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redis-数据持久化
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互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了redis-数据持久化，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含6409字，纯文字阅读大概需要10分钟。
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数据持久化
Redis支持RDB和AOF两种持久化机制，数据持久化能将数据持久化到磁盘，有效避免因进程退出造成的数据丢失问题，再次启动时能根据持久化的文件恢复数据。
RDB
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。
手动触发
save命令
save
阻塞当前Redis服务器，知道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。一般使用bgsave命令异步地执行，但是，如果负责保存数据的后台子进程出现问题，save可以作为保存数据的最后手段来使用。
bgsave命令
bgsave
Redis进程执行fork操作创建子进程，Redis进程继续处理客户端请求，fork出来的子进程则负责将数据保存到磁盘，然后退出。阻塞只发生在fork阶段，一般时间很短。
Redis内部所有涉及RDB的操作都采用bgsave的方式，而save命令已经废弃。
客户端可以通过 LASTSAVE 命令查看相关信息，判断 BGSAVE 命令是否执行成功。
lastsave命令
lastsave
返回最近一次 Redis 成功将数据保存到磁盘上的时间，以 UNIX 时间戳格式表示。
自动触发
除了执行命令手动触发之外，Redis内部还存在自动触发RDB的持久化机制，例如以下场景：
- 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。
- 如果从节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发送给从节点。
- 执行debug reload命令重新加载Redis时，也会自动触发save操作。
- 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。
流程图
- 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。执行lastsave命令可以获取最后一次生成RDB的时间，对应info统计的rdb_last_save_time选项。
- 5进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息，具体见
info Persistence下的rdb_*相关选项。
RDB文件的处理
保存
更改配置文件
找到redis文件加下的redis.conf，进行编辑：
dbfilename "指定文件名"
dir "指定路径"
如下图：
运行期动态修改
可以登录redis客户端后动态修改，在下次持久化数据时会保存到新目录：
CONFIG SET dbfilename 指定文件名
CONFIG SET dir 指定路径
当遇到坏盘或磁盘写满等情况时，可以通过
config set dir {newDir}在线修改文件路径到可用的磁盘路径，之后执行bgsave进行磁盘切换，同样适用于AOF持久化文件。
压缩
Redis默认采用LZF算法对生成的RDB文件做压缩处理，压缩后的文件远远小于内存大小，默认开启。
- 可以通过修改配置文件
- 可以通过参数
config set rdbcompression {yes|no}动态修改。
检验
使用redis-check-rdb工具检验rdb文件是否正常：
redis-check-rdb rdb文件
RDB的优缺点
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。
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。
AOF
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OF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。
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）。
- 所有的写入命令会追加到aof_buf（缓冲区）中。
- AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。
- 随着AOF文件越来越大，需要定期对AOF文件进行重写，达到压缩的目的。
- 当Redis服务器重启时，可以加载AOF文件进行数据恢复。
文件同步
Redis提供了多种AOF缓冲区同步文件策略，由参数appendfsync控制：
| 可配置值 | 说明 |
|---|---|
| alwas | 命令写入aof_buf后调用系统fsync操作同步到AOF文件，fsync完成后线程返回 |
| everysec | 命令写入aof_buf后调用系统的write操作，write完成后线程返回。fsync同步文件操作由专门线程每秒调用一次 |
| no | 命令写入aof_buf后调用系统的write操作，不对AOF文件做同步操作，同步硬盘操作由操作系统负责，通常同步周期最长30秒 |
- write操作会触发延迟写（delayed write）机制。Linux在内核提供页缓冲区用来提高硬盘IO性能。write操作在写入系统缓冲区后直接返回。同步硬盘操作依赖于系统调度机制，例如：缓冲区页空间写满或达到特定时间周期。同步文件之前，如果此时系统故障宕机，缓冲区内数据将丢失。
- fsync针对单个文件操作（比如AOF文件），做强制硬盘同步，fsync将阻塞直到写入硬盘完成后返回，保证了数据持久化。
- 配置为always时，每次写入都要同步AOF文件，在一般的SATA硬盘上，Redis只能支持大约几百TPS【Transactions Per Second（每秒传输的事物处理个数），即服务器每秒处理的事务数。】写入，显然跟Redis高性能特性背道而驰，不建议配置。
- 配置为no，由于操作系统每次同步AOF文件的周期不可控，而且会加大每次同步硬盘的数据量，虽然提升了性能，但数据安全性无法保证。
- 配置为everysec，是建议的同步策略，也是默认配置，做到兼顾性能和数据安全性。理论上只有在系统突然宕机的情况下丢失1秒的数据（严格来说是2秒）。
重写机制
随着命令不断写入AOF，文件会越来越大，为了解决这个问题，Redis引入AOF重写机制压缩文件体积。AOF文件重写是把Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程。
重写后的AOF文件为什么可以变小？有如下原因：
- 进程内已经超时的数据不再写入文件。
- 旧的AOF文件含有无效命令，如del key1、hdel key2、srem keys、set a111、set a222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。
- 多条写命令可以合并为一个，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。
AOF重写降低了文件占用空间，除此之外，另一个目的是：更小的AOF
文件可以更快地被Redis加载。
触发方式
手动触发
直接调用bgrewriteaof命令
自动触发
根据auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage参数确定自动触发时机。
- auto-aof-rewrite-min-size：表示运行AOF重写时文件最小体积，默认为64MB。
- auto-aof-rewrite-percentage：代表当前AOF文件空间（aof_current_size）和上一次重写后AOF文件空间（aof_base_size）的比值，默认100。
自动触发时机=aof_current_size>auto-aof-rewrite-min-size&&（aof_current_size - aof_base_size）/aof_base_size>=auto-aof-rewrite-percentage
其中aof_current_size和aof_base_size可以在info Persistence统计信息中查
看。
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的redis-数据持久化全部内容，希望文章能够帮你解决redis-数据持久化所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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