Redis对数据的操作都是基于内存的,当遇到了进程退出、服务器宕机等意外情况,如果没有持久化机制,那么Redis中的数据将会丢失无法恢复。有了持久化机制,Redis在下次重启时可以利用之前持久化的文件进行数据恢复。Redis支持的两种持久化机制:
RDB:把当前数据生成快照保存在硬盘上。
AOF:记录每次对数据的操作到硬盘上。
在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,它恢复时是将快照文件直接读到内存里。RDB(Redis DataBase)持久化是把当前Redis中全部数据生成快照保存在硬盘上。RDB持久化可以手动触发,也可以自动触发。
redis会单独创建(fork)一个子进程来进行持久化,会先将数据写入到临时文件中,待持久化过程都结束了,再用这个临时文件替换上次持久化好了的文件。整个过程中,主进程是不进行任何IO操作的,这就确保了极高的性能。如果需要进行大规模数据的恢复,且对数据的恢复完整性不是非常敏感,那么RDB方式要比AOF方式更加的高效。RDB的缺点是最后一次持久化的数据可能丢失。
save
和 bgsave
命令都可以手动触发RDB持久化。
save
save
命令会手动触发RDB持久化,但是save
命令会阻塞Redis服务,直到RDB持久化完成。当Redis服务储存大量数据时,会造成较长时间的阻塞,不建议使用。bgsave
bgsave
命令也会手动触发RDB持久化,和save
命令不同是:Redis服务一般不会阻塞。Redis进程会执行fork操作创建子进程,RDB持久化由子进程负责,不会阻塞Redis服务进程。Redis服务的阻塞只发生在fork阶段,一般情况时间很短。bgsave
命令的具体流程如下图:bgsave
命令,Redis进程先判断当前是否存在正在执行的RDB或AOF子线程,如果存在就是直接结束。bgsave
命令就结束了,自此Redis进程不会被阻塞,可以响应其他命令。除了执行以上命令手动触发以外,Redis内部可以自动触发RDB持久化。自动触发的RDB持久化都是采用bgsave
的方式,减少Redis进程的阻塞。那么,在什么场景下会自动触发呢?
save
的相关配置,如sava m n
,它表示在m秒内数据被修改过n次时,自动触发bgsave
操作。bgsave
操作,并且把生成的RDB文件发送给从节点。debug reload
命令时,也会自动触发bgsave
操作。shutdown
命令时,如果没有开启AOF持久化也会自动触发bgsave
操作。RDB文件是一个紧凑的二进制压缩文件,是Redis在某个时间点的全部数据快照。所以使用RDB恢复数据的速度远远比AOF的快,非常适合备份、全量复制、灾难恢复等场景。
每次进行bgsave
操作都要执行fork操作创建子经常,属于重量级操作,频繁执行成本过高,所以无法做到实时持久化,或者秒级持久化。
另外,由于Redis版本的不断迭代,存在不同格式的RDB版本,有可能出现低版本的RDB格式无法兼容高版本RDB文件的问题。
快照周期:内存快照虽然可以通过技术人员手动执行SAVE
或BGSAVE
命令来进行,但生产环境下多数情况都会设置其周期性执行条件。
# 周期性执行条件的设置格式为
save
# 默认的设置为:
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
# 以下设置方式为关闭RDB快照功能
save ""
以上三项默认信息设置代表的意义是:
# 文件名称
dbfilename dump.rdb
# 文件保存路径
dir ./
# 如果持久化出错,主进程是否停止写入
stop-writes-on-bgsave-error yes
# 是否压缩
rdbcompression yes
# 导入时是否检查
rdbchecksum yes
bgsave
子进程相互不影响。但是,如果主线程要修改一块数据(例如图中的键值对 C),那么,这块数据就会被复制一份,生成该数据的副本。然后,bgsave
子进程会把这个副本数据写入 RDB 文件,而在这个过程中,主线程仍然可以直接修改原来的数据。针对RDB不适合实时持久化的问题,Redis提供了AOF持久化方式来解决
AOF(Append Only File)持久化是把每次写命令追加写入日志中,当需要恢复数据时重新执行AOF文件中的命令就可以了。AOF解决了数据持久化的实时性,也是目前主流的Redis持久化方式。
Redis是“写后”日志,Redis先执行命令,把数据写入内存,然后才记录日志。日志里记录的是Redis收到的每一条命令,这些命令是以文本形式保存。PS: 大多数的数据库采用的是写前日志(WAL),例如MySQL,通过写前日志和两阶段提交,实现数据和逻辑的一致性。
而AOF日志采用写后日志,即先写内存,后写日志。
为什么采用写后日志?
