Redis数据持久化实践

本文主要是介绍Redis数据持久化实践，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！

文章目录

• • 简介
  • • 背景
  • 持久化方式
  • Rdb方式持久化
  • • 概述
    • RDB方式配置
    • Rdb方式持久化实践
    • 小节面试分析
  • Aof方式数据持久化
  • • 概述
    • AOF方式配置
    • AOF方式持久化实践
    • 小节面试分析
    • 总结（Summary）

简介

背景

Redis是一种内存数据库，在断电时数据可能会丢失。比如你redis整个挂了，然后redis不可用了，如果没有持久化的话，redis就会丢失所有的数据，如果通过持久化将数据搞一份儿到磁盘上去，然后再定期同步到一些云存储服务上去，那么就可以保证一些数据不丢失，保证数据的可靠性。

持久化方式

Redis中为了保证在系统宕机(类似进程被杀死)情况下，能更快的进行故障恢复，设计了两种数据持久化方案，分别为rdb和aof方式。

Rdb方式持久化

概述

Rdb方式是通过手动(save-阻塞式，bgsave-异步)或周期性方式保存redis中key/value的一种机制,Rdb方式一般为redis的默认数据持久化方式.系统启动时会自动开启这种方式的持久化机制。

RDB方式配置

RDB方式的持久化是默认开启的，也可按规则自己配置，例如，打开redis.conf文件，例如

# 这里表示每隔60s，如果有超过1000个key发生了变更，那么就生成一个新的dump.rdb文件，就是当前redis内存中完整的数据快照，这个操作也被称之为snapshotting(快照)。

save 60 1000

# 持久化 rdb文件遇到问题时，主进程是否接受写入，yes 表示停止写入，如果是no 表示redis继续提供服务。
stop-writes-on-bgsave-error yes
    
# 在进行快照镜像时,是否进行压缩。yes:压缩，但是需要一些cpu的消耗。no:不压缩，需要更多的磁盘空间。
rdbcompression yes
# 一个CRC64的校验就被放在了文件末尾，当存储或者加载rbd文件的时候会有一个10%左右的性能下降，为了达到性能的最大化，你可以关掉这个配置项。
rdbchecksum yes

# 快照的文件名
dbfilename dump.rdb

# 存放快照的目录
dir /var/lib/redis

Rdb方式持久化实践

试验一

在redis中保存几条数据，然后执行shutdown关闭redis,然后再重启redis，看看刚才插入的数据是否还在？假如数据还在，为什么？
因为,通过redis-cli shutdown这种方式去停掉redis，其实是一种安全退出的模式，redis在退出的时候会将内存中的数据立即生成一份完整的rdb快照,例如

127.0.0.1:6379> set phone 11111111
OK
127.0.0.1:6379> shutdown   #默认也会进行持久化
[root@centos7964 ~]#  docker start redis01
[root@centos7964 ~]# docker exec -it redis01 redis-cli
127.0.0.1:6379> keys *
1) "pone"

试验二

在redis中再保存几条新的数据，用kill -9粗暴杀死redis进程，模拟redis故障异常退出，导致内存数据丢失的场景？
这次就发现，redis进程异常被杀掉，几条最新的数据就丢失了。例如:

首先,打开第一个客户端,先清除redis内存和磁盘对应的数据

[root@centos7964 data]# docker exec -it redis01 redis-cli
127.0.0.1:6379> flushall
OK
127.0.0.1:6379> exit
[root@centos7964 data]# ls
dump.rdb
[root@centos7964 data]# rm –f dump.rdb
[root@centos7964 data]# ls

然后,打开并登录第二个客户端,并向redis存储一些数据,例如

[root@centos7964 ~]# docker exec -it redis01 redis-cli
127.0.0.1:6379> set one mybatis
OK
127.0.0.1:6379> set two spring
OK
127.0.0.1:6379> keys *
1) "one"
2) "two"

接下来,再次回到第一个客户端,杀掉redis进程,例如

[root@centos7964 data]# ps -ef | grep redis
polkitd    6995   6974  0 14:44 ?        00:00:00 redis-server *:6379
root       7064   6974  0 14:44 pts/0    00:00:00 redis-cli
root       7111   6467  0 14:47 pts/1    00:00:00 docker exec -it redis01 redis-cli
root       7130   6974  0 14:47 pts/1    00:00:00 redis-cli
root       7278   7180  0 14:51 pts/0    00:00:00 grep --color=auto redis
[root@centos7964 data]# kill -9 6995
[root@centos7964 data]# docker start redis01

最后,打开第一个客户端,登录redis,检查key是否还存在.

[root@centos7964 ~]# docker exec -it redis01 redis-cli
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)
127.0.0.1:6379>
[root@centos7964 ~]#

试验三

手动调用save(同步保存)或者bgsave(异步保存)执行rdb快照生成.然后杀掉redis进程,再重启检测是否还有刚刚保存的数据.

