大家好,我是考100分的小小码 ,祝大家学习进步,加薪顺利呀。今天说一说Redis学习之持久化,希望您对编程的造诣更进一步.
简介
持久化是将内存中的瞬时数据,转换为存储在磁盘上的持久数据。redis是一个将数据存储在内存中的数据库,这也是它高效率的原因之一。但是将数据存储在内存,如果遇到突发事件,可能会造成数据的丢失。所以我们需要将数据持久化,等下次redis启动时,再次将数据加载进去即可。
RDB和AOF
redis的持久化可以分为两类,一种是快照模式的RDB,一种是日志模式的AOF。
RDB
命令
save
:手动保存一次数据
bgsave
:手动启动后台存储,不会立刻执行。
配置
dbfilename dump.rdb
:设置数据库持久话文件名称
dir
:数据文件存储位置
rdbcompression yes
:持久化数据是否启用压缩,默认启用。采用lzf压缩。关闭而已节省cpu时间,但是文件会巨大。
rdbchecksum yes
:设置是否对rdb文件进行校验。
stop-writes-on-basave-error yes
:后台存储的过程中,如果出现错误现象,是否停止保存操作,默认是开启的。
save second changes
:限定时间内,key的变化数量达到指定数量,则进行持久化。second:时间 changes:变化数量
工作原理
save
命令会将数据记录到 .rdb
的文件当中,当下次redis启动时会自动加载这个文件。
因为redis是单线程的,所以当我们执行一个命令的时候,其他命令只能是阻塞状态。因为磁盘的IO是很慢的,在数据量大的情况下我们使用save
指令来持久化数据时,可能会造成大量的其他命令造成阻塞,直到整个RDB完毕才会顺序执行其他命令。所以生产环境不会使用save
命令。
解决方案
将RDB的过程放到后台执行,不会和其他命令一同放入“任务队列”中。
bgsave
:以后台方式进行保存操作,但是不是立刻执行。
当我们执行bgsave
命令时,redis会使用它的fork函数启动一个子进程来进行数据的持久化。bgsave
是针对save
命令阻塞问题进行的优化,建议关于RDB的操作。都使用bgsave
优缺点
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缺点
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RDB是一个紧凑压缩的二进制文件,存储效率高
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RDB内存储的是redis某一个时间点的数据快照,非常适合数据备份,全量复制等场景。
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RDB恢复数据要比AOF快很多。
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应用:服务器中每X小时,执行一次bgsave 并且将备份文件拷贝到远程机器,用于灾难恢复。
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优点
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RDB无论是使用执行指令还是使用配置,都无法做到实时持久化,具有可能丢失一部分数据的可能性。
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bgsave执行每次都要创建一个新子进程,会牺牲一些性能,浪费一些内存。
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Redis各个版本中的RDB文件格式未统一,可能存在不兼容的情况。
AOF
AOF(append only file)以独立的日志方式记录每次操作影响数据的命令,重启时再重新执行一遍AOF文件中的命令以达到恢复数据的效果。与RDB相比可以描述为”该记录数据为记录数据产生的过程“
AOF解决了持久化的实时性,是主流的方式。
工作过程
在使用AOF时,redis会将影响数据的命令首先记录到一个缓存区域,当到达条件时写入到日志文件当中。
AOF写策略
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always
每执行一次影响数据命令,就同步到日志文件当中,数据零误差,性能地下。当你的执行命令很快的时候,需要不停的进行io操作,所以这个不常用。
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everysec
每秒将缓存区中的执行同步到日志文件当中,数据准确性高,性能较高。在系统宕机时,最坏会丢失1秒的数据。这个也是默认的配置。
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no
系统控制,由操作系统控制每次同步到日志文件的的时间,过程不可控制。
配置
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开启AOF
appendonly yes|no
:开启AOF 功能,默认为不开启。
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配置策略
appendfsync
:上边三种策略
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配置自动重写
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auto-aof-rewrite-min-size
:当当前的AOF文件尺寸达到这个值,则进行重写 aof_current_zie>auto-aof-rewrite-min-size -
auto-aof-rewrite-percentage
:当当前的AOF文件尺寸增长的百分比达到这个值,则重写
aof_current_size-aof_base_size/aof_base_size>auto-aof-rewrite-percentage
代码100分
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AOF重写
随着命令不断的写入AOF,文件会越来越大,为了解决这个问题,Redis引入了AOF重写机制压缩文件体积。AOF重写是将Redis内部的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程,简单言就是将若干数据转换为命令存储到AOF文件中。
作用
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降低磁盘占用
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提高持久化效率,降低写时间。
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提高恢复效率
AOF规则
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超时的数据不会再同步到AOF文件当中。
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忽略无效指令,重写时使用内部数据直接生成。
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合并同一条数据修改的命令 例如 lpush list1 1,lpush list1 2,lpush list1 3—->>> lpush list1 1 2 3。为了防止数据量过大,对客户端缓冲造成溢出,对于list,set,hash,zset最大只可以一次写入64个数据。
命令
bgrewriteaof
:手动重写,后台重写AOF,当我们执行这个命令时,redis会调用fork函数创建子进程进行,将数据转换为命令覆盖AOF文件。
AOF和RDB区别
持久化方式 | RDB | AOF |
---|---|---|
占用存储空间 | 小(数据级:压缩) | 大(指令级:重写) |
存储速度 | 慢,数据量大时 | 快 |
恢复速度 | 快 | 慢 |
数据安全性 | 会丢失数据 | 依策略 |
资源消耗 | 高/重量级 | 低/轻量级 |
启用优先级 | 低 | 高 |
AOF和RDB的选择
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对数据非常敏感,建议使用AOF方案,因为持久化策略使用everysecond,每秒存储一次。该策略在性能上仍然可以保持很好的效果,最坏的情况也仅仅丢失1秒的数据。
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数据呈现阶段有效性,建议使用RDB方案,数据可以良好做到阶段内无丢失(该阶段值运维手工维护的阶段),且恢复速度快,阶段点数据使用RDB。
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如果不能承受分钟以内的数据丢失,对业务数据非常敏感,则使用AOF
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如果能承受分钟以内的数据丢失,且追求大数据集的快速恢复,选用RDB
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灾难恢复选择RDB
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双保险策略,同时开启RDB和AOF。重启后,Redis会首先使用AOF恢复数据,降低数据丢失的量。
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