RDB 和 AOF 持久化的原理是什么?我应该用哪一个?它们的优缺点?

2024-08-21 06:38

本文主要是介绍RDB 和 AOF 持久化的原理是什么?我应该用哪一个?它们的优缺点?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Redis 持久化方案

Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种持久化方案:

RDB:生成指定时间间隔内的 Redis 内存中数据快照,是一个二进制文件 dumpr.rdb

AOF:记录 Redis 除了查询以外的所有写命令,并在Redis 服务启动时,通过重新执行这些命令来还原数据。

RDB 持久化

默认 Redis 会以 RDB 快照的形式将一段时间内的数据持久化到硬盘,保存成一个 dumpr.rdb 二进制 文件。

工作原理简单介绍一下

当 Redis 需要做持久化时,Redis 会 fork 一个子进程,子进程将数据写到磁盘上一个临时 RDB 文件中。当子进程完成写临时文件后,将原来的 RDB 替换掉,这样的好处就是可以 copy-on-write

当然我们也可以手动执行 save 或者 bgsave(异步)生成 RDB 文件。

redis.conf 默认配置

save 900  1
save 300  10
save 60  10000
  • 900秒之内,如果超过1个key被修改,则发起快照保存;
  • 300秒之内,如果超过10个key被修改,则发起快照保存;
  • 60秒之内,如果1万个key被修改,则发起快照保存;

RDB 快照命令

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)。

RDB 创建原理

当 Redis 需要保存 dump.rdb 文件时, 服务器执行以下操作:

  • Redis 调用 fork() ,同时拥有父进程和子进程。
  • 子进程将数据集写入到一个临时 RDB 文件中。
  • 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。

RDB 的优点

RDB 是一个比较紧凑的文件,它保存了 Redis 在某个时间点的数据,这种数据比较适合做备份和用于灾难恢复。

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 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。

AOF 持久化

使用 AOF 做持久化,每一个写命令都通过 write 函数追加到 appendonly.aof 文件中。

AOF 就可以做到全程持久化,只需要在配置文件中开启(默认是 no ),appendfsync yes 开启 AOF 之后,Redis 每执行一个修改数据的命令,都会把它添加到 AOF 文件中,当 Redis 重启时,将会读取 AOF 文件进行“重放”以恢复到 Redis 关闭前的最后时刻。

AOF 的配置

你可以配置 Redis 多久才将数据 fsync 到磁盘一次。

redis.conf 默认配置

appendfsync yes
appendfsync always     #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件。
appendfsync everysec   #每秒钟同步一次,该策略为AOF的缺省策略。

有三个选项:

**1,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。
2,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。
3,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。

AOF 创建原理

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

Redis 执行 fork() ,现在同时拥有父进程和子进程。

子进程开始将新 AOF 文件的内容写入到临时文件。

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。

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。

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。

AOF 的优点

1,使用 AOF 做持久化,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。

2,AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件,不是生成新的之后替换掉那种,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。

3,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 重写是创建新 AOF 文件,重写的过程中会继续将命令追加到现有旧的 AOF 文件里面,即使重写过程中发生停机,现有旧的 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。

4,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 FLUSH ALL(清空整个 Redis 服务器的数据(删除所有数据库的所有 key )。) 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)。

RDB 和 AOF 二者的区别

RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,实际操作过程是fork一个子进程,先将数据集写入临时文件,写入成功后,再替换之前的文件,用二进制压缩存储。

AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作,查询操作不会记录,以文本的方式追加记录,可以打开文件看到详细的操作记录。

RDB 和 AOF 我应该用哪一个?

