Redis高可用之持久化
目录
一、高可用
什么是高可用
二、Redis持久化
持久化功能
RDB持久化
触发条件
bgsave执行流程
AOF持久化
执行流程
命令追加
文件写入和文件同步
文件重写
文件重写流程
三、RDB和AOF的优缺点
RDB持久化的优缺点
优点
缺点
AOF持久化优缺点
四、Redis性能管理
查看Redis内存使用
内存碎片率
内存碎片如何产生
跟踪内存碎片率
解决碎片率大的问题
内存使用率
内回收key
回收策略
五、Redis的优化
一、高可用
什么是高可用
在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务(99.9%、99.99%、99.999%等等)。
但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务( 如主从分离、快速容灾技术)，还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。
Redis的高可用
Redis中，实现高可用的技术主要包括持久化、主从复制、哨兵和cluster集群
持久化：持久化是最简单的高可用方法（有时甚至不被归为高可用的手段），主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。
主从复制：主从复制是高可用Redis的基础，哨兵和集群都是在主从复制基础上实现高可用的。主从复制主要实现了数据的多机备份（和同步），以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。
缺陷：故障恢复无法自动化，写操作无法负载均衡，存储能力受到单机的限制。
哨兵：在主从复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢复。（主挂了，找一个从成为新的主，哨兵节点进行监控）
缺陷：写操作无法负载均衡，存储能力受到单机的限制；哨兵无法对从节点进行自动故障转移，在读写分离场景下，从节点故障会导致读服务不可用，需要对从节点做额外的监控、切换操作。
Cluster集群：通过集群，Redis解决了写操作无法负载均衡，以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案（6台起步，成双成对，3主3从）
二、Redis持久化
持久化功能
Redis是内存数据库，数据都是存储在内存中，为了避免服务器断电等原因导致Redis进程异常退出后数据的永久丢失，需要定期将Redis中的数据以某种形式（数据或命令）从内存保存到硬盘；当下次Redis重启时，利用持久化文件实现数据恢复。除此之外，为了进行灾难备份，可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。
灾难备份：一般做异地备份，发生灾难后切换节点。
Redis提供两种方式进行持久化
- RDB持久化：原理是将Redis在内存中的数据库记录定时保存到磁盘上。（定时对内存中的数据生成快照，以文件形式保存在硬盘中）
- AOF持久化（append only file）：原理是将Reids 的操作日志以追加的方式写入文件，类似于MySQL的binlog。（类似于Mysql的二进制日志）（以追加的方式将写和删的操作命令记录到AOF文件中）
由于AOF持久化的实时性更好，即当进程意外退出时丢失的数据更少，因此AOF是目前主流的持久化方式，不过RDB持久化仍然有其用武之地。（RDB体积小，恢复速度更快。对性能影响较小。
RDB持久化
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中当前进程中的数据生成快照保存到硬盘（因此也称作快照持久化），用二进制压缩存储，保存的文件后缀是rdb；当Redis重新启动时，可以读取快照文件恢复数据。
触发条件
RDB持久化的触发分为手动触发和自动触发
手动触发
save命令和bgsave命令都可以生成RDB文件
- save命令阻塞Redis服务器进程，直到RDB文件创建完毕为止，在Redis服务器阻塞期间，服务器不能处理任何命令请求。
- bgsave命令会创建一个子进程，由子进程来负责创建RDB文件，父进程（即Redis主进程）则继续处理请求。
- bgsave命令执行过程中，只有fork子进程时会阻塞服务器，而对于save命令，整个过程都会阻塞服务器，因此save已基本被废弃，线上环境要杜绝save的使用。
自动触发
在自动触发RDB持久化时，Redis也会选择bgsave而不是save来进行持久化。
