1.redis-持久性

什么是持久化？

利用永久性存储介质将数据进行保存，在特性的时间将保存的数据进行恢复的工作机制称为持久化

为什么进行持久化？

  • 防止数据的意外丢失，确保数据安全性

持久化过程保存什么？

  • 将当前数据状态进行保存，快照形式，存储数据结果，存储格式简单，关注点在数据
  • 将数据的操作过程进行保存，日志形式，存储操作过程，存储格式复杂，关注点在数据的操作过程

RDB启动指令------save命令

  • 命令
save
  • 作用

　　　　手动执行一次保存操作

RDB启动方式-------save指令相关配置

dbfilename  dump.rdb
    说明：设置本地数据库文件名，默认值为dump.rdb
    经验：通常设置为dump-端口号.rdb

dir
    说明：设置存储.rdb文件的路径
    经验：通常设置成存储空间较大的目录中，目录名称data

rdbcompression  yes
    说明：设置存储至本地数据库是否压缩数据，默认为yes,采用LZF压缩

rdbchecksum    yes
    说明：设置是否进行RDB文件格式校验，该校验过程在写文件和读文件过程均进行
    经验：通常默认为开启状态，如果是no,可以节约读写性过程约10%时间消耗，但是存储一定的数据损坏风险

save second  changes
　　 作用：满足限定时间范围内key的变化数量到达指定数量即进行持久化
　　 参数：
　　　　　　second:监控时间范围
　　　　　　change:监控key的变化量
　　位置：
　　　　　　在conf文件中进行配置
　　范例：
　　　　　　save  900  1   ###表示在900内，如果key有一次发生变换就触发save指令
　　　　　　save  300  10
　　　　　　save  60   10000

save操作注意：因为redis是单线程任务执行序列,save指令的执行会阻塞当前redis服务器，直到当前RDB过程完成为止，有可能会造成长时间阻塞，线上不建议使用。

以上save持久化有一定的缺陷

例如：数据量过大，单线程执行方式造成效率过低如何处理？

解决方案：

RDB启动方式------bgsave指令

  • 命令  ：bgsave
  • 作用  :  手动启动后台保存操作，但不是立即执行
  • 执行过程如下：

注意：bgsave命令是针对save阻塞问题做的优化，redis内部所有涉及到RDB操作都采用bgsave的方式，save命令可以放弃使用

bgsave相关配置：

  • dbfilename dump.rdb
  • dir
  • rdbcompression  yes
  • rdbchecksum      yes
  • stop-writes-on-bgsave-error  yes 

　　　　　说明：后台存储过程中如果出现错误现象，是否停止保存操作

　　　　　经验：通常默认为开启状态

RDB启动方式对比：

rdb特殊启动形式

  • 全量复制 ：在主从复制中详细讲解
  • 服务器运行过程中重启：  debug reload
  • 关闭服务器时指定保存数据   shutdown  save   ##默认情况下执行shutdown命令时，自动执行bgsave（如果没有开启AOF持久化功能）

RDB优点和缺点：

优点：
    1.RDB是一个紧凑压缩的二进制文件，存储效率较高
    2.RDB内部存储的是redis在某个时间点的数据快照，非常适合于数据备份，全量复制等场景
    3.RDB恢复数据的速度要比AOF快很多
    4.应用：服务器中每X小时执行bgsave备份，并将RDB文件拷贝到远程机器中，用于灾难恢复


缺点：
    1.RDB方式无论是执行指令还是利用配置，无法做到实时持久化，具有较大的可能性丢失数据
    2.bgsave指令每次运行要执行fork操作创建子进程，要牺牲一些性能
    3.Redis的众多版本中未进行RDB文件格式的版本统一，有可能出现各版本本服务之间数据格式无法兼容现象。
　　

问题？RDB弊端

    1.存储数量量较大，效率较低，基于快照思想，每次读写都是全部数据，当数据量巨大是，效率非常低
　　 2.大数据量下的IO性能较低
　　 3.基于fork创建子进程，内存产生额外消耗
　　 4.宕机带来的数据丢失风险

AOF概念

  • AOF(append only file)持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中命令达到恢复数据的目的，与RDB相比可以简单　描述为改记录数据为记录数据产生的过程
  • AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是redis持久化的主流方式。　　　

AOF写数据过程：

　　

AOF写数据三种策略(appendfsync)

  • always（每次）  ：每次写入操作均同步到AOF文件中，数据零误差，性能较低
  • everysec（每秒）：每秒缓冲区中的指令同步到AOF文件中，数据准确性较高，性能较高，在系统突然宕机的情况下丢失1秒内的数据
  • no（系统控制）：由操作系统的控制同步到AOF文件的周期，整体过程不可控

AOF功能开启　

配置文件中添加：
    1. appendonly  yse
       作用：是否开启AOF持久化功能，默认为不开启状态

    2.appendfsync  always|everysec|no
       作用：为AOF写数据设置策略

    3.appendfilename  filename
        作用：AOF持久化文件名，默认文件为appendonly.aof,建议配置appendonly-端口号.aof

    4.dir
        作用：AOF持久化文件保存路径，与RDB持久化文件保持一致

问题？

AOF重写

随着命令不断写入AOF，文件会越来越大，为了解决这个问题，Redis引入了AOF重写机制压缩体积，AOF文件重写是将Redis进程内的数据转化为写命令同步到新的AOF文件过程，简单说就是将对同一个数据的若干个命令执行结果转化为最终结果数据对应的指令进行记录。

AOF重写作用

  • 降低磁盘占用量，提高磁盘利用率
  • 提高持久效率，降低持久化写时间，提高IO性能
  • 降低数据恢复用的，提高数据恢复率

AOF重写规则

  • 进程内已超时的数据不再写入文件
  • 忽略无效指令，重写时使用进程内数据直接生成，这样新的AOF文件只保留数据的写数据。如del key1、hdel key2、srem key3、set key4 111、set key4 222等
  • 对同一数据的多条写命令合并为一条命令
  •       如：lpush list a 、lpush list b 、lpush list c 可以转化为 lpush list a b c
  •       w为了防止数据量过大造成客户端缓冲区溢出，对list、set、hash、zset等类型，每条指令最多写入64个元素

AOF重写方式

  • 手动重写      bgrewriteaof
  • 自动重写　  auto-aof-rewrite-min-size  size              auto-aof-rewrite-percentage percentage

AOF自动重写方式

  • 自动重写触发条件设置
auto-aof-rewrite-min-size size
auto-aof-rewrite-percentage percent
  • 自动重写触发比对函数（运行执行info  persistence 获取具体信息）
aof_current_size
aof_base_size
  • 自动重写触发条件　
aof_current_size>auto-aof-rewrite-min-size

(aof_current_size - aof_base_size)/aof_base_size >=auto-aof-rewrite-percentage

AOF重写工作流程：

　

AOF缓冲区同步文件策略，有参数appendfsync控制

系统调用write和fsync说明：

  • write操作会触发延迟写(delay write)机制，Linux在内核提供页缓冲用来提供硬盘IO性能，write操作在写入系统缓冲区后直接返回。同步硬盘操作依赖于系统调度机制，例如：缓冲区页空间写满或到达特定时间周期，同步文件之前，如果此时系统故障宕机，缓冲区数据将丢失。
  • fsync针对单个文件操作(比如AOF文件)，做强制硬盘同步
  • 除了write、fsync、linux还提供了sync、fdatasync操作

RDB VS AOF

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zmc60/p/14015500.html