Redis持久化
2021/5/7 2:25:20
本文主要是介绍Redis持久化,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
什么是持久化:
利用永久性存储介质将数据进行保存,在特定的时间将保存的数据进行恢复的工作机制成为持久化
为什么要进行持久化:
防止数据意外丢失,确保数据安全性
持久化方式:
RDB:数据(快照):将当前数据状态进行保存,快照形式,存储数据结果,存储格式简单,关注点在数据
AOF:过程(日志):将数据的操作过程进行保存,日志形式,存储操作过程,存储格式复杂,关注点在数据的操作过程
RDB启动方式-save指令
马上执行,而且加入到任务执行队列中
重启redis可以自动恢复数据,如果没有save重启之后就没有了
但是save指令的执行会阻塞当前Redis服务器,直到当前RDB过程完成为止,有可能会造成长时间阻塞,线上环境不建议使用
RDB启动方式-bgsave指令
通过后台调用fork函数生成子进程来完成的
注:bgsave命令是针对save阻塞问题做的优化。Redis内部所有涉及到RDB操作都采用bgsave的方式,save命令可以放弃使用
RDB启动方式-自动执行(save配置)
配置文件在conf文件夹(也可能放在其他路径下)下,例如:6379.conf
启动命令:redis-server redis-6379.conf
save second changes
限定时间范围内,key的变化数量达到执行数量即可进行持久化
second:监控时间范围
changes:监控key的变化量
save 300 10 300s内10个key发生了变化
RDB启动方式-特殊启动
- 全量复制:主从复制
- 服务器运行过程中重启:debug reload
- 关闭服务器时指定保存数据:shutdown save
RDB 持久化优点 RDB是一个紧凑压缩的二进制文件,存储效率高 RDB恢复数据速度比AOF快
应用:服务器中每X小时执行bgsave备份,并将RDB文件拷贝到远程机器中,用于在灾难恢复
RDB持久化缺点 无法做到实时持久化,具有较大可能丢失数据 存储数量较大时,效率较低,I/O性能较低 基于fork创建子进程,内存产生额外消耗 宕机带来的数据丢失风险
Redis的众多版本中未进行RDB文件格式的版本统一,有可能出现各版本服务之间数据格式无法兼容现象
AOF
AOF写数据的三种策略:
always(每次):每次写入操作均同步到AOF文件中,数据零误差,性能较低(不建议使用)
everysec(每秒):每秒将缓冲区中的指令同步到AOF文件中,数据准确性高,性能较高
在系统突然宕机的情况下丢失1s的数据
no(系统控制):由操作系统控制每次同步到AOF文件的周期,整体过程不可控
AOF功能开启:
配置:appendonly yes|no
作用:是否开启AOF持久化功能,默认为不开启状态
配置:appendfsync always|everysec|no
作用:AOF写数据策略
AOF相关配置:
配置:appendfilename filename
作用:AOF持久化文件名,默认文件名为appendonly.aof,建议配置为appendonly-端口号.aof
配置:dir
作用:AOF持久化文件保存路径,与RDB持久化文件保持一致即可。
AOF重写:
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引入了AOF重写机制压缩文件体积。
将对同一个数据的若干条命令执行结果,转化成最终结果数据对应的指令进行记录。
AOF重写规则:
进程内已经超时的数据不再写入文件
忽略无效指令,重写时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
对同一数据的多条写命令合并为一条命令
AOF重写方式:
手动重写:bgrewriteaof
自动重写:auto-aof-rewrite-min-size size
auto-aof-rewirte-percentage percentage
AOF重写流程:
RDB与AOF区别:
对于数据非常敏感,建议使用默认的AOF持久化方案
数据呈现阶段有效性,建议使用RDB持久化方案
持久化场景:
1、redis应用于抢购、限购类,限量发放优惠券、激活码等业务的数据存储设计
2、redis应用具有操作先后顺序的数据控制(也可以用mq)
3、redis应用于最新消息展示
4、redis应用于基于黑名单与白名单设定的服务控制(黑名单可以用)
5、redis应用于计数器组合排序功能对应的排序
6、redis应用于按次结算的服务控制
这篇关于Redis持久化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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