博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
redis持久化
阅读量:5771 次
发布时间:2019-06-18

本文共 2741 字,大约阅读时间需要 9 分钟。

hot3.png

Redis 持久化

Redis 提供了多种不同级别的持久化方式:

  • 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 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  命令, 并重启 Redis , 就可以将数据集恢复到  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  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 

转载于:https://my.oschina.net/u/2368584/blog/506790

你可能感兴趣的文章
左手坐标系和右手坐标系 ZZ
查看>>
陀螺仪主要性能指标
查看>>
Java 架构师眼中的 HTTP 协议
查看>>
Linux 目录结构和常用命令
查看>>
Linux内存管理之mmap详解 (可用于android底层内存调试)
查看>>
利润表(年末)未分配利润公式备份
查看>>
Android开发中ViewStub的应用方法
查看>>
gen already exists but is not a source folder. Convert to a source folder or rename it 的解决办法...
查看>>
HDOJ-2069Coin Change(母函数加强)
查看>>
遍历Map的四种方法
查看>>
Altium Designer 小记
查看>>
【Linux高级驱动】I2C驱动框架分析
查看>>
赵雅智:js知识点汇总
查看>>
二维有序数组查找数字
查看>>
20个Linux服务器性能调优技巧
查看>>
多重影分身:一套代码如何生成多个小程序?
查看>>
Oracle将NetBeans交给了Apache基金会
查看>>
填坑记:Uncaught RangeError: Maximum call stack size exceeded
查看>>
SpringCloud之消息总线(Spring Cloud Bus)(八)
查看>>
DLA实现跨地域、跨实例的多AnalyticDB读写访问
查看>>