当前位置: 欣欣网 > 码农

阿里二面,Redis宕机了,如何恢复数据?

2024-05-09码农

作者:柯柏技术笔记
链接:https://juejin.cn/post/7342480215533404170

# 背景

有个同学阿里二面,面试官问:redis宕机了,如何恢复数据?这位同学当时一脸懵,不知道如何回答。

分析分析这个问题,redis宕机,要想恢复数据,首先redis的数据有没有做持久化,用的是哪种策略,这种策略的机制是什么,有趣点是什么,以及你们是从什么方面考虑用着中机制的

其实面试官就是想考察,你们业务中redis的持久化策略,以及你对持久化策略有没有了解过,还是就直接使用,不管数据会回丢失,反正丢失了都是运维的锅,那你这样基本上GG了

# 为什么要做持久化

Redis是个基于内存的数据库。那服务一旦宕机,内存中的数据将全部丢失。通常的解决方案是从后端数据库恢复这些数据,但后端数据库有性能瓶颈,如果是大数据量的恢复,

  1. 会对数据库带来巨大的压力,严重可能导致mysql宕机

  2. 数据库的性能不如Redis。导致程序响应慢。所以对Redis来说,实现数据的持久化,避免从后端数据库中恢复数据,是至关重要的。


# 持久化策略

官方 支持的持久化有四种,如下:

  1. RDB(Redis 数据库):RDB 持久性以指定的时间间隔执行数据集的时间点快照。

  2. AOF(仅追加文件):AOF 持久性记录服务器接收到的每个写操作。然后可以在服务器启动时再次重播这些操作,从而重建原始数据集。命令使用与 Redis 协议本身相同的格式进行记录。

  3. RDB + AOF:您还可以在同一个实例中组合 AOF 和 RDB。

  4. 无持久性:您可以完全禁用持久性。这种策略,一般很少有人使用吧

下面我们对这几种策略,进行详细梳理下

# RDB


RDB 就是 Redis DataBase 的缩写,中文名为快照/内存快照,RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到磁盘上的过程,由于是某一时刻的快照,那么快照中的值要早于或者等于内存中的值。

默认情况下,Redis 将数据集的快照保存在磁盘上名为 dump.rdb 的二进制文件中。

Redis 提供了两个命令来生成 RDB 文件,分别是 save 和 bgsave。

  • save:在主线程中执行,会导致阻塞;

  • bgsave:创建一个子进程,专门用于写入 RDB 文件,避免了主线程的阻塞,这也是 Redis RDB 文件生成的默认配置。

  • 一般通过 bgsave 命令来执行全量快照,这既提供了数据的可靠性保证,也避免了对 Redis 的性能影响。

    # redis.conf中配置RDB

    内存快照虽然可以通过技术人员手动执行SAVE或BGSAVE命令来进行,但生产环境下多数情况都会设置其周期性执行条件。

    # 周期性执行条件的设置格式为save<seconds> <changes># 默认的设置为:save900 1save300 10save60 10000# 以下设置方式为关闭RDB快照功能save""

    以上三项默认信息设置代表的意义是:

  • 如果900秒内有1条Key信息发生变化,则进行快照;

  • 如果300秒内有10条Key信息发生变化,则进行快照;

  • 如果60秒内有10000条Key信息发生变化,则进行快照。


  • # Copy-On-Write, COW

    redis在执行bgsave生成快照的期间,将内存中的数据同步到硬盘的过程可能就会持续比较长的时间,而实际情况是这段时间Redis服务一般都会收到数据写操作请求。那么如何保证快照的完整性呢?

    可能会说,为了保证快照完整性,redis只能处理读操作,不能修改正在执行快照的数据。你想如果这样?为了快照而暂停写操作,同时候你的业务会受到很大的影响,是不可接受的,那有其他方案吗?

