1. Redis介绍
Redis是一种开源的基于内存的键值数据库管理系统，它提供了多种数据结构的支持，如字符串、列表、哈希表、集合等，同时也支持订阅/发布机制，可以让业务系统快速地实现数据缓存、分布式锁、消息队列等功能。
2. Redis实现实时数据同步的方法
2.1 Redis复制
Redis复制是一种主从同步机制，即将主节点的操作同步到从节点上，保持两个节点的数据一致性。在Redis 2.8版本之前，Redis复制是单向的，从节点只能被动地接收主节点的操作指令。而在Redis 2.8版本中，新增了一种PSYNC命令，可以使得从节点通过向主节点请求全量或增量同步来建立连接，从而实现了主从节点的双向通信。
在实时数据同步场景下，可以通过Redis复制机制来实现数据的即时同步。首先，将一个主节点和多个从节点连接起来，然后在主节点上进行数据更新操作，主节点会将操作指令同步到所有从节点上，从节点即时更新本地数据。
2.2 Redis发布/订阅
Redis的发布/订阅机制是一种异步的消息传递模式，一般用于不同系统或进程之间的通信。在发布/订阅模式中，发布者和订阅者之间不存在直接的联系，发布者发布消息到指定的频道（Channel），订阅者可以自由地订阅感兴趣的频道，当有消息发布到该频道时，订阅者即可收到消息。Redis的订阅机制并不依赖于主从节点，可以在不同的Redis节点之间实现消息的发布和订阅。
在应用实时数据同步场景下，可以通过Redis的发布/订阅机制实现数据的实时发布和消费。当某个主节点上的数据发生变化时，该节点发布一条消息到指定的频道，各从节点订阅该频道并及时消费消息，完成数据的实时同步。
3. 实际应用示例
以下是一个简单的实例，演示了通过Redis的复制机制和发布/订阅机制实现实时数据同步的方法。
3.1 环境准备
本实例需要使用Redis 2.8以上版本，同时需要安装Python 2.7或以上版本。
首先在本地启动一个Redis服务端，并新建一个test频道：
redis-server
redis-cli
PSUBSCRIBE test
在另外一个终端启动Python客户端，并定义一个Publisher类来发布数据到test频道：
import redis
class Publisher:
def __init__(self):
self.r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def publish(self, data):
self.r.publish('test', data)
再定义一个Subscriber类来订阅test频道的数据：
import redis
class Subscriber:
def __init__(self):
self.pubsub = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0).pubsub()
self.pubsub.subscribe('test')
def get_message(self):
message = self.pubsub.get_message()
if message:
return message['data']
else:
return None
3.2 数据同步
接下来模拟数据的实时同步，先启动一个订阅者Subscriber实例，并实时打印test频道的数据：
s = Subscriber()
while True:
message = s.get_message()
if message:
print "Get message:", message
再启动一个发布者Publisher实例，定时发布一些数据到test频道：
import time
p = Publisher()
for i in range(10):
message = 'Data: %d' % i
print "Publish message:", message
time.sleep(1)
p.publish(message)
运行上述代码后，在订阅者的终端可以看到输出的实时数据，说明数据已经成功地实时同步：
Get message: Data: 0
Get message: Data: 1
Get message: Data: 2
Get message: Data: 3
Get message: Data: 4
Get message: Data: 5
Get message: Data: 6
Get message: Data: 7
Get message: Data: 8
Get message: Data: 9
4. 总结
本篇文章介绍了Redis实现实时数据同步的两种方法——Redis复制和发布/订阅机制，结合一个简单的实例演示了数据同步的具体操作。
需要注意的是，Redis虽然可以实现数据实时同步，但并不能保证数据的强一致性，需要根据具体业务场景进行权衡和取舍。