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Redis—持久化

持久化

mysql当中,有4个比较关心的特性,分别是原子性、一致性、隔离性和持久性。这里的持久性和持久化是一回事。我们该如何判断是否具有持久性呢?答案就是看重启进程或者主机之后,数据是否存在。当我们把数据存储在硬盘上是就是持久的,把数据存储在内存上,就是不持久的。
我们知道redis的特点就是效率高,这是因为它是一个内存型数据库,是把数据存储在内存当中的,但是这样做不到持久性,想要持久性,就需要存储在硬盘上。因此redis为了二者兼得,它在内存和硬盘上都存有数据,这样的两份数据,理论上是完全相同的,但是实际上可能存在一个小的概率差异,这取决于我们具体怎么进行持久化。
例如,当要插入一个新的数据的时候,就需要把这个数据同时写入到内存和硬盘当中,当查询某个数据的时候,可以直接在内存中读取。而硬盘当中的数据只是在redis重启的时候,用来恢复内存当中的数据,相当于备份了一份数据。这样做的代价就是消耗了更多的空间,一份数据存储了两遍,但是毕竟硬盘毕竟便宜,这样的开销并不会带来太多的成本。
Redis进行持久化处理的时候,有两种方式,分别是RDBAOF

  • RDB(Redis DataBase):定期备份。定期同步内存和硬盘中的数据。
  • AOF(Append Only File):实时备份。只要内存中的数据被修改,就立即同步到硬盘中。
    接下来,我们就来学习这两种持久化方法。

RDB

RDB定期的把我们Redis内存中的所有数据,都给写入硬盘当中,生成一个“快照”。“快照”就相当于某个案发现场,警察来了拉上警戒线,然后警察们开始拍照,记录现场,后续就可以根据这些照片,来还原出现场当时发生了什么。
Redis中的“快照”,就是给内存中当前存储的这些数据,赶紧拍个照片,生成一个文件,存在在硬盘当中,后续Redis一旦重启了,就可以根据“快照”把内存中的数据给恢复回来。这里的“定期”具体来说,有两种方式。第一种是手动触发,程序员通过reids客户端执行特定的命令,来触发快照生成,命令有如下两种:

  • save:执行save的时候,redis就会全力以赴的进行“快照生成”操作,此时就会阻塞redis的其它客户端的命令,跟执行keys *的后果一样。所以不建议使用save
  • bgsavebg就相当于background,并不会影响redis服务器处理其它客户端的请求和命令。原理就是redis使用的是“多线程”的方式,来完成并发编程。流程如下:
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  1. 首先判定当前是否已经存在其他正在工作的子进程。比如说现在已经有了一个子进程正在执行bgsave,此时就直接把当前的bgsave返回。
  2. 如果没有其他的工作子进程,就通过fork创建出一个子进程。fork 过程中⽗进程会阻塞,通过 info stats命令查看latest_fork_usec 选项,可以获取最近⼀次 fork 操作的耗时,单位为微秒。
  3. 子进程负责进行写文件,生成快照的过程。父进程继续接收客户端的请求,继续正常提供服务。
  4. 子进程完成整体的持久化过程之后,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。
  5. 子进程发送信号给父进程表示干完了,,父进程就会更新一些统计信息,子进程就可以结束销毁了。

如果Redis服务器中存储的数据特别多,内存消耗特别大,那么父进程创建子进程的时候,子进程要把父进程的所有数据拷贝一份,会不会有很大的性能开销呢?其实是很小的,fork在进行内存拷贝的时候,不是直接把所有的数据都拷贝一遍,而是利用“写时拷贝”的机制来完成的。如果子进程里的这个内存数据和父进程的内存数据完全一样,此时就不会触发真正的拷贝动作,而是父子进程共用一份内存数据。


第二种就是自动触发,在Redis配置文件中,设置一下,让每隔多长时间或者每产生多少次修改就进行触发。
我们需要在打开redis的配置文件,在root用户下运行vim /etc/redis/redis.conf命令。
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dir后面的路径,就是redis生成的RDB文件存放的位置。在该目录下,会有dump.rdb文件,这个就是生成的快照文件。这个文件是通过二进制存储数据的,如果直接打开会看到一些乱码。这个二进制的文件,会把内存中的数据以压缩的形式,保存到dump.rdb文件中。虽然压缩 RDB 会消耗 CPU,但可以⼤幅降低文件的体积,⽅便保存到硬盘或通过网络发送到从节点,因此建议开启。
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这个图片就显示了dump.rdb文件多久更新一次。保存文件的格式是:

save <seconds> <changes>

也就是说只要在seconds秒内达到了changes次修改,那么就会更新文件,例如save 300 10表示的是如果在300秒内修改了10次数据,那么会在300秒后进行更新。当然也可以修改这些数值,如果要修改的话,需要遵从基本的原则:生成一次rdb快照,这个成本是比较高的,不能让这个操作执行的太频繁。

RDB的优缺点

  • 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 文件复制到远程机器或者文件系统中(如 hdfs)⽤于灾备。
  • Redis 加载 RDB 恢复数据远远快于 AOF 的⽅式。
  • 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 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 RDB 版本,兼容性可能有风险。

