先通过故事理解一下RDB和AOF,再来详细讲讲两者的区别
RDB和AOF的故事
我是Redis,一个叫Antirez的男人把我带到了这个世界上。
“快醒醒!快醒醒!”,隐隐约约,我听到有人在叫我。
慢慢睁开眼睛,原来旁边是MySQL大哥。
“我怎么睡着了?”
“嗨,你刚才是不是出现了错误,整个进程都崩溃了!害得一大堆查询请求都给我怼过来了!”,MySQL说到。
刚刚醒来,脑子还有点懵,MySQL大哥扶我起来继续工作。
“糟了!我之前缓存的数据全都不见了!”
“WTF?你没有做持久化吗?”,MySQL大哥一听脸色都变了。
我尴尬的摇了摇头,“我都是保存在内存中的,所以才那么快啊”
“那也可以在硬盘上保存一下啊,遇到这种情况全部从头再来建立缓存,这不浪费时间嘛!”
我点了点头,“让我琢磨一下,看看怎么做这个持久化”。
RDB持久化
没几天,我就拿出了一套方案:RDB
既然我的数据都在内存中存放着,最简单的就是遍历一遍把它们全都写入文件中。
为了节约空间,我定义了一个二进制的格式,把数据一条一条码在一起,生成了一个RDB文件。
不过我的数据量有点大,要是全部备份一次得花不少时间,所以不能太频繁的去做这事,要不然我不用干正事了,光花时间去备份了。
还有啊,要是一直没有写入操作,都是读取操作,那我也不用重复备份,浪费时间。
思来想去,我决定提供一个配置参数,既可以支持周期性备份,也可以避免做无用功。
就像这样:
- save 900 1 # 900秒(15分钟)内有1个写入
- save 300 10 # 300秒(5分钟)内有10个写入
- save 60 10000 # 60秒(1分钟)内有10000个写入 多个条件可以组合使用,只要上面一个条件满足,我就会去进行备份。
后来我又想了一下,这样还是不行,我得fork出一个子进程去做这件事,不能浪费我的时间。
有了备份文件,下次我再遇到崩溃退出,甚至服务器断电罢工了,只要我的备份文件还在,我就能在启动的时候读取,快速恢复之前的状态啦!
MySQL:binlog
我带着这套方案,兴冲冲的拿给了MySQL大哥看了,期待他给我一些鼓励。
“老弟,你这个方案有点问题啊”,没想到,他竟给我浇了一盆冷水。
“问题?有什么问题?”
“你看啊,你这个周期性去备份,周期还是分钟级别的,你可知道咱们这服务每秒钟都要响应多少请求,像你这样不得丢失多少数据?”,MySQL语重心长的说到。
我一下有些气短了,“可是,这个备份一次要遍历全部数据,开销还是挺大的,不适合高频执行啊”
“谁叫你一次遍历全部数据了?来来来,我给你看个东西”,MySQL大哥把我带到了一个文件目录下:
- mysql-bin.000001
- mysql-bin.000002
- mysql-bin.000003
“看,这些是我的二进制日志binlog,你猜猜看里面都装了些什么?”,MySQL大哥指着这一堆文件说到。
我看了一眼,全是一堆二进制数据,这哪看得懂,我摇了摇头。
“这里面呀记录了我对数据执行更改的所有操作,像是INSERT,UPDATE、DELETE等等动作,等我要进行数据恢复的时候就可以派上大用场了”
听他这么一说,我一下来了灵感!告别了MySQL大哥,回去研究起新的方案来了。
AOF持久化
你们也知道,我也是基于命令式的,每天的工作就是响应业务程序发来的命令请求。
回来以后,我决定照葫芦画瓢,学着MySQL大哥的样子,把我执行的所有写入命令都记录下来,专门写入了一个文件,并给这种持久化方式也取了一个名字:AOF(Append Only File)。
不过我遇到了RDB方案同样的问题,我该多久写一次文件呢?
我肯定不能每执行一条写入命令就记录到文件中,那会严重拖垮我的性能!我决定准备一个缓冲区,然后把要记录的命令先临时保存在这里,然后再择机写入文件,我把这个临时缓冲区叫做aof_buf。
说干就干,我试了一下,竟然发现数据没有写入到文件中去。多方打听才知道,原来操作系统也有个缓存区,我写的数据被他缓存起来了,没有给我写入到文件中去,这不是坑爹呢嘛!