自动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n 指定当m秒内发生n次变化时，会触发bgsave。
vim /etc/redis/6379.conf
219行以下三个save条件满足任意一个时，都会引起bgsave的调用
save 900 1 #当时间到900秒时，如果redis数据发生了至少1次变化，则执行bgsave
save 300 10 #当时间到300秒时，如果redis数据发生了至少10次变化，则执行bgsave
save 60 10000 #当时间到60秒时，如果redis数据发生了至少10000次变化，则执行bgsave
242行开启RDB文件压缩
rdbcompression yes
254行 指定RDB文件名
dbfilename dump.rdb
264行 指定RDB文件和AOF文件所在目录
dir /var/lib/redis/6379由此可见RDB时效性不够，最快也需60秒备份一次，如果50几秒服务器宕了，则备份失败
其他触发机制
除savemn以外，还有其他情况也会触发
- 在主从复制场景下，如果从节点执行全量复制操作，则主节点会执行bgsave命令，并将rdb文件发送给从节点。
- 执行shutdown命令时，自动执行rdb持久化。
bgsave执行流程
1、Redis父进程首先判断：当前是否在执行save，或 bgsave/ bgrewriteaof 的子进程，如果在执行则bgsave命令直接返回。
- bgsave/bgrewriteaof 的子进程不能同时执行，主要是基于性能方面的考虑：两个并发的子进程同时执行大量的磁盘写操作，可能引起严重的性能问题。
2、父进程执行fork操作创建子进程，这个过程中父进程是阻塞的，Redis不能执行来自客户端的任何命令。
3、父进程fork后，bgsave 命令返回"Background saving started" 信息并不再阻塞父进程，并可以响应其他命令。
4、子进程创建RDB文件，根据父进程内存快照生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换。（原子替换：文件整体替换，要么都发生，要么都不发生）
5、子进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息。
启动时加载
- RDB文件的载入工作是在服务器启动时自动执行的，并没有专门的命令。但是由于AOF的优先级更高，因此当AOF开启时，Redis会优先载入AOF文件来恢复数据；只有当AOF关闭时，才会在Redis服务器启动时检测RDB文件，并自动载入。 服务器载入RDB文件期间处于阻塞状态，直到载入完成为止。
- Redis载入RDB文件时，会对RDB文件进行校验，如果文件损坏，则日志中会打印错误，Redis启动失败。
AOF持久化
- RDB持久化是将进程数据写入文件，而AOF持久化，则是将Redis执行的每次写、删除命令记录到单独的日志文件中，查询操作不会记录。
- 当Redis重启时再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。（重放命令进行恢复）。
- 与RDB相比，AOF的实时性更好，因此已成为主流的持久化方案。
开启AOF
Redis服务器默认开启RDB，在/etc/redis/6379.conf配置文件中
/etc/init.d/redis_6379 restart
#重启redis
执行流程
由于需要记录Redis的每条写命令，因此AOF不需要触发。
流程包括：
- 命令追加：将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf
- 文件写入和文件同步：根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘
- 文件重写：定期重写AOF文件，达到压缩目的（将过期数据、无效命令、多条命令，进行压缩或删除）
命令追加
- Redis先将写命令追加到缓冲区，而不是直接写入文件，主要是为了避免每次有写命令都直接写入硬盘，导致硬盘IO成为Redis负载的瓶颈。
- 命令追加的格式是Redis命令请求的协议格式，它是一种纯文本格式，具有兼容性好、可读性强、容易处理、操作简单避免二次开销等优点。
- 在AOF文件中，除了用于指定数据库的select命令（如select 0为选中0号数据库）是由Redis添加的， 其他都是客户端发送来的写命令。
文件写入和文件同步
Redis提供了多种AOF缓存区的同步文件策略，策略涉及到操作系统的write函数和fsync函数，说明如下：
