• Redis持久化RDB、AOF

    持久化的意思就是保存，保存到硬盘。第一次接触这个词是在几年前学习EF。

    为什么要持久化

    redis定义：Redis是一个开源（BSD许可），内存存储的数据结构服务器，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，hyperloglogs等数据类型。内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能，同时通过Redis Sentinel提供高可用，通过Redis Cluster提供自动分区。

    可以看出redis是一个内存的数据库，但是如果redis服务停止，不就数据丢失了，所以他需要一套把内存数据保存到硬盘上的机制，其实redis服务重启的时候，他也会重新把硬盘上的数据读取到内存中。redis提供了两种持久化机制，快照（因为后缀为rdb，所以快照也叫做rdb）和aof。

    RDB

    什么是RDB    

    就是SNAPSHOTTING快照模式，分时间间隔把内存中的数据以二进制的形式写入硬盘中的一个.rdb后缀名的文件中（point-in-time snapshot）。这是redis默认的持久化方式。（rdb英文是redis database 缩写）

    配置RDB

    ################################ SNAPSHOTTING  ################################
#
# Save the DB on disk:
#
#   save <seconds> <changes>
#
#   Will save the DB if both the given number of seconds and the given
#   number of write operations against the DB occurred.
#
#   In the example below the behaviour will be to save:
#   after 900 sec (15 min) if at least 1 key changed
#   after 300 sec (5 min) if at least 10 keys changed
#   after 60 sec if at least 10000 keys changed
#
#   Note: you can disable saving completely by commenting out all "save" lines.
#
#   It is also possible to remove all the previously configured save
#   points by adding a save directive with a single empty string argument
#   like in the following example:
#
#   save ""

save 900 1
save 300 10
save 60 10000

# By default Redis will stop accepting writes if RDB snapshots are enabled
# (at least one save point) and the latest background save failed.
# This will make the user aware (in a hard way) that data is not persisting
# on disk properly, otherwise chances are that no one will notice and some
# disaster will happen.
#
# If the background saving process will start working again Redis will
# automatically allow writes again.
#
# However if you have setup your proper monitoring of the Redis server
# and persistence, you may want to disable this feature so that Redis will
# continue to work as usual even if there are problems with disk,
# permissions, and so forth.
stop-writes-on-bgsave-error yes

# Compress string objects using LZF when dump .rdb databases?
# For default that's set to 'yes' as it's almost always a win.
# If you want to save some CPU in the saving child set it to 'no' but
# the dataset will likely be bigger if you have compressible values or keys.
rdbcompression yes

# Since version 5 of RDB a CRC64 checksum is placed at the end of the file.
# This makes the format more resistant to corruption but there is a performance
# hit to pay (around 10%) when saving and loading RDB files, so you can disable it
# for maximum performances.
#
# RDB files created with checksum disabled have a checksum of zero that will
# tell the loading code to skip the check.
rdbchecksum yes

# The filename where to dump the DB
dbfilename dump.rdb

# The working directory.
#
# The DB will be written inside this directory, with the filename specified
# above using the 'dbfilename' configuration directive.
#
# The Append Only File will also be created inside this directory.
#
# Note that you must specify a directory here, not a file name.
dir ./
    SNAPSHOTTING

