Redis详解（六）------ RDB 持久化

　　前面我们说过，Redis 相对于 Memcache 等其他的缓存产品，有一个比较明显的优势就是 Redis 不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。这几种丰富的数据类型我们花了两篇文章进行了详细的介绍，接下来我们要介绍 Redis 的另外一大优势——持久化。

　　由于 Redis 是一个内存数据库，所谓内存数据库，就是将数据库中的内容保存在内存中，这与传统的MySQL，Oracle等关系型数据库直接将内容保存到硬盘中相比，内存数据库的读写效率比传统数据库要快的多（内存的读写效率远远大于硬盘的读写效率）。但是保存在内存中也随之带来了一个缺点，一旦断电或者宕机，那么内存数据库中的数据将会全部丢失。

　　为了解决这个缺点，Redis提供了将内存数据持久化到硬盘，以及用持久化文件来恢复数据库数据的功能。Redis 支持两种形式的持久化，一种是RDB快照（snapshotting），另外一种是AOF（append-only-file）。本篇博客先对 RDB 快照进行介绍。

1、RDB 简介

　　RDB是Redis用来进行持久化的一种方式，是把当前内存中的数据集快照写入磁盘，也就是 Snapshot 快照（数据库中所有键值对数据）。恢复时是将快照文件直接读到内存里。

2、触发方式

　　RDB 有两种触发方式，分别是自动触发和手动触发。

①、自动触发

　　在 redis.conf 配置文件中的 SNAPSHOTTING 下，在这篇文章中我们介绍过。

　　①、save：这里是用来配置触发 Redis的 RDB 持久化条件，也就是什么时候将内存中的数据保存到硬盘。比如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次修改时，自动触发bgsave（这个命令下面会介绍，手动触发RDB持久化的命令）

　　默认如下配置：

save 900 1：表示900 秒内如果至少有 1 个 key 的值变化，则保存
save 300 10：表示300 秒内如果至少有 10 个 key 的值变化，则保存
save 60 10000：表示60 秒内如果至少有 10000 个 key 的值变化，则保存

　　　　当然如果你只是用Redis的缓存功能，不需要持久化，那么你可以注释掉所有的 save 行来停用保存功能。可以直接一个空字符串来实现停用：save ""

　　②、stop-writes-on-bgsave-error ：默认值为yes。当启用了RDB且最后一次后台保存数据失败，Redis是否停止接收数据。这会让用户意识到数据没有正确持久化到磁盘上，否则没有人会注意到灾难（disaster）发生了。如果Redis重启了，那么又可以重新开始接收数据了

　　③、rdbcompression ；默认值是yes。对于存储到磁盘中的快照，可以设置是否进行压缩存储。如果是的话，redis会采用LZF算法进行压缩。如果你不想消耗CPU来进行压缩的话，可以设置为关闭此功能，但是存储在磁盘上的快照会比较大。

　　④、rdbchecksum ：默认值是yes。在存储快照后，我们还可以让redis使用CRC64算法来进行数据校验，但是这样做会增加大约10%的性能消耗，如果希望获取到最大的性能提升，可以关闭此功能。

　　⑤、dbfilename ：设置快照的文件名，默认是 dump.rdb

　　⑥、dir：设置快照文件的存放路径，这个配置项一定是个目录，而不能是文件名。默认是和当前配置文件保存在同一目录。

　　也就是说通过在配置文件中配置的 save 方式，当实际操作满足该配置形式时就会进行 RDB 持久化，将当前的内存快照保存在 dir 配置的目录中，文件名由配置的 dbfilename 决定。

②、手动触发

　　手动触发Redis进行RDB持久化的命令有两种：

　　1、save

　　该命令会阻塞当前Redis服务器，执行save命令期间，Redis不能处理其他命令，直到RDB过程完成为止。

　　显然该命令对于内存比较大的实例会造成长时间阻塞，这是致命的缺陷，为了解决此问题，Redis提供了第二种方式。

　　2、bgsave

　　执行该命令时，Redis会在后台异步进行快照操作，快照同时还可以响应客户端请求。具体操作是Redis进程执行fork操作创建子进程，RDB持久化过程由子进程负责，完成后自动结束。阻塞只发生在fork阶段，一般时间很短。

　　基本上 Redis 内部所有的RDB操作都是采用 bgsave 命令。

　　ps:执行执行 flushall 命令，也会产生dump.rdb文件，但里面是空的.

