redis的持久化之AOF

AOF

Redis 分别提供了 RDB 和 AOF 两种持久化机制：

• RDB 将数据库的快照（snapshot）以二进制的方式保存到磁盘中。
• AOF 则以协议文本的方式，将所有对数据库进行过写入的命令（及其参数）记录到 AOF 文件，以此达到记录数据库状态的目的。

理论上说，只要我们保存了所有可能修改 Redis 内存数据的命令（也就是写命令），那么根据这些保存的写命令，我们可以重新恢复 Redis 的内存状态。AOF 持久化正是利用这个原理来实现数据的持久化与数据的恢复的。 
Redis AOF 持久化原理如图 1 与图 2 所示。

AOF 命令同步

Redis 将所有对数据库进行过写入的命令（及其参数）记录到 AOF 文件， 以此达到记录数据库状态的目的， 为了方便起见， 我们称呼这种记录过程为同步。

举个例子， 如果执行以下命令：

redis> RPUSH list 1 2 3 4
(integer) 4

redis> LRANGE list 0 -1
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"

redis> KEYS *
1) "list"

redis> RPOP list
"4"

redis> LPOP list
"1"

redis> LPUSH list 1
(integer) 3

redis> LRANGE list 0 -1
1) "1"
2) "2"
3) "3"

那么其中四条对数据库有修改的写入命令就会被同步到 AOF 文件中：

RPUSH list 1 2 3 4

RPOP list

LPOP list

LPUSH list 1

为了处理的方便， AOF 文件使用网络通讯协议的格式来保存这些命令。

比如说， 上面列举的四个命令在 AOF 文件中就实际保存如下：

*2
$6
SELECT
$1
0
*6
$5
RPUSH
$4
list
$1
1
$1
2
$1
3
$1
4
*2
$4
RPOP
$4
list
*2
$4
LPOP
$4
list
*3
$5
LPUSH
$4
list
$1
1

除了 SELECT 命令是 AOF 程序自己加上去的之外， 其他命令都是之前我们在终端里执行的命令。

同步命令到 AOF 文件的整个过程可以分为三个阶段：

1. 命令传播：Redis 将执行完的命令、命令的参数、命令的参数个数等信息发送到 AOF 程序中。
2. 缓存追加：AOF 程序根据接收到的命令数据，将命令转换为网络通讯协议的格式，然后将协议内容追加到服务器的 AOF 缓存中。
3. 文件写入和保存：AOF 缓存中的内容被写入到 AOF 文件末尾，如果设定的 AOF 保存条件被满足的话， fsync 函数或者 fdatasync 函数会被调用，将写入的内容真正地保存到磁盘中。

以下几个小节将详细地介绍这三个步骤。

 

文件写入和保存

每当服务器常规任务函数被执行、 或者事件处理器被执行时， aof.c/flushAppendOnlyFile 函数都会被调用， 这个函数执行以下两个工作：

WRITE：根据条件，将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件。

SAVE：根据条件，调用 fsync 或 fdatasync 函数，将 AOF 文件保存到磁盘中。

两个步骤都需要根据一定的条件来执行， 而这些条件由 AOF 所使用的保存模式来决定， 以下小节就来介绍 AOF 所使用的三种保存模式， 以及在这些模式下， 步骤 WRITE 和 SAVE 的调用条件。

AOF 保存模式

Redis 目前支持三种 AOF 保存模式，它们分别是：

1. AOF_FSYNC_NO ：不保存。
2. AOF_FSYNC_EVERYSEC ：每一秒钟保存一次。
3. AOF_FSYNC_ALWAYS ：每执行一个命令保存一次。

以下三个小节将分别讨论这三种保存模式。

不保存

在这种模式下， 每次调用 flushAppendOnlyFile 函数， WRITE 都会被执行， 但 SAVE 会被略过。

在这种模式下， SAVE 只会在以下任意一种情况中被执行：

• Redis 被关闭
• AOF 功能被关闭
• 系统的写缓存被刷新（可能是缓存已经被写满，或者定期保存操作被执行）

这三种情况下的 SAVE 操作都会引起 Redis 主进程阻塞。

每一秒钟保存一次

在这种模式中， SAVE 原则上每隔一秒钟就会执行一次， 因为 SAVE 操作是由后台子线程调用的， 所以它不会引起服务器主进程阻塞。

注意， 在上一句的说明里面使用了词语“原则上”， 在实际运行中， 程序在这种模式下对 fsync 或 fdatasync 的调用并不是每秒一次， 它和调用 flushAppendOnlyFile 函数时 Redis 所处的状态有关。

