Redis持久化

Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，持久化功能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启时利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。

1.RDB持久化

RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程，触发RDB持久化过程分为手动触发和自动触发

1）触发机制

手动触发分别对应save和bgsave命令

·save命令：阻塞当前Redis服务器，直到RDB过程完成为止，对于内存比较大的实例会造成长时间阻塞，线上环境不建议使用

·bgsave命令：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

2）自动触发RDB的持久

1）使用save相关配置，如“save m n”。表示m秒内数据集存在n次修改时，自动触发bgsave。

2）执行debug reload命令重新加载Redis时，也会自动触发save操作。

3）默认情况下执行shutdown命令时，如果没有开启AOF持久化功能则自动执行bgsave。

bgsave是主流的触发RDB持久化方式

1）执行bgsave命令，Redis父进程判断当前是否存在正在执行的子进程，如RDB/AOF子进程，如果存在bgsave命令直接返回。

2）父进程执行fork操作创建子进程，fork操作过程中父进程会阻塞，通过info stats命令查看latest_fork_usec选项，可以获取最近一个fork操作的耗时，单位为微秒

3）父进程fork完成后，bgsave命令返回“Background saving started”信息并不再阻塞父进程，可以继续响应其他命令。

4）子进程创建RDB文件，根据父进程内存生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换。

5）进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息。

RDB的优缺点

RDB的优点：

·RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，代表Redis在某个时间点上的数据快照。非常适用于备份，全量复制等场景。比如每6小时执行bgsave备份，并把RDB文件拷贝到远程机器或者文件系统中（如hdfs），用于灾难恢复。

·Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式。

RDB的缺点：

·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，频繁执行成本过高。

·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。

针对RDB不适合实时持久化的问题，Redis提供了AOF持久化方式来解决。

2.AOF持久化

AOF（append only file）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文件中的命令达到恢复数据的目的。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

1）使用AOF

开启AOF功能需要设置配置：appendonly yes，默认不开启。AOF文件名通过appendfilename配置设置，默认文件名是appendonly.aof。保存路径同 RDB持久化方式一致，通过dir配置指定。AOF的工作流程操作：命令写入（append）、文件同步（sync）、文件重写（rewrite）、重启加载（load）

1）所有的写入命令会追加到aof_buf（缓冲区）中。

2）AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。

AOF为什么把命令追加到aof_buf中？Redis使用单线程响应命令，如果每次写AOF文件命令都直接追加到硬盘，那么性能完全取决于当前硬盘负载。先写入缓冲区aof_buf中，还有另一个好处，Redis可以提供多种缓冲区同步硬盘的策略，在性能和安全性方面做出平衡

3）为防止AOF文件膨胀，需要定期对AOF文件进行重写。

由于三个因素：

一、文件系统本身对文件大小有限制，无法保存过大的文件；

二、如果文件太大，之后再往里面追加命令记录的话，效率也会变低；

三、如果发生宕机，AOF 中记录的命令要一个个被重新执行，用于故障恢复，如果日志文件太大，整个恢复过程就会非常缓慢，这就会影响到 Redis 的正常使用。

所以便引入了 AOF 重写机制。

重写后的AOF文件为什么可以变小？有如下原因：

1）进程内已经超时的数据不再写入文件。

2）旧的AOF文件含有无效命令，如del key1、hdel key2等。重写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。

3）多条写命令可以合并为一个，如：lpush list a、lpush list b、lpush list c可以转化为：lpush list a b c。为了防止单条命令过大造成客户端缓冲区溢出，对于list、set、hash、zset等类型操作，以64个元素为界拆分为多条。

重写简单来说就是，Redis 根据数据库的现状创建一个新的 AOF 文件，也就是说，读取数据库中的所有键值对（注意，不要误以为是string:string 这种键值对，一个list，set…也就是一个键），然后对每一个键值对用一条命令记录它的写入。

比如：原来一个list用了5条写命令，每次写入1个值；

RPUSH list "a" ; RPUSH list "b" RPUSH list"c" RPUSH list "d" RPUSH list "e"; 这样AOF文件有5条记录；

***BGREWRITEAOF***命令会fork一个子进程重写AOF时，直接读数据库中list的值，压缩成一条记录：

RPUSH list "a" "b" "c" "d" "e"

如果一个键里面包含元素太多了，比如超过Redis规定常量值64，就会用多条命令来记录这个集合，每条命令添加64个元素；

这时候是把库中的数据都重写一份到磁盘中，那这个操作会不会阻塞到主进程？

其实和 AOF 日志由主线程写回不同，重写过程是由后台进程 BGREWRITEAOF来完成的，这也是为了避免阻塞主线程，导致数据库性能下降。

重写的具体逻辑是：每次执行重写时，主线程 fork 出后台的 bgrewriteaof 子进程。此时，fork 会把主线程的内存拷贝一份给 bgrewriteaof 子进程，这里面就包含了数据库的最新数据。然后，bgrewriteaof 子进程就可以在不影响主线程的情况下，逐一把拷贝的数据写成操作，记入重写日志。

过程中会产生一份新的 AOF 日志文件，当过程中有新的数据写入。这些数据会被写到AOF重写日志的缓冲区。这样，重写日志也不会丢失最新的操作。等到拷贝数据的所有操作记录重写完成后，重写日志缓冲区记录的这些最新操作也会写入新的 AOF 文件，以保证数据库最新状态的记录。此时，就可以用新的 AOF 文件替代旧文件。