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  • NoSql数据库Redis系列(4)——Redis数据持久化(AOF)

    上一篇文章我们介绍了Redis的RDB持久化,RDB 持久化存在一个缺点是一定时间内做一次备份,如果redis意外down掉的话,就会丢失最后一次快照后的所有修改(数据有丢失)。对于数据完整性要求很严格的需求,怎么解决呢?

      本篇博客接着来介绍Redis的另一种持久化方式——AOF。

    一、AOF简介

      Redis的持久化方式之一RDB是通过保存数据库中的键值对来记录数据库的状态。而另一种持久化方式 AOF 则是通过保存Redis服务器所执行的写命令来记录数据库状态。

      比如对于如下命令:

      

      RDB 持久化方式就是将 str1,str2,str3 这三个键值对保存到 RDB文件中,而 AOF 持久化则是将执行的 set,sadd,lpush 三个命令保存到 AOF 文件中。

    二、AOF 配置

      在 redis.conf 配置文件的 APPEND ONLY MODE 下:

      

      ①、appendonly:默认值为no,也就是说redis 默认使用的是rdb方式持久化,如果想要开启 AOF 持久化方式,需要将 appendonly 修改为 yes。

      ②、appendfilename :aof文件名,默认是"appendonly.aof"

      ③、appendfsync:aof持久化策略的配置;

          no表示不执行fsync,由操作系统保证数据同步到磁盘,速度最快,但是不太安全;

          always表示每次写入都执行fsync,以保证数据同步到磁盘,效率很低;

          everysec表示每秒执行一次fsync,可能会导致丢失这1s数据。通常选择 everysec ,兼顾安全性和效率。

      ④、no-appendfsync-on-rewrite:在aof重写或者写入rdb文件的时候,会执行大量IO,此时对于everysec和always的aof模式来说,执行fsync会造成阻塞过长时间,no-appendfsync-on-rewrite字段设置为默认设置为no。如果对延迟要求很高的应用,这个字段可以设置为yes,否则还是设置为no,这样对持久化特性来说这是更安全的选择。   设置为yes表示rewrite期间对新写操作不fsync,暂时存在内存中,等rewrite完成后再写入,默认为no,建议yes。Linux的默认fsync策略是30秒。可能丢失30秒数据。默认值为no。

      ⑤、auto-aof-rewrite-percentage:默认值为100。aof自动重写配置,当目前aof文件大小超过上一次重写的aof文件大小的百分之多少进行重写,即当aof文件增长到一定大小的时候,Redis能够调用bgrewriteaof对日志文件进行重写。当前AOF文件大小是上次日志重写得到AOF文件大小的二倍(设置为100)时,自动启动新的日志重写过程。

      ⑥、auto-aof-rewrite-min-size:64mb。设置允许重写的最小aof文件大小,避免了达到约定百分比但尺寸仍然很小的情况还要重写。

      ⑦、aof-load-truncated:aof文件可能在尾部是不完整的,当redis启动的时候,aof文件的数据被载入内存。重启可能发生在redis所在的主机操作系统宕机后,尤其在ext4文件系统没有加上data=ordered选项,出现这种现象  redis宕机或者异常终止不会造成尾部不完整现象,可以选择让redis退出,或者导入尽可能多的数据。如果选择的是yes,当截断的aof文件被导入的时候,会自动发布一个log给客户端然后load。如果是no,用户必须手动redis-check-aof修复AOF文件才可以。默认值为 yes。

    三、开启 AOF

      将 redis.conf 的 appendonly 配置改为 yes 即可。

      AOF 保存文件的位置和 RDB 保存文件的位置一样,都是通过 redis.conf 配置文件的 dir 配置:

      

      可以通过 config get dir 命令获取保存的路径。

    四、AOF 文件恢复

      重启 Redis 之后就会进行 AOF 文件的载入。

      异常修复命令:redis-check-aof --fix 进行修复

    五、 AOF 重写

      由于AOF持久化是Redis不断将写命令记录到 AOF 文件中,随着Redis不断的进行,AOF 的文件会越来越大,文件越大,占用服务器内存越大以及 AOF 恢复要求时间越长。为了解决这个问题,Redis新增了重写机制,当AOF文件的大小超过所设定的阈值时,Redis就会启动AOF文件的内容压缩,只保留可以恢复数据的最小指令集。可以使用命令 bgrewriteaof 来重新。

