Redis data persistence support

Redis supports data backup, that is, data backup in master-slave mode.
Redis supports data persistence, which can keep data in memory on disk, and can be loaded again for use when restarted.
Although Redis is a memory-based storage system, it itself supports the persistence of in-memory data, and provides two main persistence strategies: RDB snapshots and AOF logs. Memcached does not support data persistence operations.
1) RDB snapshot
Redis supports a persistence mechanism that saves a snapshot of the current data as a data file, that is, an RDB snapshot. But how does a continuously writing database generate snapshots? Redis relies on the copy on write mechanism of the fork command. When a snapshot is generated, the current process is forked out of a child process, and then all the data is looped in the child process, and the data is written as an RDB file. We can configure the timing of RDB snapshot generation through the save command of Redis. For example, it can be configured to generate a snapshot in 10 minutes, or it can be configured to generate a snapshot after 1000 writes, or multiple rules can be implemented together. These rules are defined in the Redis configuration file. You can also set the rules when Redis is running through the Redis CONFIG SET command without restarting Redis.
The RDB file of Redis will not be damaged, because its write operation is performed in a new process. When a new RDB file is generated, the subprocess generated by Redis will first write the data to a temporary file, and then use the atomic The rename system call renames a temporary file to an RDB file, so that in the event of a failure, the RDB file for Redis is always available. At the same time, the RDB file of Redis is also a part of the internal implementation of Redis master-slave synchronization. RDB has its shortcomings, that is, once there is a problem with the database, the data saved in our RDB file is not brand new, and all the data from the last RDB file generation to the time when Redis was down is lost. Under some businesses, this is tolerable.
Advantages of RDBs
  • RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件,它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。这种文件非常适合用于进行备份:比如说,你可以在最近的 24 小时内,每小时备份一次 RDB 文件,并且在每个月的每一天,也备份一个 RDB 文件。这样的话,即使遇上问题,也可以随时将数据集还原到不同的版本。
  • RDB 非常适用于灾难恢复(disaster recovery):它只有一个文件,并且内容都非常紧凑,可以(在加密后)将它传送到别的数据中心,或者亚马逊 S3 中。
  • RDB 可以最大化 Redis 的性能:父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程,然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作,父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。
  • RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
RDB 的缺点
  • 如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据,那么 RDB 不适合你。虽然 Redis 允许你设置不同的保存点(save point)来控制保存 RDB 文件的频率,但是,因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态,所以它并不是一个轻松的操作。因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。在这种情况下,一旦发生故障停机,你就可能会丢失好几分钟的数据。
  • 每次保存 RDB 的时候,Redis 都要 fork() 出一个子进程,并由子进程来进行实际的持久化工作。在数据集比较庞大时, fork() 可能会非常耗时,造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端;如果数据集非常巨大,并且 CPU 时间非常紧张的话,那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒。虽然 AOF 重写也需要进行 fork() ,但无论 AOF 重写的执行间隔有多长,数据的耐久性都不会有任何损失。