Redis要求高性能,采用写日志有两方面好处:
但这种方式存在潜在风险:
AOF日志记录Redis的每个写命令,步骤分为:命令追加(append)、文件写入(write)和文件同步(sync)。
默认情况下,Redis是没有开启AOF的,可以通过配置redis.conf文件来开启AOF持久化,关于AOF的配置如下:
# appendonly参数开启AOF持久化
appendonly no
# AOF持久化的文件名,默认是appendonly.aof
appendfilename "appendonly.aof"
# AOF文件的保存位置和RDB文件的位置相同,都是通过dir参数设置的
dir ./
# 同步策略
# appendfsync always
appendfsync everysec
# appendfsync no
# aof重写期间是否同步
no-appendfsync-on-rewrite no
# 重写触发配置
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
# 加载aof出错如何处理
aof-load-truncated yes
# 文件重写策略
aof-rewrite-incremental-fsync yes
以下是Redis中关于AOF的主要配置信息:
appendfsync:这个参数项是AOF功能最重要的设置项之一,主要用于设置“真正执行”操作命令向AOF文件中同步的策略。
什么叫“真正执行”呢?还记得Linux操作系统对磁盘设备的操作方式吗? 为了保证操作系统中I/O队列的操作效率,应用程序提交的I/O操作请求一般是被放置在linux Page Cache中的,然后再由Linux操作系统中的策略自行决定正在写到磁盘上的时机。而Redis中有一个fsync()函数,可以将Page Cache中待写的数据真正写入到物理设备上,而缺点是频繁调用这个fsync()函数干预操作系统的既定策略,可能导致I/O卡顿的现象频繁 。
与上节对应,appendfsync参数项可以设置三个值,分别是:always、everysec、no,默认的值为everysec。
no-appendfsync-on-rewrite:always和everysec的设置会使真正的I/O操作高频度的出现,甚至会出现长时间的卡顿情况,这个问题出现在操作系统层面上,所有靠工作在操作系统之上的Redis是没法解决的。为了尽量缓解这个情况,Redis提供了这个设置项,保证在完成fsync函数调用时,不会将这段时间内发生的命令操作放入操作系统的Page Cache(这段时间Redis还在接受客户端的各种写操作命令)。
auto-aof-rewrite-percentage:上文说到在生产环境下,技术人员不可能随时随地使用“BGREWRITEAOF
”命令去重写AOF文件。所以更多时候我们需要依靠Redis中对AOF文件的自动重写策略。Redis中对触发自动重写AOF文件的操作提供了两个设置:
auto-aof-rewrite-percentage表示如果当前AOF文件的大小超过了上次重写后AOF文件的百分之多少后,就再次开始重写AOF文件。例如该参数值的默认设置值为100,意思就是如果AOF文件的大小超过上次AOF文件重写后的1倍,就启动重写操作。
auto-aof-rewrite-min-size:设置项表示启动AOF文件重写操作的AOF文件最小大小。如果AOF文件大小低于这个值,则不会触发重写操作。注意,auto-aof-rewrite-percentage和auto-aof-rewrite-min-size只是用来控制Redis中自动对AOF文件进行重写的情况,如果是技术人员手动调用“BGREWRITEAOF
”命令,则不受这两个限制条件左右。
AOF会记录每个写命令到AOF文件,随着时间越来越长,AOF文件会变得越来越大。如果不加以控制,会对Redis服务器,甚至对操作系统造成影响,而且AOF文件越大,数据恢复也越慢。为了解决AOF文件体积膨胀的问题,Redis提供AOF文件重写机制来对AOF文件进行“瘦身”。
图例解释AOF重写
AOF重写会阻塞吗?
AOF重写过程是由后台进程bgrewriteaof来完成的。主线程fork出后台的bgrewriteaof子进程,fork会把主线程的内存拷贝一份给bgrewriteaof子进程,这里面就包含了数据库的最新数据。然后,bgrewriteaof子进程就可以在不影响主线程的情况下,逐一把拷贝的数据写成操作,记入重写日志。所以aof在重写时,在fork进程时是会阻塞住主线程的。
AOF日志何时会重写?
