- Redis目前已经成为主流的内存数据库了，但是大部分人仅仅是停留在会用的阶段，你真的了解Redis内部的工作原理吗？
- 今天这篇文章将为大家介绍Redis持久化的两种方案，文章将会从以下五个方面介绍：
- 什么是RDB，RDB如何实现持久化？
- 什么是AOF，AOF如何实现持久化？
- AOF和RDB的区别。
- 如何重启恢复数据？
- 持久化性能问题和解决方案
RDB
- RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程， 触发RDB持久化过程分为手动触发和自动触发。
- RDB完成后会自动生成一个文件，保存在
dir配置的指定目录下，文件名是dbfileName指定。
- Redis默认会采用LZF算法对生成的RDB文件做压缩处理，压缩后的文件远远小于内存大小，默认开启。
手动触发
- 手动触发的命令有
save和bgsave。
save：该命令会阻塞Redis服务器，直到RDB的过程完成，已经被废弃，因此线上不建议使用。bgsave：每次进行RDB过程都会fork一个子进程，由子进程完成RDB的操作，因此阻塞只会发生在fork阶段，一般时间很短。
自动触发
- 除了手动触发RDB，Redis服务器内部还有如下几个场景能够自动触发RDB：
- 根据我们的
save m n 配置规则自动触发。
- 如果从节点执行全量复制操作， 主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发送给从节点。
- 执行
debug reload命令重新加载Redis时， 也会自动触发save操作。
- 默认情况下执行shutdown命令时， 如果没有开启AOF持久化功能则自动执行
bgsave。
RDB执行流程
- RDB的主流方式就是bgsave，通过下图我们来看看RDB的执行流程：
- 通过上图可以很清楚RDB的执行流程，如下：
- 执行bgsave命令后，会先判断是否存在AOF或者RDB的子进程，如果存在，直接返回。
- 父进程fork操作创建一个子进程，fork操作中父进程会被阻塞。
- fork完成后，子进程开始根据父进程的内存生成临时快照文件，完成后对原有的RDB文件进行替换。执行
lastsave命令可以查看最近一次的RDB时间。
- 子进程完成后发送信号给父进程，父进程更新统计信息。
RDB的优点
- RDB是一个紧凑压缩的二进制文件， 代表Redis在某个时间点上的数据快照。 非常适用于备份， 全量复制等场景。 比如每6小时执行
bgsave备份，并把RDB文件拷贝到远程机器或者文件系统中，用于灾难恢复。
- Redis加载
RDB恢复数据远远快于AOF的方式。
RDB的缺点
- RDB方式数据没办法做到
实时持久化/秒级持久化。 因为bgsave每次运行都要执行fork操作创建子进程，属于重量级操作，频繁执行成本过高。
- RDB文件使用特定二进制格式保存， Redis版本演进过程中有多个格式的RDB版本， 存在老版本Redis服务无法兼容新版RDB格式的问题。
AOF
AOF（append only file） 持久化： 以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。 AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性， 目前已经是Redis持久化的主流方式。
如何开启AOF
- 开启AOF功能需要设置配置：
appendonly yes， 默认不开启。 AOF文件名通过appendfilename配置设置， 默认文件名是appendonly.aof。 保存路径同RDB持久化方式一致，通过dir配置指定。
AOF整体的执行流程
- AOF执行的流程大致分为
命令写入、文件同步、文件重写、重启加载四个步骤，如下图：
- 从上图大致了解了AOF的执行流程，下面一一分析上述的四个步骤。
命令写入
- AOF命令写入的内容直接是文本协议格式。 例如
set hello world这条命 令， 在AOF缓冲区会追加如下文本：
*3
$3
set
$5
hello
$5
world
- 命令写入是直接写入到AOF的缓冲区中，至于为什么？原因很简单，Redis使用单线程响应命令，如果每次写AOF文件命令都直接追加到硬盘， 那么性能完全取决于当前硬盘负载。先写入缓冲区
aof_buf中， 还有另一个好处， Redis可以提供多种缓冲区 同步硬盘的策略，在性能和安全性方面做出平衡。
文件同步
- Redis提供了多种AOF缓冲区同步文件策略， 由参数
appendfsync控制，如下：
- 配置为
always时， 每次写入都要同步AOF文件， 在一般的SATA硬盘上，Redis只能支持大约几百TPS写入， 显然跟Redis高性能特性背道而驰，不建议配置。
