一、为什么需要持久化

redis里有10gb数据,突然停电或者意外宕机了,再启动的时候10gb都没了?!所以需要持久化,宕机后再通过持久化文件将数据恢复。

二、优缺点

1、rdb文件

rdb文件都是二进制,很小。比如内存数据有10gb,rdb文件可能就1gb,只是举例。

2、优点

  • 由于rdb文件都是二进制文件,所以很小,在灾难恢复的时候会快些。

  • 他的效率(主进程处理命令的效率,而不是持久化的效率)相对于aof要高(bgsave而不是save),因为每来个请求他都不会处理任何事,只是bgsave的时候他会fork()子进程且可能copyonwrite,但copyonwrite只是一个寻址的过程,纳秒级别的。而aof每次都是写盘操作,毫米级别。没法比。

3、缺点

数据可靠性比aof低,也就是会丢失的多。因为aof可以配置每秒都持久化或者每个命令处理完就持久化一次这种高频率的操作,而rdb的话虽然也是靠配置进行bgsave,但是没有aof配置那么灵活,也没aof持久化快,因为rdb每次全量,aof每次只追加。

三、RDB持久化的两种方法

配置文件也可以配置触发rdb的规则。配置文件配置的规则采取的是bgsave的原理。

1、save

1.1、描述

同步、阻塞

1.2、缺点

致命的问题,持久化的时候redis服务阻塞(准确的说会阻塞当前执行save命令的线程,但是redis是单线程的,所以整个服务会阻塞),不能继对外提供请求,GG!数据量小的话肯定影响不大,数据量大呢?每次复制需要1小时,那就相当于停机一小时。

2、bgsave

2.1、描述

异步、非阻塞

2.2、原理

fork() + copyonwrite

2.3、优点

他可以一边进行持久化,一边对外提供读写服务,互不影响,新写的数据对我持久化不会造成数据影响,你持久化的过程中报错或者耗时太久都对我当前对外提供请求的服务不会产生任何影响。持久化完会将新的rdb文件覆盖之前的。

四、fork()

bgsave原理是fork() + copyonwrite,那么现在来聊一下fork()

1、fork()是什么

fork()是unix和linux这种操作系统的一个api,而不是Redis的api。

2、fork()有什么用

fork()用于创建一个子进程,注意是子进程,不是子线程。fork()出来的进程共享其父类的内存数据。仅仅是共享fork()出子进程的那一刻的内存数据,后期主进程修改数据对子进程不可见,同理,子进程修改的数据对主进程也不可见。

比如:A进程fork()了一个子进程B,那么A进程就称之为主进程,这时候主进程子进程所指向的内存空间是同一个,所以他们的数据一致。但是A修改了内存上的一条数据,这时候B是看不到的,A新增一条数据,删除一条数据,B都是看不到的。而且子进程B出问题了,对我主进程A完全没影响,我依然可以对外提供服务,但是主进程挂了,子进程也必须跟随一起挂。这一点有点像守护线程的概念。Redis正是巧妙的运用了fork()这个牛逼的api来完成RDB的持久化操作。

五、Redis中的fork()

Redis巧妙的运用了fork()。当bgsave执行时,Redis主进程会判断当前是否有fork()出来的子进程,若有则忽略,若没有则会fork()出一个子进程来执行rdb文件持久化的工作,子进程与Redis主进程共享同一份内存空间,所以子进程可以搞他的rdb文件持久化工作,主进程又能继续他的对外提供服务,二者互不影响。

我们说了他们之后的修改内存数据对彼此不可见,但是明明指向的都是同一块内存空间,这是咋搞得?肯定不可能是fork()出来子进程后顺带复制了一份数据出来,如果是这样的话比如我有4g内存,那么其实最大有限空间是2g,我要给rdb留出一半空间来,扯淡一样!那他咋做的?采取了copyonwrite技术。

六、copyonwrite

很简单,现在不就是主进程和子进程共享了一块内存空间,怎么做到的彼此更改互不影响吗?

