Redis持久化的思考

Redis的作者在其博客中提到，他看到的所有针对Redis的讨论中，对Redis持久化的误解是最大的，于是他写了一篇长文来对Redis的持久化进行了系统性的论述。以下为文章的部分内容：
什么是持久化？简单来讲就是将数据放到断电后数据不会丢失的设备中，也就是我们通常理解的硬盘上。
首先我们来看一下数据库在进行写操作时到底做了哪些事，主要有下面五个过程：

客户端向服务端发送写操作（数据在客户端的内存中）。
数据库服务端接收到写请求的数据（数据在服务端的内存中）。
服务端调用write这个系统调用，将数据往磁盘上写（数据在系统内存的缓冲区中）。
操作系统将缓冲区中的数据转移到磁盘控制器上（数据在磁盘缓存中）。
磁盘控制器将数据写到磁盘的物理介质中（数据真正落到磁盘上）。

故障分析

写操作大致有上面5个流程，下面我们结合上面的5个流程看一下各种级别的故障：

当数据库系统故障时，这时候系统内核还是完好的。那么此时只要我们执行完了第3步，那么数据就是安全的，因为后续操作系统会来完成后面几步，保证数据最终会落到磁盘上。
当系统断电时，这时候上面5项中提到的所有缓存都会失效，并且数据库和操作系统都会停止工作。所以只有当数据在完成第5步后，才能保证在断电后数据不丢失。

通过上面5步的了解，可能我们会希望搞清下面一些问题：

数据库多长时间调用一次write，将数据写到内核缓冲区？
内核多长时间会将系统缓冲区中的数据写到磁盘控制器？
磁盘控制器又在什么时候把缓存中的数据写到物理介质上？

对于第一个问题，通常数据库层面会进行全面控制。
而对第二个问题，操作系统有其默认的策略，但是我们也可以通过POSIX API提供的fsync系列命令强制操作系统将数据从内核区写到磁盘控制器上。
对于第三个问题，好像数据库已经无法触及，但实际上，大多数情况下磁盘缓存是被设置关闭的，或者是只开启为读缓存，也就是说写操作不会进行缓存，直接写到磁盘。

数据损坏

所谓数据损坏，就是数据无法恢复，上面我们讲的都是如何保证数据是确实写到磁盘上去，但是写到磁盘上可能并不意味着数据不会损坏。比如我们可能一次写请求会进行两次不同的写操作，当意外发生时，可能会导致一次写操作安全完成，但是另一次还没有进行。如果数据库的数据文件结构组织不合理，可能就会导致数据完全不能恢复的状况出现。

这里通常也有三种策略来组织数据，以防止数据文件损坏到无法恢复的情况：

第一种是最粗糙的处理，就是不通过数据的组织形式保证数据的可恢复性。而是通过配置数据同步备份的方式，在数据文件损坏后通过数据备份来进行恢复。实际上MongoDB在不开启操作日志，通过配置Replica Sets时就是这种情况。
另一种是在上面基础上添加一个操作日志，每次操作时记一下操作的行为，这样我们可以通过操作日志来进行数据恢复。因为操作日志是顺序追加的方式写的，所以不会出现操作日志也无法恢复的情况。这也类似于MongoDB开启了操作日志的情况。
更保险的做法是数据库不进行旧数据的修改，只是以追加方式去完成写操作，这样数据本身就是一份日志，这样就永远不会出现数据无法恢复的情况了。实际上CouchDB就是此做法的优秀范例。

持久化

持久化是将程序数据在持久状态和瞬时状态间转换的机制。对于程序来说，程序运行中数据是在内存的，如果没有及时同步写入到磁盘，那么一旦断电或者程序突然奔溃，数据就会丢失了，只有把数据及时同步到磁盘，数据才能永久保存，不会因为宕机影像数据的有效性。而持久化就是将数据从程序同步到磁盘的一个动作过程。

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Redis的持久化

redis有RDB和AOF两种持久化方式。RDB是快照文件的方式，redis通过执行SAVE/BGSAVE命令，执行数据的备份，将redis当前的数据保存到.rdb文件中，文件保存了所有的数据集合。AOF是服务器通过读取配置，在指定的时间里，追加redis写操作的命令到.aof文件中，是一种增量的持久化方式。

RDB SAVE

RDB文件通过SAVE或BGSAVE命令实现。
SAVE命令会阻塞Redis服务进程，直到RDB文件创建完成为止。
可以通过配置设置自动做快照持久化的方式。我们可以配置redis在n秒内如果超过m个key被修改就自动做快照，下面是默认的快照保存配置：

save 900 1     #900秒内如果超过1个key被修改，则发起快照保存
save 300 10    #300秒内容如超过10个key被修改，则发起快照保存
save 60 10000

RDB BGSAVE

BGSAVE命令通过fork子进程，由子进程来进行创建RDB文件，父进程和子进程共享物理页面，父进程继续提供读写服务，子进程实现备份功能。BGSAVE阶段只有在需要修改共享数据段的时候才进行拷贝，也就是COW（Copy On Write），父进程处理写请求时OS会为父进程要修改的页面创建副本，而不是写共享的页面。当子进程将快照写入临时文件完毕后，用临时文件替换原来的快照文件，然后子进程退出。
有了RDB文件之后，如果服务器关机了，或者需要新增一个服务器，重新启动数据库服务器之后，就可以通过载入RDB文件恢复之前备份的数据。但是bgsave会耗费较长时间，不够实时，会导致在停机的时候丢失大量数据。

RDB的优势

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，这样非常方便进行备份。比如你可能打算每1天归档一些数据。
方便备份，我们可以很容易的将一个一个RDB文件移动到其他的存储介质上
RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。

