【3.29】Redis持久化详解（含思维导图）

文章目录

3. 持久化篇
- AOF持久化是怎么实现的？
- - AOF写入磁盘流程
  - AOF日志好处/缺点
  - AOF写回机制
  - AOF重写机制
  - AOF写时复制
  - AOF重写缓冲区
- RDB快照是怎么实现的？
- - 了解RDB
  - 写时复制的流程
  - 混合持久化
- Redis 大key对持久化有什么影响？

3. 持久化篇

Redis的读写操作都是在内存中进行的，所以Redis的性能高。但是当Redis重启，内存中的数据就会丢失，Redis提供了实现数据持久化的方式。

AOF持久化是怎么实现的？

AOF日志（Append Only File，追加写文件）会将Redis执行的所有写操作命令记录到日志中，不会记录读操作命令。

AOF写入磁盘流程

Redis 执行完写操作命令后，会将命令追加到 server.aof_buf 缓冲区；
然后通过 write() 系统调用，将 aof_buf 缓冲区的数据写入到 AOF 文件，此时数据并没有写入到硬盘，而是拷贝到了内核缓冲区 page cache，等待内核将数据写入硬盘；

操作系统的write()函数会将数据从缓冲区写到指定的文件中。
具体内核缓冲区的数据什么时候写入到硬盘，由内核决定。或者自行定义写回时机。

AOF日志好处/缺点

先执行写命令，然后再追加到AOF中日志的好处

第一个好处，避免额外的检查开销，保证记录在 AOF 日志里的命令都是可执行并且正确的。
第二个好处，不会阻塞当前写操作命令的执行，因为当写操作命令执行成功后，才会将命令记录到 AOF 日志。

当然，这样操作也存在一定风险

第一个风险，执行写操作命令和记录日志是两个过程，那当 Redis 在还没来得及将命令写入到硬盘时，服务器发生宕机了，这个数据就会有丢失的风险。
第二个风险，前面说道，由于写操作命令执行成功后才记录到 AOF 日志，所以不会阻塞当前写操作命令的执行，但是可能会给「下一个」命令带来阻塞风险。

如果在将日志内容写入到硬盘时，服务器的硬盘的 I/O 压力太大，就会导致写硬盘的速度很慢，进而阻塞住了，也就会导致后续的命令无法执行。

认真分析一下，其实这两个风险都有一个共性，都跟「 AOF 日志写回硬盘的时机」有关。

AOF写回机制

Redis 提供了 3 种写回硬盘的策略，控制的就是上面说的第三步的过程。在 redis.conf 配置文件中的 appendfsync 配置项可以有以下 3 种参数可填：

Always，这个单词的意思是「总是」，所以它的意思是每次写操作命令执行完后，同步将 AOF 日志数据写回硬盘；
- Always 策略的话，可以最大程度保证数据不丢失，但是由于它每执行一条写操作命令就同步将 AOF 内容写回硬盘，所以是不可避免会影响主进程的性能；
Everysec，这个单词的意思是「每秒」，所以它的意思是每次写操作命令执行完后，先将命令写入到 AOF 文件的内核缓冲区，然后每隔一秒将缓冲区里的内容写回到硬盘；
- Everysec 策略的话，是折中的一种方式，避免了 Always 策略的性能开销，也比 No 策略更能避免数据丢失，当然如果上一秒的写操作命令日志没有写回到硬盘，发生了宕机，这一秒内的数据自然也会丢失。
No，意味着不由 Redis 控制写回硬盘的时机，转交给操作系统控制写回的时机，也就是每次写操作命令执行完后，先将命令写入到 AOF 文件的内核缓冲区，再由操作系统决定何时将缓冲区内容写回硬盘。
- No 策略的话，是交由操作系统来决定何时将 AOF 日志内容写回硬盘，相比于 Always 策略性能较好，但是操作系统写回硬盘的时机是不可预知的，如果 AOF 日志内容没有写回硬盘，一旦服务器宕机，就会丢失不定数量的数据。

这 3 种写回策略都无法完美解决「主进程阻塞」和「减少数据丢失」的问题，因为两个问题是对立的，偏向于一边的话，就会要牺牲另外一边。

这三种策略只是在控制 fsync()（file synchronization）函数的调用时机。当应用程序向文件写入数据时，内核通常先将数据复制到内核缓冲区中，然后排入队列，然后由内核决定何时写入硬盘。

如果想要应用程序向文件写入数据后，能立马将数据同步到硬盘，就可以调用 fsync() 函数，这样内核就会将内核缓冲区的数据直接写入到硬盘，等到硬盘写操作完成后，该函数才会返回。
- Always 策略就是每次写入 AOF 文件数据后，就执行 fsync() 函数；
- Everysec 策略就会创建一个异步任务来执行 fsync() 函数；
- No 策略就是永不执行 fsync() 函数;

