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redis的持久化方式RDB和AOF的区别

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redis的持久化方式RDB和AOF的区别

2017年08月08日 14:44:33 浮生忆梦阅读数：22220

1、前言

最近在项目中使用到Redis做缓存，方便多个业务进程之间共享数据。由于Redis的数据都存放在内存中，如果没有配置持久化，redis重启后数据就全丢失了，于是需要开启redis的持久化功能，将数据保存到磁盘上，当redis重启后，可以从磁盘中恢复数据。redis提供两种方式进行持久化，一种是RDB持久化（原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化），另外一种是AOF持久化（原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件）。那么这两种持久化方式有什么区别呢，改如何选择呢？网上看了大多数都是介绍这两种方式怎么配置，怎么使用，就是没有介绍二者的区别，在什么应用场景下使用。

2、二者的区别

RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。

AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。

3、二者优缺点

RDB存在哪些优势呢？

1). 一旦采用该方式，那么你的整个Redis数据库将只包含一个文件，这对于文件备份而言是非常完美的。比如，你可能打算每个小时归档一次最近24小时的数据，同时还要每天归档一次最近30天的数据。通过这样的备份策略，一旦系统出现灾难性故障，我们可以非常容易的进行恢复。

2). 对于灾难恢复而言，RDB是非常不错的选择。因为我们可以非常轻松的将一个单独的文件压缩后再转移到其它存储介质上。

3). 性能最大化。对于Redis的服务进程而言，在开始持久化时，它唯一需要做的只是fork出子进程，之后再由子进程完成这些持久化的工作，这样就可以极大的避免服务进程执行IO操作了。

4). 相比于AOF机制，如果数据集很大，RDB的启动效率会更高。

RDB又存在哪些劣势呢？

1). 如果你想保证数据的高可用性，即最大限度的避免数据丢失，那么RDB将不是一个很好的选择。因为系统一旦在定时持久化之前出现宕机现象，此前没有来得及写入磁盘的数据都将丢失。

2). 由于RDB是通过fork子进程来协助完成数据持久化工作的，因此，如果当数据集较大时，可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒，甚至是1秒钟。

AOF的优势有哪些呢？

1). 该机制可以带来更高的数据安全性，即数据持久性。Redis中提供了3中同步策略，即每秒同步、每修改同步和不同步。事实上，每秒同步也是异步完成的，其效率也是非常高的，所差的是一旦系统出现宕机现象，那么这一秒钟之内修改的数据将会丢失。而每修改同步，我们可以将其视为同步持久化，即每次发生的数据变化都会被立即记录到磁盘中。可以预见，这种方式在效率上是最低的。至于无同步，无需多言，我想大家都能正确的理解它。

2). 由于该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式，因此在写入过程中即使出现宕机现象，也不会破坏日志文件中已经存在的内容。然而如果我们本次操作只是写入了一半数据就出现了系统崩溃问题，不用担心，在Redis下一次启动之前，我们可以通过redis-check-aof工具来帮助我们解决数据一致性的问题。

3). 如果日志过大，Redis可以自动启用rewrite机制。即Redis以append模式不断的将修改数据写入到老的磁盘文件中，同时Redis还会创建一个新的文件用于记录此期间有哪些修改命令被执行。因此在进行rewrite切换时可以更好的保证数据安全性。

4). AOF包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上，我们也可以通过该文件完成数据的重建。

AOF的劣势有哪些呢？

1). 对于相同数量的数据集而言，AOF文件通常要大于RDB文件。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。

2). 根据同步策略的不同，AOF在运行效率上往往会慢于RDB。总之，每秒同步策略的效率是比较高的，同步禁用策略的效率和RDB一样高效。

二者选择的标准，就是看系统是愿意牺牲一些性能，换取更高的缓存一致性（aof），还是愿意写操作频繁的时候，不启用备份来换取更高的性能，待手动运行save的时候，再做备份（rdb）。rdb这个就更有些 eventually consistent的意思了。

4、常用配置

RDB持久化配置

Redis会将数据集的快照dump到dump.rdb文件中。此外，我们也可以通过配置文件来修改Redis服务器dump快照的频率，在打开6379.conf文件之后，我们搜索save，可以看到下面的配置信息：

save 900 1 #在900秒(15分钟)之后，如果至少有1个key发生变化，则dump内存快照。

save 300 10 #在300秒(5分钟)之后，如果至少有10个key发生变化，则dump内存快照。

save 60 10000 #在60秒(1分钟)之后，如果至少有10000个key发生变化，则dump内存快照。

AOF持久化配置

在Redis的配置文件中存在三种同步方式，它们分别是：

appendfsync always #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件。

appendfsync everysec #每秒钟同步一次，该策略为AOF的缺省策略。

appendfsync no #从不同步。高效但是数据不会被持久化。

加载数据库

在完成了上面的所有的初始化工作之后，Redis开始加载数据到内存中，如果启用了appendonly了，则Redis从appendfile加载数据，否则就从dbfile加载数据。