有两个配置项控制AOF重写的触发:
auto-aof-rewrite-min-size:表示运行AOF重写时文件的最小大小,默认为64MB。
auto-aof-rewrite-percentage:这个值的计算方式是,当前aof文件大小和上一次重写后aof文件大小的差值,再除以上一次重写后aof文件大小。也就是当前aof文件比上一次重写后aof文件的增量大小,和上一次重写后aof文件大小的比值。
重写日志时,有新数据写入咋整?
重写过程总结为:“一个拷贝,两处日志”。在fork出子进程时的拷贝,以及在重写时,如果有新数据写入,主线程就会将命令记录到两个aof日志内存缓冲区中。如果AOF写回策略配置的是always,则直接将命令写回旧的日志文件,并且保存一份命令至AOF重写缓冲区,这些操作对新的日志文件是不存在影响的。(旧的日志文件:主线程使用的日志文件,新的日志文件:bgrewriteaof进程使用的日志文件)
而在bgrewriteaof子进程完成日志文件的重写操作后,会提示主线程已经完成重写操作,主线程会将AOF重写缓冲中的命令追加到新的日志文件后面。这时候在高并发的情况下,AOF重写缓冲区积累可能会很大,这样就会造成阻塞,Redis后来通过Linux管道技术让aof重写期间就能同时进行回放,这样aof重写结束后只需回放少量剩余的数据即可。最后通过修改文件名的方式,保证文件切换的原子性。
在AOF重写日志期间发生宕机的话,因为日志文件还没切换,所以恢复数据时,用的还是旧的日志文件。
总结操作:
温馨提示
这里的进程和线程的概念有点混乱。因为后台的bgreweiteaof进程就只有一个线程在操作,而主线程是Redis的操作进程,也是单独一个线程。这里想表达的是Redis主进程在fork出一个后台进程之后,后台进程的操作和主进程是没有任何关联的,也不会阻塞主线程
主线程fork出子进程是如何复制内存数据的?
fork采用操作系统提供的写时复制(copy on write)机制,就是为了避免一次性拷贝大量内存数据给子进程造成阻塞。fork子进程时,子进程时会拷贝父进程的页表,即虚实映射关系(虚拟内存和物理内存的映射索引表),而不会拷贝物理内存。这个拷贝会消耗大量cpu资源,并且拷贝完成前会阻塞主线程,阻塞时间取决于内存中的数据量,数据量越大,则内存页表越大。拷贝完成后,父子进程使用相同的内存地址空间。
但主进程是可以有数据写入的,这时候就会拷贝物理内存中的数据。如下图(进程1看做是主进程,进程2看做是子进程):
在主进程有数据写入时,而这个数据刚好在页c中,操作系统会创建这个页面的副本(页c的副本),即拷贝当前页的物理数据,将其映射到主进程中,而子进程还是使用原来的的页c。
在重写日志整个过程时,主线程有哪些地方会被阻塞?
为什么AOF重写不复用原AOF日志?
Redis 4.0 中提出了一个混合使用 AOF 日志和内存快照的方法。简单来说,内存快照以一定的频率执行,在两次快照之间,使用 AOF 日志记录这期间的所有命令操作。
这样一来,快照不用很频繁地执行,这就避免了频繁 fork 对主线程的影响。而且,AOF 日志也只用记录两次快照间的操作,也就是说,不需要记录所有操作了,因此,就不会出现文件过大的情况了,也可以避免重写开销。
如下图所示,T1 和 T2 时刻的修改,用 AOF 日志记录,等到第二次做全量快照时,就可以清空 AOF 日志,因为此时的修改都已经记录到快照中了,恢复时就不再用日志了。
这个方法既能享受到 RDB 文件快速恢复的好处,又能享受到 AOF 只记录操作命令的简单优势, 实际环境中用的很多。
数据的备份、持久化做完了,我们如何从这些持久化文件中恢复数据呢?如果一台服务器上有既有RDB文件,又有AOF文件,该加载谁呢?
其实想要从这些文件中恢复数据,只需要重新启动Redis即可。我们还是通过图来了解这个流程:
那么为什么会优先加载AOF呢?因为AOF保存的数据更完整,通过上面的分析我们知道AOF基本上最多损失1s的数据。