Redis中数据存储模式有2种:cache-only,persistence;

  • cache-only即只做为“缓存”服务,不持久数据,数据在服务终止后将消失,此模式下也将不存在“数据恢复”的手段,是一种安全性低/效率高/容易扩展的方式;
  • persistence即为内存中的数据持久备份到磁盘文件,在服务重启后可以恢复,此模式下数据相对安全。

对于persistence持久化存储,Redis提供了两种持久化方法:

  • Redis DataBase(简称RDB)
  • Append-only file (简称AOF)

除了这两种方法,Redis在早起的版本还存在虚拟内存的方法,现在已经被废弃。

一、RDB概述

RDB是在某个时间点将数据写入一个临时文件,持久化结束后,用这个临时文件替换上次持久化的文件,达到数据恢复。 
优点:使用单独子进程来进行持久化,主进程不会进行任何IO操作,保证了redis的高性能 
缺点:RDB是间隔一段时间进行持久化,如果持久化之间redis发生故障,会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候

这里说的这个执行数据写入到临时文件的时间点是可以通过配置来自己确定的,通过配置redis在n秒内如果超过m个key被修改这执行一次RDB操作。这个操作就类似于在这个时间点来保存一次Redis的所有数据,一次快照数据。所有这个持久化方法也通常叫做snapshots。

RDB默认开启,redis.conf中的具体配置参数如下;

#dbfilename:持久化数据存储在本地的文件
dbfilename dump.rdb
#dir:持久化数据存储在本地的路径,如果是在/redis/redis-3.0.6/src下启动的redis-cli,则数据会存储在当前src目录下
dir ./
##snapshot触发的时机,save <seconds> <changes>
##如下为900秒后,至少有一个变更操作,才会snapshot
##对于此值的设置,需要谨慎,评估系统的变更操作密集程度
##可以通过“save “””来关闭snapshot功能
#save时间,以下分别表示更改了1个key时间隔900s进行持久化存储;更改了10个key300s进行存储;更改10000个key60s进行存储。
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
##当snapshot时出现错误无法继续时,是否阻塞客户端“变更操作”,“错误”可能因为磁盘已满/磁盘故障/OS级别异常等
stop-writes-on-bgsave-error yes
##是否启用rdb文件压缩,默认为“yes”,压缩往往意味着“额外的cpu消耗”,同时也意味这较小的文件尺寸以及较短的网络传输时间
rdbcompression yes
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16

snapshot触发的时机,是有“间隔时间”和“变更次数”共同决定,同时符合2个条件才会触发snapshot,否则“变更次数”会被继续累加到下一个“间隔时间”上。snapshot过程中并不阻塞客户端请求。snapshot首先将数据写入临时文件,当成功结束后,将临时文件重名为dump.rdb。

使用RDB恢复数据: 
自动的持久化数据存储到dump.rdb后。实际只要重启redis服务即可完成(启动redis的server时会从dump.rdb中先同步数据)

客户端使用命令进行持久化save存储:

./redis-cli -h ip -p port save
./redis-cli -h ip -p port bgsave
  • 1
  • 2

一个是在前台进行存储,一个是在后台进行存储。我的client就在server这台服务器上,所以不需要连其他机器,直接./redis-cli bgsave。由于redis是用一个主线程来处理所有 client的请求,这种方式会阻塞所有client请求。所以不推荐使用。另一点需要注意的是,每次快照持久化都是将内存数据完整写入到磁盘一次,并不是增量的只同步脏数据。如果数据量大的话,而且写操作比较多,必然会引起大量的磁盘io操作,可能会严重影响性能。

