Redis持久化机制

【RDB与AOF两种持久化模式的对比，实现原理】

【RDB模式】

fork一个进程，遍历hash table，利用copy on write，把整个db dump保存下来。

save, shutdown, slave 命令会触发这个操作。

粒度比较大，如果save, shutdown, slave 之前crash了，则中间的操作没办法恢复。

【AOF模式】

把写操作指令，持续的写到一个类似日志文件里。（类似于从postgresql等数据库导出sql一样，只记录写操作）

粒度较小，crash之后，只有crash之前没有来得及做日志的操作没办法恢复。

AOF模式：持续的用日志记录写操作，crash后利用日志恢复；

RDB模式：平时写操作的时候不触发写，只有手动提交save命令，或者是关闭命令时，才触发备份操作。

选择的标准，就是看系统是愿意牺牲一些性能，换取更高的缓存一致性（aof），还是愿意写操作频繁的时候，不启用备份来换取更高的性能，待手动运行save的时候，再做备份（rdb）。rdb：最终一致性。

【解密Redis持久化】【http://blog.nosqlfan.com/html/3813.html】

【写操作的流程】

首先我们来看一下数据库在进行写操作时到底做了哪些事，主要有下面五个过程。

客户端向服务端发送写操作（数据在客户端的内存中）
数据库服务端接收到写请求的数据（数据在服务端的内存中）
服务端调用write(2) 这个系统调用，将数据往磁盘上写（数据在系统内存的缓冲区中）
操作系统将缓冲区中的数据转移到磁盘控制器上（数据在磁盘缓存中）
磁盘控制器将数据写到磁盘的物理介质中（数据真正落到磁盘上）

【故障分析】

写操作大致有上面5个流程，下面我们结合上面的5个流程看一下各种级别的故障。

当数据库系统故障时，这时候系统内核还是OK的，那么此时只要我们执行完了第3步，那么数据就是安全的，因为后续操作系统会来完成后面几步，保证数据最终会落到磁盘上。
当系统断电，这时候上面5项中提到的所有缓存都会失效，并且数据库和操作系统都会停止工作。所以只有当数据在完成第5步后，机器断电才能保证数据不丢失，在上述四步中的数据都会丢失。

通过上面5步的了解，可能我们会希望搞清下面一些问题：

数据库多长时间调用一次write(2)，将数据写到内核缓冲区
内核多长时间会将系统缓冲区中的数据写到磁盘控制器
磁盘控制器又在什么时候把缓存中的数据写到物理介质上

对于第一个问题，通常数据库层面会进行全面控制。

而对第二个问题，操作系统有其默认的策略，但是我们也可以通过POSIX API提供的fsync系列命令强制操作系统将数据从内核区写到磁盘控制器上。

对于第三个问题，好像数据库已经无法触及，但实际上，大多数情况下磁盘缓存是被设置关闭的。或者是只开启为读缓存，也就是写操作不会进行缓存，直接写到磁盘。建议的做法是仅仅当你的磁盘设备有备用电池时才开启写缓存。

【数据损坏】

所谓数据损坏，就是数据无法恢复，上面我们讲的都是如何保证数据是确实写到磁盘上去，但是写到磁盘上可能并不意味着数据不会损坏。比如我们可能一次写请求会进行两次不同的写操作，当意外发生时，可能会导致一次写操作安全完成，但是另一次还没有进行。如果数据库的数据文件结构组织不合理，可能就会导致数据完全不能恢复的状况出现。

这里通常也有三种策略来组织数据，以防止数据文件损坏到无法恢复的情况：

第一种是最粗糙的处理，就是不通过数据的组织形式保证数据的可恢复性。而是通过配置数据同步备份的方式，在数据文件损坏后通过数据备份来进行恢复。实际上MongoDB在不开启journaling日志，通过配置Replica Sets时就是这种情况。

