redis提供两种方式进行持久化 RDB&AOF
1.RDB持久化(Redis DataBase)(是全量同步吗??)
原理是将Reids在内存中的数据库记录定时dump到磁盘上的RDB持久化。
RDB持久化是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,实际操作过程是fork一个子进程,先将数据集写入临时文件,写入成功后,再替换之前的文件,用二进制压缩存储。其过程如下:
1. RDB持久化配置
Redis会将数据集的快照dump到dump.rdb文件中。此外,我们也可以通过配置文件来修改Redis服务器dump快照的频率,在打开6379.conf文件之后,我们搜索save,可以看到下面的配置信息:
save 900 1 #在900秒(15分钟)之后,如果至少有1个key发生变化,则dump内存快照。
save 300 10 #在300秒(5分钟)之后,如果至少有10个key发生变化,则dump内存快照。
save 60 10000 #在60秒(1分钟)之后,如果至少有10000个key发生变化,则R快照。
2. RDB存在哪些优势呢?
1). 容灾性好,方便备份和持久化。
一旦采用该方式,那么你的整个Redis数据库将只包含dump.rdb一个文件,这对于文件备份而言是非常完美的。
比如,你可能打算每个小时归档一次最近24小时的数据,同时还要每天归档一次最近30天的数据。通过这样的备份策略,一旦系统出现灾难性故障,我们可以非常容易的进行恢复。
2). 性能最大化。
fork 子进程来完成写操作,让主进程继续处理命令,所以是 IO 最大化。
使用单独子进程来进行持久化,主进程不会进行任何 IO 操作,保证了 redis 的高性能
3)RDB恢复速度快,且启动效率高。
相比于AOF机制,恢复的更快.如果数据集很大,RDB的启动效率会更高,
3 RDB又存在哪些劣势呢?
1). 数据安全性低。
RDB 是间隔一段时间一般为5分钟或者更长的时间进行持久化,如果持久化之间 redis 发生故障,会发生数据丢失。
如果你想保证数据的高可用性,即最大限度的避免数据丢失,那么RDB将不是一个很好的选择。因为系统一旦在定时持久化之前出现宕机现象,此前没有来得及写入磁盘的数据都将丢失。
所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候
2). 数据量太大时,可能会影响服务性能
由于RDB是通过fork子进程来协助完成数据持久化工作的,因此,如果当数据集较大时(比较吃CPU),可能会导致整个服务器停止服务几百毫秒,甚至是1秒钟。
2.AOF(append only file)持久化(增量同步)
原理是将Reids的操作日志以追加的方式写入文件
AOF持久化以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作,查询操作不会记录,以文本的方式记录,可以打开文件看到详细的操作记录。其过程如下:
1.AOF持久化配置
在Redis的配置文件中存在三种同步方式,它们分别是:
appendfsync always #每次有数据修改发生时都会写入AOF文件。
appendfsync everysec #每秒钟同步一次,该策略为AOF的缺省策略。
appendfsync no #从不同步。高效但是数据不会被持久化。
2.AOF的优势有哪些呢?
1). 该机制可以带来更高的数据安全性,即数据持久性。
Redis中提供了3中同步策略,即每秒同步、每修改同步和不同步。
每秒同步:也是异步完成的,其效率也是非常高的,即每隔一秒将会异步进行同步。即过所差的是一旦系统出现宕机现象,那么这一秒钟之内修改的数据将会丢失。
每修改同步:我们可以将其视为同步持久化,即每次发生的数据变化都会被立即记录到磁盘中。可以预见,这种方式在效率上是最低的。
至于无同步,无需多言,高效但是数据不会被持久化。
2). 由于该机制对日志文件的写入操作采用的是append模式,因此在写入过程中即使出现宕机现象,也不会破坏日志文件中已经存在的内容。
然而如果我们本次操作只是写入了一半数据就出现了系统崩溃问题,不用担心,在Redis下一次启动之前,我们可以通过redis-check-aof工具来帮助我们解决数据一致性的问题。
3). 如果日志过大,Redis可以自动启用rewrite机制。
定期对AOF文件进行重写,以达到压缩的目的。
4). AOF包含一个格式清晰、易于理解的日志文件用于记录所有的修改操作。事实上,我们也可以通过该文件完成数据的重建。
3 AOF的劣势有哪些呢?
1). AOF 文件比 RDB 文件大,且恢复速度慢,且启动效率低。
对于相同数量的数据集而言,AOF文件通常要大于RDB文件。RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快。
2). 运行效率没有RDB高。
根据同步策略的不同,AOF在运行效率上往往会慢于RDB。总之,每秒同步策略的效率是比较高的,同步禁用策略的效率和RDB一样高效。
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