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Redis做數據持久化的解決方案及底層原理

 更新時間:2021年07月14日 11:26:51   作者:S.H  
Redis有兩種方式來實現數據的持久化,分別是RDB(Redis Database)和AOF(Append Only File),今天通過本文給大家聊一聊Redis做數據持久化的解決方案及底層原理,感興趣的朋友一起看看吧

之前的文章介紹了Redis的簡單數據結構的相關使用和底層原理,這篇文章我們就來聊一下Redis應該如何保證高可用。

數據持久化

我們知道雖然單機的Redis雖然性能十分的出色, 單機能夠扛住10w的QPS,這是得益于其基于內存的快速讀寫操作,那如果某個時間Redis突然掛了怎么辦?我們需要一種持久化的機制,來保存內存中的數據,否則數據就會直接丟失。

Redis有兩種方式來實現數據的持久化,分別是RDB(Redis Database)和AOF(Append Only File),你可以先簡單的把RDB理解為某個時刻的Redis內存中的數據快照,而AOF則是所有記錄了所有修改內存數據的指令的集合(也就是Redis指令的集合),而這兩種方式都會生成相應的文件落地到磁盤上,實現數據的持久化,方便下次恢復使用。

接下來就分別來聊聊這兩種持久化方案。

RDB

在redis中生成RDB快照的方式有兩種,一種是使用save,另一種是bgsave,但是底層實現上,其調用的是同一個函數,叫rdbsave,只是其調用的方式不同而已。

生成方法

save

save命令直接調用rdbsave方法,此時會阻塞Redis主進程,直至快照文件生成。

void saveCommand(client *c) {
    if (server.rdb_child_pid != -1) {
        addReplyError(c,"Background save already in progress");
        return;
    }
    rdbSaveInfo rsi, *rsiptr;
    rsiptr = rdbPopulateSaveInfo(&rsi);
    if (rdbSave(server.rdb_filename,rsiptr) == C_OK) {
        addReply(c,shared.ok);
    } else {
        addReply(c,shared.err);
    }
}

bgsave

bgsave命令會fork出一個子進程,由fork出來的子進程調用rdbsave。父進程會繼續(xù)響應來自客戶端的讀寫請求。子進程完成RDB文件生成之后會給父進程發(fā)送信號,通知父進程保存完成。

/* BGSAVE [SCHEDULE] */
void bgsaveCommand(client *c) {
    int schedule = 0;

    /* The SCHEDULE option changes the behavior of BGSAVE when an AOF rewrite
     * is in progress. Instead of returning an error a BGSAVE gets scheduled. */
    if (c->argc > 1) {
        if (c->argc == 2 && !strcasecmp(c->argv[1]->ptr,"schedule")) {
            schedule = 1;
        } else {
            addReply(c,shared.syntaxerr);
            return;
        }
    }

    rdbSaveInfo rsi, *rsiptr;
    rsiptr = rdbPopulateSaveInfo(&rsi);

    if (server.rdb_child_pid != -1) {
        addReplyError(c,"Background save already in progress");
    } else if (hasActiveChildProcess()) {
        if (schedule) {
            server.rdb_bgsave_scheduled = 1;
            addReplyStatus(c,"Background saving scheduled");
        } else {
            addReplyError(c,
            "Another child process is active (AOF?): can't BGSAVE right now. "
            "Use BGSAVE SCHEDULE in order to schedule a BGSAVE whenever "
            "possible.");
        }
    } else if (rdbSaveBackground(server.rdb_filename,rsiptr) == C_OK) {
        addReplyStatus(c,"Background saving started");
    } else {
        addReply(c,shared.err);
    }
}

這也就是為什么Redis是單線程的,但卻能夠在生成RDB文件的同時對外提供服務。fork是unix系統上創(chuàng)建進程的主要方法,會把父進程的所有數據拷貝到子進程中,父子進程共享內存空間。

fork之后,操作系統內核會把父進程中的所有內存設置為只讀,只有當發(fā)生寫數據時,會發(fā)生頁異常中斷,內核會把對應的內存頁拷貝一份,父子進程各持有一份,所以在生成RDB過程中,由于使用了COW,內存臟頁會逐漸和子進程分開。

那么有沒有可能在調用bgsave的過程中,我再調用save命令呢,這個時候豈不是會生成兩份RDB文件?