二、AOF概述

Append-only file,将“操作 + 数据”以格式化指令的方式追加到操作日志文件的尾部,在append操作返回后(已经写入到文件或者即将写入),才进行实际的数据变更,“日志文件”保存了历史所有的操作过程;当server需要数据恢复时,可以直接replay此日志文件,即可还原所有的操作过程。AOF相对可靠,它和mysql中bin.log、apache.log、zookeeper中txn-log简直异曲同工。AOF文件内容是字符串,非常容易阅读和解析。 
优点:可以保持更高的数据完整性,如果设置追加file的时间是1s,如果redis发生故障,最多会丢失1s的数据;且如果日志写入不完整支持redis-check-aof来进行日志修复;AOF文件没被rewrite之前(文件过大时会对命令进行合并重写),可以删除其中的某些命令(比如误操作的flushall)。 
缺点:AOF文件比RDB文件大,且恢复速度慢。

我们可以简单的认为AOF就是日志文件,此文件只会记录“变更操作”(例如:set/del等),如果server中持续的大量变更操作,将会导致AOF文件非常的庞大,意味着server失效后,数据恢复的过程将会很长;事实上,一条数据经过多次变更,将会产生多条AOF记录,其实只要保存当前的状态,历史的操作记录是可以抛弃的;因为AOF持久化模式还伴生了“AOF rewrite”。 
AOF的特性决定了它相对比较安全,如果你期望数据更少的丢失,那么可以采用AOF模式。如果AOF文件正在被写入时突然server失效,有可能导致文件的最后一次记录是不完整,你可以通过手工或者程序的方式去检测并修正不完整的记录,以便通过aof文件恢复能够正常;同时需要提醒,如果你的redis持久化手段中有aof,那么在server故障失效后再次启动前,需要检测aof文件的完整性。

AOF默认关闭,开启方法,修改配置文件reds.conf:appendonly yes

##此选项为aof功能的开关,默认为“no”,可以通过“yes”来开启aof功能
##只有在“yes”下,aof重写/文件同步等特性才会生效
appendonly yes ##指定aof文件名称
appendfilename appendonly.aof ##指定aof操作中文件同步策略,有三个合法值:always everysec no,默认为everysec
appendfsync everysec
##在aof-rewrite期间,appendfsync是否暂缓文件同步,"no"表示“不暂缓”,“yes”表示“暂缓”,默认为“no”
no-appendfsync-on-rewrite no ##aof文件rewrite触发的最小文件尺寸(mb,gb),只有大于此aof文件大于此尺寸是才会触发rewrite,默认“64mb”,建议“512mb”
auto-aof-rewrite-min-size 64mb ##相对于“上一次”rewrite,本次rewrite触发时aof文件应该增长的百分比。
##每一次rewrite之后,redis都会记录下此时“新aof”文件的大小(例如A),那么当aof文件增长到A*(1 + p)之后
##触发下一次rewrite,每一次aof记录的添加,都会检测当前aof文件的尺寸。
auto-aof-rewrite-percentage 100
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19

AOF是文件操作,对于变更操作比较密集的server,那么必将造成磁盘IO的负荷加重;此外linux对文件操作采取了“延迟写入”手段,即并非每次write操作都会触发实际磁盘操作,而是进入了buffer中,当buffer数据达到阀值时触发实际写入(也有其他时机),这是linux对文件系统的优化,但是这却有可能带来隐患,如果buffer没有刷新到磁盘,此时物理机器失效(比如断电),那么有可能导致最后一条或者多条aof记录的丢失。通过上述配置文件,可以得知redis提供了3中aof记录同步选项:

  • always:每一条aof记录都立即同步到文件,这是最安全的方式,也以为更多的磁盘操作和阻塞延迟,是IO开支较大。
  • everysec:每秒同步一次,性能和安全都比较中庸的方式,也是redis推荐的方式。如果遇到物理服务器故障,有可能导致最近一秒内aof记录丢失(可能为部分丢失)。
  • no:redis并不直接调用文件同步,而是交给操作系统来处理,操作系统可以根据buffer填充情况/通道空闲时间等择机触发同步;这是一种普通的文件操作方式。性能较好,在物理服务器故障时,数据丢失量会因OS配置有关。

