[redis]如何持久化?

小灰灰 2022-04-08 09:14 187阅读 0赞

# 持久化（persistence）¶ #

Note

本文档翻译自 [http://redis.io/topics/persistence][http_redis.io_topics_persistence] 。

这篇文章提供了 Redis 持久化的技术性描述， 推荐所有 Redis 用户阅读。

要更广泛地了解 Redis 持久化， 以及这种持久化所保证的耐久性（durability）， 请参考文章 [Redis persistence demystified][] （[中文][Link 1]）。

## Redis 持久化¶ ##

Redis 提供了多种不同级别的持久化方式：

*  RDB 持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）。
 *  AOF 持久化记录服务器执行的所有写操作命令，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集。 AOF 文件中的命令全部以 Redis 协议的格式来保存，新命令会被追加到文件的末尾。 Redis 还可以在后台对 AOF 文件进行重写（rewrite），使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小。
 *  Redis 还可以同时使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。 在这种情况下， 当 Redis 重启时， 它会优先使用 AOF 文件来还原数据集， 因为 AOF 文件保存的数据集通常比 RDB 文件所保存的数据集更完整。
 *  你甚至可以关闭持久化功能，让数据只在服务器运行时存在。

了解 RDB 持久化和 AOF 持久化之间的异同是非常重要的， 以下几个小节将详细地介绍这这两种持久化功能， 并对它们的相同和不同之处进行说明。

## RDB 的优点¶ ##

*  RDB 是一个非常紧凑（compact）的文件，它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。 这种文件非常适合用于进行备份： 比如说，你可以在最近的 24 小时内，每小时备份一次 RDB 文件，并且在每个月的每一天，也备份一个 RDB 文件。 这样的话，即使遇上问题，也可以随时将数据集还原到不同的版本。
 *  RDB 非常适用于灾难恢复（disaster recovery）：它只有一个文件，并且内容都非常紧凑，可以（在加密后）将它传送到别的数据中心，或者亚马逊 S3 中。
 *  RDB 可以最大化 Redis 的性能：父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程，然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作，父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。
 *  RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。

## RDB 的缺点¶ ##

*  如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据，那么 RDB 不适合你。 虽然 Redis 允许你设置不同的保存点（save point）来控制保存 RDB 文件的频率， 但是， 因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态， 所以它并不是一个轻松的操作。 因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。 在这种情况下， 一旦发生故障停机， 你就可能会丢失好几分钟的数据。
 *  每次保存 RDB 的时候，Redis 都要 fork() 出一个子进程，并由子进程来进行实际的持久化工作。 在数据集比较庞大时， fork() 可能会非常耗时，造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端； 如果数据集非常巨大，并且 CPU 时间非常紧张的话，那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒。 虽然 AOF 重写也需要进行 fork() ，但无论 AOF 重写的执行间隔有多长，数据的耐久性都不会有任何损失。

## AOF 的优点¶ ##

*  使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久（much more durable）：你可以设置不同的 fsync 策略，比如无 fsync ，每秒钟一次 fsync ，或者每次执行写入命令时 fsync 。 AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次，在这种配置下，Redis 仍然可以保持良好的性能，并且就算发生故障停机，也最多只会丢失一秒钟的数据（ fsync 会在后台线程执行，所以主线程可以继续努力地处理命令请求）。
 *  AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件（append only log）， 因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek ， 即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令（比如写入时磁盘已满，写入中途停机，等等）， redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。
 *  Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时，自动地在后台对 AOF 进行重写： 重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。 整个重写操作是绝对安全的，因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中，会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面，即使重写过程中发生停机，现有的 AOF 文件也不会丢失。 而一旦新 AOF 文件创建完毕，Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件，并开始对新 AOF 文件进行追加操作。
 *  AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作， 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存， 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂， 对文件进行分析（parse）也很轻松。 导出（export） AOF 文件也非常简单： 举个例子， 如果你不小心执行了 *FLUSHALL* 命令， 但只要 AOF 文件未被重写， 那么只要停止服务器， 移除 AOF 文件末尾的 *FLUSHALL* 命令， 并重启 Redis ， 就可以将数据集恢复到 *FLUSHALL* 执行之前的状态。