3、恢复数据

　　将备份文件 (dump.rdb) 移动到 redis 安装目录并启动服务即可，redis就会自动加载文件数据至内存了。Redis 服务器在载入 RDB 文件期间，会一直处于阻塞状态，直到载入工作完成为止。

　　获取 redis 的安装目录可以使用 config get dir 命令

　　载入的标识是如下命令：

4、停止 RDB 持久化

　　有些情况下，我们只想利用Redis的缓存功能，并不像使用 Redis 的持久化功能，那么这时候我们最好停掉 RDB 持久化。可以通过上面讲的在配置文件 redis.conf 中，可以注释掉所有的 save 行来停用保存功能或者直接一个空字符串来实现停用：save ""

　　也可以通过命令：

redis-cli config set save " "

5、RDB 的优势和劣势

　　①、优势

　　1.RDB是一个非常紧凑(compact)的文件，它保存了redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份和灾难恢复。

　　2.生成RDB文件的时候，redis主进程会fork()一个子进程来处理所有保存工作，主进程不需要进行任何磁盘IO操作。

　　3.RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。

　　②、劣势

　　1、RDB方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化。因为bgsave每次运行都要执行fork操作创建子进程，属于重量级操作，如果不采用压缩算法(内存中的数据被克隆了一份，大致2倍的膨胀性需要考虑，这里评论区指出，确实有不妥，主进程 fork 出子进程，其实是共享一份真实的内存空间，但是为了能在记录快照的时候，也能让主线程处理写操作，采用的是 Copy-On-Write（写时复制）技术，只有需要修改的内存才会复制一份出来，所以内存膨胀到底有多大，看修改的比例有多大)，频繁执行成本过高(影响性能)

　　2、RDB文件使用特定二进制格式保存，Redis版本演进过程中有多个格式的RDB版本，存在老版本Redis服务无法兼容新版RDB格式的问题(版本不兼容)

　　3、在一定间隔时间做一次备份，所以如果redis意外down掉的话，就会丢失最后一次快照后的所有修改(数据有丢失)

6、RDB 自动保存的原理

　　Redis有个服务器状态结构：

struct redisService{
     //1、记录保存save条件的数组
     struct saveparam *saveparams;
     //2、修改计数器
     long long dirty;
     //3、上一次执行保存的时间
     time_t lastsave;

}

　　①、首先看记录保存save条件的数组 saveparam，里面每个元素都是一个 saveparams 结构：

struct saveparam{
     //秒数
     time_t seconds;
     //修改数
     int changes;
};

　　前面我们在 redis.conf 配置文件中进行了关于save 的配置：

save 900 1：表示900 秒内如果至少有 1 个 key 的值变化，则保存
save 300 10：表示300 秒内如果至少有 10 个 key 的值变化，则保存
save 60 10000：表示60 秒内如果至少有 10000 个 key 的值变化，则保存

　　那么服务器状态中的saveparam 数组将会是如下的样子：

　　②、dirty 计数器和lastsave 属性

　　dirty 计数器记录距离上一次成功执行 save 命令或者 bgsave 命令之后，Redis服务器进行了多少次修改（包括写入、删除、更新等操作）。

　　lastsave 属性是一个时间戳，记录上一次成功执行 save 命令或者 bgsave 命令的时间。

　　通过这两个命令，当服务器成功执行一次修改操作，那么dirty 计数器就会加 1，而lastsave 属性记录上一次执行save或bgsave的时间，Redis 服务器还有一个周期性操作函数 severCron ,默认每隔 100 毫秒就会执行一次，该函数会遍历并检查 saveparams 数组中的所有保存条件，只要有一个条件被满足，那么就会执行 bgsave 命令。

　　执行完成之后，dirty 计数器更新为 0 ，lastsave 也更新为执行命令的完成时间。

资料推荐

最近又赶上跳槽的高峰期（招聘旺季），好多读者都问我要有没有最新面试题，找华为朋友整理一份内部资料《第6版：互联网大厂面试题》！

整个资料包，包括 Spring、Spring Boot/Cloud、Dubbo、JVM、集合、多线程、JPA、MyBatis、MySQL、大数据、Nginx、Git、Docker、GitHub、Servlet、JavaWeb、IDEA、Redis、算法、面试题等几乎覆盖了 Java 基础和阿里巴巴等大厂面试题等、等技术栈！