关于Redis持久化需要了解的

全栈架构社区

共 6339字,需浏览 13分钟

 ·

2022-01-17 00:02


相关阅读

300本计算机编程的经典书籍下载

AI全套:Python3+TensorFlow打造人脸识别智能小程序

最新人工智能资料-Google工程师亲授 Tensorflow-入门到进阶

Java架构全阶段七期完整

黑马头条项目 - Java Springboot2.0(视频、资料、代码和讲义)14天完整版

Spring核心编程思想

2T架构师学习资料干货分享

作者:等不到的口琴
来源:cnblogs.com/Courage129/p/14342102.html


Redis是一个键值对数据库服务器,由于Redis是内存数据库,那么有很多内存的特点,例如掉电易失,或者进程退出,服务器中的数据也将消失不见,所以需要一种方法将数据从内存中写到磁盘,这一过程称之为数据持久化。

持久化有两种方式,一种是RDB,操作手段是将数据从内存中写到磁盘,生成一个经过压缩的RDB文件,另一种持久化方式叫AOF,是把Redis执行的命令行逐句记录下来,追加在类似日志的文件中。

RDB持久化

Redis中有两个命令可以用来生成RDB文件,一个是SAVE,另一个是BGSAVE
SAVE是线程阻塞的,当调用这个命令后,服务器不再对外提供服务,直到内存中需要存储的数据全都持久化为RDB文件。
bgsavesave不同,bgsave会创建一个子线程来完成数据持久化的任务,主服务器依旧对外提供服务。
无论是哪种方式,底层都是调用同一个函数rdb.c/rdbSave()来完成,下面是二者实现的伪代码:


def save():  rdbSave()


def BGSAVE():  # 创建子进程  pid = fork()        if pid == 0:      # 子进程创建RDB文件      rdbSave()            # 完成之后向父进程发送信号             signal_parent()         if pid > 0             # 父进程继续处理请求,并通过轮询等待子进程的信号             handle_request_and_wait_signal()         else:         # 处理出错情况       handle_fork_error()


和创建RDB文件不同的是,RDB文件的载入是在服务器启动时自动执行的,所以Redis并没有专门用于载入RDB文件的命令,只要Redis服务器在启动时检测到RDB文件的存在,就会自动载入。
另外值得一提的是,因为AOF文件的更新频率通常比RDB文件的更新频率高,所以:如果服务器开启了AOF持久化功能,那么服务器会优先使用AOF文件来还原数据库状态。只有在AOF持久化功能处于关闭状态时,服务器才会使用RDB文件来还原数据库状态。
因为BGSAVE命令可以在不阻塞服务器进程的情况下执行,所以Redis允许用户通过设置服务器配置的save选项,让服务器每隔一段时间自动执行一次BGSAVE命令。也可以通过启动Redis服务器时,将这些配置信息保存进对应的.conf
如果持久化配置如下:


save 900 1
save 300 10
save 60 10000


那么只要满足以下三个条件中的任意一个,BGSAVE命令就会被执行:

服务器在900秒之内,对数据库进行了至少1次修改。

服务器在300秒之内,对数据库进行了至少10次修改。

服务器在60秒之内,对数据库进行了至少10000次修改。

RDB文件结构

db_version长度为4字节,它的值是一个字符串表示的整数,这个整数记录了RDB文件的版本号,比如"0006"就代表RDB文件的版本为第六版。本章只介绍第六版RDB文件的结构。

databases部分包含着零个或任意多个数据库,以及各个数据库中的键值对数据:如果服务器的数据库状态为空(所有数据库都是空的),那么这个部分也为空,长度为0字节。·如果服务器的数据库状态为非空(有至少一个数据库非空),那么这个部分也为非空,根据数据库所保存键值对的数量、类型和内容不同,这个部分的长度也会有所不同。

EOF常量的长度为1字节,这个常量标志着RDB文件正文内容的结束,当读入程序遇到这个值的时候,它知道所有数据库的所有键值对都已经载入完毕了。

check_sum是一个8字节长的无符号整数,保存着一个校验和,这个校验和是程序通过对REDIS、db_version、databases、EOF四个部分的内容进行计算得出的。服务器在载入RDB文件时,会将载入数据所计算出的校验和与check_sum所记录的校验和进行对比,以此来检查RDB文件是否有出错或者损坏的情况出现。

