1 前言

Redis 相比较于 memcache，多了持久化的功能。而持久化分为 2 种，一种是 RDB(全量)，一种是 AOF(增量)。

RDB 是旧的模式，现在基本上都使用 AOF。当然，今天两个都会一起聊聊。

2 RDB

RDB 流程图：

RDB 特点：

• RDB 是一种快照模式，即——保存的是 key value 数据内容。

• RDB 有 2 种持久方式，同步 save 模式和异步 bgsave 模式。由于 save 是同步的，所以可以保证数据一致性，而 bgsave 则不能。

• save 可以在客户端显式触发，也可以在 shutdown 时自动触发；bgsave 可以在客户端显式触发，也可以通过配置由定时任务触发，也可以在 slave 节点触发。

• save 导致 redis 同步阻塞，基本已经废弃。bgsave 则不会导致阻塞，但也有缺点：在 fork 时，需要增加内存服务器开销，因为当内存不够时，将使用虚拟内存，导致阻塞 Redis 运行。所以，需要保证空闲内存足够。

• 默认执行 shutdown 时，如果没有开启 AOF，则自动执行 bgsave。

• 每次的 RDB 文件都是替换的。

关于优化：Redis 会压缩 RDB 文件，使用 LZF 算法，让最终的 RDB 文件远小于内存大小，默认开启。但会消耗 CPU。

RDB 缺点：

• 无法秒级持久化。

• 老版本 Redis 无法兼容新版本 RDB。

RDB 优点：

• 文件紧凑，适合备份，全量复制场景。例如每 6 小时执行 bgsave，保存到文件系统之类的。

• Redis 加载 RDB 恢复数据远远快于 AOF。

3 AOF

由于 RDB 的数据实时性问题，AOF(append only file) 是目前 Redis 持久化的主流方式。

AOF 特点：

• 默认文件名是 appendonly.aof。和 RDB 一样，保存在配置中 dir 目录下。

• AOF 相比较于 RDB，每次都会保存写命令，数据实时性更高。

• AOF 由于每次都会记录写命令，文件会很大，因此需要进行优化，称之为“重写机制”(下面详细说)。

• AOF 每次保存的写命令都放在一个缓冲区，根据不同的策略(下面详细说)同步到磁盘。

“重写机制” 细节：

• fork 子进程(类似 bgsave)

• 主进程会写到2个缓冲区，一个是原有的 “AOF 缓存区”，一个是专门为子进程准备的 “AOF 重写缓冲区”；

• 子进程写到到新的 AOF 文件中，批量的，默认 32m；写完后通知主进程。

• 主进程把“AOF 重写缓冲区”的数据写到新 AOF 文件中。

• 将新的 AOF 文件替换老文件。

重写流程图：

缓冲区同步策略，由参数 appendfsync 控制，一共3种：

• always：调用系统 fsync 函数，直到同步到硬盘返回；严重影响 redis 性能。

• everysec：先调用 OS write 函数， 写到缓冲区，然后 redis 每秒执行一次 OS fsync 函数。推荐使用这种方式。

• no: 只执行 write OS 函数，具体同步硬盘策略由 OS 决定；不推荐，数据不安全，容易丢失数据。

4 持久化恢复

AOF 和 RDB 文件都可以用于服务器重启时的数据恢复，具体流程如下图：

从图中可以看出优先加载 AOF，当没有 AOF 时才加载 RDB。当 AOF 或者 RDB 存在错误，则加载失败。

5 问题排查和性能优化

Redis 持久化是影响 Redis 性能的高发地，也是面试中常问的问题。

1. fork 操作

当 Redis 做 RDB 或者 AOF 重写时，必然要进行 fork 操作，对于 OS 来说，fork 都是一个重量级操作。而且，fork 还会拷贝一些数据，虽然不会拷贝主进程所有的物理空间，但会复制主进程的空间内存页表。对于 10GB 的 Redis 进程，需要复制大约 20MB 的内存页表，因此 fork 操作耗时跟进程总内存量息息相关，再加上，如果使用虚拟化技术，例如 Xen 虚拟机，fork 会更加耗时。

一个正常的 fork 耗时大概在 20毫秒左右。为什么呢，假设一个 Redis 实例的 OPS 在 5 万以上，如果 fork 操作耗时在秒级，那么僵拖慢几万条命令的执行，对生产环境影响明显。

