Redis持久化锦囊在手,再也不会担心数据丢失了

提兵百万西湖上,立马吴山第一峰!这篇文章主要讲述Redis持久化锦囊在手,再也不会担心数据丢失了相关的知识,希望能为你提供帮助。
大家好,我是小羽。
Redis 的读写都是在内存中进行的,所以它的性能高。而当我们的服务器断开或者重启的时候,数据就回消失,那么我们该怎么解决这个问题呢?
其实 Redis 已经为我们提供了一种持久化的机制,分别是 RDBAOF 两种方式,接下来跟着我一起看看这两种机制都是怎么保证数据的持久化的。
持久化
由于 Redis 是基于内存的数据库,所以当服务器出现故障的时候,我们的数据就得不到安全保障。这个时候就需要将内存中的数据存储到磁盘中,当我门服务器重启时,便可以通过磁盘来恢复数据,这个过程就叫做 Redis 持久化。

Redis持久化锦囊在手,再也不会担心数据丢失了

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RDB
简介RDB全称Redis Database Backup file(Redis数据备份文件),也可以称为Redis数据快照。
  • RDB 文件是一个经过压缩的二进制文件(默认:dump.rdb);
  • RDB 文件保存在硬盘里;
  • 通过保存数据库中的键值对来记录数据库状态。
创建当 Redis 持久化时,程序会将当前内存中的数据库状态保存到磁盘中。
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创建 RDB 文件主要有两个 Redis 命令:SAVEBGSAVE
SAVE同步操作,执行命令时,会阻塞 Redis 服务器进程,拒绝客户端发送的命令请求。
代码示例
def SAVE(): # 创建 RDB 文件 rdbSave()

图示
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BGSAVE异步操作,执行命令时,子进程执行保存工作,服务器还可以继续让主线程处理客户端发送的命令请求。
代码示例
def BGSAVE(): # 创建子进程 pid = fork()if pid == 0: # 子进程负责创建 RDB 文件 rdbSave() # 完成之后向父进程发送信号 signal_parent() elif pid > 0: # 父进程继续处理命令请求,并通过轮训等待子进程的信号 handle_request_and_wait_signal() else: handle_fork_error()

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载入载入工作在服务器启动时自动执行。
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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。
主要设置Redis 允许用户通过设置服务器配置的 save 选项,让服务器每隔一段时间自动执行一次 BGSAVE 命令。
设置保存条件提供配置如下:
save 900 1 save 300 10

在这种情况下,只要满足以下条件中的一个,BGSAVE 命令就会被执行:
  • 服务器在 900 秒之内,对数据库进行了至少 1 次修改了;
  • 服务器在 300 秒之内,对数据库进行了至少 10 次修改。
saveparams服务器程序会根据 save 选项所设置的保存条件,设置服务器状态 redisServer 结构的 saveparams 属性。
  • saveparams 属性是一个数组;
  • 数组中的每一个元素都是一个 saveparam 结构;
  • 每个 saveparam 结构都保存了一个 save 选项设置的保存条件。
struct saveparam // 秒数 time_t seconds; // 修改数 int changes;

dirtydirty 计数器记录距离上一次成功执行 SAVE 命令或 BGSAVE 命令之后,服务器对数据库状态进行了多少次修改(包括写入、删除、更新等操作)。
lastsave是一个 UNINX 时间戳,记录了服务器上一次成功执行 SAVE 命令或者 BGSAVE 命令的时间。
检查保存条件是否满足服务器周期性操作函数 serverCron (该函数对正在运行的服务器进行维护)默认每隔 100 毫秒就会执行一次,其中一项工作就是检查 save 选项所设置的保存条件是否已经满足,满足的话就执行 BGSAVE 命令。
代码示例
def serverCron(): # .... # 遍历所有保存条件 for saveparam in server.saveparams: # 计算距离上次执行保存操作有多少秒 save_interval = unixtime_now() - server.lastsave# 如果数据库状态的修改次数超过条件所设置的次数 # 如果距离上次保存的时间超过条件所设置的时间 if server.dirty > = saveparam.changes and save_interval > saveparam.seconds: BGSAVE()