    配置解释文档

    • 对于save命令而言，配置了该命令，后台是以bgsave来执行的
      • bgsave：Redis主进程进行数据读写操作，RDB子进程进行数据的持久化操作，在进行持久化操作时，不阻塞主进程的读写操作
    • 以上三条save命令只要发生任一条，bgsave命令都会发生，这就有两个问题，假设60s内有10000个key发生了改变（写入、删除、更新），那么是否会立即进行持久化呢？在这次持久化之后，假设又过了240s，而在此期间没有任何的key的改变操作，此时是否要发生一次持久化（因为满足300s发生了10个key的改变，这里是改变了10000个key）？
      • 不会立即进行持久化：redis默认每隔100ms使用serverCron函数检查一次save配置的条件是否满足，满足则进行bgsave，这样的话，如果在100ms内，我已经满足了bgsave的条件，那么我真正执行bgsave的时候也要等到serverCron执行过来的时候
      • 不会再发生持久化：redis有两个参数dirty（记录上一次bgsave之后的key的修改数，上边的在240s内例子就是0）和lastsave（上一次成功执行bgsave命令的时间），配置中的每一个save配置的修改数指的就是dirty，而每一个时间段就是以lastsave为起点计算的。
    • 注释掉所有的save命令，RDB将不起作用
    • rdbcompression yes：配置成这样是不是每一个字符串在存储到rdb文件中时，都要进行一次压缩操作？不是：设置为yes之后，只有当字符串的长度大于等于21个字节时，才会进行压缩
    • rdbchecksum yes：这个校验和存储在哪里？为什么通过比对校验和可以判断文件是否损坏？
      • 校验和（check_sum）存储在RDB文件的最后八个字节中（详细的RDB文件结构，查看《Redis这基于实现》"第10章 RDB持久化"），简单的RDB文件结构如下：
        • RDB文件开头的前五个字节"REDIS"是判断一个文件是不是RDB文件的标准(类似于class文件中的"魔数")
        • 接下来的4个字节：RDB文件版本号（db_version）
        • databases(注意是复数)：这里存放各个库redisDb中存储的key-value信息（是整个数据持久化和恢复的核心）
        • EOF(1个字节)：RDB文件正文的结束
        • check_sum(8个字节)：检验和，该值是根据前边四部分值算出来的，在持久化的时候将该值算出来并写入rdb文件的末尾；在根据rdb文件恢复数据的时候，再根据rdb文件中的前边四部分值计算出一个校验和，然后与当前rdb文件中的check_sum（即后八个字节）的内容进行比对，如果一样，说明没损坏，如果不一样，说明前四部分有数据损坏（即该文件损坏）
    • 在Redis服务器启动时，redis会自动检测是否有rdb文件（前提是没有aof的时候），如果有，则根据rdb文件恢复数据，此时在恢复数据完成之前，会阻塞客户端对redis的读写操作

    持久化过程

    • redis调用fork,现在有了子进程和父进程。
    • 父进程继续处理client请求，子进程负责将内存内容写入到临时文件。由于os的写时复制机制（copy on write)父子进程会共享相同的物理页面，当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。所以子进程的地址空间内的数 据是fork时刻整个数据库的一个快照。
    • 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。

    client 也可以使用save或者bgsave命令通知redis做一次快照持久化。save操作是在主线程中保存快照的，由于redis是用一个主线程来处理所有 client的请求，这种方式会阻塞所有client请求。所以不推荐使用。

    另一点需要注意的是，每次快照持久化都是将内存数据完整写入到磁盘一次，并不 是增量的只同步脏数据。如果数据量大的话，而且写操作比较多，必然会引起大量的磁盘io操作，可能会严重影响性能。

    优点

    • 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。比如你可能打算没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。

    缺点

    • 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

    什么是AOF

    就是APPEND ONLY MODE模式，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)。        英文append only file

    配置AOF

    ############################## APPEND ONLY MODE ###############################

# By default Redis asynchronously dumps the dataset on disk. This mode is
# good enough in many applications, but an issue with the Redis process or
# a power outage may result into a few minutes of writes lost (depending on
# the configured save points).
#
# The Append Only File is an alternative persistence mode that provides
# much better durability. For instance using the default data fsync policy
# (see later in the config file) Redis can lose just one second of writes in a
# dramatic event like a server power outage, or a single write if something
# wrong with the Redis process itself happens, but the operating system is
# still running correctly.
#
# AOF and RDB persistence can be enabled at the same time without problems.
# If the AOF is enabled on startup Redis will load the AOF, that is the file
# with the better durability guarantees.
#
# Please check http://redis.io/topics/persistence for more information.

