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Redis 对外提供数据访问服务时，使用的是常驻内存的数据。如果仅将数据存在内存，一旦宕机重启，数据全部丢失。

1 持久化概论

1.1 什么是持久化

redis所有数据保持在内存中，对数据的更新将异步地保存到磁盘上。持久化主要是做灾难恢复、数据恢复，可归类到高可用。

比如你的Redis宕机，你要做的事情是让Redis变得可用，尽快变得可用!

重启Redis，尽快让它对外提供服务，若你没做数据备份，即使Redis启动了，数据都没了!可用什么呢?

很可能说，大量的请求过来，缓存全部无法命中，在Redis里根本找不到数据，这个时候就造成缓存雪崩，就会去MySQL数据库去找，突然MySQL承接高并发，宕机!

MySQL宕机，你都没法去找数据恢复到Redis里面去，Redis的数据从哪儿来？就是从MySQL来的!

若你把Redis的持久化做好，备份和恢复方案也做到，那么即使你的Redis故障，也可通过备份数据，快速恢复，一旦恢复立即对外提供服务

1.2 持久化方式

Redis提供了两种持久化方式：

Redis RDB - 快照

RDB 按指定时间间隔执行数据集的时间点快照，类似于MySQL Dump。

Redis AOF - 命令日志

AOF 会记录服务器接收的每个写操作，这些操作将在服务器启动时再次执行，以重建原始数据集。使用与Redis协议本身相同的格式记录命令，并且仅采用append-only方式。当日志太大时，Redis可以在后台重写日志。类似于MySQL Binlog、Hbase HLog。在Redis重启时，通过回放日志中的写入指令来重构整个数据。

如果希望Redis仅作为纯内存的缓存来用，亦可禁用RDB和AOF。

可以在同一实例中同时使用AOF和RDB。这种情况下，当Redis重新启动时，AOF文件将用于重建原始数据集，因为它可以保证是最完整的。

最重要的是理解RDB与AOF持久性之间的不同权衡。如果同时使用RDB和AOF两种持久化机制，那么在Redis重启时，会使用AOF来重新构建数据，因为AOF中的数据更加完整!

2 RDB - 全量写入

Redis Server在有多db 中存储的K.V可理解为Redis的一个状态。当发生写操作时，Redis就会从一个状态切换到另外一个状态。
基于全量的持久化就是在某个时刻，将Redis的所有数据持久化到硬盘中，形成一个快照。当Redis 重启时，通过加载最近一个快照数据，可以将 Redis 恢复至最近一次持久化状态上。

2.1 触发方式

save 命令

save 可以由客户端显示触发，也可在redis shutdown 时触发。
save本身是单线程串行方式执行，因此当数据量大时，可能会发生Redis Server的长时间卡顿。但其备份期间不会有其他命令执行，因此备份时期 数据的状态始终是一致性 的。

若存在老的RDB文件，则新的会替换老的，时间复杂度O(N)。

bgsave

bgsave 也可由

• 客户端显式触发
• 配置定时任务触发
• 主从架构下由从节点触发

bgsave命令在执行时，会fork一个子进程。子进程提交完成后，会立即给客户端返回响应，备份操作在后台异步执行，期间不会影响Redis的正常响应。

对于bgsave来说，当父进程Fork完子进程之后，异步任务会将当前的内存状态作为一个版本进行复制
在复制过程中产生的变更，不会反映在这次备份当中。

不用命令，而使用配置

在Redis的默认配置中，当满足下面任一条件，会自动触发 bgsave 的执行：

​​​​​​bgsave相对于save的优势是异步执行，不影响后续命令执行。但Fork子进程，涉及父进程的内存复制，会增加服务器内存开销。当内存开销高到使用虚拟内存时，bgsave的Fork子进程会阻塞运行，可能会造成秒级不可用。因此使用bgsave需要保证服务器空闲内存足够。

RDB 最佳配置

关闭自动RDB：

dbfilename dump-${port}.rdb
dir /redisDataPath
stop-writes-on-bgsave-error yes
rdbcompression yes
rdbchecksum yes

需要注意的触发时机

• 主从复制时机的全量复制，master节点会执行bgsave
• debug reload
• shutdown
• flushDB 、 flushAll

RDB性质

1. RDB是Redis内存到硬盘的快照，用于持久化
2. save通常会阻塞Redis
3. bgsave不会阻塞Redis，但会fork新进程
4. save自动配置满足任一就会被执行

RDB 优点

• RDB会生成多个数据文件，每个文件都代表了某时刻Redis中的所有数据，这种方式非常适合做冷备，可将这种完整数据文件发送到云服务器存储，比如ODPS分布式存储，以预定好的备份策略来定期备份Redis中的数据
• RDB对Redis对外提供的读写服务，影响非常小，可让Redis保持高性能，因为Redis主进程只要fork一个子进程，让子进程执行RDB
• 相对于AOF，直接基于RDB文件重启和恢复Redis进程，更加快速