我们可以在 Info stats 统计中查询 latest_fork_usec 指标获取最近一次 fork 操作耗时，单位微秒。

如何优化：

• 优先使用物理机或者高效支持 fork 的虚拟化技术，避免使用 Xen。

• 控制 redis 实例最大内存，尽量控制在 10GB 以内。

• 合理配置 Linux 内存分配策略，避免内存不足导致 fork 失败。

• 降低 fork 的频率，如适度放宽 AOF 自动触发时机，避免不必要的全量复制。

2. 子进程开销

fork 完毕之后，会创建子进程，子进程负责 RDB 或者 AOF 重写，这部分过程主要涉及到 CPU，内存，硬盘三个地方的优化。

• CPU

写入文件的过程是 CPU 密集的过程，通常子进程对单核 CPU 利用率接近 90%。

如何优化呢？既然是 CPU 密集型操作，就不要绑定单核 CPU，因为这样会和父 CPU 进行竞争。同时，不要和其他 CPU 密集型服务不是在一个机器上。如果部署了多个 Redis 实例，尽力保证统一时刻只有一个子进程执行重写工作。

• 内存

子进程通过 fork 操作产生，占用内存大小等同于父进程，理论上需要两倍的内存完成持久化操作，但 Linux 有 copy on write 机制，父子进程会共享相同的物理内存页，当父进程处理写操作时，会把要修改的页创建对应的副本，而子进程在 fork 操作过程中，共享整个父进程内存快照。

即——如果重写过程中存在内存修改操作，父进程负责创建所修改内存页的副本。这里就是内存消耗的地方。

如何优化呢？尽量保证同一时刻只有一个子进程在工作；避免大量写入时做重写操作。

• 硬盘

硬盘开销分析：子进程主要职责是将 RDB 或者 AOF 文件写入硬盘进行持久化，势必对硬盘造成压力，可通过工具例如 iostat，iotop 等，分析硬盘负载情况。

如何优化：

• 不要和其他高硬盘负载的服务放在一台机器上，例如 MQ，存储。

• AOF 重写时会消耗大量硬盘 IO，可以开启配置 no-appendfsync-on-rewrite，默认关闭。表示在 AOF 重写期间不做 fsync 操作。

• 当开启 AOF 的 Redis 在高并发场景下，如果使用普通机械硬盘，每秒的写速率是 100MB左右，这时，Redis 的性能瓶颈在硬盘上，建议使用 SSD。

• 对于单机配置多个 Redis 实例的情况，可以配置不同实例分盘存储 AOF 文件，分摊硬盘压力。

3. AOF 追加阻塞

当开启 AOF 持久化时，常用的同步硬盘的策略是“每秒同步” everysec，用于平衡性能和数据安全性，对于这种方式，redis 使用另一条线程每秒执行 fsync 同步硬盘，当系统资源繁忙时，将造成 Redis 主线程阻塞。

流程图如下：

通过上图可以发现：everysec 配置最多可能丢失 2 秒数据，不是 1 秒；如果系统 fsync 缓慢，将会导致 Redis 主线程阻塞影响效率。

问题定位：

• 发生 AOF 阻塞时，会输入日志。用于记录 AOF fsync 阻塞导致拖慢 Redis 服务的行为。

• 每当 AOF 追加阻塞事件发生时，在 info Persistence 统计中，aof_delayed_fsync 指标会累加，查看这个指标方便定位 AOF 阻塞问题。

• AOF 同步最多运行 2 秒的延迟，当延迟发生时说明硬盘存在性能问题，可通过监控工具 iotop 查看，定位消耗 IO 的进程。

4. 单机多实例部署

Redis 单线程架构无法充分利用多核CPU，通常的做法是一台机器上部署多个实例，当多个实例开启 AOF 后，彼此之间就会产生CPU 和 IO 的竞争。

如何解决这个问题呢？

让所有实例的 AOF 串行执行。

我们通过 info Persistence 中关于 AOF 的信息写出 Shell 脚本，然后串行执行实例的 AOF 持久化。

整个过程如图：

通过不断判断 AOF 的状态，手动执行 AOF 重写，保证 AOF 不会存在竞争。具体的 Shell 编写以及 info 信息判断，可以查看下图：

6 总结

本文主要讲了 Redis 的持久化相关功能，持久化一直是影响 Redis 性能的高发地，也是面试中经常被问到的。包括 RDB 相关的特定和优缺点，AOF 的优缺点，事实上，由于 RDB 的数据实时性问题，目前用 AOF 比较多了。而持久化恢复也是优先 AOF。

关于持久化的问题排查，就很麻烦了，但无非几个方面，fork 耗时，子进程的 CPU，内存，硬盘开销，AOF 的同步阻塞，单机多实例部署。

这些优化，可以通过前面写的分析进行排查。

引用

《Redis 开发与运维》

《深入分布式缓存》

来源：https://www.jianshu.com/p/14fa8e6e132fENDPHP开源社区

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