每当 flushAppendOnlyFile 函数被调用时， 可能会出现以下四种情况：

• 子线程正在执行 SAVE ，并且：

  1. 这个 SAVE 的执行时间未超过 2 秒，那么程序直接返回，并不执行 WRITE 或新的 SAVE 。
  2. 这个 SAVE 已经执行超过 2 秒，那么程序执行 WRITE ，但不执行新的 SAVE 。注意，因为这时 WRITE 的写入必须等待子线程先完成（旧的） SAVE ，因此这里 WRITE 会比平时阻塞更长时间。

• 子线程没有在执行 SAVE ，并且：

  3. 上次成功执行 SAVE 距今不超过 1 秒，那么程序执行 WRITE ，但不执行 SAVE 。
  4. 上次成功执行 SAVE 距今已经超过 1 秒，那么程序执行 WRITE 和 SAVE 。

可以用流程图表示这四种情况：

根据以上说明可以知道， 在“每一秒钟保存一次”模式下， 如果在情况 1 中发生故障停机， 那么用户最多损失小于 2 秒内所产生的所有数据。

如果在情况 2 中发生故障停机， 那么用户损失的数据是可以超过 2 秒的。

Redis 官网上所说的， AOF 在“每一秒钟保存一次”时发生故障， 只丢失 1 秒钟数据的说法， 实际上并不准确。

每执行一个命令保存一次

在这种模式下，每次执行完一个命令之后， WRITE 和 SAVE 都会被执行。

另外，因为 SAVE 是由 Redis 主进程执行的，所以在 SAVE 执行期间，主进程会被阻塞，不能接受命令请求。

AOF 保存模式对性能和安全性的影响

在上一个小节， 我们简短地描述了三种 AOF 保存模式的工作方式， 现在， 是时候研究一下这三个模式在安全性和性能方面的区别了。

对于三种 AOF 保存模式， 它们对服务器主进程的阻塞情况如下：

1. 不保存（AOF_FSYNC_NO）：写入和保存都由主进程执行，两个操作都会阻塞主进程。
2. 每一秒钟保存一次（AOF_FSYNC_EVERYSEC）：写入操作由主进程执行，阻塞主进程。保存操作由子线程执行，不直接阻塞主进程，但保存操作完成的快慢会影响写入操作的阻塞时长。
3. 每执行一个命令保存一次（AOF_FSYNC_ALWAYS）：和模式 1 一样。

因为阻塞操作会让 Redis 主进程无法持续处理请求， 所以一般说来， 阻塞操作执行得越少、完成得越快， Redis 的性能就越好。

模式 1 的保存操作只会在AOF 关闭或 Redis 关闭时执行， 或者由操作系统触发， 在一般情况下， 这种模式只需要为写入阻塞， 因此它的写入性能要比后面两种模式要高， 当然， 这种性能的提高是以降低安全性为代价的： 在这种模式下， 如果运行的中途发生停机， 那么丢失数据的数量由操作系统的缓存冲洗策略决定。

模式 2 在性能方面要优于模式 3 ， 并且在通常情况下， 这种模式最多丢失不多于 2 秒的数据， 所以它的安全性要高于模式 1 ， 这是一种兼顾性能和安全性的保存方案。

