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Redis做數據持久化的解決方案及底層原理

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之前的文章介紹了Redis的簡單數據結構的相關使用和底層原理,這篇文章我們就來聊一下Redis應該如何保證高可用。

數據持久化

我們知道雖然單機的Redis雖然性能十分的出色, 單機能夠扛住10w的QPS,這是得益于其基于內存的快速讀寫操作,那如果某個時間Redis突然掛了怎么辦?我們需要一種持久化的機制,來保存內存中的數據,否則數據就會直接丟失。

Redis有兩種方式來實現數據的持久化,分別是RDB(Redis Database)和AOF(Append Only File),你可以先簡單的把RDB理解為某個時刻的Redis內存中的數據快照,而AOF則是所有記錄了所有修改內存數據的指令的集合(也就是Redis指令的集合),而這兩種方式都會生成相應的文件落地到磁盤上,實現數據的持久化,方便下次恢復使用。

接下來就分別來聊聊這兩種持久化方案。

RDB

在redis中生成RDB快照的方式有兩種,一種是使用save,另一種是bgsave,但是底層實現上,其調用的是同一個函數,叫rdbsave,只是其調用的方式不同而已。

生成方法

save

save命令直接調用rdbsave方法,此時會阻塞Redis主進程,直至快照文件生成。

void saveCommand(client *c) {
    if (server.rdb_child_pid != -1) {
        addReplyError(c,"Background save already in progress");
        return;
    }
    rdbSaveInfo rsi, *rsiptr;
    rsiptr = rdbPopulateSaveInfo(rsi);
    if (rdbSave(server.rdb_filename,rsiptr) == C_OK) {
        addReply(c,shared.ok);
    } else {
        addReply(c,shared.err);
    }
}

bgsave

bgsave命令會fork出一個子進程,由fork出來的子進程調用rdbsave。父進程會繼續響應來自客戶端的讀寫請求。子進程完成RDB文件生成之后會給父進程發送信號,通知父進程保存完成。

/* BGSAVE [SCHEDULE] */
void bgsaveCommand(client *c) {
    int schedule = 0;

    /* The SCHEDULE option changes the behavior of BGSAVE when an AOF rewrite
     * is in progress. Instead of returning an error a BGSAVE gets scheduled. */
    if (c->argc > 1) {
        if (c->argc == 2  !strcasecmp(c->argv[1]->ptr,"schedule")) {
            schedule = 1;
        } else {
            addReply(c,shared.syntaxerr);
            return;
        }
    }

    rdbSaveInfo rsi, *rsiptr;
    rsiptr = rdbPopulateSaveInfo(rsi);

    if (server.rdb_child_pid != -1) {
        addReplyError(c,"Background save already in progress");
    } else if (hasActiveChildProcess()) {
        if (schedule) {
            server.rdb_bgsave_scheduled = 1;
            addReplyStatus(c,"Background saving scheduled");
        } else {
            addReplyError(c,
            "Another child process is active (AOF?): can't BGSAVE right now. "
            "Use BGSAVE SCHEDULE in order to schedule a BGSAVE whenever "
            "possible.");
        }
    } else if (rdbSaveBackground(server.rdb_filename,rsiptr) == C_OK) {
        addReplyStatus(c,"Background saving started");
    } else {
        addReply(c,shared.err);
    }
}

這也就是為什么Redis是單線程的,但卻能夠在生成RDB文件的同時對外提供服務。fork是unix系統上創建進程的主要方法,會把父進程的所有數據拷貝到子進程中,父子進程共享內存空間。

fork之后,操作系統內核會把父進程中的所有內存設置為只讀,只有當發生寫數據時,會發生頁異常中斷,內核會把對應的內存頁拷貝一份,父子進程各持有一份,所以在生成RDB過程中,由于使用了COW,內存臟頁會逐漸和子進程分開。

那么有沒有可能在調用bgsave的過程中,我再調用save命令呢,這個時候豈不是會生成兩份RDB文件?

實際上在調用save命令時,Redis會判斷bgsave是否正在執行,如果正在執行服務器就不能再調用底層的rdbsave函數了,這樣做可以避免兩個命令之間出現資源競爭的情況。

例如,在save命令中,有如下的判斷:

if (server.rdb_child_pid != -1) {
  addReplyError(c,"Background save already in progress");
  return;
}

而在bgsave中又有如下的判斷:

if (server.rdb_child_pid != -1) {
  addReplyError(c,"Background save already in progress");
} else if (hasActiveChildProcess()) {
  ...
}

可以看到都是對同一個變量的判斷,如下:

pid_t rdb_child_pid; /* PID of RDB saving child */

換句話說,在調用save、bgsave命令的時候,會提前去判斷bgsave是否仍然在運行當中,如果在運行當中,則不會繼續執行bgsave命令。而save命令本身就是阻塞的,如果此時有其他的命令過來了都會被阻塞, 直到save執行完畢,才會去處理。

那我把RDB文件生成了之后怎么使用呢?