AOF重写机制

Redis 为了避免 AOF 文件越写越大，提供了 AOF 重写机制，当 AOF 文件的大小超过所设定的阈值后，Redis 就会启用 AOF 重写机制，来压缩 AOF 文件。

AOF 重写机制是在重写时，读取当前数据库中的所有键值对，然后将每一个键值对用一条命令记录到「新的 AOF 文件」，等到全部记录完后，就将新的 AOF 文件替换掉现有的 AOF 文件。

重写机制的妙处在于，尽管某个键值对被多条写命令反复修改，最终也只需要根据这个「键值对」当前的最新状态，然后用一条命令去记录键值对，代替之前记录这个键值对的多条命令，这样就减少了 AOF 文件中的命令数量。最后在重写工作完成后，将新的 AOF 文件覆盖现有的 AOF 文件。

为什么不复用现有的AOF文件？

如果 AOF 重写过程中失败了，现有的 AOF 文件就会造成污染，可能无法用于恢复使用。所以 AOF 重写过程，先重写到新的 AOF 文件，重写失败的话，就直接删除这个文件就好，不会对现有的 AOF 文件造成影响。
AOF后台重写

写入AOF日志的操作是在主进程完成的，写入的内容不多，不太影响性能。

但是触发AOF重写之后，这时是需要读取所有缓存的键值对数据，并为每个键值对生成一条命令，然后将其写入到新的 AOF 文件，重写完后，就把现在的 AOF 文件替换掉。这个过程是很耗时的，所以重写的操作不能在主进程中。

Redis 的重写 AOF 过程是由后台子进程 bgrewriteaof（background rewrite of Append-Only File。）来完成的，这么做可以达到两个好处：
- 子进程进行 AOF 重写期间，主进程可以继续处理命令请求，从而避免阻塞主进程；
- 子进程带有主进程的数据副本，这里使用子进程而不是线程，因为如果是使用线程，多线程之间会共享内存，那么在修改共享内存数据的时候，需要通过加锁来保证数据的安全，而这样就会降低性能。
  
  而使用子进程，创建子进程时，父子进程是共享内存数据的，不过这个共享的内存只能以只读的方式，而当父子进程任意一方修改了该共享内存，就会发生「写时复制」，于是父子进程就有了独立的数据副本，就不用加锁来保证数据安全。
子进程的数据副本是怎么来的？

主进程在通过 fork 系统调用生成 bgrewriteaof 子进程时，操作系统会把主进程的「页表」复制一份给子进程，这个页表记录着虚拟地址和物理地址映射关系，而不会复制物理内存，也就是说，两者的虚拟空间不同，但其对应的物理空间是同一个。

这样一来，子进程就共享了父进程的物理内存数据了，这样能够节约物理内存资源，页表对应的页表项的属性会标记该物理内存的权限为只读。

AOF写时复制

不过，当父进程或者子进程在向这个内存发起写操作时，CPU 就会触发写保护中断，这个写保护中断是由于违反权限导致的，然后操作系统会在「写保护中断处理函数」里进行物理内存的复制，并重新设置其内存映射关系，将父子进程的内存读写权限设置为可读写，最后才会对内存进行写操作，这个过程被称为写时复制(Copy On Write)。

注意这里只会复制主进程修改的物理内存数据，没修改物理内存还是与子进程共享的。

写时复制顾名思义，在发生写操作的时候，操作系统才会去复制物理内存，这样是为了防止 fork 创建子进程时，由于物理内存数据的复制时间过长而导致父进程长时间阻塞的问题。

AOF重写缓冲区

重写 AOF 日志过程中，如果主进程修改了已经存在 key-value，此时这个 key-value 数据在子进程的内存数据就跟主进程的内存数据不一致了，这时要怎么办呢？

为了解决这种数据不一致问题，Redis 设置了一个 AOF 重写缓冲区，这个缓冲区在创建 bgrewriteaof 子进程之后开始使用。

在重写 AOF 期间，当 Redis 执行完一个写命令之后，它会同时将这个写命令写入到「AOF 缓冲区」和「AOF 重写缓冲区」。

也就是说，在 bgrewriteaof 子进程执行 AOF 重写期间，主进程需要执行以下三个工作:

执行客户端发来的命令；
将执行后的写命令追加到「AOF 缓冲区」；
将执行后的写命令追加到「AOF 重写缓冲区」；

当子进程完成 AOF 重写工作（扫描数据库中所有数据，逐一把内存数据的键值对转换成一条命令，再将命令记录到重写日志）后，会向主进程发送一条信号，信号是进程间通讯的一种方式，且是异步的。

