redis的持久化存储

　　Redis虽然是一个内存级别的缓存程序，也就是redis是使用内存进行数据的缓存的，但是其可以将内存的数据按照一定的策略保存到硬盘中，这样的话就可以实现持久保存的目的；目前的话redis支持的两种不同方式的数据持久化保存机制，分别是RDB和AOF，这两种方式的话很类似于MySQL数据库的dump和二进制日志的方式。
1、RBD模式 

1.1、RDB模式的工作原理


 
RDB（Redis DataBase）：基于时间的快照，其默认只保留当前最新的一次快照，特点是执行速度比较快，缺点是可能会丢失从上次快照到当前的时间点未做快照的数据。
1.2、RDB bgsave实现快照的具体过程


 
Redis从master主进程先fork出一个子进程，使用写时复制机制，子进程将内存的数据保存为一个临时文件，比如dump.rdb,当数据保存完后在将上一次保存的RDB文件替换掉，然后就会关掉子进程，这样可以保证每一次做RDB快照保存的数据都是完整的；因为直接替换RDB文件的时候，可能会出现突然断电等问题，从而导致RDB文件还没有保存完整就因为突然关机停止保存，并会出现导致数据丢失的情况。后续的话是可以手动将每次生成的RDB文件进行备份，这样的话就可以最大化的来保存历史数据。
1.3、RDB的相关配置

1. #在配置文件中的 save 选项设置多个保存条件，只有任何一个条件满足，服务器都会自动执行 BGSAVE 命令
2. save 900 1         #900s内修改了1个key即触发保存RDB
3. save 300 10        #300s内修改了10个key即触发保存RDB
4. save 60 10000      #60s内修改了10000个key即触发保存RDB
5. dbfilename dump.rdb
6. dir ./             #编泽编译安装时默认RDB文件存放在Redis的工作目录,此配置可指定保存的数据目录
7. stop-writes-on-bgsave-error yes  #当快照失败是否仍允许写入,yes为出错后禁止写入,建议为no
8. rdbcompression yes
9. rdbchecksum yes

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1.4实现RBD的方法

• save: 同步,不推荐使用，使用主进程完成快照，因此会阻赛其它命令执行
  
• bgsave: 异步后台执行,不影响其它命令的执行，会开启独立的子进程，因此不会阻赛其它命令执行
  
• 配置文件实现自动保存: 在配置文件中制定规则,自动执行bgsave
  

 1.4、自动备份的方式

• 使用自动备份方式的话是需要在redis配置文件中指定规则，当在redis配置中规则后，触发了规则后就会自动执行。
  

1. [root@node1 ~]#grep '^save' /apps/redis/etc/redis.conf
2. save 900 1   #900秒内更改一条及以上信息即自动备份
3. save 300 10 #300秒内更改十条及以上信息即自动备份
4. save 60 10000 #60秒内更改一万条及以上信息即自动备份

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1.5、RDB模式的优缺点

RDB模式优点：

• RDB快照保存了某个时间点的数据，可以通过脚本执行redis指令bgsave(非阻塞，后台执行)或者save(会阻塞写操作,不推荐)命令自定义时间点备份，可以保留多个备份，当出现问题可以恢复到不同时间点的版本,很适合备份,并且此文件格式也支持有不少第三方工具可以进行后续的数据分析；比如: 可以在最近的24小时内，每小时备份一次RDB文件，并且在每个月的每一天，也备份一个RDB文件。这样的话，即使遇上问题，也可以随时将数据集还原到不同的版本。
  

• RDB可以最大化Redis的性能，父进程在保存 RDB文件时唯一要做的就是fork出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。
  
• RDB在大量数据,比如几个G的数据，恢复的速度要比AOF的快。
  

RDB模式缺点：

• 不能实时保存数据，可能会丢失上次执行RDB备份到当前的内存数据。当你需要实时保存数据时，那么你就要尽量避免在服务器故障时丢失数据，这样的话RDB就不适合使用了。虽然Redis允许设置不同的保存点（save point）来控制保存RDB文件的频率，但是，因为RDB文件需要保存整个数据集的状态，所以它并不是一个轻松快速的操作。因此一般会超过5分钟以上才保存一次RDB文件。在这种情况下，一旦发生故障停机，你就可能会丢失好几分钟的数据。
  

• 当数据量非常大时，从父进程fork子进程进行保存至RDB文件是需要一点时间的，可能是毫秒或者是秒，这个是取决于磁盘的IO性能。在数据集比较庞大时，fork()可能会非常耗时，造成服务器在一定时间内停止处理客户端﹔如果数据集非常巨大，并且CPU时间非常紧张的话，那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒或更久。虽然AOF重写也需要进行fork()，但无论AOF重写的执行间隔有多长，数据的持久性都不会有任何损失。
  

2、AOF模式

2.1、AOF模式工作原理


 

• AOF：AppendOnylFile，按照操作顺序依次将操作追加到指定的日志文件末尾
  
• AOF和RDB一样使用了写时复制机制，AOF默认为每秒钟 fsync一次，即将执行的命令保存到AOF文件当中，这样即使redis服务器发生故障最多只丢失1秒钟之内的数据，也可以设置不同的fsync策略always，即设置每次执行命令的时候执行fsync，fsync会在后台执行线程，所以主线程可以继续处理用户的正常请求而不受到写入AOF文件的I/O影响
  
