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Redis的 AOF 和 RDB 备份

Redis的 AOF 和 RDB 备份

作者: Joah_l | 来源:发表于2019-09-29 11:58 被阅读0次
  1. 我们的这个Redis示例使用AOF进行持久化(appendonly)

    appendfsync策略采用的是everysec刷盘。但是AOF随着时间推移,文件会越来越大,因此,Redis还有一个rewrite策略,实现AOF文件的减肥,但是结果的幂等的。我们no-appendfsync-on-rewrite的策略是no. 这就会导致在进行rewrite操作时,appendfsync会被阻塞。如果当前AOF文件很大,那么相应的rewrite时间会变长,appendfsync被阻塞的时间也会更长。

  • 这不是什么新问题,很多开启AOF的业务场景都会遇到这个问题。解决的办法有这么几个:

    • no-appendfsync-on-rewrite设置为yes. 这样可以避免与appendfsync争用文件句柄,但是在rewrite期间的AOF有丢失的风险。

    • 给当前Redis实例添加slave节点,当前节点设置为master, 然后master节点关闭AOFslave节点开启AOF。这样的方式的风险是如果master挂掉,尚没有同步到salve的数据会丢失。

AOF(append-only file只追加文件)持久化会将执行的写命令追加到AOF文件的末尾。在恢复数据时,只要从头到尾的执行AOF文件中包含的所有写命令即可(全量复制数据是这样实现的)

AOF可用配置:

image.png
  • 其实主要的就是appendfsync配置项,有三个可选值,
    • always(每次执行写操作都要同步写入硬盘),
    • everysec(每秒执行一次同步),
    • no(让系统决定何时执行同步)。

虽然选择always可将数据丢失减少到最少,但这种策略会对硬盘进行大量的写入操作,处理命令速度受到硬盘限制。建议选择everysec

  • AOF优缺点

    • 优点:

      比快照方式可靠,默认每秒同步一次,意味着最多丢失一秒的数据

    • 缺点:

      相同数据集大小,AOF文件会比快照文件大

  • AOF文件格式

    一开始以为Redis就是将写命令原封不动的存储到AOF文件中,自己试了一下才知道,AOF文件是使用Redis网络通讯协议的格式来保存这些命令。

  • 压缩AOF文件

    Redis可以自动压缩(也可以叫重写)AOF文件,用户也可以通过BGREWRITEAOF命令来压缩AOF文件。这里的压缩,不是平时说的压缩的意思,是指创建一个新的文件来替换旧的文件,两个文件保存的数据状态完全一致。如果在本地手动执行BGREWRITEAOF命令,可以看到会生成一个temp-rewriteaof-*.aof的临时文件,在结束后替换appendonly.aof文件,从而减小appendonly.aof文件的大小。

需要注意的是:

Redis是启用子进程来进行AOF文件的压缩,在这期间主进程还是可以继续处理请求的,如果这时请求有写操作就可能导致当前数据库与压缩后的AOF不一致。Redis增加了一个缓存来解决这个问题,主进程在接收到新的写操作命令之后,会将命令写入现有的AOF文件和缓存中。在子进程完成新的AOF文件之后会将缓存的内容写入到新的AOF文件中,并改名覆盖旧的AOF文件。

RDB快照持久化

image.png
  • RDB文件结构:

    RDB文件是一个经过压缩的二进制文件,不同类型的键值对会采用不同的方式来保存它们。具体的结构我也还没理清楚。。可以参考这篇文章 http://redisbook.com/preview/rdb/rdb_struct.html

  • 创建快照, 创建快照的方式有以下几种:

    • 客户端发送BGSAVE命令。与压缩AOF文件一样,Redisfork出一个子进程,由子进程负责将快照写入硬盘。
    • 客户端发送SAVE命令。Redis会开始创建快照,并且在快照创建完成之前不再处理其他命令。不常使用SAVE命令
    • 在满足配置的save m n选项时。比如,配置了save 60 1000,会在满足60秒内有1000次写入的时候开始创建快照。
    • 当接收到SHUTDOWN请求时,Redis会执行SAVE命令,并且不再执行任何其他命令。
    • 当从服务器向主服务器发送SYNC命令时,如果主服务器不是刚刚执行过BGSAVE命令,就会开始执行BGSAVE来创建快照
  • 快照优缺点

    • 优点:

      • 文件紧凑,适用于做不同版本的数据备份
      • AOF相比在恢复大数据集时,更快
      • 很方便传送到另一个数据中心
    • 缺点:

      • 一旦Redis出现问题,上一次创建快照之后的数据就丢失了

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