      比如对于如下命令:

      

      如果不进行 AOF 文件重写,那么 AOF 文件将保存四条 SADD 命令,如果使用AOF 重写,那么AOF 文件中将只会保留下面一条命令:

    sadd animals "dog" "tiger" "panda" "lion" "cat"

      也就是说 AOF 文件重写并不是对原文件进行重新整理,而是直接读取服务器现有的键值对,然后用一条命令去代替之前记录这个键值对的多条命令,生成一个新的文件后去替换原来的 AOF 文件。

       AOF 文件重写触发机制:通过 redis.conf 配置文件中的 auto-aof-rewrite-percentage:默认值为100,以及auto-aof-rewrite-min-size:64mb 配置,也就是说默认Redis会记录上次重写时的AOF大小,默认配置是当AOF文件大小是上次rewrite后大小的一倍且文件大于64M时触发。

      这里再提一下,我们知道 Redis 是单线程工作,如果 重写 AOF 需要比较长的时间,那么在重写 AOF 期间,Redis将长时间无法处理其他的命令,这显然是不能忍受的。Redis为了克服这个问题,解决办法是将 AOF 重写程序放到子程序中进行,这样有两个好处:

      ①、子进程进行 AOF 重写期间,服务器进程(父进程)可以继续处理其他命令。

      ②、子进程带有父进程的数据副本,使用子进程而不是线程,可以在避免使用锁的情况下,保证数据的安全性。

      使用子进程解决了上面的问题,但是新问题也产生了:因为子进程在进行 AOF 重写期间,服务器进程依然在处理其它命令,这新的命令有可能也对数据库进行了修改操作,使得当前数据库状态和重写后的 AOF 文件状态不一致。

      为了解决这个数据状态不一致的问题,Redis 服务器设置了一个 AOF 重写缓冲区,这个缓冲区是在创建子进程后开始使用,当Redis服务器执行一个写命令之后,就会将这个写命令也发送到 AOF 重写缓冲区。当子进程完成 AOF 重写之后,就会给父进程发送一个信号,父进程接收此信号后,就会调用函数将 AOF 重写缓冲区的内容都写到新的 AOF 文件中。

      这样将 AOF 重写对服务器造成的影响降到了最低。

    六、AOF的优缺点

      优点:

      ①、AOF 持久化的方法提供了多种的同步频率,即使使用默认的同步频率每秒同步一次,Redis 最多也就丢失 1 秒的数据而已。

      ②、AOF 文件使用 Redis 命令追加的形式来构造,因此,即使 Redis 只能向 AOF 文件写入命令的片断,使用 redis-check-aof 工具也很容易修正 AOF 文件。

      ③、AOF 文件的格式可读性较强,这也为使用者提供了更灵活的处理方式。例如,如果我们不小心错用了 FLUSHALL 命令,在重写还没进行时,我们可以手工将最后的 FLUSHALL 命令去掉,然后再使用 AOF 来恢复数据。

      缺点:

      ①、对于具有相同数据的的 Redis,AOF 文件通常会比 RDF 文件体积更大。

      ②、虽然 AOF 提供了多种同步的频率,默认情况下,每秒同步一次的频率也具有较高的性能。但在 Redis 的负载较高时,RDB 比 AOF 具好更好的性能保证。

      ③、RDB 使用快照的形式来持久化整个 Redis 数据,而 AOF 只是将每次执行的命令追加到 AOF 文件中,因此从理论上说,RDB 比 AOF 方式更健壮。官方文档也指出,AOF 的确也存在一些 BUG,这些 BUG 在 RDB 没有存在。

       那么对于 AOF 和 RDB 两种持久化方式,我们应该如何选择呢?

      如果可以忍受一小段时间内数据的丢失,毫无疑问使用 RDB 是最好的,定时生成 RDB 快照(snapshot)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,而且使用 RDB 还可以避免 AOF 一些隐藏的 bug;否则就使用 AOF 重写。但是一般情况下建议不要单独使用某一种持久化机制,而是应该两种一起用,在这种情况下,当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。Redis后期官方可能都有将两种持久化方式整合为一种持久化模型。

    参考资料:https://www.cnblogs.com/ysocean/p/9114267.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wyh19941210/p/11249064.html
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