另一种是在上面基础上添加一个操作日志，每次操作时记一下操作的行为，这样我们可以通过操作日志来进行数据恢复。因为操作日志是顺序追加的方式写的，所以不会出现操作日志也无法恢复的情况。这也类似于MongoDB开启了journaling日志的情况。

更保险的做法是数据库不进行老数据的修改，只是以追加方式去完成写操作，这样数据本身就是一份日志，这样就永远不会出现数据无法恢复的情况了。实际上CouchDB就是此做法的优秀范例。

RDB快照

第一个持久化策略，RDB快照。Redis支持将当前数据的快照存成一个数据文件的持久化机制。而一个持续写入的数据库如何生成快照呢。Redis借助了fork命令的copy on write机制。在生成快照时，将当前进程fork出一个子进程，然后在子进程中循环所有的数据，将数据写成为RDB文件。

我们可以通过Redis的save指令来配置RDB快照生成的时机，比如你可以配置当10分钟以内有100次写入就生成快照，也可以配置当1小时内有1000次写入就生成快照，也可以多个规则一起实施。这些规则的定义就在Redis的配置文件中，你也可以通过Redis的CONFIG SET命令在Redis运行时设置规则，不需要重启Redis。

Redis的RDB文件不会坏掉，因为其写操作是在一个新进程中进行的，当生成一个新的RDB文件时，Redis生成的子进程会先将数据写到一个临时文件中，然后通过原子性rename系统调用将临时文件重命名为RDB文件，这样在任何时候出现故障，Redis的RDB文件都总是可用的。

同时，Redis的RDB文件也是Redis主从同步内部实现中的一环。

但是，我们可以很明显的看到，RDB有他的不足，就是一旦数据库出现问题，那么我们的RDB文件中保存的数据并不是全新的，从上次RDB文件生成到Redis停机这段时间的数据全部丢掉了。在某些业务下，这是可以忍受的，我们也推荐这些业务使用RDB的方式进行持久化，因为开启RDB的代价并不高。但是对于另外一些对数据安全性要求极高的应用，无法容忍数据丢失的应用，RDB就无能为力了，所以Redis引入了另一个重要的持久化机制：AOF日志。

AOF日志

aof日志的全称是append only file，从名字上我们就能看出来，它是一个追加写入的日志文件。与一般数据库的binlog不同的是，AOF文件是可识别的纯文本，它的内容就是一个个的Redis标准命令。比如我们进行如下实验，使用Redis2.6版本，在启动命令参数中设置开启aof功能：

./redis-server --appendonly yes

然后我们执行如下的命令：

redis 127.0.0.1:6379> set key1 Hello
OK
redis 127.0.0.1:6379> append key1 " World!"
(integer) 12
redis 127.0.0.1:6379> del key1
(integer) 1
redis 127.0.0.1:6379> del non_existing_key
(integer) 0

这时我们查看AOF日志文件，就会得到如下内容：

$ cat appendonly.aof
*2
$6
SELECT
$1
0
*3
$3
set
$4
key1
$5
Hello
*3
$6
append
$4
key1
$7
 World!
*2
$3
del
$4
key1

可以看到，写操作都生成了一条相应的命令作为日志。其中值得注意的是最后一个del命令，它并没有被记录在AOF日志中，这是因为Redis判断出这个命令不会对当前数据集做出修改。所以不需要记录这个无用的写命令。另外AOF日志也不是完全按客户端的请求来生成日志的，比如命令INCRBYFLOAT在记AOF日志时就被记成一条SET记录，因为浮点数操作可能在不同的系统上会不同，所以为了避免同一份日志在不同的系统上生成不同的数据集，所以这里只将操作后的结果通过SET来记录。

