Redis第二篇——持久化

Posted 2023-02-18 搬砖小松鼠

Redis之所以高性能，速度快，其中一个原因就是其数据是存储在内存中的，而对于内存中的数据就会遇到以下几个问题：

（1）内存中数据过期了怎么处理？

（2）内存满了怎么处理？

（3）服务故障内存数据丢了怎么处理？

过期处理

常见的对于设置有过期时间的数据处理方式如下：

定时清理

在放入数据的时候，为设置了过期时间的数据启动一个定时器，当数据到期时去清理数据。这种方式好处是可以及时清理过期数据，对内存非常友好，但缺点是如果大量的数据在同一时间过期，需要占据非常多的cpu时间去执行清理任务，而Redis是单线程的，cpu时间应该更多的分配给业务处理

惰性清理

每次访问到具体的数据时再去判断当前数据是否已经过期了，如果过期了就进行清理。这种方式如果过期的数据长期不被访问，对会长期占用内容，优势是将过期数据清理的过程分散了，对cpu比较友好

定期清理

定期更像是一种折中的方案，Redis在每个时间周期内会调用下清理函数，每次从设置了过期时间的key中选出20个，判断是否需要清理

Redis使用的清理方式是：惰性清理 + 定期清理的方案

内存满了的处理

当redis的内存空间已经用满时，需要依据淘汰策略，进行相应的key的淘汰

（1）volatile-lru

从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。redis并不是保证取得所有数据集中最近最少使用的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的， 当内存达到限制的时候无法写入非过期时间的数据集。

（2）volatile-ttl

从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。redis 并不是保证取得所有数据集中最近将要过期的键值对，而只是随机挑选的几个键值对中的， 当内存达到限制的时候无法写入非过期时间的数据集。

（3）volatile-random

从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。当内存达到限制的时候无法写入非过期时间的数据集。

（4）allkeys-lru

从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。当内存达到限制的时候，对所有数据集挑选最近最少使用的数据淘汰，可写入新的数据集。

（5）allkeys-random

从数据集中任意选择数据淘汰，当内存达到限制的时候，对所有数据集挑选随机淘汰，可写入新的数据集。

（6）no-enviction

当内存达到限制的时候，不淘汰任何数据，不可写入任何数据集，所有引起申请内存的命令会报错。

思考：被淘汰的数据又被访问怎么办？

持久化处理

为了避免服务故障导致内存的数据全丢失，Redis提供了两种持久化机制RDB和AOF

RDB

RDB是将内存中的数据以快照的方式存储到磁盘中，以二进制文件进行存储，默认文件名为dump.rdb，RDB的触发命令有如下几种：

（1）save命令

调用此命令时Redis线程会阻塞直到快照执行完成。对于线上环境，因Redis是单线程的，这种方式基本不可用

（2）bgsave

调用此命令，Redis主进程会fork出一个子进程，剩下的快照生成导出功能就交给子进程去完成，父进程继续接收客户端的请求。这里主要用到了COW（copy on write）技术。但fork子进程的过程是阻塞的（一般时间很短）,cow技术是利用父子进程会共享物理空间，只有当父子进程有对数据页进行改动时，才会为子进程复制对应的页

（3）自动触发

通过修改Redis的配置文件，save m n 表示在m的时间内发生n此变更操作，可配置多个

使用RDB持久化的优缺点：

优点：生成的文件紧凑，非常适合备份和故障恢复，恢复速度快

缺点：缺点是全量备份过程中，由fork的子进程完成，在此期间的改动会丢失

AOF

不同于RDB备份的是内存数据，AOF记录的是改变数据的命令，其主要包含三个过程：命令追加、文件写入、文件同步

所有变更命令会记录到aof_buff缓冲区中，并按照一定的策略持久化到AOF文件中，其文件同步时机有三种：

（1）aways。每次文件写入后立马同步到磁盘，但刷磁盘的IO操作比较耗时

（2）everysec。每次文件写入后每隔一分钟同步到磁盘，可能会丢失1s的数据

（3）no。每次文件写入后就不管了，具体什么时候同步，由操作系统来决定

使用AOF的优缺点：

优点：更好的保护数据不丢失。

缺点：AOF文件过大，针对同一条数据需要保存多条记录，需要AOF的重写。

AOF重写

将AOF文件中的命令进行整合，在整合期间新的数据变更，写入aof_rewrite_buff缓冲区，当新的AOF文件生成之后，将缓冲区的文件追加到文件，AOF文件重写也是在子进程中完成的。

注意bgsave和bgrewriteaof不能同时进行