持久化方式

Redis中为了保证在系统宕机(类似进程被杀死)情况下，能更快的进行故障恢复，设计了两种数据持久化方案，分别为rdb和aof方式。

RDB

RDB方式是通过手动(save-阻塞式，bgsave-异步)或周期性方式保存redis中key/value的一种机制,Rdb方式一般为redis的默认数据持久化方式.系统启动时会自动开启这种方式的持久化机制。

RDB配置

RDB方式的持久化是默认开启的，也可按规则自己配置，例如，打开redis.conf文件

# 这里表示每隔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)。

save 60 1000

# 持久化 rdb文件遇到问题时，主进程是否接受写入，yes 表示停止写入，如果是no 表示redis继续提供服务。
stop-writes-on-bgsave-error yes

# 在进行快照镜像时,是否进行压缩。yes:压缩，但是需要一些cpu的消耗。no:不压缩，需要更多的磁盘空间。
rdbcompression yes
# 一个CRC64的校验就被放在了文件末尾，当存储或者加载rbd文件的时候会有一个10%左右的性能下降，为了达到性能的最大化，你可以关掉这个配置项。
rdbchecksum yes

# 快照的文件名
dbfilename dump.rdb

# 存放快照的目录
dir /var/lib/redis

手动调用save(同步保存)或者bgsave(异步保存)执行rdb快照生成.然后杀掉redis进程,再重启检测是否还有刚刚保存的数据.

save和bgsave有何区别

Redis Save 命令执行一个同步保存操作，将当前 Redis 实例的所有数据快照(snapshot)以 RDB 文件的形式保存到硬盘

bgsave 命令执行之后立即返回 OK ，然后 Redis fork 出一个新子进程，原来的 Redis 进程(父进程)继续处理客户端请求，而子进程则负责将数据保存到磁盘，然后退出。

RDB的优点

1.会生成多个数据文件每个数据文件都代表某一时刻的redis中的数据,这个方式适合做冷备,可以将这种完整的数据文件发送到远端服务器. (国内可以是阿里云的ODPS分布式存储) 以预定好的备份策略来定期存储redis中的数据

2.RDB对redis对外提供的读写服务性能影响特别小可以让redis保持高性能. redis主进程只需要fork一个子进程让子进程执行磁盘IO操作

3.相比较AOF 数据恢复更快

RDB的缺点

因为是利用定时的快照保存的宕机的时候数据随时会比较大

AOF

是通过记录操作日志的方式,记录redis数据的一种持久化机制. AOF默认是关闭的

AOF配置

# 是否开启AOF，默认关闭
appendonly yes
# 指定 AOF 文件名
appendfilename appendonly.aof
# Redis支持三种刷写模式：
# appendfsync always #每次收到写命令就立即强制写入磁盘，类似MySQL的sync_binlog=1,是最安全的。但该模式下速度也是最慢的，一般不推荐使用。
appendfsync everysec #每秒钟强制写入磁盘一次，在性能和持久化方面做平衡，推荐该方式。
# appendfsync no #完全依赖OS的写入，一般为30秒左右一次，性能最好但是持久化最没有保证，不推荐。

#在日志重写时，不进行命令追加操作，而只是将其放在缓冲区里，避免与命令的追加造成DISK IO上的冲突。
#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
no-appendfsync-on-rewrite yes
#当前AOF文件大小是上次日志重写得到AOF文件大小的二倍时，自动启动新的日志重写过程。
auto-aof-rewrite-percentage 100
#当前AOF文件启动新的日志重写过程的最小值，避免刚刚启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的重写。
auto-aof-rewrite-min-size 64mb

如何理解AOF方式中的rewrite操作?

redis中的可以存储的数据是有限的，很多数据可能会自动过期，也可能会被用户删除或被redis用缓存清除的算法清理掉。也就是说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，最好导致文件很大。
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，但redis内存现在10万数据; 于是，基于内存中当前的10万数据构建一套最新的日志，然后到AOF文件中; 覆盖之前的老日志，从而，确保AOF日志文件不会过大，保持跟redis内存数据量一致.

AOF的优点

第一：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.
        第二：AOF日志文件通常以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，并且文件不容易破损，即使文件尾部破损，也很容易修复。
        第三：AOF日志文件过大的时候，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，会对其中的日志进行压缩，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。
        第四：AOF日志文件的命令通过易读的方式进行记录，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持久化机制有哪些缺点？

第一：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。
第二：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，当然，每秒一次fsync，性能也还是很高的。
第三：AOF这种基于命令日志方式，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。

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