AOF

AOF全称是append only file,类似于mysqlbinlong,会把用户的每个操作都记录到文件中。当开启aof的时候,rdb就不生效了,启动的时候不会再读取rdb文件内容。
redis重新启动的时候,就会读取aof文件中的内容,用来恢复数据,aof一般是关闭状态,可以通过修改配置文件来开启aof。把appendonly后的no改成yes就可以开启了。
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修改完成后,要重启redis服务端:

service redis-server restart

重启完成之后,向redis中插入元素。
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然后打开appendonly.aof文件。这个文件和dump.rdb文件在一起,位置是/var/lib/redis
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AOF是一个文本文件,每次进行的操作,都会被记录到文本文件中,可以看到刚才的指令都在里面,这个文本文件通过一些特殊符号作为分隔符,来对命令的细节做出区分。
AOF模式下,又要写入内存,又要写入内存,那么会对性能有影响吗?实际上,并没有影响到redis处理请求的速度。原因是:

  1. AOF机制并非是直接让工作线程把数据写入到硬盘中,而是先写入一个内存中的缓冲区,积累一波后,再统一写入到硬盘中。比如,有100个请求,100个请求的数据一次写入到硬盘中,比分100次,每次写入一个请求要快的多。
  2. 硬盘上读写数据,顺序读写的速度是比较快的(不过跟内存相比要慢的多)。随机访问的速度是比较慢的。AOF是每次把新的操作写入到原有文件的末尾,属于顺序读写。

AOF的工作流程
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  1. 所有的写入命令会追加到aof_buf(缓冲区)中。
  2. AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。
  3. 随着AOF文件越来越大,需要定期对AOF文件进行重写,达到压缩目的。
  4. 当redis服务器启动时,可以加载AOF文件进行数据恢复。

AOF 过程中为什么需要 aof_buf 这个缓冲区?Redis 使⽤单线程响应命令,如果每次写 AOF ⽂件都直接同步硬盘,性能从内存的读写变成 IO 读写,必然会下降。先写⼊缓冲区可以有效减少 IO 次数,同时,Redis 还可以提供多种缓冲区同步策略,让用户根据自己的需求做出合理的平衡。

文件同步

将缓冲区的数据写入到硬盘的文件中叫做文件同步redis给出了一些选项,让程序员可以根据实际情况来决定怎么选择缓冲区的刷新策略,如果刷新频率过高,性能影响就越大,同时数据的可靠性就越高;如果刷新频率越低,性能影响就越小,数据的可靠性就越低。因此Redis 提供了多种 AOF 缓冲区同步⽂件策略,由参数 appendfsync 控制,
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可配置值说明说明
always命令写入aof_buf后调用fsync同步,完成后返回频率最高,数据可靠性最高,性能最低。
everysec命令写入aof_buf后只执行write操作,不进行fsync。每秒由同步线程进行fsync频率低一些,数据可靠性也会降低,性能会提高。
no命令写入aof_buf后只执行write操作,由OS控制fsync频率。频率最低,数据可靠性最低,性能最高。

系统调用write和fsync说明:

  • write操作会触发延迟写机制。Linux在内核提供页缓冲区用来提供硬盘IO性能。write操作在写入系统缓冲区后立即返回。同步硬盘操作依耐于系统调度机制,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,做强制硬盘同步,fsync将阻塞直到数据写入到硬盘。
  • 配置为 always 时,每次写⼊都要同步 AOF 文件,性能很差,在⼀般的 SATA 硬盘上,只能⽀持⼤约几百 TPS 写⼊。除非是非常重要的数据,否则不建议配置。
  • 配置为 no 时,由于操作系统同步策略不可控,虽然提高了性能,但数据丢失风险⼤增,除非数据重要程度很低,⼀般不建议配置。
  • 配置为 everysec,是默认配置,也是推荐配置,兼顾了数据安全性和性能。理论上最多丢失 1 秒的数据。

当AOF文件持续增长,体积会越来越大,会影响到redis下次启动的时间,因为redis启动的时候要读取AOF文件的内容,AOF文件记录了中间的过程,但是实际上redis在重新启动的时候只是关注最终结果。因此redis就存在一个机制,能够针对aof文件进行整理操作,这个整理就是能够去除其中的冗余操作,并且合并一些操作,达到给aof文件“瘦身”的效果

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的 AOF ⽂件。比如有如下操作:

set key 111
set key 222
set key 333
set key 444

每一次的set操作都会覆盖上一次的value,最后key里面就只有444这个数据,前面的操作相当于无效,如果redis真把每次操作都记录下来,那么就会浪费很多的空间,这个例子就相当于浪费了3/4的空间。
因此,redis才引入了重写机制,而重写后的文件体积变小,有如下原因:

  • 进程内已超时的数据不再写入文件。
  • 旧的AOF中的无效命令,例如del,hdel,srem等重写后将会删除,只需要保留数据的最终版本。
  • 多条写操作合并为一条,例如lpush list a、lpush list b、lpush list c可以合并为lpush list a b c