AOF持久化

除了RDB持久化功能之外,Redis还提供了AOF(Append Only File)持久化功能。与RDB持久化通过保存数据库中的键值对来记录数据库状态不同,AOF持久化是通过保存Redis服务器所执行的写命令来记录数据库状态的,如图所示:

如果我们对空白的数据库执行以下写命令,那么数据库中将包含三个键值对:


redis> SET msg "hello" OK redis> SADD fruits "apple" "banana" "cherry" (integer) 3 redis> RPUSH numbers 128 256 512 (integer) 3


RDB持久化保存数据库状态的方法是将msg、fruits、numbers三个键的键值对保存到RDB文件中,而AOF持久化保存数据库状态的方法则是将服务器执
另外搜索公众号互联网架构师回复关键字"2T”获取一份惊喜礼包。
行的SET、SADD、RPUSH三个命令保存到AOF文件中。被写入AOF文件的所有命令都是以Redis的命令请求协议格式保存的,因为Redis的命令请求协议是纯文本格式,所以我们可以直接打开一个AOF文件,观察里面的内容。例如,对于之前执行的三个写命令来说,服务器将产生包含以下内容的AOF文件:


*2\r\n$6\r\nSELECT\r\n$1\r\n0\r\n *3\r\n$3\r\nSET\r\n$3\r\nmsg\r\n$5\r\nhello\r\n *5\r\n$4\r\nSADD\r\n$6\r\nfruits\r\n$5\r\napple\r\n$6\r\nbanana\r\n$6\r\ncherry\r\n *5\r\n$5\r\nRPUSH\r\n$7\r\nnumbers\r\n$3\r\n128\r\n$3\r\n256\r\n$3\r\n512\r\n


在这个AOF文件里面,除了用于指定数据库的SELECT命令是服务器自动添加的之外,其他都是我们之前通过客户端发送的命令。服务器在启动时,可以通过载入和执行AOF文件中保存的命令来还原服务器关闭之前的数据库状态,以下就是服务器载入AOF文件并还原数据库状态时打印的日志:


[8321] 05 Sep 11:58:50.448 # Server started, Redisversion 2.9.11[8321] 05 Sep 11:58:50.449 * DB loaded from append only file: 0.000 seconds[8321] 05 Sep 11:58:50.449 * The server is now ready to accept connections on port 6379


AOF持久化流程

AOF持久化功能的实现可以分为命令追加(append)、文件写入、文件同步(sync)三个步骤。
命令追加
当AOF持久化功能处于打开状态时,服务器在执行完一个写命令之后,会以协议格式将被执行的写命令追加到服务器状态的aof_buf缓冲区的末尾
文件的写入与同步
Redis的服务器进程就是一个事件循环(loop),这个循环中的文件事件负责接收客户端的命令请求,以及向客户端发送命令回复,而时间事件则负责执行像serverCron函数这样需要定时运行的函数。
因为服务器在处理文件事件时可能会执行写命令,使得一些内容被追加到aof_buf缓冲区里面,所以在服务器每次结束一个事件循环之前,它都会调用flushAppendOnlyFile函数,考虑是否需要将aof_buf缓冲区中的内容写入和保存到AOF文件里面,这个过程可以用以下伪代码表示:


def eventLoop():      while True:            #  处理文件事件,接收命令请求以及发送命令回复             #  处理命令请求时可能会有新内容被追加到 aof_buf  缓冲区中    processFileEvents()              #  处理时间事件         processTimeEvents()              #  考虑是否要将 aof_buf  中的内容写入和保存到 AOF  文件里面               flushAppendOnlyFile()


flushAppendOnlyFile函数的行为由服务器配置的appendfsync选项的值来决定,各个不同值产生的行为如下表所示:

appendfsync 选项的值flushAppendOnlyFile 函数的行为
always将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入并同步到 AOF 文件。
everysec将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件, 如果上次同步 AOF 文件的时间距离现在超过一秒钟, 那么再次对 AOF 文件进行同步, 并且这个同步操作是由一个线程专门负责执行的。
no将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件, 但并不对 AOF 文件进行同步, 何时同步由操作系统来决定。

