Redis持久化、主从与哨兵架构详解

Redis持久化

RDB快照(snapshot)

在默认情况下, Redis 将内存数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。
你可以对 Redis 进行设置, 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时, 自动保存一次数据集。
比如说, 以下设置会让 Redis 在满足“ 60 秒内有至少有 1000 个键被改动”这一条件时, 自动保存一次数据集:

# save 60 1000 //关闭RDB只需要将所有的save保存策略注释掉即可

还可以手动执行命令生成RDB快照,进入redis客户端执行命令save或bgsave可以生成dump.rdb文件,每次命令执行都会将所有redis内存快照到一个新的rdb文件里,并覆盖原有rdb快照文件。

bgsave的写时复制(COW)机制
Redis 借助操作系统提供的写时复制技术(Copy-On-Write, COW),在生成快照的同时,依然可以正常处理写命令。简单来说,bgsave 子进程是由主线程 fork 生成的,可以共享主线程的所有内存数据。bgsave 子进程运行后,开始读取主线程的内存数据,并把它们写入 RDB 文件。此时,如果主线程对这些数据也都是读操作,那么,主线程和 bgsave 子进程相互不影响。但是,如果主线程要修改一块数据,那么,这块数据就会被复制一份,生成该数据的副本。然后,bgsave 子进程会把这个副本数据写入 RDB 文件,而在这个过程中,主线程仍然可以直接修改原来的数据。
save与bgsave对比:

命令 save bgsave
IO类型 同步 异步
是否阻塞redis其他命令 否(在生成子进程执行调用fork函数时会有短暂阻塞)
复杂度 O(n) O(n)
优点 不会消耗额外内存 不阻塞客户端命令
缺点 阻塞客户端命令 需要fork子进程,消耗内存

配置自动生成rdb文件后台使用的是bgsave方式。

AOF(append-only file)

快照功能并不是非常耐久(durable): 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机, 那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的那些数据。
从 1.1 版本开始, Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式: AOF 持久化,将修改的每一条指令记录进文件appendonly.aof中(先写入os cache,每隔一段时间fsync到磁盘)
比如执行命令“set tacy 666”,aof文件里会记录如下数据

*3
$3
set
$5
tacy
$3
666

这是一种resp协议格式数据,

  • 星号后面的数字代表命令有多少个参数,
  • $号后面的数字代表这个参数有几个字符

注意,如果执行带过期时间的set命令,aof文件里记录的是并不是执行的原始命令,而是记录key过期的时间戳
比如执行“set lucy 888 ex 1000”,对应aof文件里记录如下

*3
$3
set
$6
lucy
$3
888
*3
$9
PEXPIREAT
$6
lucy
$13
1604249786301

你可以通过修改配置文件来打开 AOF 功能

# appendonly yes
  • 从现在开始, 每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时(比如 SET), 这个命令就会被追加到 AOF 文件的末尾。
  • 这样的话, 当 Redis 重新启动时, 程序就可以通过重新执行 AOF 文件中的命令来达到重建数据集的目的。

你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。
有三个选项:

appendfsync always:每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ,非常慢,也非常安全。
appendfsync everysec:每秒 fsync 一次,足够快,并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。
appendfsync no:从不 fsync ,将数据交给操作系统来处理。更快,也更不安全的选择。

推荐(并且也是默认)的措施为每秒 fsync 一次, 这种 fsync 策略可以兼顾速度和安全性。
AOF重写
AOF文件里可能有太多没用指令,所以AOF会定期根据内存的最新数据生成aof文件
例如,执行了如下几条命令:
在这里插入图片描述

重写后AOF文件里变成

*3
$3
SET
$2
readcount
$1
5

以下两个配置可以控制AOF自动重写频率

# auto-aof-rewrite-min-size 64mb   //aof文件至少要达到64M才会自动重写,文件太小恢复速度本来就很快,重写的意义不大
# auto-aof-rewrite-percentage 100  //aof文件自上一次重写后文件大小增长了100%则再次触发重写

当然AOF还可以手动重写,进入redis客户端执行命令bgrewriteaof重写AOF
注意,AOF重写redis会fork出一个子进程去做(与bgsave命令类似),不会对redis正常命令处理有太多影响
在这里插入图片描述