1、原理

主进程fork()子进程之后,内核把主进程中所有的内存页的权限都设为read-only,然后子进程的地址空间指向主进程。这也就是共享了主进程的内存,当其中某个进程写内存时(这里肯定是主进程写,因为子进程只负责rdb文件持久化工作,不参与客户端的请求),CPU硬件检测到内存页是read-only的,于是触发页异常中断(page-fault),陷入内核的一个中断例程。

中断例程中,内核就会把触发的异常的页复制一份(这里仅仅复制异常页,也就是所修改的那个数据页,而不是内存中的全部数据),于是主子进程各自持有独立的一份。
数据修改之前的样子

数据修改之后的样子

2、回到原问题

其实就是更改数据的之前进行copy一份更改数据的数据页出来,比如主进程收到了set k 1请求(之前k的值是2),然后这同时又有子进程在rdb持久化,那么主进程就会把k这个key的数据页拷贝一份,并且主进程中k这个指针指向新拷贝出来的数据页地址上,然后进行更改值为1的操作,这个主进程k元素地址引用的新拷贝出来的地址,而子进程引用的内存数据k还是修改之前的。

3、一段话总结

copyonwritefork()出来的子进程共享主进程的物理空间,当主子进程有内存写入操作时,read-only内存页发生中断,将触发的异常的内存页复制一份(其余的页还是共享主进程的)。

4、额外补充

在 Redis 服务中,子进程只会读取共享内存中的数据,它并不会执行任何写操作,只有主进程会在写入时才会触发这一机制,而对于大多数的 Redis 服务或者数据库,写请求往往都是远小于读请求的,所以使用fork()加上写时拷贝这一机制能够带来非常好的性能,也让BGSAVE这一操作的实现变得很简单。

七、疑问

0、调用fork()也会阻塞啊

我只能说没毛病,但是这个阻塞真的可以忽略不计。尤其是相对于阻塞主线程的save。

1、会同时存在多个子进程吗?

不会,主进程每次收到bgsave命令需要fork()子进程之前都会判断是否存在子进程了,若存在也会忽略掉这次bgsave请求。若不存在我会fork()出子进程进行工作。

为什么这么搞?

我猜测原因如下:

  1. 如果支持并行存在多个子进程,那么不仅会拉低服务器性能,还会造成数据问题,比如八点的bgsave在工作,九点又来个bgsave命令。这时候九点的先执行完了,八点的后执行完了,那九点的不白执行了吗?这是我所谓的数据问题。再比如,都没执行完,十点又开一个bgsave,越积越多,服务器性能被拉低。

  2. 那为什么不阻塞?判断有子进程在工作,就等待,等他执行完我在上场,那一样,越积越多,文件过大,只会造成堆积。

2、如果没有copyonwrite这种技术是什么效果?

  1. 假设是全量复制,那么内存空间直接减半,浪费资源不说,数据量10g,全量复制这10g的时间也够长的。这谁顶得住?

  2. 如果不全量复制,会是怎样?相当于我一边复制,你一边写数据,看着貌似问题不大,其实不然。比如现在Redis里有k1的值是1,k2的值是2,比如bgsave了,这时候rdb写入了k1的值,在写k2的值之前时,有个客户端请求

set k1 11 
set k2 22

那么持久化进去的是k2 22,但是k1的值还是1,而不是最新的11,所以会造成数据问题,所以采取了copyonwrite技术来保证触发bgsave请求的时候无论你怎么更改,都对我rdb文件的数据持久化不会造成任何影响。

八、总结

此篇都是重点,废话很少。没啥可总结的。Redis作者对底层操作系统了解的很多,先是epoll,又是现在的fork()和copyonwrite。佩服三连!!!

看完这篇还不懂Redis的RDB持久化,你们来打我!的更多相关文章

  1. 看完这篇还不懂 MySQL 主从复制,可以回家躺平了~

    大家好,我是小羽. 我们在平时工作中,使用最多的数据库就是 MySQL 了,随着业务的增加,如果单单靠一台服务器的话,负载过重,就容易造成宕机. 这样我们保存在 MySQL 数据库的数据就会丢失,那么 ...

  2. 看完这篇还不会 GestureDetector 手势检测,我跪搓衣板!

    引言 在 android 开发过程中,我们经常需要对一些手势,如:单击.双击.长按.滑动.缩放等,进行监测.这时也就引出了手势监测的概念,所谓的手势监测,说白了就是对于 GestureDetector ...

  3. 看完这篇还不清楚Netty的内存管理,那我就哭了!

    说明 在学习Netty的时候,ByteBuf随处可见,但是如何高效分配ByteBuf还是很复杂的,Netty的池化内存分配这块还是比较难的,很多人学习过,看过但是还是云里雾里的,本篇文章就是主要来讲解 ...