AOF重写

你可以会想，每一条写命令都生成一条日志，那么AOF文件是不是会很大？答案是肯定的，AOF文件会越来越大，所以Redis又提供了一个功能，叫做AOF rewrite。其功能就是重新生成一份AOF文件，新的AOF文件中一条记录的操作只会有一次，而不像一份老文件那样，可能记录了对同一个值的多次操作。其生成过程和RDB类似，也是fork一个进程，直接遍历数据，写入新的AOF临时文件。在写入新文件的过程中，所有的写操作日志还是会写到原来老的AOF文件中，同时还会记录在内存缓冲区中。当重完操作完成后，会将所有缓冲区中的日志一次性写入到临时文件中。然后调用原子性的rename命令用新的AOF文件取代老的AOF文件。

从上面的流程我们能够看到，RDB和AOF操作都是顺序IO操作，性能都很高。而同时在通过RDB文件或者AOF日志进行数据库恢复的时候，也是顺序的读取数据加载到内存中。所以也不会造成磁盘的随机读。

AOF可靠性设置

AOF是一个写文件操作，其目的是将操作日志写到磁盘上，所以它也同样会遇到我们上面说的写操作的5个流程。那么写AOF的操作安全性又有多高呢。实际上这是可以设置的，在Redis中对AOF调用write(2)写入后，何时再调用fsync将其写到磁盘上，通过appendfsync选项来控制，下面appendfsync的三个设置项，安全强度逐渐变强。

appendfsync no

当设置appendfsync为no的时候，Redis不会主动调用fsync去将AOF日志内容同步到磁盘，所以这一切就完全依赖于操作系统的调试了。对大多数Linux操作系统，是每30秒进行一次fsync，将缓冲区中的数据写到磁盘上。

appendfsync everysec

当设置appendfsync为everysec的时候，Redis会默认每隔一秒进行一次fsync调用，将缓冲区中的数据写到磁盘。但是当这一次的fsync调用时长超过1秒时。Redis会采取延迟fsync的策略，再等一秒钟。也就是在两秒后再进行fsync，这一次的fsync就不管会执行多长时间都会进行。这时候由于在fsync时文件描述符会被阻塞，所以当前的写操作就会阻塞。

所以，结论就是，在绝大多数情况下，Redis会每隔一秒进行一次fsync。在最坏的情况下，两秒钟会进行一次fsync操作。

这一操作在大多数数据库系统中被称为group commit，就是组合多次写操作的数据，一次性将日志写到磁盘。

appednfsync always

当设置appendfsync为always时，每一次写操作都会调用一次fsync，这时数据是最安全的，当然，由于每次都会执行fsync，所以其性能也会受到影响。

对于pipelining有什么不同

对于pipelining的操作，其具体过程是客户端一次性发送N个命令，然后等待这N个命令的返回结果被一起返回。通过采用pipilining就意味着放弃了对每一个命令的返回值确认。由于在这种情况下，N个命令是在同一个执行过程中执行的。所以当设置appendfsync为everysec时，可能会有一些偏差，因为这N个命令可能执行时间超过1秒甚至2秒。但是可以保证的是，最长时间不会超过这N个命令的执行时间和。

与postgreSQL和MySQL的比较

这一块就不多说了，由于上面操作系统层面的数据安全已经讲了很多，所以其实不同的数据库在实现上都大同小异。总之最后的结论就是，在Redis开启AOF的情况下，其单机数据安全性并不比这些成熟的SQL数据库弱。

数据导入

这些持久化的数据有什么用，当然是用于重启后的数据恢复。Redis是一个内存数据库，无论是RDB还是AOF，都只是其保证数据恢复的措施。所以Redis在利用RDB和AOF进行恢复的时候，都会读取RDB或AOF文件，重新加载到内存中。相对于MySQL等数据库的启动时间来说，会长很多，因为MySQL本来是不需要将数据加载到内存中的。

但是相对来说，MySQL启动后提供服务时，其被访问的热数据也会慢慢加载到内存中，通常我们称之为预热，而在预热完成前，其性能都不会太高。而Redis的好处是一次性将数据加载到内存中，一次性预热。这样只要Redis启动完成，那么其提供服务的速度都是非常快的。

