06 持久化

持久化

持久化简介
什么是持久化
利用永久性存储介质将数据进行保存，在特定的事件将保存的数据进行恢复的工作机制称为持久化

为什么要持久化
防止数据的意外丢失，确保数据安全性

持久化的过程保存什么
将当前数据状态进行保存，快照形式，存储数据结果，存储而是简单，关注点在数据 -----> RDB
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 ------> AOF

RDB

RDB启动方式
谁，什么事件，干什么事情？

谁：redis操作者（用户）
什么时间：即时（随时进行）
干什么事情：保存数据

RDB的启动方式——save指令
命令

save

作用
手动执行一次保存操作

RDB启动方式——save指令相关配置

在 redis.conf 中加上

• dbfilename dump.rdb

说明：设置本地数据库文件名，默认值为dump.rdb
经验：通常设置魏dump-端口号.rdb

• dir

说明：设置存储.rdb文件的路径
经验：通常设置成存储空间较大的目录中，目录名称data

• rdbcompression yes

说明：设置存储至本地数据库时是否压缩数据，默认为yes，采用LZF压缩
经验：通常默认为开启状态，如果设置成no，可以节省CPU运行时间，但会使存储的文件变大（巨大）

• rdbchecksumy yes

说明：设置是否进行RDB文件格式的校验，该校验过程在写文件和读文件过程均进行
经验：通常默认为开启状态，如果设置为no，可以节约读写性过程约10%时间消耗，但是存储一定的数据损坏风险

注意：Redis是单线程的，所有命令都会在类似队列中排好队，不建议使用save指令，因为save指令的执行会阻塞当前Redis服务器，直到当前RDB过程完成位置，有可能会造成长时间阻塞，线上环境不建议使用

数据量过大，单线程执行方式造成效率过低如何处理？

后台执行

谁：redis操作者（用户）发起指令；redis服务器控制指令执行

什么时间：即时（发起）；合理时间（执行）

干什么事情：保存数据

RDB启动方式——bgsave指令

命令

bgsave

作用
手动启动后台保存操作，但不是立即执行

RDB启动方式——bgsave指令工作原理

RDB启动方式——bgsave指令相关配置

跟save配置相同

新增

• stop-writes-on-bgsave-error yes

说明：后台存储过程中如果出现错误线程，是否停止保存操作
经验：通常默认为开启状态
到目前位置，save和bgsave都是手动的保存指令，那么会引入以下问题

反复执行保存命令，忘记了怎么办？不知道数据产生了多少变化，何时保存？
自动执行

谁：redis服务器发起指令（基于条件）

什么时间：满足条件

干什么事情：保存数据

RDB启动方式——sava配置

• 配置

save second changes

• 作用
  满足限定时间范围内ke的变化数量达到指定数量即进行持久化

• 参数
  second：监控时间范围

  changes：监控key的变化量

• 位置
  在conf文件中进行配置

• 范例

save 900 1

save 300 10

save 60 1000

注意：
save配置要根据实际业务情况进行设置，频度过高或过低都会出现性能问题，结果可能是灾难性的

save配置中对second与changes设置通常具有互补对应关系，尽量不要设置成包含性关系

save配置启动后执行的是bgsave操作

RDB三种启动方式对比

rdb特殊启动形式

• 全量复制

  在主从复制中会提到

• 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 优缺点

RDB优点

RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，存储效率较高

RDB内部存储的是redis在某个时间点的数据快照，非常适合用于数据备份，全量复制等场景

RDB恢复数据的速度要比AOF快很多

应用：服务器中每X小时执行bgsave备份，并将RDB文件拷贝到远程己气中，用于灾难恢复

RDB缺点

RDB方式无论是执行指令还是利用配置，无法做到实时持久化，具体较大的可能性丢失数据

bgsave指令每次运行要执行fork操作创建子进程，要牺牲掉一些性能

Redis的众多版本中未进行RDB文件格式的版本统一，有可能出现个版本服务之间数据格式无法兼容现象

RDB存储的弊端

存储数据量较大，效率较低——基于快照思想，每次读写都是全部数据，当数据量巨大时，效率非常低

大数据量下的IO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

解决思路

不写全数据，仅记录部分数据

改记录数据未记录操作过程

对所有操作均进行记录，排除丢失数据的风险

这也就是AOF的引入

AOF概念

AOF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文件中命令达到恢复数据的目的。与RDB相比可以简单描述为改记录数据产生的过程

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

AOF写数据三种策略

• 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

• 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
  再系统突然当即的情况下丢失1秒内的数据

• no(系统控制)

  由操作系统每次同步到AOF文件的周期，整体过程不可控

AOF功能开启

• 配置 在redis.conf中

appendonly yes|no

• 作用

  是否开启APF持久化功能，默认为不开启

• 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写数据遇到的问题

如果连续执行如下指令该如何处理

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。AOF文件重写是将Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程。简单说就是将对同一个数据的若干个条命令执行结
果转化成最终结果数据对应的指令进行记录。

AOF重写作用

• 降低磁盘占用量，提高磁盘利用率
• 提高持久化效率，降低持久化写时间，提高IO性能
• 降低数据恢复用时，提高数据恢复效率

AOF重写规则

• 进程内已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
  如del key1、 hdel key2、srem key3、set key4 111、set key4 222等
• 对同一数据的多条写命令合并为一条命令
  如lpush list1 a、lpush list1 b、 lpush list1 c 可以转化为：lpush list1 a b c。
  为防止数据量过大造成客户端缓冲区溢出，对list、set、hash、zset等类型，每条指令最多写入64个元素

AOF重写方式

• 手动重写

bgrewriteaof

• 自动重写

  auto-aof-rewrite-min-size size
  auto-aof-rewrite-percentage percentage
  

AOF自动重写方式

• 自动重写触发条件设置

auto-aof-rewrite-min-size
auto-aof-rewrite-percentage percent

• 自动重写触发对比参数（运行指令info Persistence获取具体信息）

aof_current_size
aof_base_size

自动重写触发条件

RDB与AOF的选择之惑

• 对数据非常敏感，建议使用默认的AOF持久化方案

• AOF持久化策略使用everysecond，每秒钟fsync一次。该策略redis仍可以保持很好的处理性能，当出现问题时，最多丢失0-1秒内的数据。

• 注意：由于AOF文件存储体积较大，且恢复速度较慢

• 数据呈现阶段有效性，建议使用RDB持久化方案

• 数据可以良好的做到阶段内无丢失（该阶段是开发者或运维人员手工维护的），且恢复速度较快，阶段点数据恢复通常采用RDB方案

• 注意：利用RDB实现紧凑的数据持久化会使Redis降的很低，慎重总结：

• 综合比对
   RDB与AOF的选择实际上是在做一种权衡，每种都有利有弊
   如不能承受数分钟以内的数据丢失，对业务数据非常敏感，选用AOF
   如能承受数分钟以内的数据丢失，且追求大数据集的恢复速度，选用RDB
   灾难恢复选用RDB
   双保险策略，同时开启 RDB 和 AOF，重启后，Redis优先使用 AOF 来恢复数据，降低丢失数据的量