一、前言

对于Mysql，数据是持久化在磁盘上的。如果误删数据，可以使用binlog进行恢复；突然宕机时，其本身可以借助redo log进行崩溃恢复。

更多关于Mysql日志的内容，可以参考我的另外一篇文章数据库日志——binlog、redo log、undo log扫盲

而对于Redis，一般是把数据直接存储在内存中。如果不做任何持久化工作，在出现宕机后，内存中的全部数据就会丢失。

显然，业务方是不能容忍这样的情况发生的。好在Redis提供了一系列的持久化机制，分别是AOF日志与RDB快照。

二、AOF

AOF全称是Append Only File，Redis每次执行完一个写类型的语句后，会将该语句以某种格式使用追加的方式顺序写入AOF日志中。

值得注意的是，AOF是默认不开启的。

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AOF日志的格式

以winows为例，进入到redis安装目录中的redis.windows.conf中，将appendonly的值修改为yes，即可开启AOF

# 默认关闭
appendonly yes

# AOF的默认文件名称
appendfilename "appendonly.aof"

当执行以下命令后

set java helloworld

在appendonly.aof文件中，可以看到以下内容

*3            代表当前命令有3个部分
$3            第1部分命令的长度，3个字符
set           第1部分命令
$4            第2部分命令的长度，4个字符
java          第2部分命令
$10           第3部分命令的长度，10个字符
helloworld    第3部分命令

当我们首次使用某个客户端执行命令时，客户端会自动帮我们补充select 0(即选择编号0的数据库)，这个命令也会被保存在AOF日志中。

写AOF日志的流程

大致的流程如图所示

在server中，主线程执行完命令之后，会立即将命令写入AOF缓冲中。之后会调用系统函数write()，将命令写入内核缓冲区，并返回给客户端成功的响应。

内核会在合适的时机将内核缓冲区的中的数据写入到磁盘中。

我们设想其中某个阶段宕机时，会不会产生不一致的情况：

1、如果命令执行成功，但写入AOF缓存前崩溃重启，客户端会收到执行失败或超时的响应。重启之后AOF文件中没有该条数据，这个时候，数据是一致的。

2、如果命令执行成功，写入AOF缓存成功，但调用write时崩溃重启。其实这种情况和第一条一样，恢复后数据还是一致的。

3、如果命令执行、写入AOF缓存与内核缓存都成功，客户端会收到成功的响应。如果这个时候机器宕机，内核缓冲区中的数据将会丢失，也就是最后的AOF文件缺少该条命令，恢复后，就会产生数据不一致的情况。

第3种情况发生时，就会出现数据不一致的后果。怎么处理呢，很简单啊，变异步为同步不就行了吗。

调用write写入内核缓冲区后，再调用fsync强制让内核缓冲区中的数据刷到磁盘上，刷盘成功后，再返回给客户端响应。

这样的解决方式看似可以，但是刷盘的操作非常耗时。在Redis执行大量命令的时候，会一直进行不断的刷盘，当磁盘压力过大时，会阻塞下一个命令的执行，大大降低性能。

看来得把握刷盘的时机，刷得慢了，机器崩溃恢复后就会丢失大量数据。刷得快了，就会严重降低性能。

不过，Redis本身也提供了3种写回策略。

写回策略

• always 同步写回。每执行一条命令，写完AOF日志后，再返回。
• everysec 每秒写回。执行命令后，将数据写入到内核缓冲区就返回。只有会有一个线程，执行每秒刷盘的定时任务。
• no 由内核自行控制的写回。每执行一条命令，将数据写入到内核缓冲区就返回。内核会在合适的时机刷盘。

这3种策略体现了不同的刷盘频率，因此拥有不同级别的一致性与性能。

always策略最大程度上保证数据不丢失，但性能最差。

no策略性能最好，但在机器崩溃重启后会丢失比较多的数据。

everysec是一种折中的策略，较always有不错的性能。在极端的情况下，只会丢失1秒内的数据，是比较推荐的方式。

redis.windows.conf中有appendfsync配置项，用来配置写回策略，默认的策略是everysec 。

随着Redis不断记录AOF日志，AOF日志文件将变得越来越大，用作恢复的时间也将越长。因此需要一种方式减少文件的大小，这时候AOF重写就派上用场了。

AOF重写

在出现触发重写的条件时（例如AOF文件达到某个阈值），Redis扫描整个库的所有数据，将数据以命令的方式记录在新的AOF日志中，待记录完成后，使用新的AOF日志替换旧的即可。

旧日志中，可能存有对同一个key的多次操作命令，重写的目的就是取最后一次有效的命令，删除那些历史命令，从而达到瘦身、压缩的效果。

刚才提到，AOF重写会扫描整个库的数据，因此注定就是一个非常耗时的操作，那么就不会在主线程中做，而是通过主线程fork出一个子进程进行重写的。

重写的流程图如下：

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1、当AOF日志文件的大小超过执行的阈值后，就会触发AOF重写

