Redis為持久化提供了兩種方式：

• RDB：在指定的時間間隔能對你的數(shù)據進行快照存儲。
• AOF：記錄每次對服務器寫的操作,當服務器重啟的時候會重新執(zhí)行這些命令來恢復原始的數(shù)據。

本文將通過下面內容的介紹，希望能夠讓大家更全面、清晰的認識這兩種持久化方式，同時理解這種保存數(shù)據的思路，應用于自己的系統(tǒng)設計中。

• 持久化的配置
• RDB與AOF持久化的工作原理
• 如何從持久化中恢復數(shù)據
• 關于性能與實踐建議

持久化的配置

為了使用持久化的功能，我們需要先知道該如何開啟持久化的功能。

RDB的持久化配置

# 時間策略save 900 1save 300 10save 60 10000# 文件名稱dbfilename dump.rdb# 文件保存路徑dir /home/work/app/redis/data/# 如果持久化出錯，主進程是否停止寫入stop-writes-on-bgsave-error yes# 是否壓縮rdbcompression yes# 導入時是否檢查rdbchecksum yes

配置其實非常簡單，這里說一下持久化的時間策略具體是什么意思。

• save 900 1 表示900s內如果有1條是寫入命令，就觸發(fā)產生一次快照，可以理解為就進行一次備份
• save 300 10 表示300s內有10條寫入，就產生快照

下面的類似，那么為什么需要配置這么多條規(guī)則呢？因為Redis每個時段的讀寫請求肯定不是均衡的，為了平衡性能與數(shù)據安全，我們可以自由定制什么情況下觸發(fā)備份。所以這里就是根據自身Redis寫入情況來進行合理配置。

stop-writes-on-bgsave-error yes 這個配置也是非常重要的一項配置，這是當備份進程出錯時，主進程就停止接受新的寫入操作，是為了保護持久化的數(shù)據一致性問題。如果自己的業(yè)務有完善的監(jiān)控系統(tǒng)，可以禁止此項配置， 否則請開啟。

關于壓縮的配置 rdbcompression yes ，建議沒有必要開啟，畢竟Redis本身就屬于CPU密集型服務器，再開啟壓縮會帶來更多的CPU消耗，相比硬盤成本，CPU更值錢。

當然如果你想要禁用RDB配置，也是非常容易的，只需要在save的最后一行寫上：save ""

AOF的配置

# 是否開啟aofappendonly yes# 文件名稱appendfilename "appendonly.aof"# 同步方式appendfsync everysec# aof重寫期間是否同步no-appendfsync-on-rewrite no# 重寫觸發(fā)配置auto-aof-rewrite-percentage 100auto-aof-rewrite-min-size 64mb# 加載aof時如果有錯如何處理aof-load-truncated yes# 文件重寫策略aof-rewrite-incremental-fsync yes

還是重點解釋一些關鍵的配置：

appendfsync everysec 它其實有三種模式:

• always：把每個寫命令都立即同步到aof，很慢，但是很安全
• everysec：每秒同步一次，是折中方案
• no：redis不處理交給OS來處理，非?？?，但是也最不安全

一般情況下都采用 everysec 配置，這樣可以兼顧速度與安全，最多損失1s的數(shù)據。

aof-load-truncated yes 如果該配置啟用，在加載時發(fā)現(xiàn)aof尾部不正確是，會向客戶端寫入一個log，但是會繼續(xù)執(zhí)行，如果設置為 no ，發(fā)現(xiàn)錯誤就會停止，必須修復后才能重新加載。

工作原理

關于原理部分，我們主要來看RDB與AOF是如何完成持久化的，他們的過程是如何。

在介紹原理之前先說下Redis內部的定時任務機制，定時任務執(zhí)行的頻率可以在配置文件中通過 hz 10 來設置（這個配置表示1s內執(zhí)行10次，也就是每100ms觸發(fā)一次定時任務）。該值最大能夠設置為：500，但是不建議超過：100，因為值越大說明執(zhí)行頻率越頻繁越高，這會帶來CPU的更多消耗，從而影響主進程讀寫性能。

定時任務使用的是Redis自己實現(xiàn)的 TimeEvent，它會定時去調用一些命令完成定時任務，這些任務可能會阻塞主進程導致Redis性能下降。因此我們在配置Redis時，一定要整體考慮一些會觸發(fā)定時任務的配置，根據實際情況進行調整。

RDB的原理

在Redis中RDB持久化的觸發(fā)分為兩種：自己手動觸發(fā)與Redis定時觸發(fā)。

針對RDB方式的持久化，手動觸發(fā)可以使用：

• save：會阻塞當前Redis服務器，直到持久化完成，線上應該禁止使用。
• bgsave：該觸發(fā)方式會fork一個子進程，由子進程負責持久化過程，因此阻塞只會發(fā)生在fork子進程的時候。