- 为了提高文件写入效率，在现代操作系统中，当用户调用write函数将数据写入文件时，操作系统通常会将数据暂存到一个内存缓冲区里，当缓冲区被填满或超过了指定时限后，才真正将缓冲区的数据写入到硬盘里。
- 这样的操作虽然提高了效率，但也带来了安全问题：如果计算机停机，内存缓冲区中的数据会丢失。因此系统同时提供了fsync、fdatasync等同步函数，可以强制操作系统立刻将缓冲区中的数据写入到硬盘里，从而确保数据的安全性。
AOF缓存区的同步文件策略存在三种同步方式
- appendfsync always：命令写入aof_buf后立即调用系统fsync操作同步到AOF文件。安全性高，性能低。
- appendfsync no：当缓冲区被填满或超过了指定时限后（默认30秒），才将缓冲区的数据写入到硬盘里。性能高，但安全性低。
- appendfsync everysec：每秒同步一次，是性能和数据安全性的平衡，因此是Redis的默认配置。
文件重写
- 随着时间流逝，Redis服务器执行的写命令越来越多，AOF文件也会越来越大；过大的AOF文件不仅会影响服务器的正常运行，也会导致数据恢复需要的时间过长。
- 文件重写是指定期重写AOF文件，减小AOF文件的体积。需要注意的是，AOF 重写是把Redis进程内的数据转化为写命令，同步到新的AOF文件；不会对旧的AOF文件进行任何读取、写入操作！
- 关于文件重写需要注意的另一点是：对于AOF持久化来说，文件重写虽然是强烈推荐的，但并不是必须的；即使没有文件重写，数据也可以被持久化并在Redis启动的时候导入。因此在一些现实中，会关闭自动的文件重写，然后通过定时任务在每天的某一时刻定时执行。
文件重写之所以能够压缩AOF文件，是因为
- 过期的数据不再写入文件。
- 无效的命令不再写入文件：如有些数据被重复设值（set key v1, set key v2）、 有些数据被删除了（set myset vl, del myset）等。
- 多条命令可以合并为一个：如sadd myset v1, sadd myset v2, sadd myset v3可以合并为sadd myset v1 v2 v3。（sadd添加集合）
rewrite之后aof文件会保存keys的最后状态，清除掉之前冗余的，来缩小这个文件。
由此可以看出，由于重写后AOF执行的命令减少了，文件重写既可以减少文件占用的空间，也可以加快恢复速度。
文件重写的触发方式
-
手动触发： 直接调用bgrewriteaof命令，该命令的执行与bgsave有些类似：都是fork子进程进行具体的工作，且都只有在fork时阻塞。
-
自动触发： 通过设置auto-aof-rewrite-min-size选项和auto-aof-rewrite-percentage选项来自动执行BGREWRITEAOF。
只有当这两个选项同时满足，才会自动触发AOF重写
auto-aof-rewrite-percentage 100
#文件的大小超过基准百分之多少后触发bgrewriteaof。默认这个值设置为100，意味着当前aof是基准大小的两倍的时候触发bgrewriteaof。把它设置为0可以禁用自动触发的功能。 即当前AOF文件大小(即aof_current_size)是上次日志重写时AOF文件大小(aof_base_size)两倍时，发生BGREWRITEAOF操作。 注意：例如上次文件达到100M进行重写，那么这次需要达到200M时才进行重写。文件需要越来越大，所以一般不使用自动重写。如果使用自动重写，需要定期手动重写干预一次，让文件要求恢复到100M。
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
#当文件大于64M时才会进行重写 #当前aof文件大于多少字节后才触发。当前AOF文件执行BGREWRITEAOF命令的最小值，避免刚开始启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的BGREWRITEAOF
文件重写流程
（1）Redis父进程首先判断当前是否存在正在执行bgsave/bgrewriteaof的子进程，如果存在则bgrewriteaof命令直接返回，如果存在bgsave命令则等bgsave执行完成后再执行。（正常情况下使用AOF就会使用AOF进行记录，不会使用RDB。主从复制时会自动触发bgsave命令）
（2）父进程执行fork操作创建子进程，这个过程中父进程是阻塞的（无法接受任何客户端的请求）。