其实,我们可以选择的太少,everysec是最佳的选择。如果你非常在意每个数据都极其可靠,建议你选择一款“关系性数据库”吧。 
AOF文件会不断增大,它的大小直接影响“故障恢复”的时间,而且AOF文件中历史操作是可以丢弃的。AOF rewrite操作就是“压缩”AOF文件的过程,当然redis并没有采用“基于原aof文件”来重写的方式,而是采取了类似snapshot的方式:基于copy-on-write,全量遍历内存中数据,然后逐个序列到aof文件中。因此AOF rewrite能够正确反应当前内存数据的状态,这正是我们所需要的;*rewrite过程中,对于新的变更操作将仍然被写入到原AOF文件中,同时这些新的变更操作也会被redis收集起来(buffer,copy-on-write方式下,最极端的可能是所有的key都在此期间被修改,将会耗费2倍内存),当内存数据被全部写入到新的aof文件之后,收集的新的变更操作也将会一并追加到新的aof文件中,此后将会重命名新的aof文件为appendonly.aof,此后所有的操作都将被写入新的aof文件。如果在rewrite过程中,出现故障,将不会影响原AOF文件的正常工作,只有当rewrite完成之后才会切换文件,因为rewrite过程是比较可靠的。*

触发rewrite的时机可以通过配置文件来声明,同时redis中可以通过bgrewriteaof指令人工干预。

redis-cli -h ip -p port bgrewriteaof
  • 1

因为rewrite操作/aof记录同步/snapshot都消耗磁盘IO,redis采取了“schedule”策略:无论是“人工干预”还是系统触发,snapshot和rewrite需要逐个被执行。

AOF rewrite过程并不阻塞客户端请求。系统会开启一个子进程来完成。

三.总结:

AOF和RDB各有优缺点,这是有它们各自的特点所决定:

  • 1) AOF更加安全,可以将数据更加及时的同步到文件中,但是AOF需要较多的磁盘IO开支,AOF文件尺寸较大,文件内容恢复数度相对较慢。 
    *2) snapshot,安全性较差,它是“正常时期”数据备份以及master-slave数据同步的最佳手段,文件尺寸较小,恢复数度较快。

可以通过配置文件来指定它们中的一种,或者同时使用它们(不建议同时使用),或者全部禁用,在架构良好的环境中,master通常使用AOF,slave使用snapshot,主要原因是master需要首先确保数据完整性,它作为数据备份的第一选择;slave提供只读服务(目前slave只能提供读取服务),它的主要目的就是快速响应客户端read请求;但是如果你的redis运行在网络稳定性差/物理环境糟糕情况下,建议你master和slave均采取AOF,这个在master和slave角色切换时,可以减少“人工数据备份”/“人工引导数据恢复”的时间成本;如果你的环境一切非常良好,且服务需要接收密集性的write操作,那么建议master采取snapshot,而slave采用AOF。

转自:http://blog.csdn.net/canot/article/details/52886923

Redis持久化存储(AOF与RDB两种模式)的更多相关文章

  1. 【Redis篇】Redis持久化方式AOF和RDB

    一.前述 持久化概念:将数据从掉电易失的内存存放到能够永久存储的设备上. Redis持久化方式RDB(Redis DB)   hdfs:    fsimageAOF(AppendOnlyFile)   ...

  2. Redis 与 数据库处理数据的两种模式

    Redis 是一个高性能的key-value数据库. redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Pyt ...

  3. Redis 与 数据库处理数据的两种模式(转)

    Redis 是一个高性能的key-value数据库. redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Pyt ...

  4. Redis持久化存储详解(一)

    > 为什么要做持久化存储? 持久化存储是将 Redis 存储在内存中的数据存储在硬盘中,实现数据的永久保存.我们都知道 Redis 是一个基于内存的 nosql 数据库,内存存储很容易造成数据的 ...