而自動觸發(fā)的場景主要是有以下幾點：

• 根據我們的 save m n 配置規(guī)則自動觸發(fā)；
• 從節(jié)點全量復制時，主節(jié)點發(fā)送rdb文件給從節(jié)點完成復制操作，主節(jié)點會觸發(fā) bgsave；
• 執(zhí)行 debug reload 時；
• 執(zhí)行 shutdown時，如果沒有開啟aof，也會觸發(fā)。

由于 save 基本不會被使用到，我們重點看看 bgsave 這個命令是如何完成RDB的持久化的。

這里注意的是 fork 操作會阻塞，導致Redis讀寫性能下降。我們可以控制單個Redis實例的最大內存，來盡可能降低Redis在fork時的事件消耗。以及上面提到的自動觸發(fā)的頻率減少fork次數(shù)，或者使用手動觸發(fā)，根據自己的機制來完成持久化。

AOF的原理

AOF的整個流程大體來看可以分為兩步，一步是命令的實時寫入（如果是 appendfsync everysec 配置，會有1s損耗），第二步是對aof文件的重寫。

對于增量追加到文件這一步主要的流程是：命令寫入=》追加到aof_buf =》同步到aof磁盤。那么這里為什么要先寫入buf在同步到磁盤呢？如果實時寫入磁盤會帶來非常高的磁盤IO，影響整體性能。

aof重寫是為了減少aof文件的大小，可以手動或者自動觸發(fā)，關于自動觸發(fā)的規(guī)則請看上面配置部分。fork的操作也是發(fā)生在重寫這一步，也是這里會對主進程產生阻塞。

手動觸發(fā)： bgrewriteaof，自動觸發(fā) 就是根據配置規(guī)則來觸發(fā)，當然自動觸發(fā)的整體時間還跟Redis的定時任務頻率有關系。

下面來看看重寫的一個流程圖：

對于上圖有四個關鍵點補充一下：

1. 在重寫期間，由于主進程依然在響應命令，為了保證最終備份的完整性；因此它依然會寫入舊的AOF file中，如果重寫失敗，能夠保證數(shù)據不丟失。
2. 為了把重寫期間響應的寫入信息也寫入到新的文件中，因此也會為子進程保留一個buf，防止新寫的file丟失數(shù)據。
3. 重寫是直接把當前內存的數(shù)據生成對應命令，并不需要讀取老的AOF文件進行分析、命令合并。
4. AOF文件直接采用的文本協(xié)議，主要是兼容性好、追加方便、可讀性高可認為修改修復。

不能是RDB還是AOF都是先寫入一個臨時文件，然后通過 rename 完成文件的替換工作。

從持久化中恢復數(shù)據

數(shù)據的備份、持久化做完了，我們如何從這些持久化文件中恢復數(shù)據呢？如果一臺服務器上有既有RDB文件，又有AOF文件，該加載誰呢？

其實想要從這些文件中恢復數(shù)據，只需要重新啟動Redis即可。我們還是通過圖來了解這個流程：

啟動時會先檢查AOF文件是否存在，如果不存在就嘗試加載RDB。那么為什么會優(yōu)先加載AOF呢？因為AOF保存的數(shù)據更完整，通過上面的分析我們知道AOF基本上最多損失1s的數(shù)據。

性能與實踐

通過上面的分析，我們都知道RDB的快照、AOF的重寫都需要fork，這是一個重量級操作，會對Redis造成阻塞。因此為了不影響Redis主進程響應，我們需要盡可能降低阻塞。

1. 降低fork的頻率，比如可以手動來觸發(fā)RDB生成快照、與AOF重寫；
2. 控制Redis最大使用內存，防止fork耗時過長；
3. 使用更牛逼的硬件；
4. 合理配置Linux的內存分配策略，避免因為物理內存不足導致fork失敗。

在線上我們到底該怎么做？我提供一些自己的實踐經驗。

1. 如果Redis中的數(shù)據并不是特別敏感或者可以通過其它方式重寫生成數(shù)據，可以關閉持久化，如果丟失數(shù)據可以通過其它途徑補回；
2. 自己制定策略定期檢查Redis的情況，然后可以手動觸發(fā)備份、重寫數(shù)據；
3. 單機如果部署多個實例，要防止多個機器同時運行持久化、重寫操作，防止出現(xiàn)內存、CPU、IO資源競爭，讓持久化變?yōu)榇校?/li>
4. 可以加入主從機器，利用一臺從機器進行備份處理，其它機器正常響應客戶端的命令；
5. RDB持久化與AOF持久化可以同時存在，配合使用。

本文的內容主要是運維上的一些注意點，但我們開發(fā)者了解到這些知識，在某些時候有助于我們發(fā)現(xiàn)詭異的bug。接下來會介紹Redis的主從復制與集群的知識。