Redis学习-持久化

　　Redis 提供了多种不同级别的持久化方式：

• RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）。
• AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集。 AOF文件中的命令全部以Redis协议的格式来保存，新命令会被追加到文件的末尾。 Redis还可以在后台对AOF文件进行重写（rewrite），使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小。

　　  Redis还可以同时使用AOF持久化和RDB持久化。 在这种情况下， 当Redis重启时， 它会优先使用AOF文件来还原数据集， 因为AOF文件保存的数据集通常比RDB文件所保存的数据集更完整。你甚至可以关闭持久化功能，让数据只在服务器运行时存在。了解RDB持久化和AOF持久化之间的异同是非常重要的， 以下几个小节将详细地介绍这这两种持久化功能， 并对它们的相同和不同之处进行说明。
RDB 的优点

• RDB是一个非常紧凑（compact）的文件，它保存了Redis 在某个时间点上的数据集。 这种文件非常适合用于进行备份： 比如说，你可以在最近的 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非常适用于灾难恢复（disaster recovery）:它只有一个文件，并且内容都非常紧凑，可以（在加密后）将它传送到别的数据中心
• 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 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。

RDB 的缺点

• 如果需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么RDB不适合。 虽然 Redis允许你设置不同的保存点(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的操作。 因此你可能会至少5分钟才保存一次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。
• 每次保存RDB的时候，Redis要fork()出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工作。 在数据集比较庞大时， fork()可能会非常耗时，造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端； 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。 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，数据的耐久性都不会有任何损失。

AOF 的优点

• 使用 AOF 持久化会让Redis变得非常耐久（much more durable）：你可以设置不同的fsync策略，比如无fsync、每秒钟一次fsync、或者每次执行写入命令时fsync。AOF 的默认策略为每秒钟fsync一次，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)。
• AOF文件是一个只进行追加操作的日志文件(append only log)， 因此对AOF文件的写入不需要进行seek ，即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令(比如写入时磁盘已满，写入中途停机，等等)， redis-check-aof工具也可以轻易地修复这种问题。
• 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，会继续将命令追加到现有的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， 对文件进行分析也很轻松。导出AOF文件也非常简单：举个例子，如果你不小心执行了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FLUSHALL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 的缺点

• 对于相同的数据集来说，AOF文件的体积通常要大于RDB文件的体积。
• 根据所使用的fsync策略，AOF的速度可能会慢于RDB 。 在一般情况下， 每秒fsync的性能依然非常高， 而关闭fsync可以让AOF的速度和RDB一样快， 即使在高负荷之下也是如此。不过在处理巨大的写入载入时，RDB可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。
• AOF在过去曾经发生过这样的 bug ： 因为个别命令的原因，导致 AOF 文件在重新载入时，无法将数据集恢复成保存时的原样。 （举个例子，阻塞命令 BRPOPLPUSH 就曾经引起过这样的 bug 。） 测试套件里为这种情况添加了测试： 它们会自动生成随机的、复杂的数据集， 并通过重新载入这些数据来确保一切正常。 虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见， 但是对比来说， RDB几乎是不可能出现这种bu 的。

RDB和AOF 的选择
　　一般来说， 如果想达到足以媲美PostgreSQL的数据安全性， 你应该同时使用两种持久化功能。如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失， 那么你可以只使用RDB持久化。有很多用户都只使用AOF持久化， 但我们并不推荐这种方式： 因为定时生成RDB快照非常便于进行数据库备份， 并且RDB恢复数据集的速度也要比AOF恢复的速度要快，除此之外，使用RDB还可以避免之前提到的AOF程序的 bug。因为以上提到的种种原因， 未来我们可能会将 AOF 和 RDB 整合成单个持久化模型。
RDB快照
　　在默认情况下， Redis将数据库快照保存在名字为dump.rdb的二进制文件中。你可以对Redis进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有M个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。你也可以通过调用SAVE或者 BGSAVE ， 手动让Redis进行数据集保存操作。比如说，以下设置会让Redis在满足“ 60秒内有至少有1000个键被改动”这一条件时，自动保存一次数据集：

