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(转)深度剖析Redis持久化

 
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Redis是一种面向“key-value”类型数据的分布式NoSQL数据库系统,具有高性能、持久存储、适应高并发应用场景等优势。它虽然起步较晚,但发展却十分迅速。

近日,Redis的作者在博客中写到,他看到的所有针对Redis的讨论中,对Redis持久化的误解是最大的,于是他写了一篇长文来对Redis的持久化进行了系统性的论述。文章主要包含三个方面:Redis持久化是如何工作的、这一性能是否可靠以及和其它类型的数据库比较。以下为文章内容:

一、Redis持久化是如何工作的?

什么是持久化?简单来讲就是将数据放到断电后数据不会丢失的设备中,也就是我们通常理解的硬盘上。首先我们来看一下数据库在进行写操作时到底做了哪些事,主要有下面五个过程

  • 客户端向服务端发送写操作(数据在客户端的内存中)。
  • 数据库服务端接收到写请求的数据(数据在服务端的内存中)。
  • 服务端调用write这个系统调用,将数据往磁盘上写(数据在系统内存的缓冲区中)。
  • 操作系统将缓冲区中的数据转移到磁盘控制器上(数据在磁盘缓存中)。
  • 磁盘控制器将数据写到磁盘的物理介质中(数据真正落到磁盘上)。

故障分析

写操作大致有上面5个流程,下面我们结合上面的5个流程看一下各种级别的故障

  • 当数据库系统故障时,这时候系统内核还是完好的。那么此时只要我们执行完了第3步,那么数据就是安全的,因为后续操作系统会来完成后面几步,保证数据最终会落到磁盘上。
  • 当系统断电时,这时候上面5项中提到的所有缓存都会失效,并且数据库和操作系统都会停止工作。所以只有当数据在完成第5步后,才能保证在断电后数据不丢失

通过上面5步的了解,可能我们会希望搞清下面一些问题

  • 数据库多长时间调用一次write,将数据写到内核缓冲区?
  • 内核多长时间会将系统缓冲区中的数据写到磁盘控制器?
  • 磁盘控制器又在什么时候把缓存中的数据写到物理介质上?

对于第一个问题,通常数据库层面会进行全面控制。而对第二个问题,操作系统有其默认的策略,但是我们也可以通过POSIX API提供的fsync系列命令强制操作系统将数据从内核区写到磁盘控制器上。对于第三个问题,好像数据库已经无法触及,但实际上,大多数情况下磁盘缓存 是被设置关闭的,或者是只开启为读缓存,也就是说写操作不会进行缓存,直接写到磁盘。建议的做法是仅仅当你的磁盘设备有备用电池时才开启写缓存

数据损坏

所谓数据损坏,就是数据无法恢复,上面我们讲的都是如何保证数据是确实写到磁盘上去,但是写到磁盘上可能并不意味着数据不会损坏。比如我们可能一 次写请求会进行两次不同的写操作,当意外发生时,可能会导致一次写操作安全完成,但是另一次还没有进行。如果数据库的数据文件结构组织不合理,可能就会导 致数据完全不能恢复的状况出现。

这里通常也有三种策略来组织数据,以防止数据文件损坏到无法恢复的情况

  • 第一种是最粗糙的处理,就是不通过数据的组织形式保证数据的可恢复性。而是通过配置数据同步备份的方式,在数据文件损坏后通过数据备份来进行恢复。实际上MongoDB在不开启操作日志,通过配置Replica Sets时就是这种情况。
  • 另一种是在上面基础上添加一个操作日志,每次操作时记一下操作的行为,这样我们可以通过操作日志来进行数据恢复。因为操作日志是顺序追加的方式写的,所以不会出现操作日志也无法恢复的情况。这也类似于MongoDB开启了操作日志的情况。
  • 更保险的做法是数据库不进行旧数据的修改,只是以追加方式去完成写操作,这样数据本身就是一份日志,这样就永远不会出现数据无法恢复的情况了。实际上CouchDB就是此做法的优秀范例。

1、Redis的第一个持久化策略:RDB快照

Redis支持将当前数据的快照存成一个数据文件的持久化机制。而一个持续写入的数据库如何生成快照呢。Redis借助了fork命令的copy on write机制。在生成快照时,将当前进程fork出一个子进程,然后在子进程中循环所有的数据,将数据写成为RDB文件。

我们可以通过Redis的save指令来配置RDB快照生成的时机,比如你可以配置当10分钟以内有100次写入就生成快照,也可以配置当1小时 内有1000次写入就生成快照,也可以多个规则一起实施。这些规则的定义就在Redis的配置文件中,你也可以通过Redis的CONFIG SET命令在Redis运行时设置规则,不需要重启Redis。

Redis的RDB文件不会坏掉,因为其写操作是在一个新进程中进行的,当生成一个新的RDB文件时,Redis生成的子进程会先将数据写到一个 临时文件中,然后通过原子性rename系统调用将临时文件重命名为RDB文件,这样在任何时候出现故障,Redis的RDB文件都总是可用的。

同时,Redis的RDB文件也是Redis主从同步内部实现中的一环。

但是,我们可以很明显的看到,RDB有它的不足,就是一旦数据库出现问题,那么我们的RDB文件中保存的数据并不是全新的, 从上次RDB文件生成到 Redis停机这段时间的数据全部丢掉了。在某些业务下,这是可以忍受的,我们也推荐这些业务使用RDB的方式进行持久化,因为开启RDB的代价并不高。 但是对于另外一些对数据安全性要求极高的应用,无法容忍数据丢失的应用,RDB就无能为力了,所以Redis引入了另一个重要的持久化机制:AOF日志。

