• redis持久化的意义
• 持久化机制的介绍
  • RDB和AOF的基本介绍
  • RDB持久化机制的优点
  • RDB持久化机制的缺点
  • AOF持久化机制的优点
  • AOF持久化机制的缺点

• RDB和AOF到底该如何选择
• RDB持久化配置以及数据恢复实验
  • 如何配置RDB
  • RDB持久化的工作流程
  • 基于RDB持久化机制的数据恢复实验

• 深入理解AOF持久化原理和实践
  • AOF持久化的配置
  • AOF持久化的数据恢复实验
  • AOF rewrite
  • AOF破损文件的修复
  • AOF和RDB同时工作的情况

本文是笔者学习Redis持久化原理的笔记，主要围绕持久化的意义、RDB和AOP的原理和实践展开，希望读者可以有所收获，也特别感谢中华石杉老师清晰透彻的讲解（学完以后真的醍醐灌顶，石杉老师讲的课程是同系列当中最易懂且最有深度的）。

注：对于企业级的持久化数据备份方案，本文并未提及，后面应该会专门写一篇文章来总结一下。

redis持久化的意义

redis持久化的意义，在于故障恢复。比如部署了一个redis，作为cache缓存，同时也可以保存一些比较重要的数据。

如果没有持久化的话，redis遇到灾难性故障的时候，就会丢失所有的数据。

如果通过持久化将数据搞一份儿在磁盘上去，定期同步和备份到一些云存储服务上去，那么就可以保证数据不丢失全部，遇到故障的时候可以恢复一部分数据。

总结一下，redis是基于内存的key-value存储服务器，数据都保存在内存中；如果不做持久化，遇到故障，redis会丢失所有的数据，有了持久化，可以恢复一部分数据。

持久化机制的介绍

redis持久化主要用来做灾难发生后的数据恢复，但我们也可以将其与redis的高可用联系起来。

假如，redis服务器没有做持久化，那么发生灾难故障时我们重启redis时，redis中的数据是空的，如果是高并发场景下，那么无数的请求过来，一看redis中没有数据啊，那只能去mysql中找了，mysql扛不住了直接就挂掉了。

如果把redis的持久化做好，备份和恢复方案做到企业级的程度，那么即使redis故障了，也可以通过备份数据，快速恢复，一旦恢复立即对外提供服务。(启动后可以恢复数据)

redis的持久化机制包含两种：RDB和AOF。

RDB和AOF的基本介绍

RDB机制

RDB机制对redis中的数据执行周期性的持久化，比如每半个小时生成一份redis内存中数据的完整快照。

RDB是通过fork子进程来持久化的，fork子进程的过程会使得父进程阻塞，但只要fork操作完成后，父进程变可以正常恢复工作，所以对redis的性能几乎没有影响。

先说一下，RDB持久化本身是一个比较重的操作，不太可能做到秒级别生成RDB文件，因此RDB文件一般来说不是实时的。

AOF机制

AOF机制对每条写入命令作为日志，以append-only的模式写入一个日志文件中（追加写），在redis重启的时候，可以通过回放AOF日志中的写入指令来重新构建整个数据集。

在现代操作系统中，写文件不会直接写入到磁盘中，会先写os cache，然后每隔一定时间将os cache中的数据刷到磁盘上。
在redis当中，可以每秒调用一次操作系统fsync操作，强制将os cache中的数据刷新到磁盘文件中。

但是AOF日志文件是存放每条写命令的，所以内存空间会不断膨胀，AOF会执行rewrite操作来解决这一问题。

rewrite

rewrite操作就是基于redis内存中最新的数据（rewrite过程与旧的AOF文件无关），重新构造一个更小的AOF文件，然后将旧的已经很多大的AOF文件删除。

总结

如果我们想要redis仅仅作为纯内存的缓存来用，那么可以禁止RDB和AOF所有的持久化机制

通过RDB或AOF，都可以将redis内存中的数据给持久化到磁盘上面来，然后可以将这些数据备份到别的地方去，比如说阿里云之类的云服务。

如果redis挂了，服务器上的内存和磁盘上的数据都丢了，可以从云服务上拷贝回来之前的数据，放到指定的目录中，然后重新启动redis，redis就会自动根据持久化数据文件中的数据，去恢复内存中的数据，继续对外提供服务。