save  

这种持久化方式被称为快照（snapshot）。
　　当Redis需要保存 dump.rdb 文件时， 服务器执行以下操作：

1. Redis调用fork() ，同时拥有父进程和子进程。
2. 子进程将数据集写入到一个临时RDB文件中。
3. 当子进程完成对新RDB文件的写入时，Redis用新RDB文件替换原来的 RDB 文件，并删除旧的 RDB 文件。

　　这种工作方式使得 Redis可以从写时复制（copy-on-write）机制中获益。
append-only file，AOF
　　快照功能并不是非常耐久（durable）：如果 Redis因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的那些数据。尽管对于某些程序来说， 数据的耐久性并不是最重要的考虑因素， 但是对于那些追求完全耐久能力（full durability）的程序来说，快照功能就不太适用了。Redis增加了一种完全耐久的持久化方式：AOF 持久化。你可以通过修改配置文件来打开AOF功能：

appendonly yes

从现在开始，每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时（比如 SET）， 这个命令就会被追加到AOF文件的末尾。这样的话，当Redis重新启时， 程序就可以通过重新执行AOF文件中的命令来达到重建数据集的目的。
AOF 重写
　　因为 AOF 的运作方式是不断地将命令追加到文件的末尾， 所以随着写入命令的不断增加， AOF文件的体积也会变得越来越大。举个例子， 如果你对一个计数器调用了100次INCR ， 那么仅仅是为了保存这个计数器的当前值， AOF文件就需要使用100条记录（entry）。然而在实际上， 只使用一条 SET 命令已经足以保存计数器的当前值了，其余 99 条记录实际上都是多余的。为了处理这种情况， Redis支持一种有趣的特性： 可以在不打断服务客户端的情况下，对 AOF 文件进行重建（rebuild）。执行 BGREWRITEAOF命令，Redis将生成一个新的AOF文件， 这个文件包含重建当前数据集所需的最少命令。Redis 2.2 需要自己手动执行 BGREWRITEAOF 命令； Redis 2.4 则可以自动触发 AOF 重写， 具体信息请查看 2.4 的示例配置文件。
AOF 的耐久性如何？
　　你可以配置 Redis多久才将数据fsync到磁盘一次。有三个选项：

• 每次有新命令追加到AOF文件时就执行一次fsync：非常慢，也非常安全。
• 每秒fsync一次：足够快（和使用RDB持久化差不多），并且在故障时只会丢失1秒钟的数据。
• 从不fsync ：将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。

　　推荐（并且也是默认）的措施为每秒fsync一次， 这种fsync策略可以兼顾速度和安全性。总是fsync的策略在实际使用中非常慢， 即使 Redis2.0对相关的程序进行了改进之后仍是如此 —— 频繁调用fsync注定了这种策略不可能快得起来。
如果AOF文件出错了，怎么办？
　　服务器可能在程序正在对AOF文件进行写入时停机， 如果停机造成了AOF文件出错（corrupt）， 那么Redis在重启时会拒绝载入这个AOF文件， 从而确保数据的一致性不会被破坏。当发生这种情况时， 可以用以下方法来修复出错的 AOF 文件：

1. 为现有的AOF文件创建一个备份。
2. 使用Redis附带的 redis-check-aof程序，对原来的AOF文件进行修复。$ redis-check-aof --fix
3. （可选）使用 diff -u对比修复后的AOF文件和原始AOF文件的备份，查看两个文件之间的不同之处。
4. 重启Redis服务器，等待服务器载入修复后的AOF文件，并进行数据恢复。

