第五章：持久化

2019-08-05  本文已影响0人  super_pcm

Redis支持两种持久化方式，RDB和AOF，持久化功能能有效地避免因进程退出造成的数据丢失问题，当下次重启的时候利用之前持久化的文件即可实现数据恢复。理解持久化对于Redis的运维非常重要。

5.1 RDB

RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程，触发RDB持久化过程分为手动触发和自动触发。

5.1.1 触发机制

手动触发有两种方式：save和bgsave。

* DB saved on disk

* Background saving started by pid 3151
* DB saved on disk
* RDB: 0 MB of memory used by copy-on-write
* Background saving terminated with success

很明显，bgsave就是为了解决save的阻塞问题而出现的，所以涉及到RDB持久化的，Redis内部都是使用bgsave的方式。
除去手动触发之外，还有自动触发RDB持久化的方式，例如以下的场景：

  1. 在配置文件中使用了save的相关配置，如save m n。表示m秒内数据集存在n次修改时，自动触发bgsave。
  2. 如果节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发送给从节点。
  3. 执行debug reload命令重新加载redis时，也会自动触发save操作。
  4. 默认情况下执行shutdown命令时，如果没有开启AOF持久化功能则自动执行bgsave。

5.1.2 流程说明

bgsave是主流的RDB持久化方式，下面是它运作的流程：


bgsave命令的运作流程
  1. 执行bgsave命令，Redis父进程判断当前是否存在正在执行的子进程，如RDB/AOF子进程，如果存在bgsave命令直接返回。
  2. 父进程执行fork操作创建子进程，fork操作过程中父进程会阻塞，通过info stats命令查看latest_fork_usec选项，可以获取最近一个fork操作的耗时，单位为微秒。
  3. 父进程fork完成后，bgsave命令返回“Background saving started”信息并不再阻塞父进程，可以继续响应其他命令。
  4. 子进程创建RDB文件，根据父进程内存生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换。执行lastsave命令可以获取最后一次生成RDB的时间，对应info统计的rdb_last_save_time选项。
  5. 进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息，具体见info Persistence下的rdb_*相关选项。

5.1.3 RDB文件的处理

# Short read or OOM loading DB. Unrecoverable error, aborting now.

这时可以使用Redis提供的redis-check-dump工具检测RDB文件并获取对应的错误报告。

5.1.4 RDB的优缺点

RDB的优点：

RDB的缺点：

针对RDB不适合实时持久化的问题，Redis提供了AOF持久化方式来解决。

5.2 AOF

AOF（append only file）持久化：以独立日志的方式记录每次写命令，重启时再重新执行AOF文件中的命令达到恢复数据的目的。AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性，目前已经是Redis持久化的主流方式。理解掌握好AOF持久化机制对我们兼顾数据安全性和性能非常有帮助。

5.2.1 使用AOF

AOF功能默认是不开启的，开启需要在配置文件里面配置：appendonly yes。AOF文件名通过appendfilename配置设置，默认文件名是appendonly.aof。保存路径同RDB持久化方式一致，通过dir配置指定。AOF的工作流程操作：命令写入（append）、文件同步（sync）、文件重写（rewrite）、重启加载（load），如图5-2所示。


AOF工作流程

流程如下：

  1. 所有的写入命令会追加到aof_buf（缓冲区）中。
  2. AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作。
  3. 随着AOF文件越来越大，需要定期对AOF文件进行重写，达到压缩的目的。
  4. 当Redis服务器重启时，可以加载AOF文件进行数据恢复。
    了解AOF工作流程之后，下面针对每个步骤做详细介绍。

5.2.2 命令写入

AOF命令写入的内容直接是文本协议格式，例如set hello world这条命令，在AOF缓冲区会追加如下文本：

*3\r\n$3\r\nset\r\n$5\r\nhello\r\n$5\r\nworld\r\n

这个格式就是我们在前面说过的客户端协议的格式，这里有两个问题。

  1. AOF为什么直接使用文本协议格式？理由如下：
  1. AOF为什么把命令追加到aof_buf中？Redis使用单线程响应命令，如果每次写AOF文件命令都直接追加到硬盘，那么性能完全取决于当前硬盘负载。先写入缓冲区aof_buf中，还有另一个好处，Redis可以提供多种缓冲区同步硬盘的策略，在性能和安全性方面做出平衡。

5.2.3 文件同步

Redis提供了多种AOF缓冲区同步文件策略，由参数appendfsync控制，不同值的含义如下表所示。

可配置项 说明
always 命令写入aof_buf后调用系统fsync操作同步到AOF，fsync完成后线程返回
everysec 系统写入aof_buf后调用系统write操作，write完成后线程返回。fsync同步文件操作由专门线程每秒调用一次
no 系统写入aof_buf后调用系统write操作，不对AOF文件做fsync同步，同步硬盘操作由操作系统负责，通常同步周期最长为30秒。

系统调用write和fsync说明：

5.2.4 重写机制

AOF记录的是redis的操作文本，如果不加以处理，AOF文件会越来越大。为了解决这个问题，Redis引入了AOF重写机制压缩文件体积。AOF文件重写是把Redis进程内的数据转化为写命令同步到新的AOF文件的过程。

重写后的AOF文件为什么可以变小？有如下原因：

  1. 进程内已经超时的数据不再写入文件。
  2. 旧的AOF文件含有无效命令，如del key1、hdel key2、srem keys、set a111、set a222等。重写使用进程内数据直接生成，这样新的AOF文件只保留最终数据的写入命令。
  3. 多条写命令可以合并为一个，如：lpush list a、lpush list b、lpush list c可以转化为：lpush list a b c。为了防止单条命令过大造成客户端缓冲区溢出，对于list、set、hash、zset等类型操作，以64个元素为界拆分为多条。
    AOF重写降低了文件占用空间，除此之外，另一个目的是：更小的AOF文件可以更快地被Redis加载。