RDB缺点

• 耗时，O(n)
• fork()：耗内存，copy-on-write策略
  RDB每次在fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，或者甚至数秒
• 不可控，容易丢失数据
  一般RDB每隔5分钟，或者更长时间生成一次，若过程中Redis宕机，就会丢失最近未持久化的数据

2.2 恢复流程

当Redis重新启动时，会从本地磁盘加载之前持久化的文件。当恢复完成之后，再受理后续的请求操作。

3 AOF（append only file）- 增量模式

RDB记录的是每个状态的全量数据，AOF记录的则是每条写命令的记录，通过所有写命令的执行，最后恢复出最终的数据状态。

• 其文件的生成如下：
  

3.1 写入流程

AOF的三种策略

always

• 每次刷新缓冲区，都会同步触发同步操作。因为每次的写操作都会触发同步，所以该策略会降低Redis的吞吐量，但该 模式会拥有最高的容错能力。
  

every second

• 每秒异步的触发同步操作，为Redis的默认配置。
  

no

• 由操作系统决定何时同步，该方式下Redis无法决定何时落地，因此不可控。
  

对比

3.2 回放流程

AOF的回放时机也是在机器启动时，一旦存在AOF，Redis就会选择增量回放。

因为增量持久化是持续的写盘，相比于全量持久化，数据更加完整。回放过程就是将AOF中存放的命令，重新执行一遍。完成后再继续接收客户端新命令。

AOF模式的优化重写

随着Redis 持续的运行，会有大量的增量数据append 到AOF 文件中。为了减小硬盘存储和加快恢复速度，Redis 通过rewrite 机制合并历史AOF 记录。如下所示：

原生 AOF

set hello world
set hello java
set hello hehe
incr counter
incr counter
rpush mylist a
rpush mylist b
rpush mylist c
过期数据

AOF 重写

set hello hehe
set counter 2 
rpush mylist a b c

AOF重写的作用

• 减少硬盘占用量
• 加速恢复速度

3.3 AOF重写实现两种方式

bgrewriteaof

AOF 重写配置

配置项

• AOF文件增长率 / AOF文件重写需要的大小
  
• AOF当前尺寸（单位：字节）
  
• aof_base_size AOF 上次启动和重写的大小（单位：字节）

自动触发配置

aof_current_size > auto-aof-rewrite-min-size
aof_current_size - aof_base_size/aof_base_size > auto-aof-rewrite-percentage

3.4 AOF 重写流程

AOF 重写配置

修改配置文件

appendonly yes
appendfilename "appendonly-$(port).aof"
appendfsync everysec
dir /opt/soft/redis/data
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
no-appendfsync-on-rewrite yes

AOF的优点

• 更好避免数据丢失
  一般AOF每隔1s，通过子进程执行一次fsync，最多丢1s数据
• append-only模式追加写
  所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能高，且文件不易破损，即使文件尾部破损，也易修复
• 日志文件即使过大，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写
  因为在rewrite log时，会压缩其中的指令，创建出一份需要恢复数据的最小日志。在创建新日志时，旧日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件准备好时，再交换新旧日志文件即可!
• 命令通过非常可读的方式记录
  该特性非常适合做灾难性误删除操作的紧急恢复。

比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据，只要这个时候后台rewrite还没有发生，可立即拷贝AOF文件，将最后一条flushall命令给删了，然后再将该AOF文件放回去，就可通过恢复机制，自动恢复所有数据

2.2.2 AOF的缺点

• 对于同一份数据，AOF日志一般比RDB快照更大
• AOF开启后，写QPS会比RDB的低，因为AOF一般会配置成每s fsync一次日志文件，当然，每s一次fsync，性能也还是很高的
• 以前AOF发生过bug，就是通过AOF记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来
  类似AOF这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式，比基于RDB的每次持久化一份完整的数据快照方式相比更加脆弱一些，易产生bug

不过AOF就是为了避免rewrite过程导致的bug，因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会更好

4 选型及最佳实践

4.1 RDB最佳策略

• 关闭
• 集中手动管理RDB操作
• 在从节点打开自动执行配置，但是不宜频繁执行RDB

4.2 AOF最佳策略

• 建议打开，但是如果只是纯作为缓存使用可不开
• AOF重写集中管理
• everysec

4.3 抉择RDB & AOF

1. 不要仅使用RDB，因为那样会导致你丢失很多数据

2. 也不要仅使用AOF，因为那样有两个问题

   • 你通过AOF做冷备，没有RDB做冷备，来的恢复速度更快
   • RDB每次简单粗暴生成数据快照，更加健壮，可以避免AOF这种复杂的备份和恢复机制的bug

3. 综合使用AOF和RDB

   • 用AOF保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择
   • 用RDB做不同程度的冷备，在AOF文件都丢失或损坏不可用时，还可使用RDB快速实现数据恢复

4.4 一些最佳实践

• 小分片
  例如设置maxmemory参数设置每个redis只存储4个G的空间，这样各种操作都不会太慢
• 监控(硬盘、内存、负载、网络)
• 足够的内存

参考

• https://redis.io/topics/persistence
• 《Redis设计与实现》