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。

AOF 将 Redis 执行的每一条命令追加到磁盘中,处理巨大的写入会降低 Redis 的性能,不知道你是否可以接受。

数据库备份和灾难恢复:

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。

Redis 支持同时开启 RDB 和 AOF,系统重启后,Redis 会优先使用 AOF 来恢复数据,这样丢失的数据会最少。

AOF BGREWRITEAOF 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 BG REWRITE AOF 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。

备份 Redis 数据

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

1,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。
2,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。
3,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。

这篇关于RDB 和 AOF 持久化的原理是什么?我应该用哪一个?它们的优缺点?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1092407

相关文章

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

hdu4407(容斥原理)

题意:给一串数字1,2,......n,两个操作:1、修改第k个数字,2、查询区间[l,r]中与n互质的数之和。 解题思路:咱一看,像线段树,但是如果用线段树做,那么每个区间一定要记录所有的素因子,这样会超内存。然后我就做不来了。后来看了题解,原来是用容斥原理来做的。还记得这道题目吗?求区间[1,r]中与p互质的数的个数,如果不会的话就先去做那题吧。现在这题是求区间[l,r]中与n互质的数的和

购买磨轮平衡机时应该注意什么问题和技巧

在购买磨轮平衡机时,您应该注意以下几个关键点: 平衡精度 平衡精度是衡量平衡机性能的核心指标,直接影响到不平衡量的检测与校准的准确性,从而决定磨轮的振动和噪声水平。高精度的平衡机能显著减少振动和噪声,提高磨削加工的精度。 转速范围 宽广的转速范围意味着平衡机能够处理更多种类的磨轮,适应不同的工作条件和规格要求。 振动监测能力 振动监测能力是评估平衡机性能的重要因素。通过传感器实时监

cross-plateform 跨平台应用程序-03-如果只选择一个框架,应该选择哪一个?

跨平台系列 cross-plateform 跨平台应用程序-01-概览 cross-plateform 跨平台应用程序-02-有哪些主流技术栈? cross-plateform 跨平台应用程序-03-如果只选择一个框架,应该选择哪一个? cross-plateform 跨平台应用程序-04-React Native 介绍 cross-plateform 跨平台应用程序-05-Flutte

hdu4407容斥原理

题意: 有一个元素为 1~n 的数列{An},有2种操作(1000次): 1、求某段区间 [a,b] 中与 p 互质的数的和。 2、将数列中某个位置元素的值改变。 import java.io.BufferedInputStream;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.Inpu

hdu4059容斥原理

求1-n中与n互质的数的4次方之和 import java.io.BufferedInputStream;import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.io.PrintWrit

寻迹模块TCRT5000的应用原理和功能实现(基于STM32)

目录 概述 1 认识TCRT5000 1.1 模块介绍 1.2 电气特性 2 系统应用 2.1 系统架构 2.2 STM32Cube创建工程 3 功能实现 3.1 代码实现 3.2 源代码文件 4 功能测试 4.1 检测黑线状态 4.2 未检测黑线状态 概述 本文主要介绍TCRT5000模块的使用原理,包括该模块的硬件实现方式,电路实现原理,还使用STM32类

TL-Tomcat中长连接的底层源码原理实现

长连接:浏览器告诉tomcat不要将请求关掉。  如果不是长连接,tomcat响应后会告诉浏览器把这个连接关掉。    tomcat中有一个缓冲区  如果发送大批量数据后 又不处理  那么会堆积缓冲区 后面的请求会越来越慢。

编程应该用 Mac 还是 PC ?

『有人的地方,就有江湖』—徐克。笑傲江湖。     序     一个竞争的市场,就会有对立的产生,这世界存在著很多不同的领域,领域好比是个江湖的缩影,因此就有许多门派的纷争,例如说浏览器领域有著最大宗的IE派,门派成长速度飞快,武功版号跳的跟台湾物价指数一样快的Chrome门,不断被模仿,一直被超越的Opera派;韧性极强,一直对抗几大势力的Firefox派等等,程序语言也有自己的领域

PHP原理之内存管理中难懂的几个点

PHP的内存管理, 分为俩大部分, 第一部分是PHP自身的内存管理, 这部分主要的内容就是引用计数, 写时复制, 等等面向应用的层面的管理. 而第二部分就是今天我要介绍的, zend_alloc中描写的关于PHP自身的内存管理, 包括它是如何管理可用内存, 如何分配内存等. 另外, 为什么要写这个呢, 因为之前并没有任何资料来介绍PHP内存管理中使用的策略, 数据结构, 或者算法. 而在我们