1. 从appendfile中加载数据：loadAppendOnlyFile()函数

在此之前，我们先来看一下appendfile里面保存了什么，如我执行了下面两条命令（记得在配置文件中开启appendonly）：

redis> SET mykey001 myvalue001
OK
redis> GET mykey001
"myvalue001"

使用cat命令查看appendonly.aof的内容：

$ cat appendonly.aof
*2
$6
SELECT
$1
0
*3
$3
SET
$8
mykey001
$10
myvalue001

在appendonly.aof文件中保存的正是从客户端发过来的请求命令，还可以看到对于GET命令，并没有保存。

既然appendonly.aof中保存了所有写入数据的请求命令，那么在加载数据的时候只要重新执行一遍这些命令即可。

事实上Redis也正是这么做的，在开始加载之前暂时关闭appendonly，然后Redis创建一个假的Redis客户端。

然后读取appendonly.aof文件中的命令，在假的Redis客户端上下文中执行，同时服务器也不对该客户端做任何应答。

如果加载过程中物理内存不够用，并且Redis开启了VM，则还需要处理swap操作，最后加载完成后重新设置appendonly标志。

2. 从dbfile中加载数据：rdbLoad()函数

如果Redis没有开启appendonly，就需要从数据库文件中加载数据到内存，基本步骤如下：

a. 处理SELECT命令，即选择数据库
b. 读取key
c. 读取value
d. 检测key是否过期
e. 添加新的对象到哈希表
f. 设置过期时间（如果需要）
g. 如果开启了VM，处理swap操作

Redis启动加载过程

1. 初始化全局服务器配置

2. 加载配置文件（如果指定了配置文件，否则使用默认配置）

3. 初始化服务器

4. 加载数据库

5. 网络监听

下面对上面这些步骤进行介绍

初始化全局服务器配置

初始化全局服务器配置通过initServerConfig()函数完成，主要是初始化server变量

初始化的内容包括下面几个方面：

1. 网络监听相关，如绑定地址，TCP端口等
2. 虚拟内存相关，如swap文件、page大小等
3. 保存机制，多长时间内有多少次更新才进行保存
4. 复制相关，如是否是slave，master地址、端口
5. Hash相关设置
6. 初始化命令表

如其中的保存机制中，服务器初始化策略为：

// 1小时内1次更新
appendServerSaveParams(60*60,1);

// 5分钟内100次更新
appendServerSaveParams(300,100);

// 1分钟内10000次更新
appendServerSaveParams(60,10000);

如果在启动服务器时，指定了配置文件，则会在下面的“加载配置文件”步骤中，根据配置文件内容，更改其中的某些服务器配置。

加载配置文件

如果指定了配置文件，Redis使用loadServerConfig()函数加载配置文件，使用标准I/O库打开配置文件，循环读取每一行然后覆盖上一步进行的默认配置。

需要注意的是，下载Redis后代码包中有一个默认配置文件，如果启动Redis服务器时，不指定配置文件，Redis不会使用这个默认文件的配置，而是使用上一步“初始化全局服务器配置”中的配置。在默认配置文件中提供的配置项与上一步默认初始化的配置有些事不一样的，所以如果没有指定配置文件，千万不能认为Redis的行为会按照默认配置文件进行，最典型的一个例子，在默认配置文件中的数据保存策略是：

# 15分钟内1次更新
save 900 1

# 5分钟内100次更新
save 300 10

# 1分钟内10000次更新
save 60 10000

而默认初始化的全局配置中数据保存策略：appendServerSaveParams的配置项

初始化服务器

初始化服务器的工作在initServer()函数中，主要是完成前面未完成的工作，继续对server变量初始化，如设置信号处理、创建clients、slaves列表，创建Pub/Sub通道列表，同时还会创建共享对象：

shared.crlf = createObject(REDIS_STRING,sdsnew("\r\n"));
shared.ok = createObject(REDIS_STRING,sdsnew("+OK\r\n"));
shared.err = createObject(REDIS_STRING,sdsnew("-ERR\r\n"));
shared.emptybulk = createObject(REDIS_STRING,sdsnew("$0\r\n\r\n"));

最后，如果启用了虚拟内存机制，还需要初始化虚拟内存相关，如Thread I/O等。

加载数据库

在完成了上面的所有的初始化工作之后，Redis开始加载数据到内存中，如果启用了appendonly了，则Redis从appendfile加载数据，否则就从dbfile加载数据。