此外AOF重写过程可以手动触发和自动触发：

自动触发时机=aof_current_size>auto-aof-rewrite-minsize&&（aof_current_size-aof_base_size）/aof_base_size>=auto-aof-rewritepercentage
其中aof_current_size和aof_base_size可以在info Persistence统计信息中查看。

5.2.5 重启加载

AOF和RDB文件都可以用于服务器重启时的数据恢复。如图5-4所示，表示Redis持久化文件加载流程。


Redis持久化文件加载流程

5.2.6 文件校验

加载损坏的AOF文件时会拒绝启动，并打印如下日志：

# Bad file format reading the append only file: make a backup of your AOF file,
then use ./redis-check-aof --fix <filename>

对于错误格式的AOF文件，先进行备份，然后采用redis-check-aof--fix命令进行修复，修复后使用diff-u对比数据的差异，找出丢失的数据，有些可以人工修改补全。
AOF文件可能存在结尾不完整的情况，比如机器突然掉电导致AOF尾部文件命令写入不全。Redis为我们提供了aof-load-truncated配置来兼容这种情况，默认开启。加载AOF时，当遇到此问题时会忽略并继续启动，同时打印如下警告日志：

# !!! Warning: short read while loading the AOF file !!!
# !!! Truncating the AOF at offset 397856725 !!!
# AOF loaded anyway because aof-load-truncated is enabled

5.3 问题定位与优化

5.3.1 fork操作

当Redis做RDB或AOF重写的时候，都要执行fork操作去创建子进程。fork操作的时间和进程总的内存量息息相关的，例如对于10GB的Redis进程。需要复制大约20MB的内存页表。使用info status 统计中查last_fork_usec指标客户获取最近一次的操作耗时，单位是微妙。改善fork操作耗时的操作有：

  1. 控制Redis实例的最大可用内存，建议每个Redis实例内存不超过10GB。
  2. 合理配置Linux内存分配策略，避免物理内存不足导致fork失败
  3. 降低fork操作的频率，如适度放宽AOF自动触发时机，避免不必要的全量复制等。

5.3.2 子进程开销监控和优化

  1. CPU
    子进程负责把内存中的数据分批写入硬盘，这个操作数据CPU密集型的操作，通常子进程对单核的CPU利用率接近90%；由于子进程非常消耗CPU，所以不建议做CPU绑定操作，否则会和父进程产生单核资源竞争；不要和其他CPU密集型的应用部署在一起，如果在一台服务器上部署多个Redis的话，尽量保证同一时刻只有一个子进程执行重写的工作。
  2. 内存
    Linux中fork操作使用写时复制机制（copy-on-write）大大减少了子进程产生时所消耗的内存，但是我们仍然需要关注内存消耗的信息。通过使用shell脚本去分析Redis日志可以快速定位子进程在重写期间内存的消耗情况。
    此外我们在启动Redis的时候很有可能会看到个Transparent Huge Pages的告警信息（可以在启动的时候看日志）。原因是Linux 内核在2.6.38版本之后增加了Transparent Huge Pages（THP），支持huge page（2MB）的页分配，默认开启。。当开启时可以降低fork创建子进程的速度，但执行fork之后，如果开启THP，复制页单位从原来4KB变为2MB，会大幅增加重写期间父进程内存消耗。建议设置“sudo echo never>/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled”关闭THP。
  3. 硬盘
    硬盘的开销主要就是在文件写入的时候，我们可以通过sar,iostat,iotop等命令去查看重写期间硬盘的负载情况。为了避免硬盘资源的紧张，所以不要和其他高硬盘负载的应用部署在一起，如存储服务、消息队列等；在压力非常大的情况下，可以开启配置no-appendfsynconrewrite，默认关闭。表示在AOF重写期间不做fsync操作；尽量使用高性能磁盘，比如SSD来代替机械硬盘；对于单机多实例的Redis，尽量把不同的redis持久化不同的硬盘上，分摊磁盘写入压力。

5.4 多实例部署

Redis单线程架构导致无法充分利用CPU多核特性，通常的做法是在一台机器上部署多个Redis实例。当多个实例开启AOF重写后，彼此之间会产生对CPU和IO的竞争。本节主要介绍针对这种场景的分析和优化。
上一节介绍了持久化相关的子进程开销。对于单机多Redis部署，如果同一时刻运行多个子进程，对当前系统影响将非常明显，因此需要采用一种措施，把子进程工作进行隔离。Redis在info Persistence中为我们提供了监控子进程运行状况的度量指标，如表5-2所示。


我们基于以上指标，可以通过外部程序轮询控制AOF重写操作的执行，
整个过程如图5-6所示。


轮询控制AOF重写

流程说明：

  1. 外部程序定时轮询监控机器（machine）上所有Redis实例。
  2. 对于开启AOF的实例，查看（aof_current_sizeaof_base_size）/aof_base_size确认增长率。
  3. 当增长率超过特定阈值（如100%），执行bgrewriteaof命令手动触发当前实例的AOF重写。
  4. 运行期间循环检查aof_rewrite_in_progress和aof_current_rewrite_time_sec指标，直到AOF重写结束。
  5. 确认实例AOF重写完成后，再检查其他实例并重复2）~4）步操作。从而保证机器内每个Redis实例AOF重写串行化执行。
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