主进程收到该信号后，会调用一个信号处理函数，该函数主要做以下工作：

将 AOF 重写缓冲区中的所有内容追加到新的 AOF 的文件中，使得新旧两个 AOF 文件所保存的数据库状态一致；
新的 AOF 的文件进行改名，覆盖现有的 AOF 文件。

信号函数执行完后，主进程就可以继续像往常一样处理命令了。

总之，重写AOF中有三个阶段会导致阻塞父进程：

后台重写阶段
- 创建子进程的途中，由于要复制父进程的页表等数据结构，阻塞的时间跟页表的大小有关，页表越大，阻塞的时间也越长；
- 完成AOF重写后，会向主进程发送一条信号，主进程调用信号处理函数，该信号的信号处理函数阻塞主进程。
后台重写的写时复制阶段
- 创建完子进程后，如果子进程或者父进程修改了共享数据，就会发生写时复制，这期间会拷贝物理内存，如果内存越大，自然阻塞的时间也越长；
  - 如果这个阶段修改的是一个 bigkey，也就是数据量比较大的 key-value 的时候，这时复制的物理内存数据的过程就会比较耗时，有阻塞主进程的风险。

RDB快照是怎么实现的？

了解RDB

RDB（RedisDB）的文件内容是二进制数据。所谓的快照，就是记录某一个瞬间东西，比如当我们给风景拍照时，那一个瞬间的画面和信息就记录到了一张照片。

所以，RDB 快照就是记录某一个瞬间的内存数据，记录的是实际数据，而 AOF 文件记录的是命令操作的日志，而不是实际的数据。

因此在 Redis 恢复数据时， RDB 恢复数据的效率会比 AOF 高些，因为直接将 RDB 文件读入内存就可以，不需要像 AOF 那样还需要额外执行操作命令的步骤才能恢复数据。

使用RDB快照

Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件，分别是 save 和 bgsave，他们的区别就在于是否在「主线程」里执行：
- 执行了 save 命令，就会在主线程生成 RDB 文件，由于和执行操作命令在同一个线程，所以如果写入 RDB 文件的时间太长，会阻塞主线程；
- 执行了 bgsave （background save）命令，会创建一个子进程来生成 RDB 文件，这样可以避免主线程的阻塞；
而RDB文件的加载工作是在服务器启动时自动执行的，Redis并没有专门提供。
RDB快照的缺点

Redis 的快照是全量快照，也就是说每次执行快照，都是把内存中的「所有数据」都记录到磁盘中。

所以可以认为，执行快照是一个比较重的操作，如果频率太频繁，可能会对 Redis 性能产生影响。如果频率太低，服务器故障时，丢失的数据会更多。通常可能设置至少 5 分钟才保存一次快照，这时如果 Redis 出现宕机等情况，则意味着最多可能丢失 5 分钟数据。

这就是 RDB 快照的缺点，在服务器发生故障时，丢失的数据会比 AOF 持久化的方式更多，因为 RDB 快照是全量快照的方式，因此执行的频率不能太频繁，否则会影响 Redis 性能，而 AOF 日志可以以秒级的方式记录操作命令，所以丢失的数据就相对更少。
执行bgsave时，Redis可以修改数据吗？

执行 bgsave 过程中，Redis 依然可以继续处理操作命令的，也就是数据是能被修改的。

关键的技术就在于写时复制技术（Copy-On-Write, COW）。

写时复制的流程

执行 bgsave 命令的时候，会通过 fork() 创建子进程，此时子进程和父进程是共享同一片内存数据的，因为创建子进程的时候，会复制父进程的页表，但是页表指向的物理内存还是一个。只有在发生修改内存数据的情况时，物理内存才会复制一份。

这样可以减少创建子进程时的性能损耗，从而加快创建子进程的速度，毕竟创建子进程的过程中，是会阻塞主线程的。

所以，创建 bgsave 子进程后，由于共享父进程的所有内存数据，于是就可以直接读取主线程（父进程）里的内存数据，并将数据写入到 RDB 文件。

当主线程（父进程）对这些共享的内存数据也都是只读操作，那么，主线程（父进程）和 bgsave 子进程相互不影响。

但是，如果主线程（父进程）要修改共享数据里的某一块数据（比如键值对 A）时，就会发生写时复制，于是这块数据的物理内存就会被复制一份（键值对 A'），然后主线程在这个数据副本（键值对 A'）进行修改操作。与此同时，bgsave 子进程可以继续把原来的数据（键值对 A）写入到 RDB 文件。

发生写时复制，RDB保存原有内存数据

bgsave 快照过程中，如果主线程修改了共享数据，发生了写时复制后，RDB 快照保存的是原本的内存数据，而主线程刚修改的数据，是没办法在这一时间写入 RDB 文件的，只能交由下一次的 bgsave 快照。