## AOF 的缺点¶ ##

*  对于相同的数据集来说，AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。
 *  根据所使用的 fsync 策略，AOF 的速度可能会慢于 RDB 。 在一般情况下， 每秒 fsync 的性能依然非常高， 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快， 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时，RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间（latency）。
 *  AOF 在过去曾经发生过这样的 bug ： 因为个别命令的原因，导致 AOF 文件在重新载入时，无法将数据集恢复成保存时的原样。 （举个例子，阻塞命令 *BRPOPLPUSH* 就曾经引起过这样的 bug 。） 测试套件里为这种情况添加了测试： 它们会自动生成随机的、复杂的数据集， 并通过重新载入这些数据来确保一切正常。 虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见， 但是对比来说， RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的。

## RDB 和 AOF ，我应该用哪一个？¶ ##

一般来说， 如果想达到足以媲美 PostgreSQL 的数据安全性， 你应该同时使用两种持久化功能。

如果你非常关心你的数据， 但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失， 那么你可以只使用 RDB 持久化。

有很多用户都只使用 AOF 持久化， 但我们并不推荐这种方式： 因为定时生成 RDB 快照（snapshot）非常便于进行数据库备份， 并且 RDB 恢复数据集的速度也要比 AOF 恢复的速度要快， 除此之外， 使用 RDB 还可以避免之前提到的 AOF 程序的 bug 。

Note

因为以上提到的种种原因， 未来我们可能会将 AOF 和 RDB 整合成单个持久化模型。 （这是一个长期计划。）

接下来的几个小节将介绍 RDB 和 AOF 的更多细节。

## RDB 快照¶ ##

在默认情况下， Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。

你可以对 Redis 进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。

你也可以通过调用 *SAVE* 或者 *BGSAVE* ， 手动让 Redis 进行数据集保存操作。

比如说， 以下设置会让 Redis 在满足“ 60 秒内有至少有 1000 个键被改动”这一条件时， 自动保存一次数据集：

save 60 1000

这种持久化方式被称为快照（snapshot）。

## 快照的运作方式¶ ##

当 Redis 需要保存 dump.rdb 文件时， 服务器执行以下操作：

1.  Redis 调用 fork() ，同时拥有父进程和子进程。
2.  子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
3.  当子进程完成对新 RDB 文件的写入时，Redis 用新 RDB 文件替换原来的 RDB 文件，并删除旧的 RDB 文件。

这种工作方式使得 Redis 可以从写时复制（copy-on-write）机制中获益。

## 只进行追加操作的文件（append-only file，AOF）¶ ##

快照功能并不是非常耐久（durable）： 如果 Redis 因为某些原因而造成故障停机， 那么服务器将丢失最近写入、且仍未保存到快照中的那些数据。

尽管对于某些程序来说， 数据的耐久性并不是最重要的考虑因素， 但是对于那些追求完全耐久能力（full durability）的程序来说， 快照功能就不太适用了。

从 1.1 版本开始， Redis 增加了一种完全耐久的持久化方式： AOF 持久化。

你可以通过修改配置文件来打开 AOF 功能：

appendonly yes

从现在开始， 每当 Redis 执行一个改变数据集的命令时（比如 *SET*）， 这个命令就会被追加到 AOF 文件的末尾。

这样的话， 当 Redis 重新启时， 程序就可以通过重新执行 AOF 文件中的命令来达到重建数据集的目的。

## AOF 重写¶ ##

因为 AOF 的运作方式是不断地将命令追加到文件的末尾， 所以随着写入命令的不断增加， AOF 文件的体积也会变得越来越大。

举个例子， 如果你对一个计数器调用了 100 次 *INCR* ， 那么仅仅是为了保存这个计数器的当前值， AOF 文件就需要使用 100 条记录（entry）。

然而在实际上， 只使用一条 *SET* 命令已经足以保存计数器的当前值了， 其余 99 条记录实际上都是多余的。

为了处理这种情况， Redis 支持一种有趣的特性： 可以在不打断服务客户端的情况下， 对 AOF 文件进行重建（rebuild）。

执行 *BGREWRITEAOF* 命令， Redis 将生成一个新的 AOF 文件， 这个文件包含重建当前数据集所需的最少命令。

Redis 2.2 需要自己手动执行 *BGREWRITEAOF* 命令； Redis 2.4 则可以自动触发 AOF 重写， 具体信息请查看 2.4 的示例配置文件。