如果用户没有主动为appendfsync选项设置值,那么appendfsync选项的默认值为everysec


AOF存在的问题

为了提高文件的写入效率, 在现代操作系统中, 当用户调用 write 函数, 将一些数据写入到文件的时候, 操作系统通常会将写入数据暂时保存在一个内存缓冲区里面, 等到缓冲区的空间被填满、或者超过了指定的时限之后, 才真正地将缓冲区中的数据写入到磁盘里面。
这种做法虽然提高了效率, 但也为写入数据带来了安全问题, 因为如果计算机发生停机, 那么保存在内存缓冲区里面的写入数据将会丢失。
为此, 系统提供了 fsync 和 fdatasync 两个同步函数, 它们可以强制让操作系统立即将缓冲区中的数据写入到硬盘里面, 从而确保写入数据的安全性。

AOF 持久化的效率和安全性

服务器配置 appendfsync 选项的值直接决定 AOF 持久化功能的效率和安全性。
当 appendfsync 的值为 always 时, 服务器在每个事件循环都要将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件, 并且同步 AOF 文件, 所以 always 的效率是 appendfsync 选项三个值当中最慢的一个, 但从安全性来说, always 也是最安全的, 因为即使出现故障停机, AOF 持久化也只会丢失一个事件循环中所产生的命令数据。
当 appendfsync 的值为 everysec 时, 服务器在每个事件循环都要将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件, 并且每隔超过一秒就要在子线程中对 AOF 文件进行一次同步:从效率上来讲, everysec 模式足够快, 并且就算出现故障停机, 数据库也只丢失一秒钟的命令数据。
当 appendfsync 的值为 no 时, 服务器在每个事件循环都要将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件, 至于何时对 AOF 文件进行同步, 则由操作系统控制。
因为处于 no 模式下的 flushAppendOnlyFile 调用无须执行同步操作, 所以该模式下的 AOF 文件写入速度总是最快的, 不过因为这种模式会在系统缓存中积累一段时间的写入数据, 所以该模式的单次同步时长通常是三种模式中时间最长的:从平摊操作的角度来看, no 模式和 everysec 模式的效率类似, 当出现故障停机时, 使用 no 模式的服务器将丢失上次同步 AOF 文件之后的所有写命令数据。

AOF重写

AOF持久化是通过保存被执行的写命令来记录数据库状态的,所以随着服务器运行时间的流逝,AOF文件中的内容会越来越多,文件的体积也会越来越大,如果不加以控制的话,体积过大的AOF文件很可能对Redis服务器、甚至整个宿主计算机造成影响,并且AOF文件的体积越大,使用AOF文件来进行数据还原所需的时间就越多。
为了解决AOF文件体积膨胀的问题,Redis提供了AOF文件重写(rewrite)功能。通过该功能,Redis服务器可以创建一个新的AOF文件来替代现有的AOF文件,新旧两个AOF文件所保存的数据库状态相同,但新AOF文件不会包含任何浪费空间的冗余命令,所以新AOF文件的体积通常会比旧AOF文件的体积要小得多。
虽然Redis将生成新AOF文件替换旧AOF文件的功能命名为“AOF文件重写”,但实际上,AOF文件重写并不需要对现有的AOF文件进行任何读取、分析或者写入操作,这个功能是通过读取服务器当前的数据库状态来实现的。
在实际中,为了避免在执行命令时造成客户端输入缓冲区溢出,重写程序在处理列表、哈希表、集合、有序集合这四种可能会带有多个元素的键时,会先检查键所包含的元素数量,如果元素的数量超过了redis.h/REDIS_AOF_REWRITE_ITEMS_PER_CMD常量的值,那么重写程序将使用多条命令来记录键的值,而不单单使用一条命令。重写可以交给子线程。

全栈架构社区交流群

 「全栈架构社区」建立了读者架构师交流群,大家可以添加小编微信进行加群。欢迎有想法、乐于分享的朋友们一起交流学习。


扫描添加好友邀你进架构师群,加我时注明姓名+公司+职位】


看完本文有收获?请转发分享给更多人


往期资源:
Flutter 移动应用开发实战 视频(开发你自己的抖音APP)
Java面试进阶训练营 第2季(分布式篇)
Java高级 - 分布式系统开发技术视频


浏览 29
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报