Redis在啟動服務器的時候會調用rdbLoad函數,會把生成的RDB文件給加載到內存中來,在載入的期間,每載入1000個鍵就會處理一次已經到達的請求,但是只會處理publish、subscribe、psubscribe、unsubscribe、punsubscribe這個五個命令。其余的請求一律返回錯誤,直到載入完成。

你吹的這么好,RDB的優缺點分別是啥?

優點

RDB策略可以靈活配置周期,取決于你想要什么樣的備份策略。例如:

  • 每小時生成一次最近24小時的數據
  • 每天生成最近一周的數據
  • 每天生成最近一個月的數據

基于這個策略,可以快速的恢復之前某個時間段的數據。

其次,RDB非常的適合做冷備份,你可以把RDB文件存儲后轉移到其他的存儲介質上。甚至可以做到跨云存儲,例如放到OSS上的同時,又放到S3上,跨云存儲讓數據備份更加的健壯。

而且,基于RDB模式的恢復速度比AOF更快,因為AOF是一條一條的Redis指令,RDB則是數據最終的模樣。數據量大的話所有AOF指令全部重放要比RDB更慢。

缺點

RDB作為一個數據持久化的方案是可行的,但是如果要通過RDB做到Redis的高可用,RDB就不那么合適了。

因為如果Redis此時還沒有來得及將內存中的數據生成RDB文件,就先掛了,那么距離上次成功生成RDB文件時新增的這部分數據就會全部丟失,而且無法找回。

而且,如果內存的數據量很大的話,RDB即使是通過fork子進程來做的,但是也需要占用到機器的CPU資源,也可能會發生很多的也異常中斷,也可能造成整個Redis停止響應幾百毫秒。

AOF

上面提到過RDB不能滿足Redis的高可用。因為在某些情況下,會永久性的丟失一段時間內的數據,所以我們來聊聊另一種解決方案AOF。首先我們得有個概念,那就是RDB是對當前Redis Server中的數據快照,而AOF是對變更指令的記錄(所有的獲取操作不會記錄,因為對當前的Redis數據沒有改變)。

但是也正因為如此,AOF文件要比RDB文件更大。下面聊一下一個Redis命令請求從客戶端到AOF文件的過程。

AOF記錄過程

首先Redis的客戶端和服務器之間需要通信,客戶端發送的不是我們寫入的字符串,而是專門的協議文本。如果你可以熟悉Thrift或者Protobuf的話應該就能理解這個協議。

例如執行命令 SET KEY VALUE,傳到服務器就變成了"*3\r\n$3\r\nSET\r\n$3\r\nKEY\r\n$5\r\nVALUE\r\n"

然后Redis服務器就會根據協議文本的內容,選擇適當的handler進行處理。當客戶端將指令發送到Redis服務器之后,只要命令成功執行,就會將這個命令傳播到AOF程序中。

注意,傳播到AOF程序中之后不會馬上寫入磁盤,因為頻繁的IO操作會帶來巨大的開銷,會大大降低Redis的性能,協議文本會被寫到Redis服務器中的aof_buf中去,也叫AOF的寫入緩沖區。

你這全部都寫到緩沖區去了,啥時候落地?

每當serverCron(先有一個定時任務的概念,下面馬上就會講serverCron是啥)被執行的時候,flushAppendOnlyFile 這個函數就被調用。

這個命令會調用 write將寫入緩沖區的數據寫入到AOF文件中,但是這個時候還是沒有真正的落到磁盤上。這是OS為了提高寫入文件的效率,會將數據暫時寫入到OS的內存的緩沖區內,等到緩沖區被填滿了或超過了指定的時間,才會調用fsync或者sdatasync真正的將緩沖區的內容寫入到磁盤中。

但是如果在這期間機器宕了,那么數據仍然會丟失。所以如果想要真正的將AOF文件保存在磁盤上,必須要調用上面提到的兩個函數才行。

ServerCron

作用

現在我們就來具體聊一下serverCron函數,它主要是用于處理Redis中的常規任務。

什么叫常規任務?

就比如上面提到的AOF寫入緩沖區,每次serverCron執行的時候就會把緩沖區內的AOF寫入文件(當然,OS會寫入自己的buffer中)。其余的就像AOF和RDB的持久化操作,主從同步和集群的相關操作,清理失效的客戶端、過期鍵等等。

那這個cron間隔多久執行一次?