如果同时使用RDB和AOF两种持久化机制，那么在redis重启的时候，会使用AOF来重新构建数据，因为AOF中的数据更加完整。（RDB最大的问题在于丢失数据）

RDB持久化机制的优点

1. RDB会生成多个数据文件，每个数据文件都代表了某一个时刻中redis的数据，这种多个数据文件的方式，非常适合做冷备，可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去，比如说Amazon的S3云服务上去，在国内可以是阿里云的ODPS分布式存储上，以预定好的备份策略来定期备份redis中的数据。
   冷备份(cold backup)，也被称为离线备份，是指在关闭数据库并且数据库不能更新的状况下进行的数据库完整备份；并可对数据进行指定恢复。
   RDB也可以做冷备，生成多个文件，每个文件都代表了某一个时刻的完整的数据快照 AOF也可以做冷备，只有一个文件，但是你可以，每隔一定时间，去copy一份这个文件出来。

• RDB做冷备，优势在于由redis去控制固定时长生成快照文件的事情，比较方便; AOF，还需要自己写一些脚本去做这个事情，各种定时（AOF需要手动）
• RDB数据做冷备，在最坏的情况下，提供数据恢复的时候，速度比AOF快。

1. RDB对redis对外提供的读写服务，影响非常小，可以让redis保持高性能，因为redis主进程只需要fork一个子进程，让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可。（前文关于RDB机制的介绍部分有过说明）

• RDB，每次写，都是直接写redis内存，只是在一定的时候，才会将数据写入磁盘中
• AOF，每次都是要写文件的，虽然可以快速写入os cache中，但是还是有一定的时间开销的,速度肯定比RDB略慢一些

1. 相对于AOF持久化机制来说，直接基于RDB数据文件来重启和恢复redis进程，更加快速。

• AOF，存放的指令日志，做数据恢复的时候，其实是要回放和执行所有的指令日志，来恢复出来内存中的所有数据的。
• RDB，就是一份数据文件，恢复的时候，直接加载到内存中即可（直接就是数据，重启恢复时只是加载数据，而不用执行具体指令，固然会比AOF恢复要快）

RDB持久化机制的缺点

1. 如果想要在redis故障时，尽可能少的丢失数据，那么RDB没有AOF好。一般来说，RDB数据快照文件，都是每隔5分钟，或者更长时间生成一次，这个时候就得接受一旦redis进程宕机，那么会丢失最近5分钟的数据。
   RDB最大的缺点，不适合做第一优先的恢复方案，如果依赖RDB作为第一恢复方案，会导致数据丢失得比较多。
2. RDB每次在fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候，如果数据文件特别大，可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒，或者甚至数秒
   一般不要让RDB的间隔太长，否则每次生成的RDB文件太大了，对redis本身的性能可能会有影响。RDB采取fork子进程的方式来持久化的， fork 之后的子进程是可以获取父进程内存中的数据的，而 fork 带来的额外性能开销相比阻塞主线程也一定是可以接受的，只有同时具备这两点，Redis 最终才会选择这样的方案。

AOF持久化机制的优点

1. AOF可以更好的保护数据不丢失，一般AOF会每隔1秒，通过一个后台线程执行一次fsync操作，最多丢失1秒钟的数据
   每隔1秒，就执行一次fsync操作，保证os cache中的数据写入磁盘中
   redis进程挂了，最多丢掉1秒钟的数据
2. AOF日志文件以append-only模式写入，所以没有任何磁盘寻址的开销，写入性能非常高，而且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复。
3. AOF日志文件即使过大的时候，出现后台重写操作，也不会影响客户端的读写。因为在rewrite log的时候，会对其中的指令进行压缩，创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候，老的日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件ready的时候，再交换新老日志文件即可。
4. AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录，这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据，只要这个时候后台rewrite还没有发生，那么就可以立即拷贝AOF文件，将最后一条flushall命令给删了，然后再将该AOF文件放回去，就可以通过恢复机制，自动恢复所有数据。