重写之后的AOF文件一方面降低了硬盘空间占用,一方面可以提升启动Redis时数据恢复的速度。AOF 重写过程可以分为⼿动触发和⾃动触发:

  • 手动触发:调用bgrewriteaof命令。
  • 自动触发:根据auto-aof-rewrite-min-sizeauto-aof-rewrite-percentage参数确定自动触发时机。auto-aof-rewrite-min-size,表示触发重写时 AOF 的最小文件大小,默认为 64MB。auto-aof-rewrite-percentage,代表当前 AOF 占⽤大小相比较上次重写时增加的⽐例。

重写流程如下:
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  1. 执行AOF重写请求。
    如果当前进程正在执行AOF重写,请求不执行。如果当前进程正在执行bgsave操作,重写命令延迟到bgsave完成之后再执行。
  2. 父进程执行 fork 创建子进程。
  3. 重写。
    1)主进程 fork 之后,继续响应其他命令。所有修改操作写入 AOF 缓冲区并根据 appendfsync 策略同步到硬盘,保证旧 AOF 文件机制正确。
    2)子进程只有 fork 之前的所有内存信息,fork之后,新来的请求对内存造成的修改,子进程是不知道的,此时,父进程这里又准备了一个aof_rewrite_buf缓冲区,专门放fork之后收到的数据。子进程这边,把aof数据写完之后,会通过信号通知父进程,父进程再把aof_rewrite_buf缓冲区中的内容也写入到新AOF文件中,这样就可以用新的AOF文件代替旧的AOF文件了。
  4. 子进程根据内存快照,将命令合并到新的 AOF 文件中。
  5. 子进程完成重写。
    1)新文件写入后,子进程发送信号给父进程。
    2)父进程把AOF重写缓冲区内临时保存的命令追加到新AOF文件中。
    3)用新AOF文件替换老AOF文件。

混合持久化

当redis启动时,会根据RDBAOF文件中的内容,进行数据恢复。
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为什么要实现混合持久化的方式呢?因为AOF是按照文本文件的方式来写入文件的,但是文本的方式写入文件,后续加载的成本是比较高的,所以才引入了“混合持久化”的方式,结合了rdbaof的特点。这个方式需要在配置文件中开启,修改完之后,需要重启服务器。
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按照aof的方式,每一个请求操作,都会被记录到文件中,在触发aof重写之后,就会把当前内存的状态按照rdb的二进制格式写入到新的aof文件中,后续再进行的操作,仍然是按照aof文本的方式追加到文件后面。同时存在rdb快照和aof文件的时候,是以aof为主,rdb会被直接忽略。

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南宫28NG相信品牌力量/Vue 3 中的组合式 API(Composition API)进阶实战

南宫28NG相信品牌力量【罔丨止&#xff1a;MGTY.PW】 点击此处复制到浏览器打开 随着 Vue 3 的普及&#xff0c;Composition API 已成为现代 Vue 开发的主流。本节我们将深入掌握组合式 API 的进阶用法&#xff0c;涵盖响应式工具、生命周期钩子封装、自定义逻辑抽离等关键技术…...

实战使用 Docker Compose 搭建 Redis Cluster 集群

文章目录 前言技术积累Docker Compose简介Redis Cluster简介Redis Cluster 解决的问题 实战演示部署环境创建目录编写Redis配置文件编写Docker-Compose.yml执行yml文件&#xff0c;启动容器查看容器状态创建集群验证集群集群数据验证 总结 前言 随着互联网技术的发展&#xff…...

Tauri(2.5.1)+Leptos(0.8.2)开发自用桌面小程序--DeepSeek辅助编程(俄罗斯方块)

在之前工作基础上&#xff08;Tauri(2.5.1)Leptos(0.8.2)开发自用桌面小程序-CSDN博客&#xff09;&#xff0c;继续进行自用桌面小程序的开发&#xff0c;这次完全使用DeepSeek辅助编程做一个俄罗斯方块游戏&#xff0c;大部分代码由DeepSeek自主完成&#xff0c;Bug扔给DeepS…...

flex布局实例:把色子放进盒子里

目录 一、flex布局实例&#xff1a;把色子放进盒子里 1、基础样式 二、justify-content 属性 三、flex-direction 属性 四、align-items 属性 五、flex-wrap 属性 二、flex布局应用到常见场景 非常详细的讲解flex布局&#xff0c;看一看&#xff0c;练一练&#xff01; …...

【启发式算法】RRT*算法详细介绍(Python)

&#x1f4e2;本篇文章是博主人工智能&#xff08;AI&#xff09;领域学习时&#xff0c;用于个人学习、研究或者欣赏使用&#xff0c;并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记&#xff0c;若有不当和侵权之处&#xff0c;指出后将会立即改正&#xff0c;还望谅…...

基于R语言的亚组分析与森林图绘制1

亚组分析是临床研究中的重要分析方法,其核心是通过将研究对象按基线特征(如年龄、性别或吸烟状况等)划分为不同亚组,进而评估干预措施或暴露因素在各亚组中对结局影响的差异性。 在亚组分析中,交互作用(P for interaction)是关键指标,用于判断干预措施或暴露因素与亚组…...