模式 3 的安全性是最高的， 但性能也是最差的， 因为服务器必须阻塞直到命令信息被写入并保存到磁盘之后， 才能继续处理请求。

综合起来，三种 AOF 模式的操作特性可以总结如下：

模式	WRITE 是否阻塞？	SAVE 是否阻塞？	停机时丢失的数据量
AOF_FSYNC_NO	阻塞	阻塞	操作系统最后一次对 AOF 文件触发 SAVE 操作之后的数据。
AOF_FSYNC_EVERYSEC	阻塞	不阻塞	一般情况下不超过 2 秒钟的数据。
AOF_FSYNC_ALWAYS	阻塞	阻塞	最多只丢失一个命令的数据。

AOF 文件的读取和数据还原

AOF 文件保存了 Redis 的数据库状态， 而文件里面包含的都是符合 Redis 通讯协议格式的命令文本。

这也就是说， 只要根据 AOF 文件里的协议， 重新执行一遍里面指示的所有命令， 就可以还原 Redis 的数据库状态了。

 

AOF 重写

AOF 文件通过同步 Redis 服务器所执行的命令， 从而实现了数据库状态的记录， 但是， 这种同步方式会造成一个问题： 随着运行时间的流逝， AOF 文件会变得越来越大。

举个例子， 如果服务器执行了以下命令：

RPUSH list 1 2 3 4      // [1, 2, 3, 4]

RPOP list               // [1, 2, 3]

LPOP list               // [2, 3]

LPUSH list 1            // [1, 2, 3]

那么光是记录 list 键的状态， AOF 文件就需要保存四条命令。

另一方面， 有些被频繁操作的键， 对它们所调用的命令可能有成百上千、甚至上万条， 如果这样被频繁操作的键有很多的话， AOF 文件的体积就会急速膨胀， 对 Redis 、甚至整个系统的造成影响。

为了解决以上的问题， Redis 需要对 AOF 文件进行重写（rewrite）： 创建一个新的 AOF 文件来代替原有的 AOF 文件， 新 AOF 文件和原有 AOF 文件保存的数据库状态完全一样， 但新 AOF 文件的体积小于等于原有 AOF 文件的体积。

以下就来介绍 AOF 重写的实现方式。

AOF 重写的实现

所谓的“重写”其实是一个有歧义的词语， 实际上， AOF 重写并不需要对原有的 AOF 文件进行任何写入和读取， 它针对的是数据库中键的当前值。

考虑这样一个情况， 如果服务器对键 list 执行了以下四条命令：

RPUSH list 1 2 3 4      // [1, 2, 3, 4]

RPOP list               // [1, 2, 3]

LPOP list               // [2, 3]

LPUSH list 1            // [1, 2, 3]

那么当前列表键 list 在数据库中的值就为 [1, 2, 3] 。

如果我们要保存这个列表的当前状态， 并且尽量减少所使用的命令数， 那么最简单的方式不是去 AOF 文件上分析前面执行的四条命令， 而是直接读取 list 键在数据库的当前值， 然后用一条 RPUSH 1 2 3 命令来代替前面的四条命令。

再考虑这样一个例子， 如果服务器对集合键 animal 执行了以下命令：

SADD animal cat                 // {cat}

SADD animal dog panda tiger     // {cat, dog, panda, tiger}

SREM animal cat                 // {dog, panda, tiger}

SADD animal cat lion            // {cat, lion, dog, panda, tiger}

那么使用一条 SADD animal cat lion dog panda tiger 命令， 就可以还原 animal 集合的状态， 这比之前的四条命令调用要大大减少。

除了列表和集合之外， 字符串、有序集、哈希表等键也可以用类似的方法来保存状态， 并且保存这些状态所使用的命令数量， 比起之前建立这些键的状态所使用命令的数量要大大减少。

根据键的类型， 使用适当的写入命令来重现键的当前值， 这就是 AOF 重写的实现原理。 

AOF 后台重写

上一节展示的 AOF 重写程序可以很好地完成创建一个新 AOF 文件的任务， 但是， 在执行这个程序的时候， 调用者线程会被阻塞。

很明显， 作为一种辅佐性的维护手段， Redis 不希望 AOF 重写造成服务器无法处理请求， 所以 Redis 决定将 AOF 重写程序放到（后台）子进程里执行， 这样处理的最大好处是：

