Redis的AOF持久化分析
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AOF持久化
与快照持久化不同,AOF持久化是将被执行的命令写到aof文件末尾,在恢复时只需要从头到尾执行一遍写命令即可恢复数据,AOF在redis中默认也是没有开启的,需要我们手动开启,开启方式如下:
打开redis.conf配置文件,修改appendonly属性值为yes,如下:
appendonly yes
另外几个和AOF相关的属性如下:
appendfilename "appendonly.aof" # appendfsync always appendfsync everysec # appendfsync no no-appendfsync-on-rewrite no auto-aof-rewrite-percentage 100 auto-aof-rewrite-min-size 64mb
这几个属性的含义分别如下:
1.appendfilename表示生成的AOF备份文件的文件名。
2.appendfsync表示备份的时机,always表示每执行一个命令就备份一次,everysec表示每秒备份一次,no表示将备份时机交给操作系统。
3.no-appendfsync-on-rewrite表示在对aof文件进行压缩时,是否执行同步操作。
4.最后两行配置表示AOF文件的压缩时机,这个我们一会再细说。
同时为了避免快照备份的影响,我们将快照备份关闭,关闭方式如下:
save "" # save 900 1 # save 300 10 # save 60 10000
此时,当我们在redis中进行数据操作时,就会自动生成AOF的配置文件appendonly.aof,如下:
注意此时没有dump.rdb文件,这时我们将redis关闭并重启,会发现之前的数据都还在,这就是AOF备份的结果。
AOF备份的几个关键点
1.通过上面的介绍,小伙伴们了解到appendfsync的取值一共有三种,我们在项目中首选everysec,always选项会严重降低redis性能。
2.使用everysec,最坏的情况下我们可能丢失1秒的数据。
AOF文件的重写与压缩
AOF备份有很多明显的优势,当然也有劣势,那就是文件大小。随着系统的运行,AOF的文件会越来越大,甚至把整个电脑的硬盘填满,AOF文件的重写与压缩机制可以在一定程度上缓解这个问题。
当AOF的备份文件过大时,我们可以向redis发送一条bgrewriteaof命令进行文件重写,如下:
127.0.0.1:6379> BGREWRITEAOF Background append only file rewriting started (0.71s)
bgrewriteaof的执行原理和我们上文说的bgsave的原理一致,这里我就不再赘述,因此bgsave执行过程中存在的问题在这里也一样存在。
bgrewriteaof也可以自动执行,自动执行时间则依赖于auto-aof-rewrite-percentage和auto-aof-rewrite-min-size配置,auto-aof-rewrite-percentage 100表示当目前aof文件大小超过上一次重写时的aof文件大小的百分之多少时会再次进行重写,如果之前没有重写,则以启动时的aof文件大小为依据,同时还要求AOF文件的大小至少要大于64M(auto-aof-rewrite-min-size 64mb)。
最佳实践
1.如果redis只做缓存服务器,那么可以不使用任何持久化方式。
2.同时开启两种持久化方式,在这种情况下,当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据, 因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整;RDB的数据不完整时,同时使用两者时服务器重启也只会找AOF文件。那要不要只使用AOF呢? 作者建议不要,因为RDB更适合用于备份数据库(AOF在不断变化不好备份), 快速重启,而且不会有AOF可能潜在的bug,留着作为一个万一的手段。
3.因为RDB文件只用作后备用途,建议只在slave上持久化RDB文件,而且只要15分钟备份一次就够了,只保留save 900 1这条规则。
4.如果Enalbe AOF,好处是在最恶劣情况下也只会丢失不超过两秒数据,启动脚本较简单只load自己的AOF文件就可以了。代价一是带来了持续的IO,二是AOF rewrite的最后将rewrite过程中产生的新数据写到新文件造成的阻塞几乎是不可避免的。只要硬盘许可,应该尽量减少AOF rewrite的频率,AOF重写的基础大小默认值64M太小了,可以设到5G以上。默认超过原大小100%大小时重写可以改到适当的数值。
5.如果不Enable AOF ,仅靠Master-Slave Replication 实现高可用性也可以。能省掉一大笔IO也减少了rewrite时带来的系统波动。代价是如果Master/Slave同时倒掉,会丢失十几分钟的数据,启动脚本也要比较两个Master/Slave中的RDB文件,载入较新的那个。
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