## AOF 有多耐久？¶ ##

你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。

有三个选项：

*  每次有新命令追加到 AOF 文件时就执行一次 fsync ：非常慢，也非常安全。
 *  每秒 fsync 一次：足够快（和使用 RDB 持久化差不多），并且在故障时只会丢失 1 秒钟的数据。
 *  从不 fsync ：将数据交给操作系统来处理。更快，也更不安全的选择。

推荐（并且也是默认）的措施为每秒 fsync 一次， 这种 fsync 策略可以兼顾速度和安全性。

总是 fsync 的策略在实际使用中非常慢， 即使在 Redis 2.0 对相关的程序进行了改进之后仍是如此 —— 频繁调用 fsync 注定了这种策略不可能快得起来。

## 如果 AOF 文件出错了，怎么办？¶ ##

服务器可能在程序正在对 AOF 文件进行写入时停机， 如果停机造成了 AOF 文件出错（corrupt）， 那么 Redis 在重启时会拒绝载入这个 AOF 文件， 从而确保数据的一致性不会被破坏。

当发生这种情况时， 可以用以下方法来修复出错的 AOF 文件：

1.  为现有的 AOF 文件创建一个备份。
2.  使用 Redis 附带的 redis-check-aof 程序，对原来的 AOF 文件进行修复。

>     $ redis-check-aof --fix

1.  （可选）使用 diff \-u 对比修复后的 AOF 文件和原始 AOF 文件的备份，查看两个文件之间的不同之处。
2.  重启 Redis 服务器，等待服务器载入修复后的 AOF 文件，并进行数据恢复。

## AOF 的运作方式¶ ##

AOF 重写和 RDB 创建快照一样，都巧妙地利用了写时复制机制。

以下是 AOF 重写的执行步骤：

1.  Redis 执行 fork() ，现在同时拥有父进程和子进程。
2.  子进程开始将新 AOF 文件的内容写入到临时文件。
3.  对于所有新执行的写入命令，父进程一边将它们累积到一个内存缓存中，一边将这些改动追加到现有 AOF 文件的末尾： 这样即使在重写的中途发生停机，现有的 AOF 文件也还是安全的。
4.  当子进程完成重写工作时，它给父进程发送一个信号，父进程在接收到信号之后，将内存缓存中的所有数据追加到新 AOF 文件的末尾。
5.  搞定！现在 Redis 原子地用新文件替换旧文件，之后所有命令都会直接追加到新 AOF 文件的末尾。

## 怎么从 RDB 持久化切换到 AOF 持久化¶ ##

在 Redis 2.2 或以上版本，可以在不重启的情况下，从 RDB 切换到 AOF ：

1.  为最新的 dump.rdb 文件创建一个备份。
2.  将备份放到一个安全的地方。
3.  执行以下两条命令：

>     redis-cli> CONFIG SET appendonly yes

redis-cli> CONFIG SET save “”

1.  确保命令执行之后，数据库的键的数量没有改变。
2.  确保写命令会被正确地追加到 AOF 文件的末尾。

步骤 3 执行的第一条命令开启了 AOF 功能： Redis 会阻塞直到初始 AOF 文件创建完成为止， 之后 Redis 会继续处理命令请求， 并开始将写入命令追加到 AOF 文件末尾。

步骤 3 执行的第二条命令用于关闭 RDB 功能。 这一步是可选的， 如果你愿意的话， 也可以同时使用 RDB 和 AOF 这两种持久化功能。

Note

别忘了在 redis.conf 中打开 AOF 功能！ 否则的话， 服务器重启之后， 之前通过 CONFIG SET 设置的配置就会被遗忘， 程序会按原来的配置来启动服务器。

Note

译注： 原文这里还有介绍 2.0 版本的切换方式， 考虑到 2.0 已经很老旧了， 这里省略了对那部分文档的翻译， 有需要的请参考原文。

## RDB 和 AOF 之间的相互作用¶ ##

在版本号大于等于 2.4 的 Redis 中， *BGSAVE* 执行的过程中， 不可以执行 *BGREWRITEAOF* 。 反过来说， 在 *BGREWRITEAOF* 执行的过程中， 也不可以执行 *BGSAVE* 。