2、Redis的第二个持久化策略:AOF日志

AOF日志的全称是Append Only File,从名字上我们就能看出来,它是一个追加写入的日志文件。与一般数据库不同的是,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。比如我们进行如下实验,使用Redis2.6 版本,在启动命令参数中设置开启AOF功能:

代码
  1. ./redis-server --appendonly yes  
代码
  1. ./redis-server --appendonly yes  


然后我们执行如下的命令:

代码
  1. redis 127.0.0.1:6379> set key1 Hello  
  2. OK  
  3. redis 127.0.0.1:6379> append key1 " World!"  
  4. (integer) 12  
  5. redis 127.0.0.1:6379> del key1  
  6. (integer) 1  
  7. redis 127.0.0.1:6379> del non_existing_key  
  8. (integer) 0  
代码
  1. redis 127.0.0.1:6379> set key1 Hello  
  2. OK  
  3. redis 127.0.0.1:6379> append key1 " World!"  
  4. (integer) 12  
  5. redis 127.0.0.1:6379> del key1  
  6. (integer) 1  
  7. redis 127.0.0.1:6379> del non_existing_key  
  8. (integer) 0  


这时我们查看AOF日志文件,就会得到如下内容:

代码
  1. $ cat appendonly.aof  
  2. *2  
  3. $6  
  4. SELECT  
  5. $1  
  6. 0  
  7. *3  
  8. $3  
  9. set  
  10. $4  
  11. key1  
  12. $5  
  13. Hello  
  14. *3  
  15. $6  
  16. append  
  17. $4  
  18. key1  
  19. $7  
  20.  World!  
  21. *2  
  22. $3  
  23. del  
  24. $4  
  25. key1  
代码
  1. $ cat appendonly.aof  
  2. *2  
  3. $6  
  4. SELECT  
  5. $1  
  6. 0  
  7. *3  
  8. $3  
  9. set  
  10. $4  
  11. key1  
  12. $5  
  13. Hello  
  14. *3  
  15. $6  
  16. append  
  17. $4  
  18. key1  
  19. $7  
  20.  World!  
  21. *2  
  22. $3  
  23. del  
  24. $4  
  25. key1  


可以看到,写操作都生成了一条相应的命令作为日志。其中值得注意的是最后一个del命令,它并没有被记录在AOF日志中,这是因为Redis判断出 这个命令不会对当前数据集做出修改。 所以不需要记录这个无用的写命令。另外AOF日志也不是完全按客户端的请求来生成日志的,比如命令 INCRBYFLOAT 在记AOF日志时就被记成一条SET记录,因为浮点数操作可能在不同的系统上会不同,所以为了避免同一份日志在不同的系统上生成不同的数据集,所以这里只 将操作后的结果通过SET来记录。

AOF重写

你可以会想,每一条写命令都生成一条日志,那么AOF文件是不是会很大?答案是肯定的,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。

二、Redis持久化性能是否可靠?

从上面的流程我们能够看到,RDB是顺序IO操作,性能很高。而同时在通过RDB文件进行数据库恢复的时候,也是顺序的读取数据加载到内存中。所以也不会造成磁盘的随机读取错误。

而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5个流程。那么写AOF的操作安全性又有多高呢?实际上这是可以设置的,在Redis中对AOF调用write写入后,何时再调用fsync将其写到磁盘上,通过appendfsync选项来控制,下面appendfsync的三个设置项,安全强度逐渐变强。

1、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

2、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。

3、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。

对于pipelining有什么不同?

对于pipelining的操作,其具体过程是客户端一次性发送N个命令,然后等待这N个命令的返回结果被一起返回。通过采用 pipilining 就意味着放弃了对每一个命令的返回值确认。由于在这种情况下,N个命令是在同一个执行过程中执行的。所以当设置appendfsync为everysec 时,可能会有一些偏差,因为这N个命令可能执行时间超过1秒甚至2秒。但是可以保证的是,最长时间不会超过这N个命令的执行时间和。

三、和其它数据库的比较

上面操作系统层面的数据安全我们已经讲了很多,其实,不同的数据库在实现上都大同小异。总之,最后的结论就是,在Redis开启AOF的情况下,其单机数据安全性并不比这些成熟的SQL数据库弱

在数据导入方面的比较

这些持久化的数据有什么用,当然是用于重启后的数据恢复。Redis是一个内存数据库,无论是RDB还是AOF,都只是其保证数据恢复的措施。所 以 Redis在利用RDB和AOF进行恢复的时候,都会读取RDB或AOF文件,重新加载到内存中。相对于MySQL等数据库的启动时间来说,会长很多,因 为MySQL本来是不需要将数据加载到内存中的。

但是相对来说,MySQL启动后提供服务时,其被访问的热数据也会慢慢加载到内存中,通常我们称之为预热,而在预热完成前,其性能都不会太高。而Redis的好处是一次性将数据加载到内存中,一次性预热。这样只要Redis启动完成,那么其提供服务的速度都是非常快的。

而在利用RDB和利用AOF启动上,其启动时间有一些差别。RDB的启动时间会更短,原因有两个,一是RDB文件中每一条数据只有一条记录,不会 像 AOF日志那样可能有一条数据的多次操作记录。所以每条数据只需要写一次就行了。另一个原因是RDB文件的存储格式和Redis数据在内存中的编码格式是 一致的,不需要再进行数据编码工作。在CPU消耗上要远小于AOF日志的加载。

英文原文:Redis persistence demystified

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