看来,我写完了还得要去刷新一下,把数据真正给写下去,思来想去,我还是提供一个参数,让业务程序去设置什么时候刷新吧。
代码语言:javascript复制appendfsync参数,三个取值:
always: 每个事件周期都同步刷新一次
everysec: 每一秒都同步刷新一次
no: 我只管写,让操作系统自己决定什么时候真正写入吧
AOF重写
这一次我不像之前那么冲动,我决定先试运行一段时间再去告诉MySQL大哥,免得又被他戳到软肋。
试用了一段时间,各方面都运行良好,不过我发现随着时间的推移,我写的这个AOF备份文件越来越大,越来越大!不仅非常占硬盘空间,复制移动,加载分析都非常的麻烦耗时。
我得想个办法把文件给压缩一下,我把这个过程叫做AOF重写。
一开始,我打算去分析原来的AOF文件,然后将其中的冗余指令去掉,来给AOF文件瘦瘦身,不过我很快放弃了这个想法,这工作量实在太大了,分析起来也颇为麻烦,浪费很多精力跟时间。
原来的一条条记录这种方式实在是太笨了,数据改来改去,有很多中间状态都没用,我何不就把最终都数据状态记录下来就好了?
比如:
- RPUSH name_list ‘编程技术宇宙’
- RPUSH name_list ‘帅地玩编程’
- RPUSH name_list ‘后端技术学堂’
可以合并成一条搞定:
- RPUSH name_list ‘编程技术宇宙’ ‘帅地玩编程’ ‘后端技术学堂’
AOF文件重写的思路我是有了,不过这件事干起来还是很耗时间,我决定和RDB方式一样,fork出一个子进程来做这件事情。
谨慎如我,发现这样做之后,子进程在重写期间,我要是修改了数据,就会出现和重写的内容不一致的情况!MySQL大哥肯定会挑刺儿,我还得把这个漏洞给补上。
于是,我在之前的aof_buf之外,又准备了一个缓冲区:AOF重写缓冲区。
从创建重写子进程开始的那一刻起,我把后面来的写入命令也copy一份写到这个重写缓冲区中,等到子进程重写AOF文件结束之后,我再把这个缓冲区中的命令写入到新的AOF文件中。
最后再重命名新的AOF文件,替换掉原来的那个臃肿不堪的大文件,终于大功告成!
再三确定我的思路没有问题之后,我带着新的方案再次找到了MySQL大哥,我都做到这份儿上了,这一次,想必他应该无话可说了吧?
MySQL大哥看了我的方案露出了满意的笑容,只是问了一个问题:
这AOF方案这么好了,RDB方案是不是可以不要了呢?
万万没想到,他居然问我这个问题,我竟陷入了沉思,你觉得我该怎么回答好呢?
详细解释RDB和AOF Redis 持久化:
提供了多种不同级别的持久化方式:一种是RDB,另一种是AOF.
RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照(point-in-time snapshot)。
AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令,并在服务器启动时,通过重新执行这些命令来还原数据集。 AOF 文件中的命令全部以 Redis 协议的格式来保存,新命令会被追加到文件的末尾。 Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写(rewrite),使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小。Redis 还可以同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。 在这种情况下, 当 Redis 重启时, 它会优先使用 AOF 文件来还原数据集, 因为 AOF 文件保存的数据集通常比 RDB 文件所保存的数据集更完整。你甚至可以关闭持久化功能,让数据只在服务器运行时存在。
了解 RDB 持久化和 AOF 持久化之间的异同是非常重要的, 以下几个小节将详细地介绍这这两种持久化功能, 并对它们的相同和不同之处进行说明。
RDB 的优点:
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。
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。)
RDB 快照:
在默认情况下, Redis 将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。你也可以通过调用 SAVE 或者 BGSAVE , 手动让 Redis 进行数据集保存操作。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 这种持久化方式被称为快照(snapshot)。
快照的运作方式:
当 Redis 需要保存 dump.rdb 文件时, 服务器执行以下操作: Redis 调用 fork() ,同时拥有父进程和子进程。 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。 当子进程完成对新 RDB 文件的写入时,Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件,并删除旧的 RDB 文件。 这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制(copy-on-write)机制中获益。 只进行追加操作的文件(append-only file,AOF) 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。尽管对于某些程序来说, 数据的耐久性并不是最重要的考虑因素, 但是对于那些追求完全耐久能力(full durability)的程序来说, 快照功能就不太适用了。 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。 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。
AOF 重写:
因为 AOF 的运作方式是不断地将命令追加到文件的末尾, 所以随着写入命令的不断增加, AOF 文件的体积也会变得越来越大。举个例子, 如果你对一个计数器调用了 100 次 INCR , 那么仅仅是为了保存这个计数器的当前值, AOF 文件就需要使用 100 条记录(entry)。然而在实际上, 只使用一条 SET 命令已经足以保存计数器的当前值了, 其余 99 条记录实际上都是多余的。为了处理这种情况, Redis 支持一种有趣的特性: 可以在不打断服务客户端的情况下, 对 AOF 文件进行重建(rebuild)。执行 BGREWRITEAOF 命令, Redis 将生成一个新的 AOF 文件, 这个文件包含重建当前数据集所需的最少命令。
AOF 有多耐久?