（3.1）父进程fork后，bgrewriteaof 命令返回"Background append only file rewrite started" 信息并不再阻塞父进程，并可以响应其他命令。Redis的所有写命令依然写入AOF缓冲区，并根据appendfsync策略同步到硬盘，保证原有AOF机制的正确。
（3.2）由于fork操作使用写时复制技术，子进程只能共享fork操作时的内存数据。由于父进程依然在响应命令，因此Redis使用AOF重写缓冲区(aof_rewrite_ buf)保存这部分数据，防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。也就是说，bgrewriteaof执行期间，Redis的写命令同时追加到aof_ buf和aof_rewirte_ buf两个缓冲区。 （保证新写入的数据不丢失）
（4）子进程根据内存快照，按照命令合并规则写入到新的AOF文件。
（5.1）子进程写完新的AOF文件后，向父进程发信号，父进程更新统计信息，具体可以通过info persistence查看。
（5.2）父进程把AOF重写缓冲区的数据写入到新的AOF文件，这样就保证了新AOF文件所保存的数据库状态和服务器当前状态一致。
（5.3）使用新的AOF文件替换老文件，完成AOF重写。（替换是原子性的）
启动时加载
- 当AOF开启时，Redis启动时会优先载入AOF文件来恢复数据；只有当AOF关闭时，才会载入RDB文件恢复数据。
- 当AOF开启，但AOF文件不存在时，即使RDB文件存在也不会加载。
- Redis载入AOF文件时，会对AOF文件进行校验，如果文件损坏，则日志中会打印错误，Redis启动失败。但如果是AOF文件结尾不完整（机器突然宕机等容易导致文件尾部不完整），且aof-load-truncated参数开启，则日志中会输出警告，Redis忽略掉AOF文件的尾部，启动成功。aof-load-truncated参数默认是开启的。
三、RDB和AOF的优缺点
RDB持久化的优缺点
优点
RDB文件紧凑，体积小，网络传输快，适合全量复制；恢复速度比AOF快很多。当然，与AOF相比， RDB最重要的优点之一是对性能的影响相对较小。
（体积小，恢复速度更快，对性能影响较小。）
缺点
- RDB文件的致命缺点在于其数据快照的持久化方式决定了必然做不到实时持久化，而在数据越来越重要的今天，数据的大量丢失很多时候是无法接受的，因此AOF持久化成为主流。
- 此外，RDB文 件需要满足特定格式，兼容性差（如老版本的Redis不兼容新版本的RDB文件）。
- 对于RDB持久化，一方面是bgsave在进行fork操作时Redis主进程会阻塞，另一方面，子进程向硬盘写数据也会带来IO压力。
（实时性差、兼容性差、在fork子进程时会阻塞父进程。）
AOF持久化优缺点
- 与RDB持久化相对应，AOF的优点在于支持秒级持久化、实时性好、兼容性好，缺点是文件大、恢复速度慢、对性能影响大。
- 对于AOF持久化，向硬盘写数据的频率大大提高（everysec策略下为秒级），IO 压力更大，甚至可能造成AOF追加阻塞问题。
- AOF文件的重写与RDB的bgsave类似，会有fork时的阻塞和子进程的 IO 压力问题。相对来说，由于AOF向硬盘中写数据的频率更高，因此对Redis主进程性能的影响会更大。
四、Redis性能管理
查看Redis内存使用
方式一：进入数据库查看
方法二：命令行查看
内存碎片率
内存碎片率计算方式
内存碎片率=Redis向操作系统申请的内存 / Redis中的数据占用的内存
mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss / used_memory
mem_fragmentation_ratio：内存碎片率。
used_memory_rss：是Redis向操作系统申请的内存。
used_memory：是Redis中的数据占用的内存。
used_memory_peak：redis内存使用的峰值。
内存碎片如何产生
- Redis内部有自已的内存管理器，为了提高内存使用的效率，来对内存的申请和释放进行管理。
- Redis中的值删除的时候，并没有把内存直接释放、交还给操作系统，而是交给了Redis内部有内存管理器。
- Redis中申请内存的时候，也是先看自己的内存管理器中是否有足够的内存可用。
- Redis的这种机制，提高了内存的使用率，但是会使Redis中有部分自己没在用，却不释放的内存，导致了内存碎片的发生。
跟踪内存碎片率
跟踪内存碎片率，对理解Redis实例的资源性能是非常重要的：
- 内存碎片率在1到1.5之间是正常的，这个值表示内存碎片率比较低，也说明Redis 没有发生内存交换。