- 配置为
no，由于操作系统每次同步AOF文件的周期不可控，而且会加大每次同步硬盘的数据量，虽然提升了性能，但数据安全性无法保证。
- 配置为
everysec（默认的配置），是建议的同步策略， 也是默认配置，做到兼顾性能和数据安全性。理论上只有在系统突然宕机的情况下丢失1秒的数据（当然，这是不太准确的）。
文件重写机制
- 随着命令不断写入AOF， 文件会越来越大， 为了解决这个问题， Redis引入AOF重写机制压缩文件体积。 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。
- 为什么要文件重写呢？ 因为文件重写能够使得AOF文件的体积变得更小，从而使得可以更快的被Redis加载。
- 重写过程分为手动触发和自动触发。
- 手动触发直接使用
bgrewriteaof命令。
- 根据
auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage参数确定自动触发时机。
auto-aof-rewrite-min-size：表示运行AOF重写时文件最小体积， 默认为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。- 自动触发时机相当于aof_current_size>auto-aof-rewrite-minsize&&（aof_current_size-aof_base_size） /aof_base_size>=auto-aof-rewritepercentage。其中
aof_current_size和aof_base_size可以在info Persistence统计信息中查看。
- 那么文件重写后的AOF文件为什么会变小呢？ 有如下几个原因：
- 进程内已经超时的数据将不会再次写入AOF文件中。
- 旧的AOF文件含有无效命令，如
del key1、 hdel key2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 listc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。
- 介绍了文件重写的系列知识，下面来看看Redis内部是如何进行文件重写的，如下图：
- 看完上图，大致了解了文件重写的流程，对于重写的流程，补充如下：
- 重写期间，主线程并没有阻塞，而是在执行其他的操作命令，依然会向旧的AOF文件写入数据，这样能够保证备份的最终完整性，如果数据重写失败，也能保证数据不会丢失。
- 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缓冲区，防止新写的文件丢失数据。
- 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。
- 无论是
RDB还是AOF都是先写入一个临时文件，然后通过重命名完成文件的替换。
AOF的优点
- 使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久：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的缺点
- 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。
- 数据恢复速度相对于RDB比较慢。
AOF和RDB的区别
- RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，实际操作过程是fork一个子进程，先将数据集写入临时文件，写入成功后，再替换之前的文件，用二进制压缩存储。
- AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作，查询操作不会记录，以文本的方式记录，可以打开文件看到详细的操作记录。
重启加载
- 无论是RDB还是AOF都可用于服务器重启时的数据恢复，执行流程如下图：
- 上图很清晰的分析了Redis启动恢复数据的流程，先检查AOF文件是否开启，文件是否存在，再检查RDB是否开启，文件是否存在。
性能问题与解决方案
- 通过上面的分析，我们都知道RDB的快照、AOF的重写都需要fork，这是一个重量级操作，会对Redis造成阻塞。因此为了不影响Redis主进程响应，我们需要尽可能降低阻塞。
- 那么如何减少fork操作的阻塞呢？
- 优先使用物理机或者高效支持fork操作的虚拟化技术。
- 控制Redis实例最大可用内存， fork耗时跟内存量成正比， 线上建议每个Redis实例内存控制在10GB以内。
- 合理配置Linux内存分配策略，避免物理内存不足导致fork失败。
- 降低fork操作的频率，如适度放宽AOF自动触发时机，避免不必要的全量复制等。