• 同时启用RDB和AOF,进行恢复时,默认AOF文件优先级高于RDB文件,即会使用AOF文件进行恢复
  

 
 注意事项：AOF模式默认是关闭的,第一次开启AOF后,并重启服务生效后,会因为AOF的优先级高于RDB,而AOF默认没有数据文件存在,从而导致所有数据丢失，因此所以要使用正确的方法来开启AOF，以防数据丢失。
2.2、AOF相关配置

1. appendonly no #是否开启AOF日志记录，默认redis使用的是rdb方式持久化，这种方式在许多应用中已经足够用了，但是redis如果中途宕机，会导致可能有几分钟的数据丢失(取决于dump数据的间隔时间)，根据save来策略进行持久化，Append Only File是另一种持久化方式，可以提供更好的持久化特性，Redis会把每次写入的数据在接收后都写入 appendonly.aof 文件，每次启动时Redis都会先把这个文件的数据读入内存里，先忽略RDB文件。默认不启用此功能
3. appendfilename "appendonly.aof" #文本文件AOF的文件名，存放在dir指令指定的目录中
5. appendfsync everysec #aof持久化策略的配置
6. #no表示由操作系统保证数据同步到磁盘,Linux的默认fsync策略是30秒，最多会丢失30s的数据
7. #always表示每次写入都执行fsync，以保证数据同步到磁盘,安全性高,性能较差
8. #everysec表示每秒执行一次fsync，可能会导致丢失这1s数据,此为默认值,也生产建议值
9. dir /path
11. #rewrite相关
12. no-appendfsync-on-rewrite yes
13. auto-aof-rewrite-percentage 100
14. auto-aof-rewrite-min-size 64mb
15. aof-load-truncated yes

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2.2.1动态设置（建议使用的方式）

1. #这时aof是没有开启的
2. [root@node1 ~]#grep '^append' /apps/redis/etc/redis6379.conf
3. appendonly no
4. appendfilename "appendonly.aof"
5. appendfsync everysec
7. #把data文件夹所有者所有组设为redis
8. [root@node1 ~]#ll /apps/redis/data
9. total 1452
10. drwxr-xr-x 2 redis redis    4096 Nov  2 13:13 ./
11. drwxr-xr-x 7 redis redis    4096 Oct 31 15:41 ../
12. -rw-r--r-- 1 redis redis 1477882 Nov  2 13:13 dump6379.rdb
13. [root@node1 ~]#systemctl restart redis6379.service
15. #进入客户端设置
16. [root@node1 ~]#redis-cli -a 123456
17. Warning: Using a password with '-a' or '-u' option on the command line interface may not be safe.
18. 127.0.0.1:6379> dbsize
19. (integer) 100000
20. 127.0.0.1:6379> config get appendonly
21. 1) "appendonly"
22. 2) "no"
23. 127.0.0.1:6379> config set appendonly yes
24. OK
25. 127.0.0.1:6379> config get appendonly
26. 1) "appendonly"
27. 2) "yes"   

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 2.3、AOF rewrite重写

 将一些重复的、可以合并的、过期的数据重新写入一个新的AOF文件，这样的话可以节约AOF备份占用的硬盘空间，也是可以加速恢复过程。可以手动执行bgrewriteaof触发AOF,第一次开启AOF功能,或定义自动rewrite策略。

 
 
 2.4、AOF模式的优缺点

AOF模式的优点：

• 数据安全性相对较高，根据所使用的fsync策略(fsync是同步内存中redis所有已经修改的文件到存储设备)，默认是appendfsync everysec，即每秒执行一次fsync,在这种配置下，Redis仍然可以保持良好的性能，并且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据(fsync会在后台线程执行，所以主线程可以继续努力地处理命令请求)
  
• 由于该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式，因此在写入过程中不需要seek, 即使出现宕机现象，也不会破坏日志文件中已经存在的内容。然而如果本次操作只是写入了一半数据就出现了系统崩溃问题，不用担心，在Redis下一次启动之前，可以通过redis-check-aof工具来解决数据一致性的问题。
  
• Redis可以在AOF文件体积变得过大时，自动地在后台对AOF进行重写,重写后的新AOF文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。整个重写操作是绝对安全的，因为Redis在创建新AOF文件的过程中，append模式不断的将修改数据追加到现有的 AOF文件里面，即使重写过程中发生停机，现有的 AOF文件也不会丢失。而一旦新AOF文件创建完毕，Redis就会从旧AOF文件切换到新AOF文件，并开始对新AOF文件进行追加操作。
  
• AOF包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上，也可以通过该文件完成数据的重建；
  AOF文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作，这些写入操作以Redis协议的格式保存，因此 AOF文件的内容非常容易被人读懂，对文件进行分析(parse)也很轻松。导出（export)AOF文件也非常简单:举个例子，如果不小心执行了FLUSHALL.命令，但只要AOF文件未被重写，那么只要停止服务器，移除 AOF文件末尾的FLUSHAL命令，并重启Redis，就可以将数据集恢复到FLUSHALL执行之前的状态。
  

AOF模式缺点：

• 即使有些操作是重复的也会全部记录，AOF的文件大小要大于RDB格式的文件；
  
• AOF在恢复大数据集时的速度比RDB的恢复速度要慢；
  
• 根据fsync策略不同，AOF速度可能会慢于RDB；
  
• bug出现的可能性会更多
  

3、RDB模式和AOF模式的选择

• 如果注意是来充当缓存功能，或者可以承受短暂时间的数据丢失，通常生产环境一般只需要开启RDB就可以了，启用RDB也是默认值。
  
• 如果数据需要持久化保存，有点也不可以丢失的话，就可以选择开启RDB和AOF。
  
• 一般不会只开启AOF的，这样操作也是不建议的。
  

 

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