¿Cómo funciona la replicación de Redis y la alta disponibilidad?

Question

Accepted Answer

Redis proporciona **alta disponibilidad** a través de **replicación** (copias réplica de los datos), **Redis Sentinel** (monitoreo automático de failover) y **Redis Cluster** (sharding + replicación). Comprender esto es importante para ejecutar Redis de forma fiable en producción.

## Replicación — primaria y réplicas

```text
PRIMARY (master) → handles writes; asynchronously replicates data to replicas
REPLICAS (slaves) → copies of the primary's data; can serve READS (read scaling)

Write → Primary → async replication → Replicas (eventually consistent)
  ✓ Redundancy (replicas have copies) + read scaling (reads offloaded to replicas)
  ✗ Replication is ASYNC → a small lag; a failover could lose very recent writes
```

Las réplicas copian de forma asincrónica los datos del primario — proporcionando redundancia y escalabilidad de lectura (las lecturas pueden dirigirse a las réplicas), aunque con un pequeño retardo de replicación.

## Redis Sentinel — failover automático

```text
Replication alone doesn't auto-recover if the PRIMARY fails. REDIS SENTINEL adds:
  → MONITORING — Sentinels watch the primary and replicas
  → AUTOMATIC FAILOVER — if the primary fails, Sentinels elect a replica as the new primary
  → SERVICE DISCOVERY — clients ask Sentinel for the current primary address
→ Sentinel provides high availability (auto-failover) for a non-clustered setup.
  (Run multiple Sentinels — a majority must agree — to avoid false failovers.)
```

**Sentinel** monitorea la configuración y realiza **failover automático** (promoviendo una réplica si el primario falla) — convirtiendo una falla del primario en una breve interrupción en lugar de una interrupción total.

## Redis Cluster — sharding + HA

```text
REDIS CLUSTER → for scaling beyond one server's memory AND high availability:
  → SHARDS data across multiple primaries (each holds a subset via hash slots, 16384 total)
  → each primary has replicas (HA — a replica takes over if its primary fails)
  → scales horizontally (more memory/throughput) + built-in failover
→ Use Cluster when data exceeds one node's RAM or you need to scale writes.
```

## Por qué es importante

Comprender la replicación de Redis y la alta disponibilidad es importante para **ejecutar Redis de forma fiable en producción**, por lo que es conocimiento valioso de nivel senior para implementaciones de Redis en producción.

Como Redis a menudo contiene datos importantes (cachés cuya pérdida causa picos de carga, sesiones, colas), garantizar la disponibilidad y redundancia es importante. **La replicación** (réplicas copiando de forma asincrónica el primario) proporciona la base — redundancia (las réplicas contienen copias) y escalabilidad de lectura (descargar lecturas a réplicas) — aunque comprender su **naturaleza asincrónica** (pequeño retardo, posible pérdida de escrituras muy recientes en failover) es importante para razonar sobre la consistencia. **Redis Sentinel** es clave para la alta disponibilidad en configuraciones no agrupadas: añade **monitoreo y failover automático** (promoviendo una réplica cuando el primario falla) más descubrimiento de servicios, convirtiendo una falla del primario en una breve interrupción en lugar de una interrupción total — esencial para sistemas que deben permanecer disponibles (y ejecutar múltiples Sentinels para acuerdo de mayoría evita falsos failovers). **Redis Cluster** aborda tanto escalabilidad como HA: **sharding de datos entre múltiples primarios** (vía hash slots, escalabilidad más allá de la memoria de un servidor y throughput de escritura) con réplicas para failover — necesario cuando los datos exceden la RAM de un nodo o las escrituras deben escalar.

Comprender cuál usar (Sentinel para HA de un conjunto de datos único, Cluster para sharding + HA a escala) refleja buen criterio operacional.

Como Redis en producción debe estar disponible y puede necesitar escalar, y como la replicación (redundancia/escalabilidad de lectura), Sentinel (failover automático) y Cluster (sharding + HA) son los mecanismos de Redis para confiabilidad y escala, comprender la replicación de Redis y la alta disponibilidad es conocimiento importante de nivel senior para implementar Redis de forma fiable, una preocupación crítica frecuente en producción y un tema que demuestra comprensión de cómo ejecutar Redis como parte dependiente de la infraestructura en lugar de un punto único de fallo.