而在利用RDB和利用AOF启动上，其启动时间有一些差别。RDB的启动时间会更短，原因有两个，一是RDB文件中每一条数据只有一条记录，不会像AOF日志那样可能有一条数据的多次操作记录。所以每条数据只需要写一次就行了。另一个原因是RDB文件的存储格式和Redis数据在内存中的编码格式是一致的，不需要再进行数据编码工作。在CPU消耗上要远小于AOF日志的加载。

好了，大概内容就说到这里。更详细完整的版本请看Redis作者的博文：Redis persistence demystified。本文如有描述不周之处，就大家指正。

【Redis RDB文件格式全解析】【http://blog.nosqlfan.com/html/3734.html】

RDB文件是Redis持久化的一种方式，Redis通过制定好的策略，按期将内存中的数据以镜像的形式转存到RDB文件中。那么RDB文件内部格式是什么样的呢，Redis又做了哪些工作让RDB能够更快的dump和加载呢，下面我们深入RDB文件，来看一看其内部结构。

首先我们来看一个RDB文件的概况图：

----------------------------# RDB文件是二进制的，所以并不存在回车换行来分隔一行一行.
52 45 44 49 53              # 以字符串 "REDIS" 开头
30 30 30 33                 # RDB 的版本号，大端存储，比如左边这个表示版本号为0003
----------------------------
FE 00                       # FE = FE表示数据库编号，Redis支持多个库，以数字编号，这里00表示第0个数据库
----------------------------# Key-Value 对存储开始了
FD $length-encoding         # FD 表示过期时间，过期时间是用 length encoding 编码存储的，后面会讲到
$value-type                 # 1 个字节用于表示value的类型，比如set,hash,list,zset等
$string-encoded-key         # Key 值，通过string encoding 编码，同样后面会讲到
$encoded-value              # Value值，根据不同的Value类型采用不同的编码方式
----------------------------
FC $length-encoding         # FC 表示毫秒级的过期时间，后面的具体时间用length encoding编码存储
$value-type                 # 同上，也是一个字节的value类型
$string-encoded-key         # 同样是以 string encoding 编码的 Key值
$encoded-value              # 同样是以对应的数据类型编码的 Value 值
----------------------------
$value-type                 # 下面是没有过期时间设置的 Key-Value对，为防止冲突，数据类型不会以 FD, FC, FE, FF 开头
$string-encoded-key
$encoded-value
----------------------------
FE $length-encoding         # 下一个库开始，库的编号用 length encoding 编码
----------------------------
...                         # 继续存储这个数据库的 Key-Value 对
FF                          ## FF：RDB文件结束的标志

下面我们对上面的内容进行详细讲解

Magic Number

第一行就不用讲了，REDIS字符串用于标识是Redis的RDB文件

版本号

用了4个字节存储版本号，以大端（big endian）方式存储和读取

数据库编号

以一个字节的0xFE开头，后面存储数据库的具体编号，数据库的编号是一个数字，通过 “Length Encoding” 方式编码存储，“Length Encoding” 我们后面会讲到。

Key-Value值对

值对包括下面四个部分

Key 过期时间，这一项是可有可无的
一个字节表示value的类型
Key的值，Key都是字符串，通过 “Redis String Encoding” 来保存
Value的值，通过 “Redis Value Encoding” 来根据不同的数据类型做不同的存储

Key过期时间

过期时间由 0xFD 或 0xFC开头用于标识，分别表示秒级的过期时间和毫秒级的过期时间，后面的具体时间是一个UNIX时间戳，秒级或毫秒级的。具体时间戳的值通过“Redis Length Encoding” 编码存储。在导入RDB文件的过程中，会通过过期时间判断是否已过期并需要忽略。

Value类型

Value类型用一个字节进行存储，目前包括以下一些值：

0 = “String Encoding”
1 = “List Encoding”
2 = “Set Encoding”
3 = “Sorted Set Encoding”
4 = “Hash Encoding”
9 = “Zipmap Encoding”
10 = “Ziplist Encoding”
11 = “Intset Encoding”
12 = “Sorted Set in Ziplist Encoding”