1. 从appendfile中加载数据：loadAppendOnlyFile()函数

在此之前，我们先来看一下appendfile里面保存了什么，如我执行了下面两条命令（记得在配置文件中开启appendonly）：

redis> SET mykey001 myvalue001
OK
redis> GET mykey001
"myvalue001"

使用cat命令查看appendonly.aof的内容：

$ cat appendonly.aof
*2
$6
SELECT
$1
0
*3
$3
SET
$8
mykey001
$10
myvalue001

在appendonly.aof文件中保存的正是从客户端发过来的请求命令，还可以看到对于GET命令，并没有保存。

既然appendonly.aof中保存了所有写入数据的请求命令，那么在加载数据的时候只要重新执行一遍这些命令即可。

事实上Redis也正是这么做的，在开始加载之前暂时关闭appendonly，然后Redis创建一个假的Redis客户端。

然后读取appendonly.aof文件中的命令，在假的Redis客户端上下文中执行，同时服务器也不对该客户端做任何应答。

如果加载过程中物理内存不够用，并且Redis开启了VM，则还需要处理swap操作，最后加载完成后重新设置appendonly标志。

2. 从dbfile中加载数据：rdbLoad()函数

如果Redis没有开启appendonly，就需要从数据库文件中加载数据到内存，基本步骤如下：

网络监听

在完成了初始化配置和数据加载后，Redis启动监听。Redis的网络库没有使用libevent或者libev，而是作者自己实现的一个非常轻量级的库（主要实现在ae.c文件中）

然而回到我的问题上，如果数据库中数据已经放入了32G的数据，在启动redis时加载数据库这部分必定会相当相当慢，而且涉及到宕机的问题（物理内存到达峰值）

这时可能单台redis很难解决这个问题，而应该考虑集群。

5、参考资料

http://blog.csdn.net/jackpk/article/details/30073097

http://www.jb51.net/article/65264.htm

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在C++中，iostream和C语言的stdio.h都是用于处理输入输出的库，但它们在设计、用法和功能上有许多不同。以下是两者的区别和联系：区别1.编程风格iostream（C++风格）：C++标准库中的输入输出流类库，支持面向对象的输入输出操作。典型用法是cin（输入）和cout（输出），使用>操作符来处理数据。更加类型安全，支持用户自定义类型的输入输出。#includeintmain(){in
瑶池防线谜影梦蝶
冥华虽然逃过了影梦的军队，但他是一个忠臣，他选择上报战况。败给影梦后成逃兵，高层亡尔还活着，七重天失守......随便一条，即可处死冥华。冥华自然是知道以仙界高层的习性此信一发自己必死无疑，但他还选择上报实情，因为责任。同样此信送到仙宫后，知道此事的人，大多数人都认定冥华要完了，所以上到仙界高层，下到扫大街的，包括冥华自己，全都准备好迎接冥华之死。如果仙界现在还属于两方之争的话，冥华必死无疑。然而
爬山后遗症璃绛
爬山，攀登，一步一步走向制高点，是一种挑战。成功抵达是一种无法言语的快乐，在山顶吹吹风，看看风景，这是从未有过的体验。然而，爬山一时爽，下山腿打颤，颠簸的路，一路向下走，腿部力量不够，走起来抖到不行，停不下来了！第二天必定腿疼，浑身酸痛，坐立难安！
插入表主键冲突做更新 a-john
有以下场景：用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。问题：如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。解决： mysql中提供了一个sql语
Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello" 2.引用系统资源。格式：@android:type/name android:textColor="@android:color/opaque_red"
数据结构的基本介绍天子之骄数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。经典的数据结构大致如下：一：线性数据结构 (1)：列表 a
通过二维码开放平台的API快速生成二维码一炮送你回车库 api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。 html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1 &nbs
ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 java IO image BufferedImage
package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipse SVN MyEclipse
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装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
4.2　自动装箱和拆箱基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
//这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords java eclipse jdk tomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
前端模块化 bee1314 模块化
背景：前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oracle sql 数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
mac 卸载 java 1.7 或更高版本征客丶 java OS
卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。相关新闻：（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos component webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
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批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oracle sql bulk collect forall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rules yii validate
Yii cValidator主要用法分析： yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从实现思路制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box 制作sentos6.5+redis的box mkdir vagrant_redis cd vagrant_
Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centos memcached
一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
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Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt c break switch
1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
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Java 定时任务总结一 tuoni java spring timer quartz timertask
Java定时任务总结一.从技术上分类大概分为以下三种方式： 1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明： java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
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