默认配置RDB 文件默认的配置如下:
################################ SNAPSHOTTING################################ # # Save the DB on disk: #在给定的秒数和给定的对数据库的写操作数下,自动持久化操作。 #save < seconds> < changes> # save 900 1 save 300 10 save 60 10000#bgsave发生错误时是否停止写入,一般为yes stop-writes-on-bgsave-error yes#持久化时是否使用LZF压缩字符串对象? rdbcompression yes#是否对rdb文件进行校验和检验,通常为yes rdbchecksum yes# RDB持久化文件名 dbfilename dump.rdb#持久化文件存储目录 dir ./

AOF
简介AOF全称为 Append Only File(追加日志文件)。日志是写后日志,Redis 是先执行命令,把数据写入内存,然后才记录日志。
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  • 通过保存 Redis 服务器所执行的写命令来记录数据库状态;
  • 写入 AOF 文件的所有命令都是以 Redis 的命令请求协议格式保存的。
实现AOF 持久化流程实现主要是通过以下流程来实现的:
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命令追加若 AOF 持久化功能处于打开状态,服务器在执行完一个命令后,会以协议格式将被执行的写命令追加到服务器状态的 aof_buf 缓冲区的末尾。
文件同步服务器每次结束一个事件循环之前,都会调用 flushAppendOnlyFile 函数,这个函数会考虑是否需要将 aof_buf 缓冲区中的内容写入和保存到 AOF 文件里。
flushAppendOnlyFile 函数执行以下流程:
  • 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。
这个函数是由服务器配置的 appendfsync 的三个值:always、everysec、no 来影响的,也被称为三种策略。
Always每条命令都会 fsync 到硬盘中,这样 redis 的写入数据就不会丢失。
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everysec每秒都会刷新缓冲区到硬盘中(默认值)。
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no根据当前操作系统的规则决定什么时候刷新到硬盘中,不需要我们来考虑。
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数据加载
  1. 创建一个不带网络连接的伪客户端;
  2. 从 AOF 文件中分析并读取出一条写命令;
  3. 使用伪客户端执行被读出的写命令;
  4. 一直执行步骤 2 和 3,直到 AOF 文件中的所有写命令都被处理完毕为止。
文件重写为何需要文件重写:
  • 为了解决 AOF 文件体积膨胀的问题;
  • 通过重写创建一个新的 AOF 文件来替代现有的 AOF 文件,新的 AOF 文件不会包含任何浪费空间的冗余命令。
实现文件重写的实现原理:
  • 不需要对现有的 AOF 文件进行任何操作;
  • 从数据库中直接读取键现在的值;
  • 用一条命令记录键值对,从而代替之前记录这个键值对的多条命令。
后台重写为不阻塞父进程,Redis 将 AOF 重写程序放到子进程里执行。
在子进程执行 AOF 重写期间,服务器进程需要执行三个流程:
  1. 执行客户端发来的命令;
  2. 将执行后的写命令追加到 AOF 缓冲区;
  3. 将执行后的写命令追加到 AOF 重写缓冲区。
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默认配置AOF 文件默认的配置如下:
############################## APPEND ONLY MODE ################################开启AOF持久化方式 appendonly no#AOF持久化文件名 appendfilename "appendonly.aof" #每秒把缓冲区的数据fsync到磁盘 appendfsync everysec # appendfsync no #是否在执行重写时不同步数据到AOF文件 no-appendfsync-on-rewrite no# 触发AOF文件执行重写的增长率 auto-aof-rewrite-percentage 100 #触发AOF文件执行重写的最小size auto-aof-rewrite-min-size 64mb#redis在恢复时,会忽略最后一条可能存在问题的指令 aof-load-truncated yes#是否打开混合开关 aof-use-rdb-preamble yes

总结
通过以上的简介,想必大家都对 Redis 持久化有了大致的了解,那么这两种方式,我们该如何选择呢?
  • 对于大中型的应用,我们既想保证数据完整性又想保证高效率,就应该结合使用 RDB 和 AOF 两种方式;
  • 如果只是需要保证数据的完整性,保护数据不会丢失,那么优先使用 AOF 方式;
  • 如果是处理大规模的数据恢复,追求更高更快的效率的话,优先使用 RDB 方式。
也可以参照下图进行选择:
【Redis持久化锦囊在手,再也不会担心数据丢失了】
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