Redis的所有数据都是保存在内存中,因此redis重启后数据就丢失了,所以需要不定期的通过异步方式保存到磁盘上(这称为“半持久化模式”);或者把每一次数据变化都写入到一个append only file(aof)里面(这称为“全持久化模式”)。
redis提供两种方式进行持久化,一种是RDB持久化(原理是将Reids在内存中的数据库记录定时 dump到磁盘上的RDB持久化),另外一种是AOF(append only file)持久化(原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件)。
在指定的时间间隔能对你的数据进行快照存储。(默认开启)
输入命令查看配置
vi /usr/local/redis/redis.conf
RDB的持久化配置
# 时间策略
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
# 文件名称
dbfilename dump.rdb
# 文件保存路径 redis.conf所在目录下
dir ./
# 导入时是否检查
rdbchecksum yes
配置解释
save 900 1 表示900s内如果有1条是写入命令,就触发产生一次快照,可以理解为就进行一次备份
save 300 10 表示300s内有10条写入,就产生快照
那么为什么需要配置这么多条规则呢?因为Redis每个时段的读写请求肯定不是均衡的,为了平衡性能与数据安全,我们可以自由定制什么情况下触发备份。所以这里就是根据自身Redis写入情况来进行合理配置。
当然如果想要禁用RDB配置,也是非常容易的,只需将save 900 1等注释起来,然后在save的最后一行写上:save ""
修改时间配置
修改完之后一定要重启redis,输入shutdown停止redis服务器,然后进入/usr/local/redis/目录输入以下命令重启redis
redis-server ./redis.conf
在Redis中RDB持久化的触发分为两种:自己手动触发与Redis定时触发。
针对RDB方式的持久化,手动输入以下命令完成手动持久化:
save:会阻塞当前Redis服务器,直到持久化完成,线上应该禁止使用。
bgsave:该触发方式会fork一个子线程,由子进程负责持久化过程,因此阻塞只会发生在fork子进程的时候。
而自动触发的场景主要是有以下几点:
根据我们的 save m n 配置规则自动触发;
从节点全量复制时,主节点发送rdb文件给从节点完成复制操作,主节点会触发 bgsave;
执行 debug reload 时;
执行 shutdown时,如果没有开启aof,也会触发。
由于 save 基本不会被使用到,我们重点看看 bgsave 这个命令是如何完成RDB的持久化的。
这里注意的是 fork 操作会阻塞,导致Redis读写性能下降。我们可以控制单个Redis实例的最大内存,来尽可能降低Redis在fork时的事件消耗。
记录每次对服务器写的操作,当服务器重启的时候会重新执行这些命令来恢复原始的数据。(默认关闭)
AOF是redis的一种持久化方式,用来记录所有的写操作,但是随着时间增加,aof文件会越来越大,所以需要进行重写,将内存中的数据重新以命令的方式写入aof文件。
在重写的过程中,由于redis还会有新的写入,为了避免数据丢失,会开辟一块内存用于存放重写期间产生的写入操作,等到重写完毕后会将这块内存中的操作再追加到aof文件中。
# 是否开启aof
appendonly yes
# 文件名称
appendfilename "appendonly.aof"
# 同步方式
appendfsync everysec
# 重写触发配置
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
配置解释
appendfsync everysec 它其实有三种模式:
always 把每个写命令都立即同步到aof,很慢,但是很安全
everysec 每秒同步一次,是折中方案
no redis不处理交给OS来处理,非常快,但是也最不安全
一般情况下都采用 everysec 配置,这样可以兼顾速度与安全,最多损失1s的数据。
auto-aof-rewrite-percentage 是设置aof rewrite触发时机的一个参数,当当前的aof文件大小超过上一次rewrite后aof文件的百分比后触发rewrite
例如将100改为800 ,即当前的aof文件超过上一次重写后aof文件的8倍时才会再次rewrite,这样可以保证短期内不会再次进行重写操作。
auto-aof-rewrite-min-size
aof文件重写最小的文件大小,即最开始aof文件必须要达到这个文件时才触发,后面的每次重写就不会根据这个变量了(根据上一次重写完成之后的大小).此变量仅初始化启动redis有效.如果是redis恢复时,则lastSize等于初始aof文件大小.