2)AOF日志
AOF日志的全称是append only file,它是一个追加写入的日志文件。与一般数据库的binlog不同的是,AOF文件是可识别的纯文本,它的内容就是一个个的Redis标准命令。只有那些会导致数据发生修改的命令才会追加到AOF文件。每一条修改数据的命令都生成一条日志,AOF文件会越来越大,所以Redis又提供了一个功能,叫做AOF rewrite。其功能就是重新生成一份AOF文件,新的AOF文件中一条记录的操作只会有一次,而不像一份老文件那样,可能记录了对同一个值的多次操作。其生成过程和RDB类似,也是fork一个进程,直接遍历数据,写入新的AOF临时文件。在写入新文件的过程中,所有的写操作日志还是会写到原来老的AOF文件中,同时还会记录在内存缓冲区中。当重完操作完成后,会将所有缓冲区中的日志一次性写入到临时文件中。然后调用原子性的rename命令用新的AOF文件取代老的AOF文件。
AOF是一个写文件操作,其目的是将操作日志写到磁盘上,所以它也同样会遇到我们上面说的写操作的流程。在Redis中对AOF调用write写入后,通过appendfsync选项来控制调用fsync将其写到磁盘上的时间,下面appendfsync的三个设置项,安全强度逐渐变强。
  • appendfsync no 当设置appendfsync为no的时候,Redis不会主动调用fsync去将AOF日志内容同步到磁盘,所以这一切就完全依赖于操作系统的调试了。对大多数Linux操作系统,是每30秒进行一次fsync,将缓冲区中的数据写到磁盘上。
  • appendfsync everysec 当设置appendfsync为everysec的时候,Redis会默认每隔一秒进行一次fsync调用,将缓冲区中的数据写到磁盘。但是当这一次的fsync调用时长超过1秒时。Redis会采取延迟fsync的策略,再等一秒钟。也就是在两秒后再进行fsync,这一次的fsync就不管会执行多长时间都会进行。这时候由于在fsync时文件描述符会被阻塞,所以当前的写操作就会阻塞。所以结论就是,在绝大多数情况下,Redis会每隔一秒进行一次fsync。在最坏的情况下,两秒钟会进行一次fsync操作。这一操作在大多数数据库系统中被称为group commit,就是组合多次写操作的数据,一次性将日志写到磁盘。
  • appednfsync always 当设置appendfsync为always时,每一次写操作都会调用一次fsync,这时数据是最安全的,当然,由于每次都会执行fsync,所以其性能也会受到影响。
AOF 的优点
  • 使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久(much more durable):你可以设置不同的 fsync 策略,比如无 fsync ,每秒钟一次 fsync ,或者每次执行写入命令时 fsync 。AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次,在这种配置下,Redis 仍然可以保持良好的性能,并且就算发生故障停机,也最多只会丢失一秒钟的数据( fsync 会在后台线程执行,所以主线程可以继续努力地处理命令请求)。
  • AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件(append only log),因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek ,即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令(比如写入时磁盘已满,写入中途停机,等等),redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。
  • Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时,自动地在后台对 AOF 进行重写:重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。整个重写操作是绝对安全的,因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中,会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面,即使重写过程中发生停机,现有的 AOF 文件也不会丢失。而一旦新 AOF 文件创建完毕,Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件,并开始对新 AOF 文件进行追加操作。
  • AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作,这些写入操作以 Redis 协议的格式保存,因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂,对文件进行分析(parse)也很轻松。导出(export) AOF 文件也非常简单:举个例子,如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令,但只要 AOF 文件未被重写,那么只要停止服务器,移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令,并重启 Redis ,就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。
AOF 的缺点
  • 对于相同的数据集来说,AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。
  • 根据所使用的 fsync 策略,AOF 的速度可能会慢于 RDB 。在一般情况下,每秒 fsync 的性能依然非常高,而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快,即使在高负荷之下也是如此。不过在处理巨大的写入载入时,RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间(latency)。
  • AOF 在过去曾经发生过这样的 bug :因为个别命令的原因,导致 AOF 文件在重新载入时,无法将数据集恢复成保存时的原样。(举个例子,阻塞命令 BRPOPLPUSH 就曾经引起过这样的 bug 。)测试套件里为这种情况添加了测试:它们会自动生成随机的、复杂的数据集,并通过重新载入这些数据来确保一切正常。虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见,但是对比来说,RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的。
RDB 和 AOF ,我应该用哪一个?
一般来说,如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性,你应该同时使用两种持久化功能。
如果你非常关心你的数据,但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失,那么你可以只使用 RDB 持久化。
有很多用户都只使用 AOF 持久化,但我们并不推荐这种方式:因为定时生成 RDB 快照(snapshot)非常便于进行数据库备份,并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快,除此之外,使用 RDB 还可以避免之前提到的 AOF 程序的 bug 。
因为以上提到的种种原因,未来我们可能会将 AOF 和 RDB 整合成单个持久化模型。(这是一个长期计划。)
备份 Redis 数据
在阅读这个小节前,先将下面这句话铭记于心:一定要备份你的数据库!
磁盘故障,节点失效,诸如此类的问题都可能让你的数据消失不见,不进行备份是非常危险的。
Redis 对于数据备份是非常友好的,因为你可以在服务器运行的时候对 RDB 文件进行复制:RDB 文件一旦被创建,就不会进行任何修改。当服务器要创建一个新的 RDB 文件时,它先将文件的内容保存在一个临时文件里面,当临时文件写入完毕时,程序才使用 rename(2) 原子地用临时文件替换原来的 RDB 文件。
这也就是说,无论何时,复制 RDB 文件都是绝对安全的。
以下是我们的建议:
  • 创建一个定期任务(cron job),每小时将一个 RDB 文件备份到一个文件夹,并且每天将一个 RDB 文件备份到另一个文件夹。
  • 确保快照的备份都带有相应的日期和时间信息,每次执行定期任务脚本时,使用 find 命令来删除过期的快照:比如说,你可以保留最近 48 小时内的每小时快照,还可以保留最近一两个月的每日快照。
  • 至少每天一次,将 RDB 备份到你的数据中心之外,或者至少是备份到你运行 Redis 服务器的物理机器之外。

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