2、主线程fork出一个子进程，fork的过程仍然是阻塞的。fork完之后，主线程依然可以接受命令并处理

3、子进程与主线程共享一个实例的所有数据，子进程会对整个实例进行扫描，将其中的数据以命令的格式写入到重写日志中。

4、在子进程重写的过程中，主线程可以接受命令，假设这个时候执行了一条写命令。

5、主线程会将数据存入到库中，利用写时复制技术，子进程不会感知到数据有任何变化。

6、主线程将日志先写入AOF缓冲区，再写入重写缓冲区。

7、由特定写回策略，将缓冲区中的数据写入到旧的AOF日志中。

8、当子进程结束扫描，并且将所有命令写入重写日志后，再将重写缓冲区中的数据追加到重写日志中。

9、最后一步，主线程感知到子进程重写日志完成，于是使用新的日志文件替换旧的文件。

也许有人会发出以下的疑问

为什么是fork出子进程，直接使用子线程不是也可以吗？

如果是创建出来一个子线程，那么主线程在写入，子线程在读取，是需要通过加锁的方式来保证线程安全的，加锁就意味着降低性能。

而如果是fork出来子进程，主线程和子进程同样需要共享数据，当主线程写入数据的时候，会利用写时复制技术，避免加锁。

什么是写时复制？

大家应该都知道三角函数吧，嗯，这和写时复制没什么关系。

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CopyOnWriteArrayList就利用到了写时复制，读不加锁，写则是复制一份数组出来，在新的数组上进行修改，最后替换引用。非常适合应用于读多写少的场景，缺点是在替换引用前，线程读到的是旧数据。

主线程在fork出一个子进程的时候，会将自己的页表（虚拟地址与物理地址的映射表）复制一份出来给子进程，而不是直接复制内存。否则在重写的时候，Redis占用内存会立即翻倍。

这样的话，子进程就可以随意访问主线程中的数据。而当主线程修改一些实例数据时，就会复制一份物理内存出来，并变动主线程的页表，在新的内存地址上存储写之后的数据。因为没有变动子进程的页表，因此主线程写入的数据对子进程不可见。

重写AOF缓冲区的作用是什么？

CopyOnWriteArrayList的缺点在于读到的可能是旧数据，子进程在扫描的时候，其实扫描到的也是旧数据，因此需要在重写结束后做补偿。

子进程在重写的过程中，扫描的数据是fork动作结束的那一刻的快照。而在重写的过程中，主线程依然可以执行命令，那么这些多出来的写命令就可以放在一个独立的重写缓冲区中。在重写完成后，再将重写缓冲区中的内容追加到重写日志中，这就保证了数据的一致。

尽管存在AOF重写机制，但重写后的日志文件还是大，恢复速度较慢。

有没有一种直接存储数据，而不是存储命令（命令的大小显然大于数据本身）的方式呢？RDB就闪亮登场了！

三、RDB

RDB的全称是Redis Database Backup，即数据备份。

会将某一时刻内的所有数据生成一个快照文件。该文件是一种经过压缩的二进制文件，默认名称为dump.rdb，可通过修改dbfilename参数来改变RDB文件名。

快照文件仅保存数据，不保存额外的操作命令，且经过压缩，因此在恢复速度上快于AOF。但RDB没法做到实时的持久化，而AOF可以基本做到。

如何让Redis生成RDB文件

通过save命令手动触发

直接在主线程中执行，会阻塞其他命令

通过bgsave命令手动触发

主线程fork出来一个子进程，由子进程去执行备份。

整个fork的过程，是会阻塞主线程的。由于不会复制物理内存，因此fork是快速的。

fork结束后，主线程依然可以执行其他的命令。

通过配置自动触发

redis.windows.conf中有如下的几个配置可用于触发生成RDB文件

# 900秒内至少出现1条写命令就触发
save 900 1

# 300秒内至少出现10条写命令就触发
save 300 10

# 60秒内至少出现10000条写命令就触发
save 60 10000

这种方式，也是通过fork出一个子进程来做的。

三种方式的触发流程

客户端使用bgsave命令时，主线程fork出来子进程，由子进程完成备份。

在子进程备份期间，主线程依然可以执行命令。但该条数据并不会被子进程扫描到，和AOF重写一样，都利用到了写时复制。

既然RDB文件占用小，恢复速度快，那可以大幅增加RDB生成的频率吗？

那显然是不可以的，有可能上一轮RDB还未生成，下一轮又开始了。而且也存在性能问题，save全程都会阻塞主线程，bgsave的fork操作同样也会阻塞主线程。

当然，RDB这种方式，如果在持久化的过程中发生宕机，会丢失在上次备份之后产生的所有数据。

四、AOF与RDB的特点总结

下面使用一张表格来直观地展示两者之间的优缺点

另外值得注意的是，当同时开启AOF与RDB时，Redis会优先使用AOF日志来恢复数据。

RDB相比而言，会丢失较多的数据。AOF只有在实例数据比较大的时候，恢复速度才慢。

五、Redis4.0混合持久化模式

既然AOF与RDB独有各自的优势，能否结合二者的特点呢？

在Redis4.0中，出现了一个新的模式——混合持久化。具体来讲，就是全量RDB+增量AOF，将两种类型的日志文件存放在一起。

RDB可以以较低的频率执行，两次RDB之间的产生的增量数据记录在AOF日志中，因此增量AOF日志的文件很小。

因此Redis在恢复时，先加载RDB数据，再重放增量的AOF日志。不需要像之前重放全量AOF日志，因此恢复效率大大提升。

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