Key

Key值就是简单的 “String Encoding” 编码，具体可以看后面的描述

Value

上面列举了Value的9种类型，实际上可以分为三大类

type = 0, 简单字符串
type 为 9, 10, 11 或 12, value字符串在读取出来后需要先解压
type 为 1, 2, 3 或 4, value是字符串序列，这一系列的字符串用于构建list，set，hash 和 zset 结构

Length Encoding

上面说了很多 Length Encoding ，现在就为大家讲解。可能你会说，长度用一个int存储不就行了吗？但是，通常我们使用到的长度可能都并不大，一个int 4个字节是否有点浪费呢。所以Redis采用了变长编码的方法，将不同大小的数字编码成不同的长度。

首先在读取长度时，会读一个字节的数据，其中前两位用于进行变长编码的判断
如果前两位是 0 0，那么下面剩下的 6位就表示具体长度
如果前两位是 0 1，那么会再读取一个字节的数据，加上前面剩下的6位，共14位用于表示具体长度
如果前两位是 1 0，那么剩下的 6位就被废弃了，取而代之的是再读取后面的4 个字节用于表示具体长度
如果前两位是 1 1，那么下面的应该是一个特殊编码，剩下的 6位用于标识特殊编码的种类。特殊编码主要用于将数字存成字符串，或者编码后的字符串。具体见 “String Encoding”

这样做有什么好处呢，实际就是节约空间：

0 – 63的数字只需要一个字节进行存储
而64 – 16383 的数字只需要两个字节进行存储
16383 - 2^32 -1 的数字只需要用5个字节（1个字节的标识加4个字节的值）进行存储

String Encoding

Redis的 String Encoding 是二进制安全的，也就是说他没有任何特殊分隔符用于分隔各个值，你可以在里面存储任何东西。它就是一串字节码。

下面是 String Encoding 的三种类型

长度编码的字符串
数字替代字符串：8位，16位或者32位的数字
LZF 压缩的字符串

长度编码字符串

长度编码字符串是最简单的一种类型，它由两部分组成，一部分是用 “Length Encoding” 编码的字符串长度，第二部分是具体的字节码。

数字替代字符串

上面说到过 Length Encoding 的特殊编码，就在这里用上了。所以数字替代字符串是以 1 1 开头的，然后读取这个字节剩下的6 位，根据不同的值标识不同的数字类型：

0 表示下面是一个8 位的数字
1 表示下面是一个16 位的数字
2 表示下面是一个32 位的数字

LZF压缩字符串

和数据替代字符串一样，它也是以1 1 开头的，然后剩下的6 位如果值为4，那么就表示它是一个压缩字符串。压缩字符串解析规则如下：

首先按 Length Encoding 规则读取压缩长度 clen
然后按 Length Encoding 规则读取非压缩长度
再读取第二个 clen
获取到上面的三个信息后，再通过LZF算法解码后面clen长度的字节码

List Encoding

Redis List 结构在RDB文件中的存储，是依次存储List中的各个元素的。其结构如下：

首先按 Length Encoding 读取这个List 的长度 size
然后读取 size个 String Encoding的值
然后再用这些读到的 size 个值重新构建 List就完成了

Set Encoding

Set结构和List结构一样，也是依次存储各个元素的

Sorted Set Encoding

todo

Hash Encoding

首先按 Length Encoding 读出hash 结构的大小 size
然后读取2×size 个 String Encoding的字符串（因为一个hash项包括key和value两项）
将上面读取到的2×size 个字符串解析为hash 和key 和 value
然后将上面的key value对存储到hash结构中

Zipmap Encoding

参见本站之前的文章：Redis zipmap内存布局分析

待续&欢迎投稿

Ziplist Encoding

Intset Encoding

Sorted Set as Ziplist Encoding

来源：RDB_File_Format.textile

时间： 2024-08-24 18:00:31