Redis 持久化: AOF & RDB
Redis 的一个普遍使用场景是把它当作缓存使用,因为它把后端数据库中的数据存储在内存中,然后直接从内存中读取数据,响应速度会非常快。但是,这里也有一个绝对不能忽略的问题:一旦服务器宕机,内存中的数据将全部丢失。
很容易想到的一个解决方案是,从后端数据库恢复这些数据,但这种方式存在两个问题:一是,需要频繁访问数据库,会给数据库带来巨大的压力;二是,这些数据是从慢速数据库中读取出来的,性能肯定比不上从 Redis 中读取,导致使用这些数据的应用程序响应变慢。所以,对 Redis 来说,实现数据的持久化,避免从后端数据库中进行恢复,是至关重要的。目前,Redis 的持久化主要有两大机制,即 AOF(Append Only File)日志和 RDB 快照。
AOF
说到日志,我们比较熟悉的是数据库的写前日志(Write Ahead Log, WAL),也就是说,在实际写数据前,先把修改的数据记到日志文件中,以便故障时进行恢复。不过,AOF 日志正好相反,它是写后日志,“写后”的意思是 Redis 是先执行命令,把数据写入内存,然后才记录日志,如下图所示:
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AOF 里记录的是 Redis 收到的每一条命令,这些命令是以文本形式保存的。
我们以 Redis 收到“set testkey testvalue”命令后记录的日志为例,看看 AOF 日志的内容。
其中,“*3”表示当前命令有三个部分,每部分都是由“$+数字”开头,后面紧跟着具体的命令、键或值。这里,“数字”表示这部分中的命令、键或值一共有多少字节。例如,“$3 set”表示这部分有 3 个字节,也就是“set”命令。
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好处
- 避免额外的检查命令开销
- 不会阻塞当前的写操作
风险
- 数据丢失:如果刚执行完一个命令,还没有来得及记日志就宕机了,那么这个命令和相应的数据就有丢失的风险。
- 阻塞风险:AOF 虽然避免了对当前命令的阻塞,但可能会给下一个操作带来阻塞风险。这是因为,AOF 日志也是在主线程中执行的,如果在把日志文件写入磁盘时,磁盘写压力大,就会导致写盘很慢,进而导致后续的操作也无法执行了。
仔细分析的话,这两个风险都是和 AOF 写回磁盘的时机相关的。这也就意味着,如果我们能够控制一个写命令执行完后 AOF 日志写回磁盘的时机,这两个风险就解除了。
三种写回策略
AOF 机制给我们提供了三个选择,也就是 AOF 配置项 appendfsync 的三个可选值。
- Always,同步写回:每个写命令执行完,立马同步地将日志写回磁盘;
- Everysec,每秒写回:每个写命令执行完,只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区,每隔一秒把缓冲区中的内容写入磁盘;
- No,操作系统控制的写回:每个写命令执行完,只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区,由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘。
“同步写回”可以做到基本不丢数据,但是它在每一个写命令后都有一个慢速的落盘操作,不可避免地会影响主线程性能;
虽然“操作系统控制的写回”在写完缓冲区后,就可以继续执行后续的命令,但是落盘的时机已经不在 Redis 手中了,只要 AOF 记录没有写回磁盘,一旦宕机对应的数据就丢失了;
“每秒写回”采用一秒写回一次的频率,避免了“同步写回”的性能开销,虽然减少了对系统性能的影响,但是如果发生宕机,上一秒内未落盘的命令操作仍然会丢失。所以,这只能算是,在避免影响主线程性能和避免数据丢失两者间取了个折中。
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想要获得高性能,就选择 No 策略;如果想要得到高可靠性保证,就选择 Always 策略;如果允许数据有一点丢失,又希望性能别受太大影响的话,那么就选择 Everysec 策略。
AOF 重写
AOF 是以文件的形式在记录接收到的所有写命令。随着接收的写命令越来越多,AOF 文件会越来越大。这也就意味着,我们一定要小心 AOF 文件过大带来的性能问题。
这里的“性能问题”,主要在于以下三个方面:
- 一是,文件系统本身对文件大小有限制,无法保存过大的文件;
- 二是,如果文件太大,之后再往里面追加命令记录的话,效率也会变低;
- 三是,如果发生宕机,AOF 中记录的命令要一个个被重新执行,用于故障恢复,如果日志文件太大,整个恢复过程就会非常缓慢,这就会影响到 Redis 的正常使用。
所以,我们就要采取一定的控制手段,这个时候,AOF 重写机制就登场了。
简单来说,AOF 重写机制就是在重写时,Redis 根据数据库的现状创建一个新的 AOF 文件,也就是说,读取数据库中的所有键值对,然后对每一个键值对用一条命令记录它的写入。
比如说,当读取了键值对“testkey”: “testvalue”之后,重写机制会记录 set testkey testvalue 这条命令。这样,当需要恢复时,可以重新执行该命令,实现“testkey”: “testvalue”的写入。
虽然 AOF 重写后,日志文件会缩小,但是,要把整个数据库的最新数据的操作日志都写回磁盘,仍然是一个非常耗时的过程。
和 AOF 日志由主线程写回不同,重写过程是由后台子进程 bgrewriteaof 来完成的,这也是为了避免阻塞主线程,导致数据库性能下降。
我把重写的过程总结为“一个拷贝,两处日志”。
“一个拷贝”就是指,每次执行重写时,主线程 fork 出后台的 bgrewriteaof 子进程。此时,fork 会把主线程的内存拷贝一份给 bgrewriteaof 子进程,这里面就包含了数据库的最新数据。然后,bgrewriteaof 子进程就可以在不影响主线程的情况下,逐一把拷贝的数据写成操作,记入重写日志。
“两处日志”又是什么呢?