AOF 的运作方式
　　AOF重写和RDB创建快照一样，都巧妙地利用了写时复制机制。以下是AOF重写的执行步骤：

1. Redis执行fork() ，现在同时拥有父进程和子进程。
2. 子进程开始将新AOF文件的内容写入到临时文件。
3. 对于所有新执行的写入命令，父进程一边将它们累积到一个内存缓存中，一边将这些改动追加到现有AOF文件的末尾： 这样即使在重写的中途发生停机，现有的 AOF 文件也还是安全的。
4. 当子进程完成重写工作时，它给父进程发送一个信号，父进程在接收到信号之后，将内存缓存中的所有数据追加到新AOF文件的末尾。
5. 现在Redis原子地用新文件替换旧文件，之后所有命令都会直接追加到新AOF文件的末尾。

RDB持久化切换到AOF持久化
　　在Redis 2.2或以上版本，可以在不重启的情况下，从RDB切换到 AOF ：

1. 为最新的 dump.rdb 文件创建一个备份。
2. 将备份放到一个安全的地方。
3. 执行以下两条命令：redis-cli> CONFIG SET appendonly yes  redis-cli> CONFIG SET save ""
4. 确保命令执行之后，数据库的键的数量没有改变。
5. 确保写命令会被正确地追加到 AOF 文件的末尾。

　　步骤 3 执行的第一条命令开启了AOF功能： Redis会阻塞直到初始AOF文件创建完成为止， 之后Redis会继续处理命令请求， 并开始将写入命令追加到 AOF 文件末尾。步骤3执行的第二条命令用于关闭RDB功能。 这一步是可选的， 如果你愿意的话， 也可以同时使用 RDB和AO这两种持久化功能。别忘了在 redis.conf 中打开AOF功能！ 否则的话， 服务器重启之后， 之前通过 CONFIG SET设置的配置就会被遗忘， 程序会按原来的配置来启动服务器。
RDB和AOF之间的相互作用
　　在版本号大于等于2.4的Redis 中， BGSAVE执行的过程中， 不可以执行BGREWRITEAO 。 反过来说， 在BGREWRITEAOF执行的过程中， 也不可以执行BGSAVE 。这可以防止两个Redis后台进程同时对磁盘进行大量的I/O操作。如果BGSAVE正在执行，并且用户显示地调用BGREWRITEAOF命令， 那么服务器将向用户回复一个OK状态， 并告知用户， BGREWRITEAOF 已经被预定执行：一旦 BGSAVE 执行完毕， BGREWRITEAOF 就会正式开始。
　　当 Redis启动时， 如果RDB 持久化和 AOF持久化都被打开了， 那么程序会优先使用 AOF 文件来恢复数据集， 因为AOF文件所保存的数据通常是最完整的。
备份Redis数据
　　磁盘故障、节点失效诸如此类的问题都可能让你的数据消失不见，不进行备份是非常危险的。Redis对于数据备份是非常友好的， 因为你可以在服务器运行的时候对RDB文件进行复制： RDB 文件一旦被创建， 就不会进行任何修改。 当服务器要创建一个新的 RDB文件时， 它先将文件的内容保存在一个临时文件里面， 当临时文件写入完毕时， 程序才使用 rename(2) 原子地用临时文件替换原来的 RDB 文件。这也就是说， 无论何时， 复制RDB文件都是绝对安全的。以下是我们的建议：

• 创建一个定期任务（cron job）， 每小时将一个RDB文件备份到一个文件夹， 并且每天将一个RDB文件备份到另一个文件夹。
• 确保快照的备份都带有相应的日期和时间信息， 每次执行定期任务脚本时， 使用 find命令来删除过期的快照：比如说， 你可以保留最近 48 小时内的每小时快照， 还可以保留最近一两个月的每日快照。
• 至少每天一次， 将RDB备份到你的数据中心之外， 或者至少是备份到你运行Redis服务器的物理机器之外。

容灾备份
　　Redis的容灾备份基本上就是对数据进行备份， 并将这些备份传送到多个不同的外部数据中心。容灾备份可以在 Redis运行并产生快照的主数据中心发生严重的问题时， 仍然让数据处于安全状态。