:3306/",
"user": "plj", "password": "123456"
} */; /*+ mycat: dropdatasource{"name":"xx"}*/;
/*+ mycat: createdatasource{
"name": "dr0",
"url": "jdbc:mysql://192.168.88.60:3306/",
"user": "plj", "password": "123456"
} */;
/*+ mycat: createdatasource{
"name": "dw1",
"url": "jdbc:mysql://192.168.88.61:3306/",
"user": "plj", "password": "123456"
} */;
/*+ mycat: createdatasource{
"name": "dr1",
"url": "jdbc:mysql://192.168.88.62:3306/",
"user": "plj", "password": "123456"
} */;
/*! mycat: createcluster{
"name":"c0",
"masters": ["dw0"],
"replicas": ["dr0"]
} */;
/*! mycat: createcluster{
"name":"c1",
"masters": ["dw1"],
"replicas": ["dr1"]
} */;
/*! mycat: dropcluster {"name": "xx"}*/;
create table tarena.employees(
employee_id int primary key,
name char(10),
email varchar(30)
)
dbpartition by mod_hash(employee_id)
tbpartition by mod_hash(employee_id)
dbpartitions 2
tbpartitions 1;
create table tarena.salary(
employee_id int primary key,
p_date date,
basic int,
bonus int
)
dbpartition by mod_hash(employee_id)
tbpartition by mod_hash(employee_id)
tbpartitions 1;
==========================================================================
非关系型数据库：
分类：
键值对数据库:redis
文档数据库(行数据库):ElasticSearch
列数据库:Hbase
图形图像数据库:Neo4j
时序数据库:Prometheus
矢量数据库:VectorDB
Redis：远程字典服务，键值对类型数据库代表
核心思想：Redis将数据存放于内存，追求数据的极致处理速度
应用场景：
缓存服务器、session共享服务器、购物车
分布式锁、抽奖器、计数器、消息队列
基础指令：
ping/set/get/keys/info
type/ttl/expire/exists/move/select
del/flushdb/flushall
Redis数据类型：
字符类型(string)：
set/get/mset/mget/append/strlen/getrange
列表类型(list)：
lpush/rpush/lpop/rpop/lindex/lset/linsert/llen/lrange
散列类型(hash)：
hset/hget/hmset/hmget/hdel/hlen
hkeys/hvals/hgetall
无序集合(set)：
sadd/srem/smembers/sismember/srandmember
spop/scard/sinter/sdiff/sunion
有序集合(sort set)：
zadd/zrange/zrank/zrevrank
zscore/zincrby/zrem
Redis数据持久化：
概念：Redis数据备份的方式，不是把Redis的数据存放到硬盘！！！
分类：
rdb(拍照片)：定期将内存中的Redis数据快照到硬盘
特性：速度快，文件体积小，适合大规模数据备份恢复，但丢失数据量大
触发方式：
1、手工执行bgsave命令
2、Redis服务正常退出
3、触发配置文件中的save规则
aof(写日记)：记录Redis执行过的所有的写操作指令
特性：速度慢，文件体积大，数据备份恢复速度慢，但数据丢失量小
LNMP+RedisCluster(Redis做缓存服务器效果)
通过将MySQL中的数据缓存到Redis实现数据查询加速
热点数据：大量请求同时访问的数据
Redis分布式高可用集群：
Redis数据分布式存储及高可用解决方案
核心概念：哈希槽(hash slots)
哈希：算法：crc16(key)=int
槽：逻辑概念，一段范围值 0~16383 共16384个
crc(key) % 16384 = 0~16383
结论：判断Redis分布式高可用集群是否可用的标准是16384个哈希槽是否被完全覆盖，无断点和交叉
Redis主从同步：多个Redis服务器数据实时同步的解决方案
工作原理：
1、从服务器向主服务器发送sync命令
2、主服务器接收到sync命令后，开辟子进程，触发rdb持久化对已有数据做完整备份
3、主服务器同时开辟内存buffer空间，收集当前执行的所有的写操作的指令
4、完整备份完成后将rdb文件发送给从服务器
5、从服务器热加载rdb文件实现数据恢复
6、接收主服务器发送过来的buffer区域内记录的写操作的指令并进行复现
结构模式：
一主一从
一主多从
级联复制
Redis哨兵服务：
是Redis主从同步的增强架构，可以实现Redis主从同步的读写分离和高可用
特性：
1、哨兵节点作为特殊的Redis节点，可以承接客户端连接，但不存储数据
2、实现Redis主从复制组的监控
3、实现Redis主从的读写分离
4、Redis主从复制组的故障自动切换
鲲鹏昇腾开发者社区是面向全社会开放的“联接全球计算开发者，聚合华为+生态”的社区，内容涵盖鲲鹏、昇腾资源，帮助开发者快速获取所需的知识、经验、软件、工具、算力，支撑开发者易学、好用、成功，成为核心开发者。
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