你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。 有三个选项: 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。 每秒 fsync 一次:足够快(和使用 RDB 持久化差不多),并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。 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。 总是 fsync 的策略在实际使用中非常慢, 即使在 Redis 2.0 对相关的程序进行了改进之后仍是如此 —— 频繁调用 fsync 注定了这种策略不可能快得起来。
如果 AOF 文件出错了,怎么办?
服务器可能在程序正在对 AOF 文件进行写入时停机, 如果停机造成了 AOF 文件出错(corrupt), 那么 Redis 在重启时会拒绝载入这个 AOF 文件, 从而确保数据的一致性不会被破坏。
当发生这种情况时, 可以用以下方法来修复出错的 AOF 文件:
为现有的 AOF 文件创建一个备份。 使用 Redis 附带的 redis-check-aof 程序,对原来的 AOF 文件进行修复。 $ redis-check-aof –fix (可选)使用 diff -u 对比修复后的 AOF 文件和原始 AOF 文件的备份,查看两个文件之间的不同之处。 重启 Redis 服务器,等待服务器载入修复后的 AOF 文件,并进行数据恢复。 AOF 的运作方式 AOF 重写和 RDB 创建快照一样,都巧妙地利用了写时复制机制。
以下是 AOF 重写的执行步骤:
Redis 执行 fork() ,现在同时拥有父进程和子进程。 子进程开始将新 AOF 文件的内容写入到临时文件。对于所有新执行的写入命令,父进程一边将它们累积到一个内存缓存中,一边将这些改动追加到现有 AOF 文件的末尾: 这样即使在重写的中途发生停机,现有的 AOF 文件也还是安全的。当子进程完成重写工作时,它给父进程发送一个信号,父进程在接收到信号之后,将内存缓存中的所有数据追加到新 AOF 文件的末尾。现在 Redis 原子地用新文件替换旧文件,之后所有命令都会直接追加到新 AOF 文件的末尾。
为最新的 dump.rdb 文件创建一个备份。 将备份放到一个安全的地方。 执行以下两条命令: redis-cli> CONFIG SET appendonly yes redis-cli> CONFIG SET save “” 确保命令执行之后,数据库的键的数量没有改变。 确保写命令会被正确地追加到 AOF 文件的末尾。 步骤 3 执行的第一条命令开启了 AOF 功能: Redis 会阻塞直到初始 AOF 文件创建完成为止, 之后 Redis 会继续处理命令请求, 并开始将写入命令追加到 AOF 文件末尾。 步骤 3 执行的第二条命令用于关闭 RDB 功能。 这一步是可选的, 如果你愿意的话, 也可以同时使用 RDB 和 AOF 这两种持久化功能。 别忘了在 redis.conf 中打开 AOF 功能! 否则的话, 服务器重启之后, 之前通过 CONFIG SET 设置的配置就会被遗忘, 程序会按原来的配置来启动服务器。
RDB 和 AOF 之间的相互作用:
在版本号大于等于 2.4 的 Redis 中, BGSAVE 执行的过程中, 不可以执行 BGREWRITEAOF 。 反过来说, 在 BGREWRITEAOF 执行的过程中, 也不可以执行 BGSAVE 。 这可以防止两个 Redis 后台进程同时对磁盘进行大量的 I/O 操作。 如果 BGSAVE 正在执行, 并且用户显示地调用 BGREWRITEAOF 命令, 那么服务器将向用户回复一个 OK 状态, 并告知用户, BGREWRITEAOF 已经被预定执行: 一旦 BGSAVE 执行完毕, BGREWRITEAOF 就会正式开始。当 Redis 启动时, 如果 RDB 持久化和 AOF 持久化都被打开了, 那么程序会优先使用 AOF 文件来恢复数据集, 因为 AOF 文件所保存的数据通常是最完整的。
备份 Redis 数据:
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 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。
转自:https://blog.csdn.net/JavaTeachers/article/details/108998121
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/201145.html原文链接:https://javaforall.cn