修改之后要重启redis
向redis中添加一些key-value
然后在redis文件夹下查看是否有appendonly.aof文件
可以删除appendonly.aof文件,然后在重启redis看看数据有哪些
由于AOF 文件都是追加的,随着服务器的运行 AOF 文件会越来越大,体积过大的 AOF 文件对 redis 服务器甚至是主机都会有影响,而且在 Redis 重启时加载过大的 AOF 文件需要过多的时间,这些都是不友好的,那 Redis 是如何解决这个问题的呢?Redis 引入了重写机制来解决 AOF 文件过大的问题。
AOF的整个流程大体来看可以分为两步,一步是命令的实时写入(如果是 appendfsync everysec 配置,会有1s损耗),第二步是对aof文件的重写。
对于增量追加到文件这一步主要的流程是:命令写入→追加到aof_buf→同步到aof磁盘。那么这里为什么要先写入buf在同步到磁盘呢?如果实时写入磁盘会带来非常高的磁盘IO,影响整体性能。
Redis AOF 文件重写是把 Redis 进程内的数据转化为写命令同步到新 AOF 文件的过程,重写之后的 AOF 文件会比旧的 AOF 文件占更小的体积,这是由以下几个原因导致的:
进程内已经超时的数据不再写入文件
旧的 AOF 文件含有无效命令,如 del key1、hdel key2、srem keys、set a111、set a222等。重写使用进程内数据直接生成,这样新的AOF文件只保 留最终数据的写入命令
多条写命令可以合并为一个,如:lpush list a、lpush list b、lpush list c可以转化为:lpush list a b c。为了防止单条命令过大造成客户端缓冲区溢 出,对于 list、set、hash、zset 等类型操作,以64个元素为界拆分为多条。
重写之后的 AOF 文件体积更小了,不但能够节约磁盘空间,更重要的是在 Redis 数据恢复时,更小体积的 AOF 文件加载时间更短。AOF 文件重写跟 RDB 持久化一样分为手动触发和自动触发,手动触发直接调用 bgrewriteaof 命令就好了,我们后面会详细聊一聊这个命令,自动触发就需要我们在 redis.conf 中修改以下几个配置
auto-aof-rewrite-percentage 800
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
auto-aof-rewrite-percentage:代表当前 AOF文件空间 (aof_current_size)和上一次重写后 AOF 文件空间(aof_base_size)的比值,默认是 100%,也就是一样大的时候
auto-aof-rewrite-min-size:表示运行 AOF 重写时 AOF 文件最小体积,默认为 64MB,也就是说 AOF 文件最小为 64MB 才有可能触发重写
满足了这两个条件,Redis 就会自动触发 AOF 文件重写,AOF 文件重写的细节跟 RDB 持久化生成快照有点类似,下面是 AOF 文件重写流程图:
在重写期间,由于主进程依然在响应命令,为了保证最终备份的完整性;因此它依然会写入旧的AOF file中,如果重写失败,能够保证数据不丢失。
为了把重写期间响应的写入信息也写入到新的文件中,因此也会为子进程保留一个buf,防止新写的file丢失数据。
重写是直接把当前内存的数据生成对应命令,并不需要读取老的AOF文件进行分析、命令合并。
AOF文件直接采用的文本协议,主要是兼容性好、追加方便、可读性高可认为修改修复。
不论是RDB还是AOF都是先写入一个临时文件,然后通过 rename 完成文件的替换工作。
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,这对于文件备份而言是非常完美的。比如,你可能打算每个小时归档一次最近24小时的数据,同时还要每天归档一次最近30天的数据。通过这样的备份策略,一旦系统出现灾难性故障,我们可以非常容易的进行恢复。
对于灾难恢复而言,RDB是非常不错的选择。因为我们可以非常轻松的将一个单独的文件压缩后再转移到其它存储介质上。
性能最大化。对于Redis的服务进程而言,在开始持久化时,它唯一需要做的只是fork出子进程,之后再由子进程完成这些持久化的工作,这样就可以极大的避免服务进程执行IO操作了。
相比于AOF机制,如果数据集很大,RDB的启动效率会更高。
如果你想保证数据的高可用性,即最大限度的避免数据丢失,那么RDB将不是一个很好的选择。因为系统一旦在定时持久化之前出现宕机现象,此前没有来得及写入磁盘的数据都将丢失。
由于RDB是通过fork子进程来协助完成数据持久化工作的,因此,如果当数据集较大时,可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒,甚至是1秒钟。
该机制可以带来更高的数据安全性,即数据持久性。Redis中提供了3种同步策略,即每秒同步、每修改同步和不同步。事实上,每秒同步也是异步完成的,其效率也是非常高的,所差的是一旦系统出现宕机现象,那么这一秒钟之内修改的数据将会丢失。而每修改同步,我们可以将其视为同步持久化,即每次发生的数据变 化都会被立即记录到磁盘中。可以预见,这种方式在效率上是最低的。至于无同步,无需多言,我想大家都能正确的理解它。
由于该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式,因此在写入过程中即使出现宕机现象,也不会破坏日志文件中已经存在的内容。然而如果我们本次操作只是写入了一半数据就出现了系统崩溃问题,不用担心,在Redis下一次启动之前,我们可以通过redis-check-aof(./redis-check-aof --fix appendonly.aof)工具来帮助我们解决数据一致性的问题。
如果日志过大,Redis可以自动启用rewrite机制。即Redis以append模式不断的将修改数据写入到老的磁盘文件中,同时Redis还会创建一个新的文件用于记录此期间有哪些修改命令被执行。因此在进行rewrite切换时可以更好的保证数据安全性。
AOF包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上,我们也可以通过该文件完成数据的重建。
对于相同数量的数据集而言,AOF文件通常要大于RDB文件。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
根据同步策略的不同,AOF在运行效率上往往会慢于RDB。总之,每秒同步策略的效率是比较高的,同步禁用策略的效率和RDB一样高效。
二者选择的标准,就是看系统是愿意牺牲一些性能,换取更高的缓存一致性(aof),还是愿意写操作频繁的时候,不启用备份来换取更高的性能,待手动运行save的时候,再做备份(rdb)。rdb这个就更有些 eventually consistent的意思了。