生产环境可以都启用,redis启动时如果既有rdb文件又有aof文件则优先选择aof文件恢复数据,因为aof一般来说数据更全一点。

Redis 4.0 混合持久化

重启 Redis 时,我们很少使用 RDB来恢复内存状态,因为会丢失大量数据。我们通常使用 AOF 日志重放,但是重放 AOF 日志性能相对 RDB来说要慢很多,这样在 Redis 实例很大的情况下,启动需要花费很长的时间。 Redis 4.0 为了解决这个问题,带来了一个新的持久化选项——混合持久化。
通过如下配置可以开启混合持久化(必须先开启aof):

# aof-use-rdb-preamble yes 

如果开启了混合持久化,AOF在重写时,不再是单纯将内存数据转换为RESP命令写入AOF文件,而是将重写这一刻之前的内存做RDB快照处理,并且将RDB快照内容和增量的AOF修改内存数据的命令存在一起,都写入新的AOF文件,新的文件一开始不叫appendonly.aof,等到重写完新的AOF文件才会进行改名,覆盖原有的AOF文件,完成新旧两个AOF文件的替换。
于是在 Redis 重启的时候,可以先加载 RDB 的内容,然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放,因此重启效率大幅得到提升。

混合持久化AOF文件结构如下
在这里插入图片描述

Redis数据备份策略:

  • 写crontab定时调度脚本,每小时都copy一份rdb或aof的备份到一个目录中去,仅仅保留最近48小时的备份
  • 每天都保留一份当日的数据备份到一个目录中去,可以保留最近1个月的备份
  • 每次copy备份的时候,都把太旧的备份给删了
  • 每天晚上将当前机器上的备份复制一份到其他机器上,以防机器损坏

Redis主从架构

在这里插入图片描述

redis主从架构搭建,配置从节点步骤:

1、复制一份redis.conf文件

2、将相关配置修改为如下值:

port 6380
pidfile /var/run/redis_6380.pid  # 把pid进程号写入pidfile配置的文件
logfile "6380.log"
dir /usr/local/redis-5.0.3/data/6380  # 指定数据存放目录
# 需要注释掉bind
# bind 127.0.0.1(bind绑定的是自己机器网卡的ip,如果有多块网卡可以配多个ip,代表允许客户端通过机器的哪些网卡ip去访问,内网一般可以不配置bind,注释掉即可)

3、配置主从复制

replicaof 192.168.0.60 6379   # 从本机6379的redis实例复制数据,Redis 5.0之前使用slaveof
replica-read-only yes  # 配置从节点只读

4、启动从节点

redis-server redis.conf   # redis.conf文件务必用你复制并修改了之后的redis.conf文件

5、连接从节点

redis-cli -p 6380

6、测试在6379实例上写数据,6380实例是否能及时同步新修改数据

7、可以自己再配置一个6381的从节点

Redis主从工作原理

  • 如果你为master配置了一个slave,不管这个slave是否是第一次连接上Master,它都会发送一个PSYNC命令给master请求复制数据。
  • master收到PSYNC命令后,会在后台进行数据持久化通过bgsave生成最新的rdb快照文件,持久化期间,master会继续接收客户端的请求,它会把这些可能修改数据集的请求缓存在内存中。当持久化进行完毕以后,master会把这份rdb文件数据集发送给slave,slave会把接收到的数据进行持久化生成rdb,然后再加载到内存中。然后,master再将之前缓存在内存中的命令发送给slave。
  • 当master与slave之间的连接由于某些原因而断开时,slave能够自动重连Master,如果master收到了多个slave并发连接请求,它只会进行一次持久化,而不是一个连接一次,然后再把这一份持久化的数据发送给多个并发连接的slave。

在这里插入图片描述

数据部分复制

  • 当master和slave断开重连后,一般都会对整份数据进行复制。但从redis2.8版本开始,redis改用可以支持部分数据复制的命令PSYNC去master同步数据,slave与master能够在网络连接断开重连后只进行部分数据复制(断点续传)。
  • master会在其内存中创建一个复制数据用的缓存队列,缓存最近一段时间的数据,master和它所有的slave都维护了复制的数据下标offset和master的进程id,因此,当网络连接断开后,slave会请求master继续进行未完成的复制,从所记录的数据下标开始。如果master进程id变化了,或者从节点数据下标offset太旧,已经不在master的缓存队列里了,那么将会进行一次全量数据的复制。

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