很多博客是直接給出的結論,100ms執行一次,口說無憑,我們直接擼源碼。下面是serverCron的函數定義。

/* This is our timer interrupt, called server.hz times per second.
 * .............
 */
int serverCron(struct aeEventLoop *eventLoop, long long id, void *clientData) {
  ...
  server.hz = server.config_hz;
}

為了避免影響大家的思路,我省略了暫時對我們沒用的代碼和注釋。可以看到注釋中有called server.hz times per second。意思就是serverCron這個函數將會在每一秒中調用server.hz次,那這個server.hz又是啥?

server.hz

相信大家都知道HZ(赫茲)這個單位,它是頻率的國際單位制單位,表示每一條周期性事件發生的次數。所以,我們知道這個配置項是用于控制周期性事件發生的頻率的。

其賦值的地方在上面的函數中已經給出,可以看到其初始值是來源于redis.conf的配置文件。那讓我們看一下具體的配置。

# Redis calls an internal function to perform many background tasks, like
# closing connections of clients in timeout, purging expired keys that are
# never requested, and so forth.
#
# Not all tasks are performed with the same frequency, but Redis checks for
# tasks to perform according to the specified "hz" value.
#
# By default "hz" is set to 10. Raising the value will use more CPU when
# Redis is idle, but at the same time will make Redis more responsive when
# there are many keys expiring at the same time, and timeouts may be
# handled with more precision.
#
# The range is between 1 and 500, however a value over 100 is usually not
# a good idea. Most users should use the default of 10 and raise this up to
# 100 only in environments where very low latency is required.
hz 10

簡單的提取一下有用的信息,Redis會在內部調用函數來執行很多后臺的任務,而調用這些函數的頻率就由這個hz來決定的,其默認值為10。那也就是說,上面提到的 serverCron函數會在一秒鐘執行10次,這樣平均下來就是每100ms(1000ms/10)調用一次。

寫入策略

上面說到,如果Redis的AOF已經位于OS的緩沖中,如果此時宕機,那么AOF的數據同樣會丟失。

你這不行啊,那你這個持久化有什么意義?怎么樣數據才能不丟失?

這得聊一下AOF日志的寫入策略,它有三種策略,分別如下:

  • always 每個命令都會寫入文件并且同步到磁盤
  • everysec 每秒鐘同步一次數據到磁盤
  • no 不強制寫,等待OS自己去決定什么時候寫

很明顯always這種策略在真正的生產環境上是不可取的,每個命令都去寫文件,會造成極大的IO開銷,會占用Redis服務器的很多資源,降低Redis的服務效率。

而如果使用everysec策略的話,即使發生了斷電,機器宕機了,我最多也只會丟失一秒鐘的數據。

no則完全交與操作系統去調度,可能會丟失較多的數據。

666,那這AOF文件咋用的,怎么恢復?

上面提到過,AOF文件是記錄了來自客戶端的所有寫命令,所以服務器只需要讀入并重放一遍即可將Redis的狀態恢復。

但是,Redis的命令只能在客戶端中的上下文才能夠執行,所以Redis搞了一個沒有網絡連接的偽客戶端來執行命令,直到命令執行完畢。

老鐵,你這不行啊,萬一AOF日志數據量很大,你這豈不是要恢復很長時間,那服務豈不是不可用了?

的確,隨著服務器的運行,AOF的數據量會越來越大,重放所需要的時間也會越來越多。所以Redis有一個重寫(AOF Rewrite)機制,來實現對AOF文件的瘦身。

雖然名字叫對AOF文件的瘦身,但是實際上要做的操作跟之前已經生成的AOF文件沒有一毛錢的關系。

所謂瘦身是通過讀取Redis服務器當前的數據狀態來實現的,當然,這里的當前是在服務器正常運行的時候。其實你也可以理解為快照,只不過不是實打實的二進制文件了,而是直接設置快照值的命令。

用人話舉個例子,假設你Redis中有個鍵叫test,它的值的變化歷史是1 -> 3 -> 5 -> 7 -> 9這樣,那么如果是正常的AOF文件就會記錄5條Redis指令。而AOF Rewrite此時介入,就只會記錄一條test=9這樣的數據。

而之前的AOF文件還是照常的寫入,當新的AOF文件生成后替換即可。

你tm在逗我?你在rewrite的同時,服務器仍然在處理正常的請求,此時如果對服務器的狀態做了更改,你這個瘦身之后的AOF文件數據不就不一致了?

這種情況的確會出現,但是Redis通過一個AOF重寫緩沖區來解決了這個問題。

當rewrite開始后,Redis會fork一個子進程,讓子進程來實現AOF的瘦身操作,父進程則可以正常處理請求。AOF重寫緩沖區會在rewrite開始創建了子進程之后開始使用,此時Redis服務器會把寫的指令同時發送到兩個地方:

  • aof_buf,也就是上面提到的AOF文件的寫入緩沖區
  • AOF重寫緩沖區

你可能會問,為啥要記錄到兩個地方?上面提到過,Redis執行瘦身操作時,常規的AOF文件仍然是正常生成的,所以新的Redis指令一定會發送到寫入緩沖區。

而發送到AOF重寫緩沖區是為了重放在瘦身操作進行當中對Redis狀態進行的更改,這樣瘦身之后的AOF文件狀態才能保證與Redis的狀態一致。總的來說,就是為了保證瘦身的AOF文件中的數據狀態與Redis當時的內存狀態保持數據上的一致性。

End

關于Redis數據持久化的問題,就先聊這么多,下一期的計劃的應該就是聊一聊Redis的高可用的相關機制了。

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到此這篇關于Redis做數據持久化的解決方案及底層原理的文章就介紹到這了,更多相關Redis數據持久化內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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