因为主线程未阻塞,仍然可以处理新来的操作。此时,如果有写操作,第一处日志就是指正在使用的 AOF 日志,Redis 会把这个操作写到它的缓冲区。这样一来,即使宕机了,这个 AOF 日志的操作仍然是齐全的,可以用于恢复。而第二处日志,就是指新的 AOF 重写日志。这个操作也会被写到重写日志的缓冲区。这样,重写日志也不会丢失最新的操作。等到拷贝数据的所有操作记录重写完成后,重写日志记录的这些最新操作也会写入新的 AOF 文件,以保证数据库最新状态的记录。此时,我们就可以用新的 AOF 文件替代旧文件了。
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总结来说,每次 AOF 重写时,Redis 会先执行一个内存拷贝,用于重写;然后,使用两个日志保证在重写过程中,新写入的数据不会丢失。而且,因为 Redis 采用额外的线程进行数据重写,所以,这个过程并不会阻塞主线程。
RDB
AOF 是每次执行只需要记录操作命令,需要持久化的数据量不大。一般而言,只要你采用的不是 always 的持久化策略,就不会对性能造成太大影响。但是,也正因为记录的是操作命令,而不是实际的数据,所以,用 AOF 方法进行故障恢复的时候,需要逐一把操作日志都执行一遍。如果操作日志非常多,Redis 就会恢复得很缓慢,影响到正常使用。
RDB 采用的是内存快照的方式。所谓内存快照,就是指内存中的数据在某一个时刻的状态记录。对 Redis 来说,就是把某一时刻的状态以文件的形式写到磁盘上,也就是快照。这样一来,即使宕机,快照文件也不会丢失,数据的可靠性也就得到了保证。
和 AOF 相比,RDB 记录的是某一时刻的数据,并不是操作,所以,在做数据恢复时,我们可以直接把 RDB 文件读入内存,很快地完成恢复。
全量快照
Redis 的数据都在内存中,为了提供所有数据的可靠性保证,它执行的是全量快照,也就是说,把内存中的所有数据都记录到磁盘中。
这样做的好处是,一次性记录了所有数据,一个都不少。当你给一个人拍照时,只用协调一个人就够了,但是,拍 100 人的大合影,却需要协调 100 个人的位置、状态,等等,这当然会更费时费力。同样,给内存的全量数据做快照,把它们全部写入磁盘也会花费很多时间。而且,全量数据越多,RDB 文件就越大,往磁盘上写数据的时间开销就越大。
Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件,分别是 save 和 bgsave。
- save:在主线程中执行,会导致阻塞;
- bgsave:创建一个子进程,专门用于写入 RDB 文件,避免了主线程的阻塞,这也是 Redis RDB 文件生成的默认配置。
除此之外,Redis 借助操作系统提供的写时复制技术(Copy-On-Write, COW),在执行快照的同时,正常处理写操作。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(例如图中的键值对 A),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(例如图中的键值对 C),那么,这块数据就会被复制一份,生成该数据的副本(键值对 C’)。然后,主线程在这个数据副本上进行修改。同时,bgsave 子进程可以继续把原来的数据(键值对 C)写入 RDB 文件。
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这既保证了快照的完整性,也允许主线程同时对数据进行修改,避免了对正常业务的影响。
增量快照
对于快照来说,所谓“连拍”就是指连续地做快照。这样一来,快照的间隔时间变得很短,即使某一时刻发生宕机了,因为上一时刻快照刚执行,丢失的数据也不会太多。
但是,如果频繁地执行全量快照,也会带来两方面的开销。
- 一方面,频繁将全量数据写入磁盘,会给磁盘带来很大压力,多个快照竞争有限的磁盘带宽,前一个快照还没有做完,后一个又开始做了,容易造成恶性循环。
- 另一方面,bgsave 子进程需要通过 fork 操作从主线程创建出来。虽然,子进程在创建后不会再阻塞主线程,但是,fork 这个创建过程本身会阻塞主线程,而且主线程的内存越大,阻塞时间越长。如果频繁 fork 出 bgsave 子进程,这就会频繁阻塞主线程了。
此时,我们可以做增量快照,所谓增量快照,就是指,做了一次全量快照后,后续的快照只对修改的数据进行快照记录,这样可以避免每次全量快照的开销。
增量快照的问题:如果我们对每一个键值对的修改,都做个记录,那么,如果有 1 万个被修改的键值对,我们就需要有 1 万条额外的记录。而且,有的时候,键值对非常小,比如只有 32 字节,而记录它被修改的元数据信息,可能就需要 8 字节,这样的画,为了“记住”修改,引入的额外空间开销比较大。这对于内存资源宝贵的 Redis 来说,有些得不偿失。
混合快照
Redis 4.0 中提出了一个混合使用 AOF 日志和内存快照的方法。简单来说,内存快照以一定的频率执行,在两次快照之间,使用 AOF 日志记录这期间的所有命令操作。
这样一来,快照不用很频繁地执行,这就避免了频繁 fork 对主线程的影响。而且,AOF 日志也只用记录两次快照间的操作,也就是说,不需要记录所有操作了,因此,就不会出现文件过大的情况了,也可以避免重写开销。
总结
最后,关于 AOF 和 RDB 的选择问题,有三点建议:
- 数据不能丢失时,内存快照和 AOF 的混合使用是一个很好的选择;
- 如果允许分钟级别的数据丢失,可以只使用 RDB;
- 如果只用 AOF,优先使用 everysec 的配置选项,因为它在可靠性和性能之间取了一个平衡。