  4. 看完这篇还不会自定义 View ,我跪搓衣板

    自定义 View 在实际使用的过程中,我们经常会接到这样一些需求,比如环形计步器,柱状图表,圆形头像等等,这时我们通常的思路是去Google 一下,看看 github 上是否有我们需要的这些控件,但是 ...

  5. 看完这篇还不会 Elasticsearch 搜索,那我就哭了!

    本文主要介绍 ElasticSearch 搜索相关的知识,首先会介绍下 URI Search 和 Request Body Search,同时也会学习什么是搜索的相关性,如何衡量相关性. Search ...

  6. 看完这篇还不会用Git,那我就哭了!

    你使用过 Git 吗?也许你已经使用了一段时间,但它的许多奥秘仍然令人困惑. Git 是一个版本控制系统,是任何软件开发项目中的主要内容.通常有两个主要用途:代码备份和代码版本控制.你可以逐步处理代码 ...

  7. 【最短路径Floyd算法详解推导过程】看完这篇,你还能不懂Floyd算法?还不会?

    简介 Floyd-Warshall算法(Floyd-Warshall algorithm),是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法,与Dijkstra算法类似.该算法名称以 ...

  8. 看完这篇Redis缓存三大问题,保你面试能造火箭,工作能拧螺丝。

    前言 日常的开发中,无不都是使用数据库来进行数据的存储,由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况,所以这样看起来并没有什么问题. 一旦涉及大数据量的需求,如一些商品抢购的情景,或者主页访问量瞬间较 ...

  9. [转帖]看完这篇文章你还敢说你懂JVM吗?

    看完这篇文章你还敢说你懂JVM吗? 在一些物理内存为8g的服务器上,主要运行一个Java服务,系统内存分配如下:Java服务的JVM堆大小设置为6g,一个监控进程占用大约 600m,Linux自身使用 ...

随机推荐

  1. Codeforces Round #623 (Div. 2, based on VK Cup 2019-2020 - Elimination Round, Engine) C. Restoring

    C. Restoring Permutation time limit per test1 second memory limit per test256 megabytes inputstandar ...

  2. 图论——Tarjan 初步 DFS序+时间戳+欧拉序

    一.什么是DFS序: DFS序是按照先序遍历,先遍历根节点然后依次遍历左子树,右子树的过程,每次遇到新的节点就把新访问节点加到序列中,代码如下: int DFSrk[100000]; int cnt= ...

  3. P2290 [HNOI2004]树的计数(bzoj1211)

    洛谷P2290 [HNOI2004]树的计数 bzoj1211 [HNOI2004]树的计数 Description 一个有\(n\)个结点的树,设它的结点分别为\(v_1,v_2,\cdots, v ...

  4. vue添加,删除内容

    vue 提交添加内容,点击删除内容 1 html <input v-model="inputValue" /> <button @click="hand ...

  5. 面试被问为什么使用Spring Boot?答案好像没那么简单

    面试官:项目中有使用Spring Boot吗? 小小白:用过. 面试官:说一下为什么要使用Spring Boot? 小小白:在使用Spring框架进行开发的过程中,需要配置很多Spring框架包的依赖 ...

  6. react中this.setState的理解

    this.setState作用? 在react中要修改this.state要使用this.setState,因为this.state只是一个对象,单纯的修改state并不会触发ui更新.所以我们需要用 ...

  7. Python-SHA256加密算法接口测试

    前言 小伙伴们在做接口测试的时候,是否遇到一些需要加密的接口,但是不知如何进行测试呢?今天我们来学习一下SHA256加密算法接口如何进行测试的. SHA256加密算法介绍: 比特币挖矿的御用算法 SH ...

  8. 关于proteus仿真的串口问题

    以下四幅图都是关于串口中断的问题,串口中断需要一个接收或者发送数据的触发. 图一:因为由串口小助手发送的数据达到了单片机串口,所以引起了串口的中断. 图二:图一的大图. 图三:因为由串口小助手发送的数 ...

  9. imos-累积和法

    在解AOJ 0531 Paint Color时,学到了一个累积和的妙用--imos法,由于原文是日语,所以特意翻译过来.值得一提的是,作者Kentaro Imajo跟鄙人同龄,却已取得如此多的成就,而 ...

  10. web scraper插件爬虫进阶(能满足非技术人员的爬虫需求,建议收藏!!!!)

    为了照顾更多的小伙伴,大家的学习能力及了解程度都不同,因此大家可以通过以下目录来有选择性的学习,节约大家的时间. 备注:  一定要实操!!!            一定要实操!!!           ...