appendonly no

# The name of the append only file (default: "appendonly.aof")
appendfilename "appendonly.aof"

# The fsync() call tells the Operating System to actually write data on disk
# instead of waiting for more data in the output buffer. Some OS will really flush
# data on disk, some other OS will just try to do it ASAP.
#
# Redis supports three different modes:
#
# no: don't fsync, just let the OS flush the data when it wants. Faster.
# always: fsync after every write to the append only log. Slow, Safest.
# everysec: fsync only one time every second. Compromise.
#
# The default is "everysec", as that's usually the right compromise between
# speed and data safety. It's up to you to understand if you can relax this to
# "no" that will let the operating system flush the output buffer when
# it wants, for better performances (but if you can live with the idea of
# some data loss consider the default persistence mode that's snapshotting),
# or on the contrary, use "always" that's very slow but a bit safer than
# everysec.
#
# More details please check the following article:
# http://antirez.com/post/redis-persistence-demystified.html
#
# If unsure, use "everysec".

# appendfsync always
appendfsync everysec
# appendfsync no

# When the AOF fsync policy is set to always or everysec, and a background
# saving process (a background save or AOF log background rewriting) is
# performing a lot of I/O against the disk, in some Linux configurations
# Redis may block too long on the fsync() call. Note that there is no fix for
# this currently, as even performing fsync in a different thread will block
# our synchronous write(2) call.
#
# In order to mitigate this problem it's possible to use the following option
# that will prevent fsync() from being called in the main process while a
# BGSAVE or BGREWRITEAOF is in progress.
#
# This means that while another child is saving, the durability of Redis is
# the same as "appendfsync none". In practical terms, this means that it is
# possible to lose up to 30 seconds of log in the worst scenario (with the
# default Linux settings).
#
# If you have latency problems turn this to "yes". Otherwise leave it as
# "no" that is the safest pick from the point of view of durability.
no-appendfsync-on-rewrite no

# Automatic rewrite of the append only file.
# Redis is able to automatically rewrite the log file implicitly calling
# BGREWRITEAOF when the AOF log size grows by the specified percentage.
#
# This is how it works: Redis remembers the size of the AOF file after the
# latest rewrite (if no rewrite has happened since the restart, the size of
# the AOF at startup is used).
#
# This base size is compared to the current size. If the current size is
# bigger than the specified percentage, the rewrite is triggered. Also
# you need to specify a minimal size for the AOF file to be rewritten, this
# is useful to avoid rewriting the AOF file even if the percentage increase
# is reached but it is still pretty small.
#
# Specify a percentage of zero in order to disable the automatic AOF
# rewrite feature.

auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

# An AOF file may be found to be truncated at the end during the Redis
# startup process, when the AOF data gets loaded back into memory.
# This may happen when the system where Redis is running
# crashes, especially when an ext4 filesystem is mounted without the
# data=ordered option (however this can't happen when Redis itself
# crashes or aborts but the operating system still works correctly).
#
# Redis can either exit with an error when this happens, or load as much
# data as possible (the default now) and start if the AOF file is found
# to be truncated at the end. The following option controls this behavior.
#
# If aof-load-truncated is set to yes, a truncated AOF file is loaded and
# the Redis server starts emitting a log to inform the user of the event.
# Otherwise if the option is set to no, the server aborts with an error
# and refuses to start. When the option is set to no, the user requires
# to fix the AOF file using the "redis-check-aof" utility before to restart
# the server.
#
# Note that if the AOF file will be found to be corrupted in the middle
# the server will still exit with an error. This option only applies when
# Redis will try to read more data from the AOF file but not enough bytes
# will be found.
aof-load-truncated yes
    APPEND ONLY MODE