这可以防止两个 Redis 后台进程同时对磁盘进行大量的 I/O 操作。

如果 *BGSAVE* 正在执行， 并且用户显示地调用 *BGREWRITEAOF* 命令， 那么服务器将向用户回复一个 OK 状态， 并告知用户， *BGREWRITEAOF* 已经被预定执行： 一旦 *BGSAVE* 执行完毕， *BGREWRITEAOF* 就会正式开始。

当 Redis 启动时， 如果 RDB 持久化和 AOF 持久化都被打开了， 那么程序会优先使用 AOF 文件来恢复数据集， 因为 AOF 文件所保存的数据通常是最完整的。

## 备份 Redis 数据¶ ##

在阅读这个小节前， 先将下面这句话铭记于心： 一定要备份你的数据库！

磁盘故障， 节点失效， 诸如此类的问题都可能让你的数据消失不见， 不进行备份是非常危险的。

Redis 对于数据备份是非常友好的， 因为你可以在服务器运行的时候对 RDB 文件进行复制： RDB 文件一旦被创建， 就不会进行任何修改。 当服务器要创建一个新的 RDB 文件时， 它先将文件的内容保存在一个临时文件里面， 当临时文件写入完毕时， 程序才使用 rename(2) 原子地用临时文件替换原来的 RDB 文件。

这也就是说， 无论何时， 复制 RDB 文件都是绝对安全的。

以下是我们的建议：

*  创建一个定期任务（cron job）， 每小时将一个 RDB 文件备份到一个文件夹， 并且每天将一个 RDB 文件备份到另一个文件夹。
 *  确保快照的备份都带有相应的日期和时间信息， 每次执行定期任务脚本时， 使用 find 命令来删除过期的快照： 比如说， 你可以保留最近 48 小时内的每小时快照， 还可以保留最近一两个月的每日快照。
 *  至少每天一次， 将 RDB 备份到你的数据中心之外， 或者至少是备份到你运行 Redis 服务器的物理机器之外。

## 容灾备份¶ ##

Redis 的容灾备份基本上就是对数据进行备份， 并将这些备份传送到多个不同的外部数据中心。

容灾备份可以在 Redis 运行并产生快照的主数据中心发生严重的问题时， 仍然让数据处于安全状态。

因为很多 Redis 用户都是创业者， 他们没有大把大把的钱可以浪费， 所以下面介绍的都是一些实用又便宜的容债备份方法：

*  Amazon S3 ，以及其他类似 S3 的服务，是一个构建灾难备份系统的好地方。 最简单的方法就是将你的每小时或者每日 RDB 备份加密并传送到 S3 。 对数据的加密可以通过 gpg \-c 命令来完成（对称加密模式）。 记得把你的密码放到几个不同的、安全的地方去（比如你可以把密码复制给你组织里最重要的人物）。 同时使用多个储存服务来保存数据文件，可以提升数据的安全性。
 *  传送快照可以使用 SCP 来完成（SSH 的组件）。 以下是简单并且安全的传送方法： 买一个离你的数据中心非常远的 VPS ， 装上 SSH ， 创建一个无口令的 SSH 客户端 key ， 并将这个 key 添加到 VPS 的 authorized\_keys 文件中， 这样就可以向这个 VPS 传送快照备份文件了。 为了达到最好的数据安全性，至少要从两个不同的提供商那里各购买一个 VPS 来进行数据容灾备份。

需要注意的是， 这类容灾系统如果没有小心地进行处理的话， 是很容易失效的。

最低限度下， 你应该在文件传送完毕之后， 检查所传送备份文件的体积和原始快照文件的体积是否相同。 如果你使用的是 VPS ， 那么还可以通过比对文件的 SHA1 校验和来确认文件是否传送完整。

另外， 你还需要一个独立的警报系统， 让它在负责传送备份文件的传送器（transfer）失灵时通知你。

[http_redis.io_topics_persistence]: http://redis.io/topics/persistence
[Redis persistence demystified]: http://oldblog.antirez.com/post/redis-persistence-demystified.html
[Link 1]: http://blog.nosqlfan.com/html/3813.html