  5. Part_three:Redis持久化存储

    redis持久化存储 Redis是一种内存型数据库,一旦服务器进程退出,数据库的数据就会丢失,为了解决这个问题,Redis提供了两种持久化的方案,将内存中的数据保存到磁盘中,避免数据的丢失. 1.RD ...

  6. Redis安装、主从配置及两种高可用集群搭建

    Redis安装.主从配置及两种高可用集群搭建 一.            准备 Kali Linux虚拟机 三台:192.168.154.129.192.168.154.130.192.168.154 ...

  7. 【Spark篇】---SparkStreaming+Kafka的两种模式receiver模式和Direct模式

    一.前述 SparkStreamin是流式问题的解决的代表,一般结合kafka使用,所以本文着重讲解sparkStreaming+kafka两种模式. 二.具体 1.Receiver模式    原理图 ...

  8. Android Studio的两种模式及签名配置

    我们使用Android Studio 运行我们的app,无非两种模式:debug和release模式. debug模式 debug模式使用一个默认的debug.keystore进行签名. 这个默认签名 ...

  9. vue-router的两种模式的区别

    众所周知,vue-router有两种模式,hash模式和history模式,这里来谈谈两者的区别. ### hash模式 hash模式背后的原理是`onhashchange`事件,可以在`window ...

随机推荐

  1. HDU - 6313 Hack It(构造)

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6313 题意 让你构造一个矩阵使得里面不存在四个顶点都为1的矩形,并且矩阵里面1的个数要>=85000 分析 ...

  2. 修改VS 2012调试默认浏览器

    首先用vs打开我们的工程文件,点击任意一个aspx文件,点右键,找到弹出菜单中的“浏览方式”,如图: 然后点击“浏览方式”或者“Browser with”,弹出如图对话框: 

  3. SQL Server进阶(十一)存储过程

    存储过程和函数的区别 存储过程是第一次编译之后就会被存储的下来的预编译对象,之后无论何时调用它都会去执行已经编译好的代码.而函数每次执行都需要编译一次.总结下来有下面几个区别: 基本不同: 函数必须有 ...

  4. ubuntu普通用户使用wireshark的权限问题

    解决办法如下: 一.添加wireshark用户组 sudo groupadd wireshark 二.将dumpcap更改为wireshark用户组 sudo chgrp wireshark /usr ...

  5. 20155324 2016-2017-2 《Java程序设计》第3周学习总结

    20155324 2016-2017-2 <Java程序设计>第3周学习总结 教材学习内容总结 定义类 要产生对象必须先定义类,类是对象的设计图,对象是类的实例.类定义时使用class关键 ...

  6. phpcms中set_config和get_sysinfo函数

    /** * 设置config文件 * @param $config 配属信息 * @param $filename 要配置的文件名称 */ function set_config($config, $ ...

  7. ue4 笔记

    关卡场景内的模型在运行中,改变构建脚本后无法立即更新模型骨骼中心点碰到物理边缘 physcX会出问题 bug 纹理启用碰撞会与碰撞顶点冲突 造成效果不正确 IsInGameThread() 渲染时 会 ...

  8. call apply bind 区别?

    call apply bind 区别? 例:定义一个计算器,没绑定bind的为公共计算器,call可以调用,绑定bind的为私人计算器,别人调用不了, //ps:用bind绑定的call强制作借用不好 ...

  9. Kafka架构简介

    一.kafka的架构 1.Broker kafka集群包含一个或者多个服务器,这种服务器就叫做Broker 2.Topic 每条发布到kafka集群的消息都有一个类别,这个类别就叫做Topic(逻辑上 ...

  10. 《第一行代码-李兴华》-10.3 System类

    10.3 System类 视频地址:System类 /** * * 统计某项操作执行时间 * */ long start = System.currentTimeMillis();//返回以毫秒为单位 ...