實際上在調用save命令時,Redis會判斷bgsave是否正在執(zhí)行,如果正在執(zhí)行服務器就不能再調用底層的rdbsave函數了,這樣做可以避免兩個命令之間出現資源競爭的情況。

例如,在save命令中,有如下的判斷:

if (server.rdb_child_pid != -1) {
  addReplyError(c,"Background save already in progress");
  return;
}

而在bgsave中又有如下的判斷:

if (server.rdb_child_pid != -1) {
  addReplyError(c,"Background save already in progress");
} else if (hasActiveChildProcess()) {
  ...
}

可以看到都是對同一個變量的判斷,如下:

pid_t rdb_child_pid; /* PID of RDB saving child */

換句話說,在調用save、bgsave命令的時候,會提前去判斷bgsave是否仍然在運行當中,如果在運行當中,則不會繼續(xù)執(zhí)行bgsave命令。而save命令本身就是阻塞的,如果此時有其他的命令過來了都會被阻塞, 直到save執(zhí)行完畢,才會去處理。

那我把RDB文件生成了之后怎么使用呢?

Redis在啟動服務器的時候會調用rdbLoad函數,會把生成的RDB文件給加載到內存中來,在載入的期間,每載入1000個鍵就會處理一次已經到達的請求,但是只會處理publish、subscribe、psubscribe、unsubscribe、punsubscribe這個五個命令。其余的請求一律返回錯誤,直到載入完成。

你吹的這么好,RDB的優(yōu)缺點分別是啥?

優(yōu)點

RDB策略可以靈活配置周期,取決于你想要什么樣的備份策略。例如:

  • 每小時生成一次最近24小時的數據
  • 每天生成最近一周的數據
  • 每天生成最近一個月的數據

基于這個策略,可以快速的恢復之前某個時間段的數據。

其次,RDB非常的適合做冷備份,你可以把RDB文件存儲后轉移到其他的存儲介質上。甚至可以做到跨云存儲,例如放到OSS上的同時,又放到S3上,跨云存儲讓數據備份更加的健壯。

而且,基于RDB模式的恢復速度比AOF更快,因為AOF是一條一條的Redis指令,RDB則是數據最終的模樣。數據量大的話所有AOF指令全部重放要比RDB更慢。

缺點

RDB作為一個數據持久化的方案是可行的,但是如果要通過RDB做到Redis的高可用,RDB就不那么合適了。

因為如果Redis此時還沒有來得及將內存中的數據生成RDB文件,就先掛了,那么距離上次成功生成RDB文件時新增的這部分數據就會全部丟失,而且無法找回。

而且,如果內存的數據量很大的話,RDB即使是通過fork子進程來做的,但是也需要占用到機器的CPU資源,也可能會發(fā)生很多的也異常中斷,也可能造成整個Redis停止響應幾百毫秒。

AOF

上面提到過RDB不能滿足Redis的高可用。因為在某些情況下,會永久性的丟失一段時間內的數據,所以我們來聊聊另一種解決方案AOF。首先我們得有個概念,那就是RDB是對當前Redis Server中的數據快照,而AOF是對變更指令的記錄(所有的獲取操作不會記錄,因為對當前的Redis數據沒有改變)。

但是也正因為如此,AOF文件要比RDB文件更大。下面聊一下一個Redis命令請求從客戶端到AOF文件的過程。

AOF記錄過程

首先Redis的客戶端和服務器之間需要通信,客戶端發(fā)送的不是我們寫入的字符串,而是專門的協議文本。如果你可以熟悉Thrift或者Protobuf的話應該就能理解這個協議。

例如執(zhí)行命令 SET KEY VALUE,傳到服務器就變成了"*3\r\n$3\r\nSET\r\n$3\r\nKEY\r\n$5\r\nVALUE\r\n"。

然后Redis服務器就會根據協議文本的內容,選擇適當的handler進行處理。當客戶端將指令發(fā)送到Redis服務器之后,只要命令成功執(zhí)行,就會將這個命令傳播到AOF程序中。

注意,傳播到AOF程序中之后不會馬上寫入磁盤,因為頻繁的IO操作會帶來巨大的開銷,會大大降低Redis的性能,協議文本會被寫到Redis服務器中的aof_buf中去,也叫AOF的寫入緩沖區(qū)。

你這全部都寫到緩沖區(qū)去了,啥時候落地?

每當serverCron(先有一個定時任務的概念,下面馬上就會講serverCron是啥)被執(zhí)行的時候,flushAppendOnlyFile 這個函數就被調用。

這個命令會調用 write將寫入緩沖區(qū)的數據寫入到AOF文件中,但是這個時候還是沒有真正的落到磁盤上。這是OS為了提高寫入文件的效率,會將數據暫時寫入到OS的內存的緩沖區(qū)內,等到緩沖區(qū)被填滿了或超過了指定的時間,才會調用fsync或者sdatasync真正的將緩沖區(qū)的內容寫入到磁盤中。

但是如果在這期間機器宕了,那么數據仍然會丟失。所以如果想要真正的將AOF文件保存在磁盤上,必須要調用上面提到的兩個函數才行。

ServerCron

作用

現在我們就來具體聊一下serverCron函數,它主要是用于處理Redis中的常規(guī)任務。

什么叫常規(guī)任務?

就比如上面提到的AOF寫入緩沖區(qū),每次serverCron執(zhí)行的時候就會把緩沖區(qū)內的AOF寫入文件(當然,OS會寫入自己的buffer中)。其余的就像AOF和RDB的持久化操作,主從同步和集群的相關操作,清理失效的客戶端、過期鍵等等。

那這個cron間隔多久執(zhí)行一次?

很多博客是直接給出的結論,100ms執(zhí)行一次,口說無憑,我們直接擼源碼。下面是serverCron的函數定義。

/* This is our timer interrupt, called server.hz times per second.
 * .............
 */
int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
  ...
  server.hz = server.config_hz;
}

為了避免影響大家的思路,我省略了暫時對我們沒用的代碼和注釋??梢钥吹阶⑨屩杏?code>called server.hz times per second。意思就是serverCron這個函數將會在每一秒中調用server.hz次,那這個server.hz又是啥?

server.hz

相信大家都知道HZ(赫茲)這個單位,它是頻率的國際單位制單位,表示每一條周期性事件發(fā)生的次數。所以,我們知道這個配置項是用于控制周期性事件發(fā)生的頻率的。

其賦值的地方在上面的函數中已經給出,可以看到其初始值是來源于redis.conf的配置文件。那讓我們看一下具體的配置。

# Redis calls an internal function to perform many background tasks, like
# closing connections of clients in timeout, purging expired keys that are
# never requested, and so forth.
#
# Not all tasks are performed with the same frequency, but Redis checks for
# tasks to perform according to the specified "hz" value.
#
# By default "hz" is set to 10. Raising the value will use more CPU when
# Redis is idle, but at the same time will make Redis more responsive when
# there are many keys expiring at the same time, and timeouts may be
# handled with more precision.
#
# The range is between 1 and 500, however a value over 100 is usually not
# a good idea. Most users should use the default of 10 and raise this up to
# 100 only in environments where very low latency is required.
hz 10

簡單的提取一下有用的信息,Redis會在內部調用函數來執(zhí)行很多后臺的任務,而調用這些函數的頻率就由這個hz來決定的,其默認值為10。那也就是說,上面提到的 serverCron函數會在一秒鐘執(zhí)行10次,這樣平均下來就是每100ms(1000ms/10)調用一次。

寫入策略

上面說到,如果Redis的AOF已經位于OS的緩沖中,如果此時宕機,那么AOF的數據同樣會丟失。

你這不行啊,那你這個持久化有什么意義?怎么樣數據才能不丟失?

這得聊一下AOF日志的寫入策略,它有三種策略,分別如下:

  • always 每個命令都會寫入文件并且同步到磁盤
  • everysec 每秒鐘同步一次數據到磁盤
  • no 不強制寫,等待OS自己去決定什么時候寫

很明顯always這種策略在真正的生產環(huán)境上是不可取的,每個命令都去寫文件,會造成極大的IO開銷,會占用Redis服務器的很多資源,降低Redis的服務效率。

而如果使用everysec策略的話,即使發(fā)生了斷電,機器宕機了,我最多也只會丟失一秒鐘的數據。

no則完全交與操作系統去調度,可能會丟失較多的數據。

666,那這AOF文件咋用的,怎么恢復?

上面提到過,AOF文件是記錄了來自客戶端的所有寫命令,所以服務器只需要讀入并重放一遍即可將Redis的狀態(tài)恢復。

但是,Redis的命令只能在客戶端中的上下文才能夠執(zhí)行,所以Redis搞了一個沒有網絡連接的偽客戶端來執(zhí)行命令,直到命令執(zhí)行完畢。

老鐵,你這不行啊,萬一AOF日志數據量很大,你這豈不是要恢復很長時間,那服務豈不是不可用了?

的確,隨著服務器的運行,AOF的數據量會越來越大,重放所需要的時間也會越來越多。所以Redis有一個重寫(AOF Rewrite)機制,來實現對AOF文件的瘦身。

雖然名字叫對AOF文件的瘦身,但是實際上要做的操作跟之前已經生成的AOF文件沒有一毛錢的關系。

所謂瘦身是通過讀取Redis服務器當前的數據狀態(tài)來實現的,當然,這里的當前是在服務器正常運行的時候。其實你也可以理解為快照,只不過不是實打實的二進制文件了,而是直接設置快照值的命令。

用人話舉個例子,假設你Redis中有個鍵叫test,它的值的變化歷史是1 -> 3 -> 5 -> 7 -> 9這樣,那么如果是正常的AOF文件就會記錄5條Redis指令。而AOF Rewrite此時介入,就只會記錄一條test=9這樣的數據。

而之前的AOF文件還是照常的寫入,當新的AOF文件生成后替換即可。

你tm在逗我?你在rewrite的同時,服務器仍然在處理正常的請求,此時如果對服務器的狀態(tài)做了更改,你這個瘦身之后的AOF文件數據不就不一致了?

這種情況的確會出現,但是Redis通過一個AOF重寫緩沖區(qū)來解決了這個問題。

當rewrite開始后,Redis會fork一個子進程,讓子進程來實現AOF的瘦身操作,父進程則可以正常處理請求。AOF重寫緩沖區(qū)會在rewrite開始創(chuàng)建了子進程之后開始使用,此時Redis服務器會把寫的指令同時發(fā)送到兩個地方:

  • aof_buf,也就是上面提到的AOF文件的寫入緩沖區(qū)
  • AOF重寫緩沖區(qū)

你可能會問,為啥要記錄到兩個地方?上面提到過,Redis執(zhí)行瘦身操作時,常規(guī)的AOF文件仍然是正常生成的,所以新的Redis指令一定會發(fā)送到寫入緩沖區(qū)。

而發(fā)送到AOF重寫緩沖區(qū)是為了重放在瘦身操作進行當中對Redis狀態(tài)進行的更改,這樣瘦身之后的AOF文件狀態(tài)才能保證與Redis的狀態(tài)一致??偟膩碚f,就是為了保證瘦身的AOF文件中的數據狀態(tài)與Redis當時的內存狀態(tài)保持數據上的一致性。

End

關于Redis數據持久化的問題,就先聊這么多,下一期的計劃的應該就是聊一聊Redis的高可用的相關機制了。

©著作權歸作者所有:來自51CTO博客作者S.H的原創(chuàng)作品,如需轉載,請與作者聯系,否則將追究法律責任
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到此這篇關于Redis做數據持久化的解決方案及底層原理的文章就介紹到這了,更多相關Redis數據持久化內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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