如果有人问你:“你会把 Redis 用在什么业务场景下?”
我想你大概率会说:“我会把它当作缓存使用,因为它把后端数据库中的数据存储在内存中,然后直接从内存中读取数据,响应速度会非常快。”
没错,这确实是 Redis 的一个普遍使用场景,但是,这里也有一个绝对不能忽略的问题:一旦服务器宕机,内存中的数据将全部丢失 。
目前,Redis 的持久化主要有两大机制,即 AOF日志和 RDB 快照 。
说到日志,我们比较熟悉的是数据库的写前日志,在实际写数据前,先把修改的数据记到日志文件中,以便故障时进行恢复。不过,AOF 日志正好相反,它是写后日志,"写后"的意思是 Redis 是先执行命令,把数据写入内存,然后才记录日志。
AOF 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的。
我们以 Redis 收到set testkey testvalue
命令后记录的日志为例,看看 AOF 日志的内容。其中,“*3”表示当前命令有三个部分,每部分都是由数字开头,后面紧跟着具体的命令、键或值。这里,数字表示这部分中的命令、键或值一共有多少字节。例如,3 set表示这部分有 3 个字节,也就是“set”命令。
那为什么采用写后日志呢?
我们这里提前给出答案:为了避免额外的检查开销,Redis 在向 AOF 里面记录日志的时候,并不会先去对这些命令进行语法检查。
如果先记日志再执行命令的话,日志中就有可能记录了错误的命令,Redis 在使用日志恢复数据时,就可能会出错。而写后日志这种方式,就是先让系统执行命令,只有命令能执行成功,才会被记录到日志中,否则,系统就会直接向客户端报错。
所以,Redis 使用写后日志这一方式的一大好处是,可以避免出现记录错误命令的情况。
除此之外,写后日志一个好处:它是在命令执行后才记录日志,不会阻塞当前的写操作 。
但是AOF 也有两个潜在的风险:
风险一:如果刚执行完一个命令,还没有来得及记日志就宕机了,那么这个命令和相应的数据就有丢失的风险。
风险二:AOF 虽然避免了对当前命令的阻塞,但可能会给下一个操作带来阻塞风险。
这两个风险都是和 AOF 写回磁盘的时机相关的。这也就意味着,如果我们能够控制一个写命令执行完后 AOF 日志写回磁盘的时机,这两个风险就解除了。
AOF 机制一共有三种写回策略,也就是 AOF 配置项 appendfsync
的三个可选值。
针对避免主线程阻塞和减少数据丢失问题,这三种写回策略都无法做到两全其美。
配置项 | 回写时机 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|---|
Always | 同步写回 | 可靠性高、数据基本不丢失 | 性能较差 |
Everysec | 每秒写回 | 性能适中 | 宕机后会丢失一秒数据 |
No | 操作系统控制的写回 | 性能好 | 宕机后丢失很多数据 |
所以我们需要根据系统对高性能和高可靠性的要求,来选择使用哪种写回策略:
AOF 是以文件的形式在记录接收到的所有写命令。随着接收的写命令越来越多,AOF 文件会越来越大 。这也就意味着,我们一定要小心 AOF 文件过大带来的性能问题,主要在于以下三个方面:
AOF 重写机制就是在重写时,Redis 根据数据库的现状创建一个新的 AOF 文件,也就是说,读取数据库中的所有键值对,然后对每一个键值对用一条命令记录它的写入 。重写机制具有多变一功能。所谓的多变一,也就是说,旧日志文件中的多条命令,在重写后的新日志中变成了一条命令。
比如我多次对 testkey
这个键赋值,那么只会取最新的一条命令。
重写的过程
AOF 日志由主线程写回不同,重写过程是由后台子进程 bgrewriteaof 来完成的,这也是为了避免阻塞主线程 ,导致数据库性能下降。
整个重写的过程可以总结为一个拷贝,两处日志
。
一个拷贝就是指,每次执行重写时,主线程 fork 出后台的bgrewriteaof
子进程。此时,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。
第一处日志,指的是因为主线程未阻塞,仍然可以处理新来的操作,Redis 会把这个操作写到它的缓冲区。这样一来,即使宕机了,这个 老AOF 日志的操作仍然是齐全的,可以用于恢复。
第二处日志,就是指新的 AOF 重写日志。这个操作也会被写到重写日志的缓冲区。这样,重写日志也不会丢失最新的操作。等到拷贝数据的所有操作记录重写完成后,重写日志记录的这些最新操作也会写入新的 AOF 文件,以保证数据库最新状态的记录。
此时,我们就可以用新的 AOF 文件替代旧文件了。
总结来说,每次 AOF 重写时,Redis 会先执行一个内存拷贝,用于重写;然后,使用两个日志保证在重写过程中,新写入的数据不会丢失。而且,因为 Redis 采用子进程进行日志重写,所以这个过程并不会阻塞主线程 。
正因为记录的是操作命令,而不是实际的数据,所以,用 AOF 方法进行故障恢复的时候,需要逐一把操作日志都执行一遍。如果操作日志非常多,Redis 就会恢复得很缓慢,影响到正常使用。这当然不是理想的结果。那么,还有没有既可以保证可靠性,还能在宕机时实现快速恢复的其他方法呢?
对 Redis 来说,它实现类似照片记录效果的方式,把某一时刻的状态以文件的形式写到磁盘上,也就是快照(RDB 文件)。这样一来,即使宕机,快照文件也不会丢失,数据的可靠性也就得到了保证。
和 AOF 相比,RDB 记录的是某一时刻的数据,并不是操作日志,所以在做数据恢复时,我们可以直接把 RDB 文件读入内存,很快地完成恢复。
Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件,分别是 save
和 bgsave
。
我们可以通过 bgsave 命令来执行全量快照,这既提供了数据的可靠性保证,也避免了对 Redis 的性能影响。
在执行快照的同时,Redis 就会借助操作系统提供的写时复制技术,正常处理写操作。bgsave
子进程是由主线程 fork 生成的,可以共享主线程的所有内存数据。bgsave
子进程运行后,开始读取主线程的内存数据,并把它们写入 RDB 文件。
如果主线程对这些数据也都是读操作(例如图中的键值对 A),那么,主线程和 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(键值对 C’)。然后,主线程在这个数据副本上进行修改。同时,bgsave
子进程可以继续把原来的数据(键值对 C)写入 RDB 文件。
这样既保证了快照的完整性,也允许主线程同时对数据进行修改,避免了对正常业务的影响。
虽然 bgsave 执行时不阻塞主线程,但是,如果频繁地执行全量快照,也会带来两方面的开销。
一方面,频繁将全量数据写入磁盘,会给磁盘带来很大压力,多个快照竞争有限的磁盘带宽,前一个快照还没有做完,后一个又开始做了,容易造成恶性循环(所以,在 Redis 中如果有一个 bgsave
在运行,就不会再启动第二个 bgsave
子进程)。
另一方面,bgsave
子进程需要通过 fork
操作从主线程创建出来。虽然,子进程在创建后不会再阻塞主线程,但是,fork 这个创建过程本身会阻塞主线程 ,而且主线程的内存越大,阻塞时间越长。
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。
最后,关于 AOF 和 RDB 的选择问题,我想如下三点建议: