Redis持久化

Redis提供了两种持久化方式：RDB和AOF

　　下面，我们来看看上述两者的底层实现原理。

一、RDB持久化

1.RDB文件的创建与载入

　　在Redis中，有两种方式可以生成RDB文件，一个是SAVE，另一个是BGSAVE

　　两者的主要区别是：SAVE命令在进行持久化操作的过程中，会阻塞Redis服务进行，也就是说，在以SAVE方式进行持久化操作的过程中，服务器不能再处理其他的命令请求，这个请求过程必须等到持久化操作结束；BGSAVE命令则是单独开启一个子进程来处理持久化操作。

　　上述过程用伪代码表现形式如下：

def save():
    rdbSave() # 将数据写入文件操作

def bgsave():
    # 创建子进程
    pid = fork()

    if pid == 0:
        # 子进程负责创建RDB文件
        rdbSave()
        # 完成之后向父进程发送信号
        signal_parent()

    elif pid > 0:
        # 父进程继续处理命令请求，并通过轮询等待子进程信号
        handle_request_and_wait_signal()
    else:
        # 处理出错情况
        handle_fork_error()

　　RDB文件的载入是在Redis服务器启动时，自动载入的，所以Redis并没有专门用于载入RDB文件的命令。只要服务器检测到有RDB文件的存在，它就会自动进行载入 操作。

　　关于RDB文件载入过程，值得提一下就是，如果服务器开启了AOF持久化功能，那么服务器会优先使用AOF文件来还原数据库。

　　只有在AOF持久化功能处于关闭状态，Redis服务器才会使用RDBRDB文件来还原数据库状态。

2.执行save,bgsave命令时，服务器的状态

　　在执行save命令时，redis服务器会被阻塞，所以当save命令正在被执行时，客户端发送的所有命令请求都会被拒绝。

　　在执行bgsave命令时，由于是子进程在处理持久化操作，所以Redis服务器可以继续处理客户的命令请求。但是，在执行bgsave命令期间，如果客户端又发送来了save,bgsave,bgrewrteaof三个命令其中一个，那么服务器的处理方式会有所不同。

　　首先，bgsave 命令正在被子进程执行，那么客户端发来的save命令会直接被服务器拒绝，这是为了避免父进程与子进程同时执行两个rdbSave()调用，防止产生竞争条件。

　　其次，bgsave 命令正在被子进程执行，那么客户端发来的bgsave命令也会直接被服务器拒绝，同样也是为了防止产生竞争条件。

　　最后，bgsave命令和bgrewrteaof命令不能同时进行，如果bgsave命令正在执行，客户端的bgrewrteaof命令会延迟到bgsave命令执行完毕以后才会执行；如果bgrewrteaof命令正在被执行，那么客户端的bgsave命令会直接被服务器拒绝。这是因为，这两个命令都是由子进程来执行的，不能同时执行主要考虑到性能问题，试想两个并发执行的命令，同时进行大量的读写磁盘操作，这会大大降低服务器性能。

3.间隔性保存

　　上述我们讲到，save命令会阻塞服务器进程，而bgsave命令则会另启一个进程来执行持久化操作。

　　因为bgsave命令可以在不阻塞服务器进程来进行持久化，所以redis允许用户通过设置服务器配置的save选项，来让redis间接性的自动执行bgsave命令。

　　用户可以在redis.conf文件配置save保存规则，只要其中一个条件满足，服务器就会自动执行bgsave命令。

save 900 1 # 900秒之内，对数据库进行了一次修改就执行bgsave命令
save 300 10 # 300秒之内，对数据库进行了十次修改就执行bgsave命令
save 60 10000 # 60秒之内，对数据库进行了一万次修改就执行bgsave命令

　　接下来，我们来看看服务器是如何根据上述配置的规则，自动执行bgsave命令。

　　我们来看看源码redis.h/redisServer，在这个大的结构体中存在如下一个字段：

struct redisServer{    
    ...
    struct saveparam *saveparams; //记录了保存条件的数组
    ...
};

　　服务器会根据save选项所设置的保存条件，将该值设置到服务器redisServer结构的saveparams属性：

　　saveparams属性是一个数组，数组每一个元素都是一个saveparam结构，每个结构都保存了一个save选择设置的保存条件：

struct saveparam{
    //秒数
    time_t seconds;
    //修改数
    int changes;
};

　　上述结构体中的两个参数就是我们设置的，如：save 600 1; 那么seconds=600,changes=1。是不是很神奇！！

　　如果有多个条件同时存在的话，那么它的结构如下：

　　

　　除了saveparms数组之外，服务器还维持着两个参数：dirty和lastsave.

　　其中，dirty记录上一次执行save或者bgsave命令，服务器对数据库状态进行了多少次修改。lastsave则记录上一次执行save或者bgsave命令的时间。

struct redisServer{
    // 修改计数器
    long long dirty;

    // 上一次执行保存的时间
    time_t lastsave;
    
    struct saveparam *saveparams; //记录了保存条件的数组
};

　　说完了上述，接下来就来说说，redis服务器是如何发现该执行保存操作呢？

　　在redis服务器启动之后，内部定期执行执行一个时间事件函数serverCron，这个函数默认每隔100毫秒就会执行一次，该函数用于对正在运行的服务器进行维护，其中一项工作就是检查save选项设置的保存条件是否满足，如果满足，就执行bgsave命令。

　　伪代码如下：

def serverCron():
    # ...
    # 遍历所有保存条件
    for saveparam in server.saveparams:
        #计算具体上次执行保存操作有多少秒
        save_interval = unixtime_now() - server.lastsave
        # 如果数据库状态的修改次数超过条件所设置的次数
        # 并且距离上次保存的时间超过条件所设置的时间
        # 那么执行保存操作
        if server.dirty >= saveparam.changes and save_interval > saveparam.seconds:
            BGSAVE()
        # ...    

　　以上就是redis服务器根据save选项所设置的保存条件，自动执行bgsave命令，进行间隔性数据保存的实现原理。

二，AOF持久化

　　　RDB持久化是通过保存数据库中的键值对来记录数据库状态，而AOF持久化则是通过保存Redis服务器所执行的写命令来记录数据状态（如：set key "hello world" 以RDB持久化方式，文件内容为key:hello world，以AOF持久化方式，文件内容为set key "hello world"）。

　　　接下来，我们来看看AOF持久化的实现原理以及减小AOF文件体积的AOF文件重写实现原理。

1.AOF持久化实现

　　　 这里，我们先说说AOF持久化操作，写入文件的操作并不是单单将命令写入，如set key "hello world"，而是将命令按照某种格式进行写入，至于为什么要这样做，后面我们再说。写入文件的内容以某个格式，我们称为协议格式。如上面的命令，则写入文件的如下：*2 $3 set $3 key $5 hello $5 world

　　　AOF持久化分为三个步骤：命令追加，文件写入，文件同步

​ 命令追加

　　 当AOF持久化功能处于打开状态，服务器在执行完一个写命令之后，会以协议格式的形式将被执行的命令追加到服务器aof_buf缓冲区，至于为什么要写入，后面介绍。　　

struct redisServer{
    sds aof_buf; // 写入缓冲区
};

​ 文件写入与同步

　　　Redis是单线程架构，也就是说redis服务进程处于一个事件循环中，这个事件循环负责接受来自客户端的命令，以及向客户端发送命令，而时间事件则负责想serverCron函数这样需要定时运行的函数。

　　　因为服务器在处理文件事件时，可能会执行写命令，使得一些内容被追加到aof_buf缓冲区里面，所以在服务器每次结束一个事件循环，它都会调用flushAppendOnlyFile函数，考虑是否需要将aof_bug缓冲区中的内容写入和保存到AOF文件里面，这个过程可用如下代码描述:　　　

def event_loop():
    while True:
        # 处理文件事件，接收命令请求以及发送命令回复
        # 处理命令请求时可能会有新内容被追加到aof_buf缓冲区中
        processFileEvents()

        # 处理函时间事件
        processTimeEvents()

        # 考虑是否将aof_buf中的内容写入和保存到AOF文件里面

        flushAppendOnlyFile()

　　而flushAppendOnlyFile函数行为由服务器配置redis.conf中的appendsync选项的值来决定。

　　appendsync=always/everysec(默认)/no

2.AOF文件的载入与数据还原

　　因为AOF文件里面包含了重键数据库状态所需的所有写命令，所以服务器只要读入并重新执行一遍AOF文件里面保存的写命令，就可以还原服务器关闭之前的数据库状态。

​ 具体还原过程：

　　创建一个不带网络连接的伪客户端，因为redis命令只能在客户端上下文中执行，而载入AOF文件所使用的命令直接来源AOF文件而不是网络连接，所以服务器使用了一个伪客户端来执行AOF文件保存的写命令，效果与客户端执行命令一样。

　　从AOF文件中分析并读取一条写命令。

　　使用伪客户端执行被读出的命令。

　　重复上述步骤。

3.AOF重写

　　因为AOF持久化是通过保存被执行的写命令来记录数据库状态的，所以随着服务器运行时间的流逝，AOF文件中的内容越来越多，文件的体积也会越来越大，如果不加以控制的话，过大的AOF文件可能对Redis服务器，甚至整个宿主计算机造成影响，并且AOF文件的体积越大，使用AOF文件来进行数据还原所需的时间就越多。

　　如：
　　　　>rpush list 'a' 'b'
　　　　>rpush list 'c'
　　　　>rpush list 'd'
　　　　>rpush list 'e'

　　上述光是记录list状态，AOF文件就要保存五条命令。为了解决上述问题，Redis提供了AOF文件重写功能。

　　AOF文件重写并不需要对现有的AOF文件进行任何读取操作，而是根据现有的数据库状态，将其再次进行持久化操作，然后替换保存之前的文件。

　　例如上述四条命令是文件记录的，将其还原到redis数据，那么保存在redis数据库中的是如下情景list-->['a','b','c','d','e']，现在我们要进行重写，则根据数据构造出命令：rpush list 'a' 'b' 'c' 'd' 'e'。这样我通过1条命令来代替上面的4条命令，从而大大节约了空间。这就是AOF文件重写功能。

　　整个重写过程可用如下伪代码表示：

def aof_rewrite(new_aof_file_name):

    # 创建新AOF文件
    f = create_file(new_aof_file_name)

    # 遍历数据库
    for db in redisServer.db:
        # 忽略空数据库
        if db.is_empty():continue

        # 写入Select命令，指定数据号码
        f.write_command("SELECT" + db.id)

        # 遍历数据库中的所有键
        for key in db:
            # 忽略已过期的键
            if key.is_expired():continue

            # 根据键的类型对键进行重写
            if key.type == String:
                rewrite_string(key)
            elif key.type == List:
                rewrite_list(key)
            elif key.type == Hash:
                rewrite_hash(key)
            elif key.type == Set:
                rewrite_set(key)
            elif key.type == SortedSet:
                rewrite_sorted_set(key)

            # 如果键带有过期时间，那么过期时间也要被重写
            if key.have_expire_time():
                rewrite_expire_time(key)
    f.close()

def rewrite_string(key):
    # 使用GET命令获取字符串键的值
    value = GET(key)

    # 使用SET命令重写字符串键
    f.write_command(SET,key,value)

def rewrite_list(key):
    # 使用LRANGE命令获取列表键包含的所有元素
    item1,item2,...,itemN = LRANGE(key,0,-1)

    # 使用RPUSH命令重写列表键
    f.write_command(RPUSH,key,item1,item2,....,itemN)

def rewrite_hash(key):
    field1,value1,field2,value2,...,fieldN,valueN = HGETALL(key)
    f.write_command(HSET,key,field1,value1,field2,value2,...,fieldN,valueN)

def rewrite_set(key):
    elem1,elem2,...,elemN = SMEMBERS(key)
    f.write_command(SADD,key,elem1,elem2,...,elemN)

def rewrite_sorted_set(key):
    member1,score1,member2,score2,...,memberN,scoreN = ZRANGE(key,0,-1,"WITHSCORES")
    f.write_command(member1,score1,member2,score2,...,memberN,scoreN)

def rewrite_expire_time(key):
    timestamp = get_expire_time_in_unixstamp(key)
    f.write_command(pexpireat,key,timestamp)