- 内存碎片率超过1.5，说明Redis消耗了实际需要的物理内存的150%，其中50%是内存碎片率。
- 内存碎片率低于1的，说明Redis内存分配超出了物理内存，操作系统正在进行内存交换（使用虚拟内存，会降低性能）。需要增加可用物理内存或减少Redis内存占用。
解决碎片率大的问题
- 如果Redis版本是4.0以下的，需要在redis-cli 工具上输入shutdown save命令，让Redis数据库执行保存操作并关闭Redis服务，再重启服务器。Redis服务器重启后，Redis 会将没用的内存归还给操作系统，碎片率会降下来。
- Redis4.0版本开始，可以在不重启的情况下，线上整理内存碎片，将未使用的内存归还给操作系统。
config set activedefrag yes #自动碎片清理
memory purge #手动碎片清理
内存使用率
redis实例的内存使用率超过可用最大内存，操作系统将开始进行内存与swap空间交换。
避免内存交换发生的方法
- 针对缓存数据大小选择安装Redis 实例
- 尽可能的使用Hash数据结构存储
- 设置key的过期时间
内回收key
内存清理策略，保证合理分配redis有限的内存资源。
当内存使用达到设置的最大阈值时，需选择一种key的回收策略，默认情况下回收策略是禁止删除（noenviction）。
修改 /etc/redis/6379.conf 文件中maxmemory-policy属性
回收策略
- volatile-lru #使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据 （移除最近最少使用的key，针对设置了TTL的key）
- volatile-ttl #从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰 （移除最近过期的key）
- volatile-random #从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰 （在设置了TTL的key里随机移除）
- allkeys-lru #使用LRU算法 从所有数据集合中淘汰数据 （移除最少使用的key，针对所有的key）
- allkeys-random #从数据集合中任意选择数据淘汰（随机移除key）
- noenviction #禁止淘汰数据（不删除直到写满时报错）
五、Redis的优化
设置客户端连接超时时间
客户端最大连接数
自动碎片清理
最大内存阀值
key回收策略。
控制key的长度
控制元素的大小
数据结构：Redis支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。选择正确的数据结构可以提高性能并减少内存使用量。
设置过期key：强制要求所有的key必须设置过期时间，以优化redis内存。
冷热分离：热key需要单独存放并分配合理的资源，防止大流量下直接冲垮整个缓存系统。
数据压缩：可以采用snappy、gzip 等压缩算法来先将数据压缩后再存入缓存中，来节约redis的内存空间，但这种方法会使客户端在读取时还需要解压缩，在这期间会消耗更多CPU资源，你需要根据实际情况进行权衡。建议，只是在redis匮乏时的一种方案。
内存淘汰优化：杜绝使用默认的内存淘汰策略，避免在业务扩展下Redis的内存持续膨胀，需要根据你的业务设置对应内存淘汰策略。
过期策略优化：由于redis采用的是定期删除+懒加载删除策略，且这个过程在redis 6.0之前是在主线程上执行的，建议所有key的过期时间用随机数打散，杜绝大批量的数据同时过期，拉胯redis的性能和造成缓存雪崩。强制规范。
持久化优化：Redis支持两种持久化选项：RDB和AOF。选择正确的持久化选项可以提高性能并确保数据安全。
架构优化：读写分离能最大限度提高redis的性能，其中主库负责数据写入，从库负责数据读取；分片集群是解决超大量数据导致性能瓶颈方案，如rediscluster。以上是在大流量下提高redis性能在架构上的优化。
lazy-free：在redis4.0+中支持，开启lazy-free机制后，由主线程删除bigkey，而较耗时的内存释放会在后台线程中执行，不会影响到主线程。
集群：使用Redis集群：如果Redis服务器无法满足性能需求，可以使用Redis集群来扩展Redis服务器。Redis集群可以将数据分片并分布在多个Redis服务器上，从而提高性能和可扩展性。
使用管道：Redis支持管道操作，可以将多个命令一次性发送到Redis服务器，从而减少网络延迟。