    配置解释文档

      • 每一个客户端命令在执行时都会直接将命令写入AOF缓冲区
        • appendfsync always：每一个命令进入缓冲区后，都会立即再从缓冲区追加到AOF文件中
        • appendfsync everysec：每一秒后将缓冲区中的所有命令追加到AOF文件中
        • appendfsync no：每一个命令进入缓冲区后，由操作系统来判断什么时候（主要是缓冲区快满的时候）将缓冲区中的所有命令追加到AOF文件中
      • aof重写需要满足配置文件中的两个条件
      • aof重写采用后台子进程执行
        • aof的重写会进行大量的写入操作，如果用单线程来做这个事儿，就会长时间阻塞主进程（redis是单线程），这个时候客户端的读写就会失效
        • 采用aof后台重写进程造成的问题：
          • 如果在后台进程重写期间，有新的命令对数据库进行了读写，新的aof文件就与数据库的存储内容不同了。（注意：在后台进程重写期间，对数据库的读写操作还会进入aof缓冲区，还是会执行aof文件的命令写入，但需要注意的是，虽然这个期间所有的命令还是写入aof文件了，但是这个aof文件会被重写后的新的aof文件所替换，新的aof文件可没有这些命令，那么如果在下次重写发生之前发生宕机，采用aof恢复数据库的时候，那就丢失了很多命令了）
          • 解决方案：设置一个aof重写缓冲区，仅仅用于在后台进程重写期间，将发生的数据库读写命令写入到重写缓冲区中（当然，此时的服务器进程除了将发生的数据库读写命令写入到重写缓冲区中，还会写入到aof缓冲区，来保证正常的aof操作），之后当重写子进程完成重写后，向服务器主进程发送一个信号，此时服务器主进程将aof重写缓冲区中的命令追加到新的aof文件中去，用新的aof文件替换掉旧的aof文件。
        • 注意：
          • 在后台进程重写期间，将发生的数据库读写命令写入到重写缓冲区中时，为什么还要将这些命令写入到aof缓冲区（因为这些命令会写入旧的aof文件）？
            • 如果能百分之百保证在最后的主进程用新的aof文件替换了旧的aof文件（就是在这之前不宕机），那么写入到aof缓冲区没用（因为会被覆盖），但是如果在这之前宕机，那么我们的aof文件还是旧的aof文件，这时候命令写入到aof缓冲区就可以保证该aof文件尽可能多的保存命令，将来用于恢复数据库最多丢失的也就是1s的数据。（appendfsync everysec）
          • 在"服务器主进程将aof重写缓冲区中的命令追加到新的aof文件中去"这段操作期间，如果有新的客户端读写命令，都将被阻塞（因为是主进程在做上述操作）。这也是整个aof重写过程中唯一被阻塞的部分。

    持久化过程

    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 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。

    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。

    缺点

    • 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。 （举个例子，阻塞命令 BRPOPLPUSH 就曾经引起过这样的 bug 。） 测试套件里为这种情况添加了测试： 它们会自动生成随机的、复杂的数据集， 并通过重新载入这些数据来确保一切正常。 虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见， 但是对比来说， RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的。

    RDB和AOF比较

    一般来说， 如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性， 你应该同时使用两种持久化功能。
    如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受宕机时数分钟以内的数据丢失， 那么你可以只使用 RDB 持久化。
    其余情况选择AOF。（ 注：定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快， 除此之外， 使用 RDB 还可以避免之前提到的 AOF 程序的 bug）

    注意事项
    • 如果既配置了RDB，又配置了AOF，则在进行数据持久化的时候，都会进行，但是在根据文件恢复数据的时候，以AOF文件为准，RDB文件作废
      • 需要注意：数据的恢复是阻塞操作（此间所到来的任何客户端读写请求都失效）
    • bgsave和bgrewriteaof（后台aof重写）这两个命令不可以同时发生
      • 如果bgsave在执行，此间到来的bgrewriteaof在bgsave执行之后，再执行
      • 如果bgrewriteaof在执行，此间到来的bgsave丢弃
    • RDB和AOF可以同时配置，但是最后还原数据库的时候是以aof文件来还原

    推荐文档：

    http://doc.redisfans.com/topic/persistence.html

    https://www.cnblogs.com/dengtr/p/5085287.html

    https://www.cnblogs.com/java-zhao/p/5205768.html

    https://www.cnblogs.com/java-zhao/p/5205768.html

    https://my.oschina.net/davehe/blog/174662        (nice)

    http://blog.csdn.net/u012129558/article/details/51507588
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/wudequn/p/8109755.html
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