小小redis持久化，拿捏

前言

我们先来说说什么是持久化

• 持久化顾名思义就是数据长久保存，Redis为什么需要持久化呢，好呆的问题，Redis数据是存储在内存中的，内存数据的特点就是一旦重启就什么都没了

• 我们将文件由内存中保存到硬盘中的这个过程，我们叫做数据保存，也就叫做持久化。但是把它保存下来不是你的目的，最终你还要把它再读取出来，它加载到内存中这个过程，我们叫做数据恢复。

一、redis的两种持久化方式

• 快照——RDB

• 日志——AOF

1.RDB

将当前数据状态进行保存，快照形式，存储数据结果，存储格式简单，关注点在数据。

2.AOF

将数据的操作过程进行保存，日志形式，存储操作过程，存储格式复杂，关注点在数据的操作过程。

二、 RDB

1. RDB的存储方式

理解RDB的存储方式，这种方式叫快照，就相当于给当前数据立刻拍一张照片存起来，在电脑中以二进制的形式存储，数据恢复的时候直接拿出照片，一个copy瞬间恢复

2. save指令

• save指令：手动进行一次保存操作

• sava指令工作原理：

记得redis是个单线程的工作模式，它会创建一个任务队列，所有的命令都会进到这个队列里边，在这儿排队执行，执行完一个消失一个，当所有的命令都执行完了，OK，结果达到了。

但是如果现在我们执行的时候save指令保存的数据量很大会是什么现象呢？

他会非常耗时，以至于影响到它在执行的时候，后面的指令都要等，所以说这种模式是不友好的，这是save指令对应的一个问题，当cpu执行的时候会阻塞redis服务器，直到他执行完毕，所以说我们不建议在线上环境用save指令

3. bgsave指令

当save指令的数据量过大时，单线程执行方式造成效率过低，

此时我们可以使用：bgsave指令，bg其实是background的意思，后台执行的意思

手动启动后台保存操作，但不是立即执行

bgsave工作原理：当执行bgsave的时候，客户端发出bgsave指令给到redis服务器。注意，这个时候服务器马上回一个结果告诉客户端后台已经开始了，与此同时它会创建一个子进程，使用Linux的fork函数创建一个子进程，让这个子进程去执行save相关的操作

4. save设置自动执行

这里说明一下，save指令在开始的时候默认是需要我们手动输入指令才能保存的，懒星人受不了这个，所以我们可以通过

save second changes

设置自动持久化的条件，满足限定时间范围内key的变化数量达到指定数量即进行持久化

参数

second：监控时间范围

changes：监控key的变化量

5. RDB的优点

• RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，存储效率较高

• RDB内部存储的是redis在某个时间点的数据快照，非常适合用于数据备份，全量复制等场景

• RDB恢复数据的速度要比AOF快很多

• 应用：服务器中每X小时执行bgsave备份，并将RDB文件拷贝到远程机器中，用于灾难恢复

6. RDB的缺点

• RDB方式无论是执行指令还是利用配置，无法做到实时持久化，具有较大的可能性丢失数据

• bgsave指令每次运行要执行fork操作创建子进程，要牺牲掉一些性能

• Redis的众多版本中未进行RDB文件格式的版本统一，有可能出现各版本服务之间数据格式无法兼容现象

三、AOF

1. AOF的存储方式

AOF的存储方式是一种日志的形式，开启AOF之后就会记录每一次对于数据的操作（增删改），查询操作是不记录的，因为没对数据没有发生变化

AOF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AOF文件中命令 达到恢复数据的目的。与RDB相比可以简单理解为由记录数据改为记录数据产生的变化

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

2. AOF执行策略

AOF写数据三种策略(appendfsync)

• always(每次）：每次写入操作均同步到AOF文件中数据零误差，性能较低，不建议使用。

• everysec（每秒）：每秒将缓冲区中的指令同步到AOF文件中，在系统突然宕机的情况下丢失1秒内的数据 数据准确性较高，性能较高，建议使用，也是默认配置

• no（系统控制）：由操作系统控制每次同步到AOF文件的周期，整体过程不可控

3. AOF重写

什么叫AOF重写？

• 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引入了AOF重写机制压缩文件体积。

• AOF文件重 写是将Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程。

• 简单说就是将对同一个数据的若干个条命令执行结 果转化成最终结果数据对应的指令进行记录。

举个栗子来理解，如下图情况

可以看到我们对于一个数据的值修改了多次，但其实这个'name'变量最终值只与最后一条set指令设置的值有关，所以将最后一个语句拎出来到一个新的AOF文件中

同理可得，第二部分我们对于一个数据进行了n次+1操作，但其实就是+n，重写这一部分的语句到新的AOF文件中，这样我们就能极致的压缩AOF文件大小

4.AOF重写的作用

• 降低磁盘占用量，提高磁盘利用率

• 提高持久化效率，降低持久化写时间，提高IO性能

• 降低数据恢复用时，提高数据恢复效率

5. AOF工作流程

①. Client作为命令的来源,会有多个源头以及源源不断的请求命令

②. 在这些命令到达Redis Server 以后并不是直接写入AOF文件,会将其这些命令先放入AOF缓存中进行保存。这里的AOF缓冲区实际上是内存中的一片区域,存在的目的是当这些命令达到一定

量以后再写入磁盘,避免频繁的磁盘IO操作

③. AOF缓冲会根据AOF缓冲区同步文件的三种写回策略将命令写入磁盘上的AOF文件

④. 随着写入AOF内容的增加为避免文件膨胀,会根据规则进行命令的合并(又称AOF重写)，从而起到AOF文件压缩的目的

⑤. 当Redis Server 服务器重启的时候会从AOF文件载入数据。

四、RDB与AOF区别

五、 RDB与AOF应用场景

1. 对数据非常敏感，建议使用默认的AOF持久化方案

AOF持久化策略使用everysecond，每秒钟fsync一次。该策略redis仍可以保持很好的处理性能，当出 现问题时，最多丢失0-1秒内的数据。

注意：由于AOF文件存储体积较大，且恢复速度较慢

2. 数据呈现阶段有效性，建议使用RDB持久化方案

数据可以良好的做到阶段内无丢失（该阶段是开发者或运维人员手工维护的），且恢复速度较快，阶段 点数据恢复通常采用RDB方案

注意：利用RDB实现紧凑的数据持久化会使Redis降的很低，慎重总结：

3.综合比对

• RDB与AOF的选择实际上是在做一种权衡，每种都有利有弊

• 如不能承受数分钟以内的数据丢失，对业务数据非常敏感，选用AOF

• 如能承受数分钟以内的数据丢失，且追求大数据集的恢复速度，选用RDB

• 灾难恢复选用RDB

• 双保险策略，同时开启 RDB和 AOF，重启后，Redis优先使用 AOF 来恢复数据，降低丢失数据的量

说了半天，其实当然是要RDB和AOF同时开启才能将利益最大化，毕竟这俩都是有利有弊嘛，平时我们采用轻量级的AOF，再定期给数据拍张照（RDB），双重保障更安心

个人感觉持久化应该是很重要的吧，但是我目前没遇到面试有问啊，难道是太简单了，真的太简单了，总结的时候就什么都想写进去，但其实如果真是问到的话也就两句话就能说明白了

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