AOF持久化机制的缺点

1. 对于同一份数据来说，AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大
2. AOF开启后，支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低，因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件（多执行fsync命令）
   其实每秒一次fsync，性能还是很高的。
   如果要保证一条数据都不丢，也是可以的，AOF的fsync设置成每写入一条数据到os cache中，就fsync一次，那就完蛋了，redis的QPS大降。（生产环境强烈建议不要这么做）
3. 以前AOF发生过bug，就是通过AOF记录的日志，进行数据恢复的时候，没有恢复一模一样的数据出来。所以说，类似AOF这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式，比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有bug。不过AOF就是为了避免rewrite过程导致的bug，因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多。
   RDB简单粗暴
4. 唯一的比较大的缺点，其实就是做数据恢复的时候，会比较慢（需要回放和执行指令），还有做冷备，定期的备份，不太方便，可能要自己手写复杂的脚本去做，做冷备不太合适。

RDB和AOF到底该如何选择

1. 不要仅仅使用RDB，因为那样会导致丢失很多数据
2. 也不要仅仅使用AOF，因为那样有两个问题，第一，通过AOF做冷备，没有RDB做冷备，来的恢复速度更快； 第二，RDB每次简单粗暴生成数据快照，更加健壮，可以避免AOF这种复杂的备份和恢复机制的bug
3. 综合使用AOF和RDB两种持久化机制，用AOF来保证数据不丢失，作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备，在AOF文件都丢失或损坏不可用的时候，还可以使用RDB来进行快速的数据恢复。

优先选择AOF，因为数据丢的几乎很少；如果AOF文件损坏，我们再用RDB文件来回复redis的数据。

RDB持久化配置以及数据恢复实验

如何配置RDB

在redis.conf文件中配置如下：

save 60 1000

每隔60s，如果有超过1000个key发生了变更，那么就生成一个新的dump.rdb文件，就是当前redis内存中完整的数据快照，这个操作也被称之为snapshotting，快照

我们也可以手动调用save或者bgsave命令，同步或异步执行rdb快照生成

save可以设置多个snapshotting检查点，每到一个检查点，就会去check一下，是否有指定的key数量发生了变更，如果有，就生成一个新的dump.rdb文件

# 每个900秒,只要有1个key发生了变更，就生成一个RDB
save 900 1
# 300秒,只要10个key发生了变更
save 300 10
save 60 10000

RDB持久化的工作流程

1. redis根据配置自己尝试去生成一个rdb快照文件
2. fork一个子进程
3. 子进程尝试将数据dump到临时的rdb快照文件中
4. 完成rdb快照文件的生成之后，就替换之前的旧的快照文件

dump.rdb，每次生成一个新的快照，都会覆盖之前的老快照

基于RDB持久化机制的数据恢复实验

1. 在redis中保存几条数据，立即停掉redis进程，然后重启redis，刚才插入的数据居然还在。
   通过redis-cli SHUTDOWN的方式去停掉redis，其实是一种安全退出的模式，redis在退出的时候会将内存中的数据立即生成一份完整的rdb快照。
2. 然后在redis中再保存几条新的数据，用kill -9粗暴杀死redis进程，模拟redis故障异常退出，导致内存数据丢失的场景
   redis进程异常被杀掉，数据没有进dump文件，几条最新的数据就丢失了
3. 手动设置一个save检查点，save 5 1（修改配置文件 redis.conf，然后重启）
4. 写入几条数据，等待5秒钟，会发现自动进行了一次dump.rdb快照，在dump.rdb中发现了数据
5. 异常停掉redis进程，再重新启动redis，刚才插入的数据还在

具体模拟过程中一些操作就不列出来了，读者可以自己尝试模拟一下。

深入理解AOF持久化原理和实践

AOF持久化的配置

AOF持久化默认是关闭的，默认是打开RDB持久化。

在redis.conf文件中，有如下的默认配置，很显然AOF是关闭的。

appendonly no

appendonly yes，可以打开AOF持久化机制，在生产环境里面，一般来说AOF都是要打开的，除非你对数据的丢失是不介意的。

打开AOF持久化机制之后，redis每次接收到一条写命令，就会写入日志文件中，当然是先写入os cache的，然后每隔一定时间再fsync一下。

而且即使AOF和RDB都开启了，redis重启的时候，也是优先通过AOF进行数据恢复的，因为aof数据比较完整。

AOF的fsync策略

可以配置AOF的fsync策略，有三种策略可以选择，一种是每次写入一条数据就执行一次fsync; 一种是每隔一秒执行一次fsync; 一种是不主动执行fsync。

