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突破Java面试(24)-Redis的持久化机制

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面试题

Redis的持久化有哪几种方式?不同的持久化机制都有什么优缺点?持久化机制具体底层是如何实现的?

考点分析

Redis如果仅仅只是将数据缓存在内存里面,假若宕机了,再重启,内存里的数据就全部丢失了!

你必须得用Redis的持久化机制,将数据写入内存的同时,异步的慢慢的将数据写入磁盘

若Redis宕机了,重启启动,自动从磁盘上加载之前持久化的一些数据即可,也许会丢失少许数据,但至少不会将所有数据都弄丢

针对的都是Redis的生产环境可能遇到的一些问题,就是Redis要是挂了再重启,内存里的数据不就全丢了?能不能重启的时候把数据给恢复了?

1 Redis持久化的意义

很多同学,自己也看过一些redis的资料和书籍,当然可能也看过一些redis视频课程

所有的资料,其实都会讲解redis持久化,但是有个问题,我到目前为止,没有看到有人很仔细的去讲解,redis的持久化意义

redis的持久化,RDB,AOF,区别,各自的特点是什么,适合什么场景

redis的企业级的持久化方案是什么,是用来跟哪些企业级的场景结合起来使用的???

redis持久化的意义,在于故障恢复

比如你部署了一个redis,作为cache缓存,当然也可以保存一些较为重要的数据

如果没有持久化的话,redis遇到灾难性故障的时候,就会丢失所有的数据

如果通过持久化将数据搞一份儿在磁盘上去,然后定期比如说同步和备份到一些云存储服务上去,那么就可以保证数据不丢失全部,还是可以恢复一部分数据回来的

我们已经知道对于一个企业级的redis架构来说,持久化是不可减少的

企业级redis集群架构:海量数据、高并发、高可用

持久化主要是做灾难恢复,数据恢复,也可以归类到高可用的一个环节

比如你的Redis宕机,你要做的事情是让Redis变得可用,尽快变得可用!

重启Redis,尽快让它对外提供服务,但就如上一讲所述,若你没做数据备份处理,即使Redis启动了,数据都没了!可用什么呢?

很可能说,大量的请求过来,缓存全部无法命中,在Redis里根本找不到数据,这个时候就造成缓存雪崩,就会去MySQL数据库去找,突然MySQL承接高并发,宕机!

MySQL宕机,你都没法去找数据恢复到Redis里面去,Redis的数据从哪儿来?就是从MySQL来的!

具体的完整的缓存雪崩的场景,还有企业级的解决方案,到后面讲

若你把Redis的持久化做好,备份和恢复方案也做到,那么即使你的Redis故障,也可通过备份数据,快速恢复,一旦恢复立即对外提供服务

2 Redis的持久化机制

  • RDB和AOF的介绍
  • RDB持久化机制
    对Redis中的数据执行周期性的持久化
  • AOF机制
    将每条写命令作为日志,以append-only模式写入一个日志文件,在Redis重启时,通过回放日志中的写入指令来重构整个数据

如果我们希望Redis仅作为纯内存的缓存来用,亦可禁止RDB和AOF等所有的持久化机制

通过RDB或AOF,都可以将Redis内存中的数据给持久化,然后可以再将这些数据备份到别的需要之地

若Redis宕机,服务器上的内存和磁盘上的数据都丢了,可以从云服务上拷贝回来之前的数据,放到指定的目录中,然后重启Redis,Redis会自动根据持久化数据文件中的数据,去恢复内存中的数据,继续对外提供服务

如果同时使用RDB和AOF两种持久化机制,那么在Redis重启时,会使用AOF来重新构建数据,因为AOF中的数据更加完整!

2.1 深入RDB

2.1.1 RDB的优点

  • RDB会生成多个数据文件,每个数据文件都代表了某一个时刻Redis中的数据,这种多数据文件方式,非常适合做冷备,可以将这种完整的数据文件发送到某远程的安全存储,比如说Amazon的S3云服务上去,在国内可以是阿里云的ODPS分布式存储上,以预定好的备份策略来定期备份Redis中的数据
  • RDB对Redis对外提供的读写服务,影响非常小,可以让rRedis保持高性能,因为Redis主进程只要fork一个子进程,让子进程执行RDB
  • 相对于AOF持久化机制来说,直接基于RDB数据文件来重启和恢复Redis进程,更加快速

2.1.2 RDB的缺点

  • 若想要在Redis故障时,尽可能少的丢失数据,那么RDB没有AOF好
    一般来说,RDB数据快照文件,都是每隔5分钟,或者更长时间生成一次,若过程中Redis宕机,那么就会丢失最近未持久化的数据
  • RDB每次在fork子进程来执行RDB快照数据文件生成的时候,如果数据文件特别大,可能会导致对客户端提供的服务暂停数毫秒,或者甚至数秒
  • RDB丢失数据的问题

2.2 深入AOF

  • AOF rewrite原理剖析

2.2.1 AOF的优点

  • 更好的避免数据丢失
    一般AOF会每隔1s,通过一个子进程执行一次fsync操作,最多丢失1s的数据
  • append-only模式写入
    所以没有任何磁盘寻址的开销,写入性能高,且文件不易破损,即使文件尾部破损,也易修复
  • 日志文件即使过大,出现后台重写操作,也不会影响客户端的读写
    因为在rewrite log时,会压缩其中的指令,创建出一份需要恢复数据的最小日志。在创建新日志时,旧日志文件还是照常写入。当新的merge后的日志文件准备好时,再交换新旧日志文件即可!
  • 命令通过非常可读的方式记录
    该特性非常适合做灾难性误删除操作的紧急恢复
    比如某人不小心用flushall命令清空了所有数据,只要这个时候后台rewrite还没有发生,可立即拷贝AOF文件,将最后一条flushall命令给删了,然后再将该AOF文件放回去,就可通过恢复机制,自动恢复所有数据

2.2.2 AOF的缺点

  • 对于同一份数据,AOF日志一般比RDB快照更大
  • AOF开启后,写QPS会比RDB的低,因为AOF一般会配置成每s fsync一次日志文件,当然,每s一次fsync,性能也还是很高的
  • 以前AOF发生过bug,就是通过AOF记录的日志,进行数据恢复的时候,没有恢复一模一样的数据出来
    类似AOF这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式,比基于RDB的每次持久化一份完整的数据快照方式相比更加脆弱一些,易产生bug
    不过AOF就是为了避免rewrite过程导致的bug,因此每次rewrite并不是基于旧的指令日志进行merge的,而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建,这样健壮性会更好

3 抉择RDB & AOF

  1. 不要仅使用RDB,因为那样会导致你丢失很多数据
  2. 也不要仅使用AOF,因为那样有两个问题
    2.1 你通过AOF做冷备,没有RDB做冷备,来的恢复速度更快
    2.2 RDB每次简单粗暴生成数据快照,更加健壮,可以避免AOF这种复杂的备份和恢复机制的bug
  3. 综合使用AOF和RDB
    3.1 用AOF保证数据不丢失,作为数据恢复的第一选择
    3.2 用RDB做不同程度的冷备,在AOF文件都丢失或损坏不可用时,还可使用RDB快速实现数据恢复

参考

《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》

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