目錄
- 數(shù)據(jù)持久化
- RDB
- 生成方法
- save
- bgsave
- 優(yōu)點
- 缺點
- AOF
- AOF記錄過程
- ServerCron
- 寫入策略
- End
之前的文章介紹了Redis的簡單數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù),否則數(shù)據(jù)就會直接丟失。
Redis有兩種方式來實現(xiàn)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)快照,而AOF則是所有記錄了所有修改內存數(shù)據(jù)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(xiàn)數(shù)據(jù)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(xiàn)上,其調用的是同一個函數(shù),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(tǒng)上創(chuàng)建進程的主要方法,會把父進程的所有數(shù)據(jù)拷貝到子進程中,父子進程共享內存空間。
fork之后,操作系統(tǒng)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(shù)據(jù)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(shù)了,這樣做可以避免兩個命令之間出現(xiàn)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(shù),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(shù)據(jù)
- 每天生成最近一周的數(shù)據(jù)
- 每天生成最近一個月的數(shù)據(jù)
基于這個策略,可以快速的恢復之前某個時間段的數(shù)據(jù)。
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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)最終的模樣。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)就會全部丟失,而且無法找回。
而且,如果內存的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù),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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xié)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(xié)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(jù)協(xié)議文本的內容,選擇適當?shù)膆andler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(xié)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(shù)就被調用。
這個命令會調用 write
將寫入緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)才行。
ServerCron
作用
現(xiàn)在我們就來具體聊一下serverCron函數(shù),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(shù)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(shù)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(shù)。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(shù)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(shù)來執(zhí)行很多后臺的任務,而調用這些函數(shù)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(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。
而no
則完全交與操作系統(tǒng)去調度,可能會丟失較多的數(shù)據(jù)。
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(wǎng)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)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(shù)據(jù)狀態(tài)來實現(xiàn)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(shù)據(jù)。
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(shù)據(jù)不就不一致了?
這種情況的確會出現(xiàn),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(xiàn)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(shù)據(jù)狀態(tài)與Redis當時的內存狀態(tài)保持數(shù)據(jù)上的一致性。
End
關于Redis數(shù)據(jù)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。
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到此這篇關于Redis做數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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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