RDB劣势

如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。虽然 Redis 允许你设置不同的保存点（save point）来控制保存 RDB 文件的频率，但是，因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态，所以它并不是一个轻松的操作。因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。在这种情况下，一旦发生故障停机，你就可能会丢失好几分钟的数据。
每次保存 RDB 的时候，Redis 都要 fork() 出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工作。在数据集比较庞大时， fork() 可能会非常耗时，造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端；如果数据集非常巨大，并且 CPU 时间非常紧张的话，那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒。虽然 AOF 重写也需要进行 fork() ，但无论 AOF 重写的执行间隔有多长，数据的耐久性都不会有任何损失。

AOF

redis会将每一个收到的写命令都通过write函数追加到文件中(默认是 appendonly.aof)。
当redis重启时会通过重新执行文件中保存的写命令来在内存中重建整个数据库的内容。当然由于os会在内核中缓存 write做的修改，所以可能不是立即写到磁盘上。这样aof方式的持久化也还是有可能会丢失部分修改。不过我们可以通过配置文件告诉redis我们想要通过fsync函数强制os写入到磁盘的时机。有三种方式如下（默认是：每秒fsync一次）

appendonly yes              //启用aof持久化方式
# appendfsync always      //每次收到写命令就立即强制写入磁盘，最慢的，但是保证完全的持久化，不推荐使用
appendfsync everysec     //每秒钟强制写入磁盘一次，在性能和持久化方面做了很好的折中，推荐
# appendfsync no    //完全依赖os，性能最好，持久化没保证

AOF是一个写文件操作，其目的是将操作日志写到磁盘上，所以它也同样会遇到我们上面说的写操作的5个流程。那么写AOF的操作安全性又有多高呢？实际上这是可以设置的，在Redis中对AOF调用write写入后，何时再调用fsync将其写到磁盘上，通过appendfsync选项来控制，下面appendfsync的三个设置项，安全强度逐渐变强。
1、appendfsync no
当设置appendfsync为no的时候，Redis不会主动调用fsync去将AOF日志内容同步到磁盘，所以这一切就完全依赖于操作系统的调试了。对大多数Linux操作系统，是每30秒进行一次fsync，将缓冲区中的数据写到磁盘上。
2、appendfsync everysec
当设置appendfsync为everysec的时候，Redis会默认每隔一秒进行一次fsync调用，将缓冲区中的数据写到磁盘。但是当这一次的fsync调用时长超过1秒时。Redis会采取延迟fsync的策略，再等一秒钟。也就是在两秒后再进行fsync，这一次的fsync就不管会执行多长时间都会进行。这时候由于在fsync时文件描述符会被阻塞，所以当前的写操作就会阻塞。
所以，结论就是：在绝大多数情况下，Redis会每隔一秒进行一次fsync。在最坏的情况下，两秒钟会进行一次fsync操作。
这一操作在大多数数据库系统中被称为group commit，就是组合多次写操作的数据，一次性将日志写到磁盘。
3、appednfsync always
当设置appendfsync为always时，每一次写操作都会调用一次fsync，这时数据是最安全的，当然，由于每次都会执行fsync，所以其性

aof文件的压缩

aof 的方式也同时带来了另一个问题。持久化文件会变的越来越大。例如我们调用incr test命令100次，文件中必须保存全部的100条命令，其实有99条都是多余的。因为要恢复数据库的状态其实文件中保存一条set test 100就够了。

为了压缩aof的持久化文件。redis提供了bgrewriteaof命令。收到此命令redis将使用与快照类似的方式将内存中的数据以命令的方式保存到临时文件中，最后替换原来的文件。具体过程如下：

redis调用fork ，现在有父子两个进程
子进程根据内存中的数据库快照，往临时文件中写入重建数据库状态的命令
父进程继续处理client请求，除了把写命令写入到原来的aof文件中。同时把收到的写命令缓存起来。这样就能保证如果子进程重写失败的话并不会出问题。
当子进程把快照内容写入已命令方式写到临时文件中后，子进程发信号通知父进程。然后父进程把缓存的写命令也写入到临时文件。
现在父进程可以使用临时文件替换老的aof文件，并重命名，后面收到的写命令也开始往新的aof文件中追加。
需要注意到是重写aof文件的操作，并没有读取旧的aof文件，而是将整个内存中的数据库内容用命令的方式重写了一个新的aof文件,这点和快照有点类似。

aof优势

使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久（much more durable）：你可以设置不同的 fsync 策略，比如无 fsync ，每秒钟一次 fsync ，或者每次执行写入命令时 fsync 。 AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次，在这种配置下，Redis 仍然可以保持良好的性能，并且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据（ fsync 会在后台线程执行，所以主线程可以继续努力地处理命令请求）。
AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件（append only log），因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek ，即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令（比如写入时磁盘已满，写入中途停机，等等）， redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。
Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写：重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。整个重写操作是绝对安全的，因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中，会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面，即使重写过程中发生停机，现有的 AOF 文件也不会丢失。而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。
AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作，这些写入操作以 Redis 协议的格式保存，因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂，对文件进行分析（parse）也很轻松。导出（export） AOF 文件也非常简单：举个例子，如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令，但只要 AOF 文件未被重写，那么只要停止服务器，移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令，并重启 Redis ，就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。

aof劣势

对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。
根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。在一般情况下，每秒 fsync 的性能依然非常高，而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快，即使在高负荷之下也是如此。不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。
AOF 在过去曾经发生过这样的 bug ：因为个别命令的原因，导致 AOF 文件在重新载入时，无法将数据集恢复成保存时的原样。

Redis持久化