一、持久化的作用
1.什么是持久化
redis的所有数据保存在内存中，对数据的更新将异步的保存到硬盘上
2.持久化的实现方式
快照：某时某刻数据的一个完成备份 -mysql的Dump -redis的RDB 写日志：任何操作记录日志，要恢复数据，只要把日志重新走一遍即可 -mysql的 Binlog -Hhase的 HLog -Redis的 AOF
二、RDB
1.什么是RDB
2.触发机制-主要三种方式
第一种： save(同步) 1 客户端输入save命令----》redis服务端----》同步创建RDB二进制文件 2 会造成redis的阻塞（数据量非常大的时候） 3 文件策略：如果老的RDB存在，会替换老的 4 复杂度 o(n)
第二种： bgsave(异步，Backgroud saving started) 1 客户端输入save命令----》redis服务端----》异步创建RDB二进制文件（fork函数生成一个子进程（fork会阻塞reids），执行createRDB，执行成功，返回给reids消息） 2 此时访问redis，会正常响应客户端 3 文件策略：跟save相同，如果老的RDB存在，会替换老的 4 复杂度 o(n)
第三种：(常用方式)（******） 自动（通过配置文件） 配置 seconds changes save 900 1 save 300 10 save 60 10000 如果60s中改变了1w条数据，自动生成rdb 如果300s中改变了10条数据，自动生成rdb 如果900s中改变了1条数据，自动生成rdb 以上三条符合任意一条，就自动生成rdb，内部使用bgsave #配置： save 900 1 #配置一条 save 300 10 #配置一条 save 60 10000 #配置一条 dbfilename dump.rdb #rdb文件的名字，默认为dump.rdb dir ./ #rdb文件存在当前目录 stop-writes-on-bgsave-error yes #如果bgsave出现错误，是否停止写入，默认为yes rdbcompression yes #采用压缩格式 rdbchecksum yes #是否对rdb文件进行校验和检验 #最佳配置 save 900 1 save 300 10 save 60 10000 dbfilename dump-${port}.rdb #以端口号作为文件名，可能一台机器上很多reids，不会乱 dir /bigdiskpath #保存路径放到一个大硬盘位置目录 stop-writes-on-bgsave-error yes #出现错误停止 rdbcompression yes #压缩 rdbchecksum yes #校验
RDB触发机制一般使用第三种方式，但是这种方式也会有缺点。如果修改的条数没有在设置范围内那么就不会触发，就会引发很多数据没有持久化的情况。所以我们一般采用下面方式：AOF。
如果是保存不重要的数据可以使用RDB方式（比如缓存数据），如果是保存很重要的数据就要使用AOF，但是两种方式也可以同时使用。
三、AOF
1.RDB问题
耗时，耗性能。不可控，可能会丢失数据。
2.AOF介绍
客户端每写入一条命令，都记录一条日志，放到日志文件中，如果出现宕机，可以将数据完全恢复
3.AOF的三种策略
日志不是直接写到硬盘上，而是先放在缓冲区，缓冲区根据一些策略，写到硬盘上 #第一种： always：redis--》写命令刷新的缓冲区---》每条命令fsync到硬盘---》AOF文件 #第二种： everysec（默认值）：redis——》写命令刷新的缓冲区---》每秒把缓冲区fsync到硬盘--》AOF文件 #第三种： no:redis——》写命令刷新的缓冲区---》操作系统决定，缓冲区fsync到硬盘--》AOF文件
| always | everysec | no | |
|---|---|---|---|
| 优点 | 不丢失数据 | 每秒一次fsync，丢失1秒数据 | 不用管 |
| 缺点 | IO开销大，一般的sata盘只有几百TPS | 丢1秒数据 | 不可控 |
4.AOF重写
随着命令的逐步写入，并发量的变大， AOF文件会越来越大，通过AOF重写来解决该问题
| AOF重写 | |
|---|---|
|
set hello world<br/> set hello java<br/> set hello hehe<br/> incr counter<br/> ncr counter<br/> rpush mylist a<br/> rpush mylist b<br/> rpush mylist c<br/> 过期数据 |
set hello hehe<br/> set counter 2<br/> rpush mylist a b c |
这样可以减少磁盘占用量，加速恢复速度
实现方式
bgrewriteaof：
客户端向服务端发送bgrewriteaof命令，服务端会起一个fork进程，完成AOF重写
AOF重写配置：
| 含义 | |
|---|---|
| auto-aof-rewrite-min-size | AOF文件重写需要尺寸 |
| auto-aof-rewrite-percentage | AOF文件增长率 |
| 含义 | |
|---|---|
| aof_current_size | AOF当前尺寸（单位：字节） |
| aof_base_size | AOF上次启动和重写的尺寸（单位：字节） |
自动触发时机（两个条件同时满足）：
aof_current_size>auto-aof-rewrite-min-size：当前尺寸大于重写需要尺寸
(aof_current_size-aof_base_size)/aof_base_size>auto-aof-rewrite-percentage:（增长率）当前尺寸减去上次重写的尺寸，除以上次重写的尺寸如果大于配置中的增长率
重写流程
AOF配置文件 （******）
appendonly yes #将该选项设置为yes，打开 appendfilename "appendonly-${port}.aof" #文件保存的名字 appendfsync everysec #采用第二种策略 dir /bigdiskpath #存放的路径 no-appendfsync-on-rewrite yes #在aof重写的时候，是否要做aof的append操作，因为aof重写消耗性能，磁盘消耗，正常aof写磁盘有一定的冲突，这段期间的数据，允许丢失
四、RDB和AOF的选择
1.rdb和aof的比较
| rdb | aof | |
|---|---|---|
| 启动优先级 | 低 | 高(挂掉重启，会加载aof的数据) |
| 体积 | 小 | 大 |
| 恢复速度 | 快 | 慢 |
| 数据安全性 | 丢数据 | 根据策略决定 |
| 轻重 | 重 | 轻 |
2.rdb最佳策略
rdb关掉，主从操作时
集中管理：按天，按小时备份数据
主从配置，从节点打开
3.aof最佳策略
开：缓存和存储，大部分情况都打开，
aof重写集中管理
everysec：通过每秒刷新的策略
4.最佳策略
小分片：每个redis的最大内存为4g
缓存或存储：根据特性，使用不通策略
时时监控硬盘，内存，负载网络等
有足够内存
。。。
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：Redis(四)——持久化方案（RDB和AOF使用） - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 