127.0.0.1:6379> set id 100
OK
127.0.0.1:6379> set name jack
OK
127.0.0.1:6379> save  #阻塞式持久化
OK
127.0.0.1:6379> set address beijing
OK
127.0.0.1:6379> bgsave  #异步方式持久化
Background saving started

小节面试分析

Redis中的save和bgsave有什么不同？

Redis Save 命令执行一个同步保存操作，将当前 Redis 实例的所有数据快照(snapshot)以 RDB 文件的形式保存到硬盘。
BGSAVE 命令执行之后立即返回 OK ，然后 Redis fork 出一个新子进程，原来的 Redis 进程(父进程)继续处理客户端请求，而子进程则负责将数据保存到磁盘，然后退出。
RDB持久化机制有哪些优点？

第一：RDB会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中redis的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程云服务上去，在国内可以是阿里云的ODPS分布式存储上，以预定好的备份策略来定期备份redis中的数据.
第二：RDB对redis对外提供的读写服务，影响非常小，可以让redis保持高性能，因为redis主进程只需要fork一个子进程，让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可。
第三：相对于AOF持久化机制来说，直接基于RDB数据文件来重启和恢复redis进程，更加快速。

RDB持久化机制有哪些缺点？

假如redis故障时，要尽可能少的丢失数据，那么RDB方式不太好，它都是每隔5分钟或更长时间做一次快照，这个时候一旦redis进程宕机，那么会丢失最近几分钟的数据。

Aof方式数据持久化

概述

Aof方式是通过记录写操作日志的方式,记录redis数据的一种持久化机制,这个机制默认是关闭的。

AOF方式配置

# 是否开启AOF，默认关闭
appendonly yes
# 指定 AOF 文件名
appendfilename appendonly.aof
# Redis支持三种刷写模式：
# appendfsync always #每次收到写命令就立即强制写入磁盘，类似MySQL的sync_binlog=1,是最安全的。但该模式下速度也是最慢的，一般不推荐使用。
appendfsync everysec #每秒钟强制写入磁盘一次，在性能和持久化方面做平衡，推荐该方式。
# appendfsync no     #完全依赖OS的写入，一般为30秒左右一次，性能最好但是持久化最没有保证，不推荐。
    
#在日志重写时，不进行命令追加操作，而只是将其放在缓冲区里，避免与命令的追加造成DISK IO上的冲突。
#设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync,暂时存在内存中,等rewrite完成后再写入，默认为no，建议yes
no-appendfsync-on-rewrite yes
#当前AOF文件大小是上次日志重写得到AOF文件大小的二倍时，自动启动新的日志重写过程。
auto-aof-rewrite-percentage 100
#当前AOF文件启动新的日志重写过程的最小值，避免刚刚启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的重写。
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

AOF方式持久化实践

第一：打开AOF的开关，启用AOF持久化
第二：写入一些数据，观察AOF文件（appendonly.aof）中的日志内容
第三：kill -9杀掉redis进程，重新启动redis进程，发现数据被恢复回来了，就是从AOF文件中恢复回来的，redis进程启动的时候，直接就会从appendonly.aof中加载所有的日志，把内存中的数据恢复回来。

小节面试分析

如何理解AOF方式中的rewrite操作？

redis中的数据其实有限的，很多数据可能会自动过期，可能会被用户删除，可能会被redis用缓存清除的算法清理掉。也就是说redis中的数据会不断淘汰掉旧的，只有一部分常用的数据会被自动保留在redis内存中，所以可能很多之前的已经被清理掉的数据，对应的写日志还停留在AOF中，AOF日志文件就一个，会不断的膨胀，到很大很大。
所以,AOF会自动在后台每隔一定时间做rewrite操作，比如日志里已经存放了针对100w数据的写日志了; redis内存只剩下10万; 基于内存中当前的10万数据构建一套最新的日志，到AOF中; 覆盖之前的老日志; 确保AOF日志文件不会过大，保持跟redis内存数据量一致.

AOF持久化机制有哪些优点？

第一：AOF可以更好的保护数据不丢失，一般AOF会每隔1秒，通过一个后台线程执行一次fsync操作，最多丢失1秒钟的数据.
第二：AOF日志文件以append-only模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复。
第三：AOF日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在rewrite log的时候，会对其中的指导进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件ready的时候，再交换新老日志文件即可。
第四：AOF日志文件的命令通过易读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据，只要这个时候后台rewrite还没有发生，那么就可以立即拷贝AOF文件，将最后一条flushall命令给删了，然后再将该AOF文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据.

AOF持久化机制有哪些缺点？

第一：对于同一份数据来说，AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大。
第二：AOF开启后，支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低，因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件，当然，每秒一次fsync，性能也还是很高的。
第三：AOF这种基于命令日志方式，比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有bug。不过AOF为了避免rewrite过程导致的bug，因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。

如何选择redis的持久化方式？

第一：不要仅仅使用RDB，因为那样会导致你丢失很多数据。
第二：也不要仅仅使用AOF，因为AOF做冷备没有RDB做冷备进行数据恢复的速度快,并且RDB简单粗暴的数据快照方式更加健壮。
第三：综合使用AOF和RDB两种持久化机制，用AOF来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备。

总结（Summary）

本章主要是对redis中的持久化方式，持久化机制，应用实践进行基本分析与讲解。重点是如何在生产环境下应用。

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