1. 子进程进行 AOF 重写期间，主进程可以继续处理命令请求。
2. 子进程带有主进程的数据副本，使用子进程而不是线程，可以在避免锁的情况下，保证数据的安全性。

不过， 使用子进程也有一个问题需要解决： 因为子进程在进行 AOF 重写期间， 主进程还需要继续处理命令， 而新的命令可能对现有的数据进行修改， 这会让当前数据库的数据和重写后的 AOF 文件中的数据不一致。

为了解决这个问题， Redis 增加了一个 AOF 重写缓存， 这个缓存在 fork 出子进程之后开始启用， Redis 主进程在接到新的写命令之后， 除了会将这个写命令的协议内容追加到现有的 AOF 文件之外， 还会追加到这个缓存中：

换言之， 当子进程在执行 AOF 重写时， 主进程需要执行以下三个工作：

1. 处理命令请求。
2. 将写命令追加到现有的 AOF 文件中。
3. 将写命令追加到 AOF 重写缓存中。

这样一来可以保证：

1. 现有的 AOF 功能会继续执行，即使在 AOF 重写期间发生停机，也不会有任何数据丢失。
2. 所有对数据库进行修改的命令都会被记录到 AOF 重写缓存中。

当子进程完成 AOF 重写之后， 它会向父进程发送一个完成信号， 父进程在接到完成信号之后， 会调用一个信号处理函数， 并完成以下工作：

1. 将 AOF 重写缓存中的内容全部写入到新 AOF 文件中。
2. 对新的 AOF 文件进行改名，覆盖原有的 AOF 文件。

当步骤 1 执行完毕之后， 现有 AOF 文件、新 AOF 文件和数据库三者的状态就完全一致了。

当步骤 2 执行完毕之后， 程序就完成了新旧两个 AOF 文件的交替。

这个信号处理函数执行完毕之后， 主进程就可以继续像往常一样接受命令请求了。 在整个 AOF 后台重写过程中， 只有最后的写入缓存和改名操作会造成主进程阻塞， 在其他时候， AOF 后台重写都不会对主进程造成阻塞， 这将 AOF 重写对性能造成的影响降到了最低。

以上就是 AOF 后台重写， 也即是 BGREWRITEAOF 命令的工作原理。

AOF 后台重写的触发条件

AOF 重写可以由用户通过调用 BGREWRITEAOF 手动触发。

另外， 服务器在 AOF 功能开启的情况下， 会维持以下三个变量：

• 记录当前 AOF 文件大小的变量 aof_current_size 。
• 记录最后一次 AOF 重写之后， AOF 文件大小的变量 aof_rewrite_base_size 。
• 增长百分比变量 aof_rewrite_perc 。

每次当 serverCron 函数执行时， 它都会检查以下条件是否全部满足， 如果是的话， 就会触发自动的 AOF 重写：

1. 没有 BGSAVE 命令在进行。
2. 没有 BGREWRITEAOF 在进行。
3. 当前 AOF 文件大小大于 server.aof_rewrite_min_size （默认值为 1 MB）。
4. 当前 AOF 文件大小和最后一次 AOF 重写后的大小之间的比率大于等于指定的增长百分比。

默认情况下， 增长百分比为 100% ， 也即是说， 如果前面三个条件都已经满足， 并且当前 AOF 文件大小比最后一次 AOF 重写时的大小要大一倍的话， 那么触发自动 AOF 重写。

小结

• AOF 文件通过保存所有修改数据库的命令来记录数据库的状态。
• AOF 文件中的所有命令都以 Redis 通讯协议的格式保存。
• 不同的 AOF 保存模式对数据的安全性、以及 Redis 的性能有很大的影响。
• AOF 重写的目的是用更小的体积来保存数据库状态，整个重写过程基本上不影响 Redis 主进程处理命令请求。
• AOF 重写是一个有歧义的名字，实际的重写工作是针对数据库的当前值来进行的，程序既不读写、也不使用原有的 AOF 文件。
• AOF 可以由用户手动触发，也可以由服务器自动触发。

 

转载：http://redisbook.readthedocs.io/en/latest/internal/aof.html