所以 Redis 在使用 bgsave 快照过程中，如果主线程修改了内存数据，不管是否是共享的内存数据，RDB 快照都无法写入主线程刚修改的数据，因为此时主线程（父进程）的内存数据和子进程的内存数据已经分离了，子进程写入到 RDB 文件的内存数据只能是原本的内存数据。

如果系统恰好在 RDB 快照文件创建完毕后崩溃了，那么 Redis 将会丢失主线程在快照期间修改的数据。
写时复制的极端情况

在 Redis 执行 RDB 持久化期间，刚 fork 时，主进程和子进程共享同一物理内存，但是途中主进程处理了写操作，修改了共享内存，于是当前被修改的数据的物理内存就会被复制一份。

那么极端情况下，如果所有的共享内存都被修改，则此时的内存占用是原先的 2 倍。

所以，针对写操作多的场景，我们要留意下快照过程中内存的变化，防止内存被占满了。

混合持久化

尽管 RDB 比 AOF 的数据恢复速度快，但是快照的频率不好把握：

如果频率太低，两次快照间一旦服务器发生宕机，就可能会比较多的数据丢失；
如果频率太高，频繁写入磁盘和创建子进程会带来额外的性能开销。

可以将 RDB 和 AOF 合体使用，这个方法是在 Redis 4.0 提出的，该方法叫混合使用 AOF 日志和内存快照，也叫混合持久化。

混合持久化工作在 AOF 日志重写过程。

当开启了混合持久化时，在 AOF 重写日志时，fork 出来的重写子进程会先将与主线程共享的内存数据以 RDB 方式写入到 AOF 文件，然后主线程处理的操作命令会被记录在重写缓冲区里，重写缓冲区里的增量命令会以 AOF 方式写入到 AOF 文件，写入完成后通知主进程将新的含有 RDB 格式和 AOF 格式的 AOF 文件替换旧的的 AOF 文件。

也就是说，使用了混合持久化，AOF 文件的前半部分是 RDB 格式的全量数据，后半部分是 AOF 格式的增量数据。

这样的好处在于，重启 Redis 加载数据的时候，由于前半部分是 RDB 内容，这样加载的时候速度会很快。

加载完 RDB 的内容后，才会加载后半部分的 AOF 内容，这里的内容是 Redis 后台子进程重写 AOF 期间，主线程处理的操作命令，可以使得数据更少的丢失。

Redis 大key对持久化有什么影响？

大key对AOF写回机制的影响

Redis 提供了 3 种 AOF 日志写回硬盘的策略

当使用 Always 策略的时候，如果写入是一个大 Key，主线程在执行 fsync() 函数的时候，阻塞的时间会比较久，因为当写入的数据量很大的时候，数据同步到硬盘这个过程是很耗时的。
- 大key对AOF重写和RDB的影响
  
  当 AOF 日志写入了很多的大 Key，AOF 日志文件的大小会很大，那么很快就会触发 AOF 重写机制。
  
  AOF重写机制和RDB快照中，在通过 fork() 函数创建子进程的时候，虽然不会复制父进程的物理内存，但是内核会把父进程的页表复制一份给子进程，如果页表很大，那么这个复制过程是会很耗时的，那么在执行 fork 函数的时候就会发生阻塞现象。
  
  随着 Redis 存在越来越多的大 Key，那么 Redis 就会占用很多内存，对应的页表就会越大。
  
  如果创建完子进程后，父进程对共享内存中的大 Key 进行了修改，那么内核就会发生写时复制，会把物理内存复制一份，由于大 Key 占用的物理内存是比较大的，那么在复制物理内存这一过程中，也是比较耗时的，于是父进程（主线程）就会发生阻塞。
大 key 除了会影响持久化之外，还会有以下的影响。
- 客户端超时阻塞。由于 Redis 执行命令是单线程处理，然后在操作大 key 时会比较耗时，那么就会阻塞 Redis，从客户端这一视角看，就是很久很久都没有响应。
- 引发网络阻塞。每次获取大 key 产生的网络流量较大，如果一个 key 的大小是 1 MB，每秒访问量为 1000，那么每秒会产生 1000MB 的流量，这对于普通千兆网卡的服务器来说是灾难性的。
- 阻塞工作线程。如果使用 del 删除大 key 时，会阻塞工作线程，这样就没办法处理后续的命令。
- 内存分布不均。集群模型在 slot 分片均匀情况下，会出现数据和查询倾斜情况，部分有大 key 的 Redis 节点占用内存多，QPS 也会比较大。
如何避免大 Key 呢？

最好在设计阶段，就把大 key 拆分成一个一个小 key。

或者，定时检查 Redis 是否存在大 key ，如果该大 key 是可以删除的，不要使用 DEL 命令删除，因为该命令删除过程会阻塞主线程，而是用 unlink 命令（Redis 4.0+）删除大 key，因为该命令的删除过程是异步的，不会阻塞主线程。
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