always

always: 每次写入一条数据，立即将这个数据对应的写日志fsync到磁盘上去，性能非常差，吞吐量很低；可以确保redis里的数据一条都不丢，但是会大大降低redis的QPS（每秒钟的请求数量）。

mysql -> 内存策略，大量磁盘，QPS到一两千。 redis -> 内存，磁盘持久化，一般来说单机QPS到上万。

everysec

everysec: 每秒将os cache中的数据fsync到磁盘，这个最常用的，生产环境一般都这么配置

性能很高，QPS还是可以上万的。

no

no: 仅仅redis负责将数据写入os cache后就不管了，然后后面操作系统自身会时不时有自己的策略将数据刷入磁盘，这个数据持久化到磁盘的结果就不可控了。

AOF持久化的数据恢复实验

1. 先仅仅打开RDB，写入一些数据，然后kill -9杀掉redis进程，接着重启redis，发现数据没了，因为RDB快照还没生成
2. 打开AOF的开关，启用AOF持久化
3. 写入一些数据，观察AOF文件中的日志内容

在appendonly.aof文件中，可以看到写入的日志，它们其实就是先写入os cache，然后1秒后才fsync到磁盘中，只有fsync到磁盘中了，才是安全的，要不然只是在os cache中，机器只要重启，就什么都没了。

当redis进程启动的时候，会直接从appendonly.aof中加载所有的日志，把内存中的数据恢复回来。

AOF rewrite

redis中的数据是有限的，很多数据可能会自动过期，可能会被用户删除，也可以被redis的缓存清除算法清除掉。redis中的数据会不断淘汰掉旧的，只有一部分常用的数据会被自动保留在redis内存中。

所以可能很多之前的已经被清理掉的数据，对应的写日志还停留在AOF中，AOF日志文件就一个，会不断的膨胀，到很大很大。

所以AOF会自动在后台每隔一定时间做rewrite操作

比如日志里已经存放了针对100w数据的写日志了; redis内存只剩下10万; 基于内存中当前的10万数据构建一套最新的日志，到AOF中; 覆盖之前的老日志; 确保AOF日志文件不会过大，保持跟redis内存数据量一致。

redis 2.4之前，还需要手动开发一些脚本，crontab，通过BGREWRITEAOF命令去执行AOF rewrite，但是redis 2.4之后，会自动进行rewrite操作。

rewrite策略

在redis.conf中，可以配置rewrite策略

auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

一般使用默认配置即可。

比如说上一次AOF rewrite之后，是128mb。

然后就会接着128mb继续写AOF的日志，如果发现增长的比例，超过了之前的100%，256mb，就可能会去触发一次rewrite。

但是此时还要去跟min-size，64mb去比较，256mb > 64mb，才会去触发rewrite。

rewrite执行过程

1. redis fork一个子进程
2. 子进程基于当前内存中的数据，构建写指令的日志，开始往一个新的临时的AOF文件中写入日志
3. redis主进程，接收到client新的写操作之后，在内存中写入日志，同时新的日志也继续写入旧的AOF文件
4. 子进程写完新的日志文件之后，redis主进程将内存中的新日志再次追加到新的AOF文件中
5. 用新的日志文件替换掉旧的日志文件。

AOF破损文件的修复

如果redis在append数据到AOF文件时，机器宕机了，可能会导致AOF文件破损

可以用redis-check-aof --fix命令来修复破损的AOF文件

AOF和RDB同时工作的情况

1. 如果RDB在执行snapshotting操作，那么redis不会执行AOF rewrite; 如果redis再执行AOF rewrite，那么就不会执行RDB snapshotting；
2. 如果RDB在执行snapshotting，此时用户执行BGREWRITEAOF命令，那么等RDB快照生成之后，才会去执行AOF rewrite；
3. 同时有RDB snapshot文件和AOF日志文件，那么redis重启的时候，会优先使用AOF进行数据恢复，因为其中的日志更完整。
   在有rdb的dump和aof的appendonly的同时，rdb里也有部分数据，aof里也有部分数据，我们发现rdb的数据不会恢复到内存中。
   数据恢复完全是依赖于底层的磁盘的持久化的，如果rdb和aof上都没有数据，那就没了。