我们已经知道对于一个企业级的redis架构来说,持久化是不可减少的

企业级redis集群架构:海量数据、高并发、高可用

持久化主要是做灾难恢复,数据恢复,也可以归类到高可用的一个环节里面去

比如你redis整个挂了,然后redis就不可用了,你要做的事情是让redis变得可用,尽快变得可用

重启redis,尽快让它对外提供服务,但是就像上一讲说,如果你没做数据备份,这个时候redis启动了,也不可用啊,数据都没了

很可能说,大量的请求过来,缓存全部无法命中,在redis里根本找不到数据,这个时候就死定了,缓存雪崩问题,所有请求,没有在redis命中,就会去mysql数据库这种数据源头中去找,一下子mysql承接高并发,然后就挂了

mysql挂掉,你都没法去找数据恢复到redis里面去,redis的数据从哪儿来?从mysql来。。。

如果你把redis的持久化做好,备份和恢复方案做到企业级的程度,那么即使你的redis故障了,也可以通过备份数据,快速恢复,一旦恢复立即对外提供服务

redis的持久化,跟高可用,是有关系的

redis持久化:RDB,AOF

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1、RDB和AOF两种持久化机制的介绍

RDB持久化机制,对redis中的数据执行周期性的持久化

AOF机制对每条写入命令作为日志,以append-only的模式写入一个日志文件中,在redis重启的时候,可以通过回放AOF日志中的写入指令来重新构建整个数据集

如果我们想要redis仅仅作为纯内存的缓存来用,那么可以禁止RDB和AOF所有的持久化机制

通过RDB或AOF,都可以将redis内存中的数据给持久化到磁盘上面来,然后可以将这些数据备份到别的地方去,比如说阿里云,云服务

如果redis挂了,服务器上的内存和磁盘上的数据都丢了,可以从云服务上拷贝回来之前的数据,放到指定的目录中,然后重新启动redis,redis就会自动根据持久化数据文件中的数据,去恢复内存中的数据,继续对外提供服务

如果同时使用RDB和AOF两种持久化机制,那么在redis重启的时候,会使用AOF来重新构建数据,因为AOF中的数据更加完整

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2、RDB持久化机制的优点

(1)RDB会生成多个数据文件,每个数据文件都代表了某一个时刻中redis的数据,这种多个数据文件的方式,非常适合做冷备,可以将这种完整的数据文件发送到一些远程的安全存储上去,比如说Amazon的S3云服务上去,在国内可以是阿里云的ODPS分布式存储上,以预定好的备份策略来定期备份redis中的数据

(2)RDB对redis对外提供的读写服务,影响非常小,可以让redis保持高性能,因为redis主进程只需要fork一个子进程,让子进程执行磁盘IO操作来进行RDB持久化即可

(3)相对于AOF持久化机制来说,直接基于RDB数据文件来重启和恢复redis进程,更加快速

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3、RDB持久化机制的缺点

(1)如果想要在redis故障时,尽可能少的丢失数据,那么RDB没有AOF好。一般来说,RDB数据快照文件,都是每隔5分钟,或者更长时间生成一次,这个时候就得接受一旦redis进程宕机,那么会丢失最近5分钟的数据

(2)RDB每次在fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候,如果数据文件特别大,可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒,或者甚至数秒

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4、AOF持久化机制的优点

(1)AOF可以更好的保护数据不丢失,一般AOF会每隔1秒,通过一个后台线程执行一次fsync操作,最多丢失1秒钟的数据

(2)AOF日志文件以append-only模式写入,所以没有任何磁盘寻址的开销,写入性能非常高,而且文件不容易破损,即使文件尾部破损,也很容易修复

(3)AOF日志文件即使过大的时候,出现后台重写操作,也不会影响客户端的读写。因为在rewrite log的时候,会对其中的指导进行压缩,创建出一份需要恢复数据的最小日志出来。再创建新日志文件的时候,老的日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件ready的时候,再交换新老日志文件即可。

(4)AOF日志文件的命令通过非常可读的方式进行记录,这个特性非常适合做灾难性的误删除的紧急恢复。比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据,只要这个时候后台rewrite还没有发生,那么就可以立即拷贝AOF文件,将最后一条flushall命令给删了,然后再将该AOF文件放回去,就可以通过恢复机制,自动恢复所有数据

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5、AOF持久化机制的缺点

(1)对于同一份数据来说,AOF日志文件通常比RDB数据快照文件更大

(2)AOF开启后,支持的写QPS会比RDB支持的写QPS低,因为AOF一般会配置成每秒fsync一次日志文件,当然,每秒一次fsync,性能也还是很高的

(3)以前AOF发生过bug,就是通过AOF记录的日志,进行数据恢复的时候,没有恢复一模一样的数据出来。所以说,类似AOF这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式,比基于RDB每次持久化一份完整的数据快照文件的方式,更加脆弱一些,容易有bug。不过AOF就是为了避免rewrite过程导致的bug,因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的,而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建,这样健壮性会好很多。

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6、RDB和AOF到底该如何选择

(1)不要仅仅使用RDB,因为那样会导致你丢失很多数据

(2)也不要仅仅使用AOF,因为那样有两个问题,第一,你通过AOF做冷备,没有RDB做冷备,来的恢复速度更快; 第二,RDB每次简单粗暴生成数据快照,更加健壮,可以避免AOF这种复杂的备份和恢复机制的bug

(3)综合使用AOF和RDB两种持久化机制,用AOF来保证数据不丢失,作为数据恢复的第一选择; 用RDB来做不同程度的冷备,在AOF文件都丢失或损坏不可用的时候,还可以使用RDB来进行快速的数据恢复

-- 启动后端启动方式
daemonize yes

logfile "日志文件存储位置"

dbfilename "rdb文件名称"

dir "rdb数据文件存储的位置"

RDB快照
触发方式:
save(同步)【阻塞】

文件策略:
新的文件替换老的文件

bgsave(异步非阻塞)
fork()->redis子进程执行createRDB-> success

自动
实质执行bgsave(推荐关闭)
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AOF命令方式
AOF的三种策略:
always 写一次刷新一次
everysec 每一秒都会把缓存区的数据fsync刷新到缓冲中
no 根据系统确定刷新

redis->写命令刷新的缓冲区中

AOF的重写:把过期,重复的,优化的命令写入到AOF文件中
set hello world
set hello java
set hello gerry
incr count
incr count
rpush list a
rpush list b
rpush list c
过期数据

作用: 减少磁盘占有量
加速恢复速度
AOF重写实现的方式:
bgwriteaof

AOF重写配置
auto-aof-rewrite-min-size AOF文件重写需要尺寸
atuo-aof-rewrite-percentage AOF文件增长率

统计:
aof_current_size AOF当前尺寸
aof_base_size AOD上次启动和重写尺寸(单位是字节)

公式:
aof_current_size > auto-aof-rewrite-min-size
aof_current_size - aof_base_size / aof_current_size > atuo-aof-rewrite-percentage

配置文件的文件名称:
appendonly yes
appendfilename aof文件名称
appendfsync everysec
dir /data目录
no-appendfsync-on-rewrite yes

RDB最佳策略:

集中管理
主从开

AOF最佳策略
开: 缓存和存储
AOF重写集中管理
everysec

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