redis之数据安全与性能保障

持久化选项

持久化文件存放的目录：

dir ./

快照持久化（snapshotting）

存储所有数据到磁盘
常见的配置：

save 60 1000
stop-writes-on-bgsave-error no
rdbcompression yes
dbfilename dump.rdb

创建快照有这么几种方法：
1，bgsave命令，会fork出一个进程
2，save命令，会造成在完成前，客户端是去响应
3，配置save项
4，redis通过shutdown关闭时
5，当一个redis连接到另一个redis时，一般是主从复制时

追加文件（AOF）

存储所有执行的命令到磁盘

appendonly no
appendfsync everysec
no-appendfsync-on-rewrite no
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

appendfsync选项和同步频率

选项	同步频率
always	每个redis命令都要同步到硬盘。这样会严重影响redis的速度
everysec	每秒执行一次同步
no	让操作系统来决定什么时候进行同步

但是存在一个问题，aof文件会越来越大，甚至远远大于快照文件。为了解决这个问题，可以用bgrewriteaof，这个命令和bgsave一样，会创建一个子进程来重写aof文件，移除冗余命令。跟快照持久化一样，aof也可以设置auto-aof-rewrite-percent选项和auto-aof-rewrite-min-size来自动执行bgrewriteaof。

无论采用哪种方式，都不足以保证数据安全。所以如果条件允许的话，最好能把数据备份到其他服务器上，或者数据库里。

redis复制

主从复制

有经验的工程师都知道复制（replication）是补课或缺的。复制可以让其他服务器拥有数据副本。redis也拥有这种能力。
非常简单：
你需要设置dir和dbfilename选项。
然后安装两个redis服务器，选择一台作为备机，修改其redis.conf

slaveof <masterip> <masterport>

，开启主redis，再开启从redis。这样你在主机上的数据就可以备份到从redis了。（从redis是不允许写入数据的，而且从reids会抛弃掉之前拥有的所有数据）
开启redis的主从复制并不需要太多的配置，不过了解其工作过程将会很有趣，也很有用。

从服务器连接主服务器时的步骤

步骤	主服务器的操作	从服务器的操作
1	等待命令进入	连接（或者重连）主服务器，发送sync命令
2	开始执行bgsave，并使用缓存区记录bgsave之后执行的所有写命令	根据配置选项来决定是继续使用现有数据（如果有的话）来处理客户端请求，还是想发送请求的客户端返回错误
3	bgsave执行完毕，开始向从服务器发送快照文件，并在发送期间继续使用缓存区记录执行的所有写命令	丢弃旧数据，开始载入主服务器发来的快照文件
4	快照文件发送完毕，开始向从服务器发送存储在缓存区的写命令	完成对快照文件的解释操作，想往常一样接受命令请求
5	缓存区存储的命令发送完毕，从现在开始，没执行一条写命令，就向从服务器发送相同的写命令	执行主服务器发来的所有存储在缓存区的写命令；并从现在开始，接收并执行主服务器发来的每个写命令

警告：
1，redis不支持主主复制（master-master replication）。
2，从服务器会删掉所有数据。

当多个从服务器尝试连接同一个主服务器时，情况又会变得不一样

当有新的从服务器连接主服务器时	主服务器的操作
上表的步骤3尚未执行	所有的从服务器会接收到相同的快照文件和相同的缓冲区命令
上表的步骤3正在执行或已经执行完毕	当主服务器完成上表的5个步骤之后，再从步骤1执行到步骤5

主从链

redis的从服务器和主服务器并没有什么特别不同的地方，因此，从服务器也可以拥有其从服务器。
但是请注意其过程：如果从服务器X拥有从服务器Y，那么当从服务器X执行步骤4时，他会断开与Y的连接，导致从服务器Y需要重连并重新同步。
当读请求的重要性远远高于写请求，那么可以创建一个由主从节点（master-slave node）组成的中间层来分担主服务器的复制工作。

redis事物

之前也介绍了事物，利用multi和exec就可以实现简单的事物。但是存在一个问题：用户没办法根据读到的数据来做决定。比如，下订单的时候，需要根据读到的商品库存量来决定是否可以下单。
为了解决这个问题，我们需要知道watch，有的时候还需要unwatch和discard命令。

__author__ = 'dubby'
import redis
import time

conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def list_item(itemid,sellerid,price):
    inventory = "inventory:%s"%sellerid
    item = "%s%s"(itemid,sellerid)
    end = time.time() + 5
    pip = conn.pipeline()

    while time.time() < end:
        try:
            pip.watch(inventory)                    #监视用户包裹发生的变化
            if not pip.sismember(inventory,itemid): #检查用户是否坚持购买此商品
                pip.unwatch()                       #如果用户取消购买,取消监视,并退出
                return None

            pip.multi()                             #开始购买
            pip.zadd("market:",item,price)
            pip.srem(inventory,itemid)
            pip.execute()
            return True
        except redis.exception.EatchError:          #如果在购买期间,发现用户包裹出现变化,重试
            pass
    return False

什么是discard：unwatch可以在watch执行之后，multi执行之前对连接重置，discard可以在multi执行之后，exec执行之前对连接重置。

非事物型流水线

流水线（pipeline）除了事物，还可以缓存命令，减少和redis服务器的交互次数，但是有的时候不需要事物，仅仅需要缓存命令，那么可以

pip = conn.pipline(False)

这样就可以获得一个不带事物的流水线