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面试必问的 Redis：RDB、AOF、混合持久化( 二 )

Redis


 
4）RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快 。
 
RDB 的缺点：
1）RDB 在服务器故障时容易造成数据的丢失 。RDB 允许我们通过修改 save point 配置来控制持久化的频率 。但是，因为 RDB 文件需要保存整个数据集的状态，所以它是一个比较重的操作，如果频率太频繁，可能会对 Redis 性能产生影响 。所以通常可能设置至少5分钟才保存一次快照，这时如果 Redis 出现宕机等情况，则意味着最多可能丢失5分钟数据 。
 
2）RDB 保存时使用 fork 子进程进行数据的持久化，如果数据比较大的话，fork 可能会非常耗时，造成 Redis 停止处理服务N毫秒 。如果数据集很大且 CPU 比较繁忙的时候，停止服务的时间甚至会到一秒 。
 
3）Linux fork 子进程采用的是 copy-on-write 的方式 。在 Redis 执行 RDB 持久化期间，如果 client 写入数据很频繁，那么将增加 Redis 占用的内存，最坏情况下，内存的占用将达到原先的2倍 。刚 fork 时，主进程和子进程共享内存，但是随着主进程需要处理写操作，主进程需要将修改的页面拷贝一份出来，然后进行修改 。极端情况下，如果所有的页面都被修改，则此时的内存占用是原先的2倍 。
 
相关源码在 rdb.c，核心方法是：rdbSaveBackground、rdbSave
 
AOF的实现原理、优缺点
 
描述：保存 Redis 服务器所执行的所有写操作命令来记录数据库状态，并在服务器启动时，通过重新执行这些命令来还原数据集 。
 
开启：AOF 持久化默认是关闭的，可以通过配置：appendonly yes 开启 。
 
关闭：使用配置 appendonly no 可以关闭 AOF 持久化 。
 
AOF 持久化功能的实现可以分为三个步骤：命令追加、文件写入、文件同步 。
 
命令追加：当 AOF 持久化功能打开时，服务器在执行完一个写命令之后，会将被执行的写命令追加到服务器状态的 aof 缓冲区（aof_buf）的末尾 。
 
文件写入与文件同步：可能有人不明白为什么将 aof_buf 的内容写到磁盘上需要两步操作，这边简单解释一下 。
 
Linux 操作系统中为了提升性能，使用了页缓存（page cache） 。当我们将 aof_buf 的内容写到磁盘上时，此时数据并没有真正的落盘，而是在 page cache 中，为了将 page cache 中的数据真正落盘，需要执行 fsync / fdatasync 命令来强制刷盘 。这边的文件同步做的就是刷盘操作，或者叫文件刷盘可能更容易理解一些 。
 
在文章开头，我们提过 serverCron 时间事件中会触发 flushAppendOnlyFile 函数，该函数会根据服务器配置的 appendfsync 参数值，来决定是否将 aof_buf 缓冲区的内容写入和保存到 AOF 文件 。
 
appendfsync 参数有三个选项：
1）always：每处理一个命令都将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入并同步到AOF 文件，即每个命令都刷盘 。
 
2）everysec：将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件，如果上次同步 AOF 文件的时间距离现在超过一秒钟，那么再次对 AOF 文件进行同步，并且这个同步操作是异步的，由一个后台线程专门负责执行，即每秒刷盘1次 。
 
3）no：将 aof_buf 缓冲区中的所有内容写入到 AOF 文件，但并不对 AOF 文件进行同步，何时同步由操作系统来决定 。即不执行刷盘，让操作系统自己执行刷盘 。
 
AOF 的优点
1）AOF 比 RDB可靠 。你可以设置不同的 fsync 策略：no、everysec 和 always 。默认是 everysec，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 。
 
2）AOF文件是一个纯追加的日志文件 。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），我们也可以使用 redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题 。
 
3）当 AOF文件太大时，Redis 会自动在后台进行重写：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 。整个重写是绝对安全，因为重写是在一个新的文件上进行，同时 Redis 会继续往旧的文件追加数据 。当新文件重写完毕，Redis 会把新旧文件进行切换，然后开始把数据写到新文件上 。
 
4）AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作以 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 。如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令把所有数据刷掉了，但只要 AOF 文件没有被重写，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 。


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