    Redis 就会借助操作系统提供的写时复制技术(Copy-On-Write, COW),在执行快照的同时,正常处理写操作。


    bgsave 子进程是由主线程 fork 生成的,可以共享主线程的所有内存数据。bgsave 子进程运行后,开始读取主线程的内存数据,并把它们写入 RDB 文件。

    此时,如果主线程对这些数据也都是读操作(例如图中的键值对 A),那么,主线程和 bgsave 子进程相互不影响。但是,如果主线程要修改一块数据(例如图中的键值对 C),那么,这块数据就会被复制一份,生成该数据的副本(键值对 C’)。然后,主线程在这个数据副本上进行修改。同时,bgsave 子进程可以继续把原来的数据(键值对 C)写入 RDB 文件。

    写时复制机制保证快照期间数据可修改

    这既保证了快照的完整性,也允许主线程同时对数据进行修改,避免了对正常业务的影响。

    # 快照的频率如何把握

    对于快照来说,所谓「连拍」就是指连续地做快照。这样一来,快照的间隔时间变得很短,即使某一时刻发生宕机了,因为上一时刻快照刚执行,丢失的数据也不会太多。但是,这其中的快照间隔时间就很关键了。如下图:

    为了尽可能保证在宕机的情况下,保证数据尽量不丢失,比如:一秒一次快照,那丢失的数据也是一秒。这看上去很美好,其实为带来很大的问题,如果频繁地执行全量快照,也会带来两方面的开销

  • 一方面,频繁将全量数据写入磁盘,会给磁盘带来很大压力,多个快照竞争有限的磁盘带宽,前一个快照还没有做完,后一个又开始做了,容易造成恶性循环。

  • 另一方面,bgsave 子进程需要通过 fork 操作从主线程创建出来。虽然,子进程在创建后不会再阻塞主线程,但是,fork 这个创建过程本身会阻塞主线程,而且主线程的内存越大,阻塞时间越长。如果频繁 fork 出 bgsave 子进程,这就会频繁阻塞主线程了

  • 那这个频率怎么控制呢?这需要根据业务自身的情况,决定快照的频率。比如笔者:我们目前的使用的策略是,关闭系统的自动快照功能,就是 设置 save "" , 定时凌晨连接redis,手动执行bgsave,进行快照生成。可能有人说,如果执行这样的策略,数据丢失就是一天的,对,你说的对,但是我们的业务丢失一天的数据也没关系,这是业务能容忍的 ,在生产的情况下,redis的稳定性相当高,基本上不会宕机,出现宕机的情况,也是因为服务器自身的问题,导致机器重启,redis产生数据丢失。

    # 优缺点

    优点

  • RDB文件是某个时间节点的快照,默认使用LZF算法进行压缩,压缩后的文件体积远远小于内存大小,适用于备份、全量复制等场景;

  • Redis加载RDB文件恢复数据要远远快于AOF方式;

  • 缺点

  • RDB方式实时性不够,无法做到秒级的持久化;

  • 每次调用bgsave都需要fork子进程,fork子进程属于重量级操作,频繁执行成本较高;

  • RDB文件是二进制的,没有可读性,AOF文件在了解其结构的情况下可以手动修改或者补全;

  • 总结:rdb数据恢复速度非常快,就是无法做到秒级的持久化

    那有其他方式做到秒级的持久化吗?Aof


    # AOF

    AOF 持久性记录服务器接收到的每个写操作。然后可以在服务器启动时再次重播这些操作,从而重建原始数据集。命令使用与 Redis 协议本身相同的格式进行记录

    Redis 是先执行命令,把数据写入内存,然后才记录日志


    # AOF日志内容

    我们以 Redis 收到「set testkey 1」命令后记录的日志为例,看看 AOF 日志的内容,

    日志格式说明*3表示当前命令有三个部分,每部分都是由$+数字开头,后面紧跟着具体的命令、键或值。这里,数字表示这部分中的命令、键或值一共有多少字节。例如,$3 set表示这部分有 3 个字节,也就是set命令

    redis.conf中配置AOF


    默认情况下,Redis是没有开启AOF的,可以通过配置redis.conf文件来开启AOF持久化,关于AOF的配置如下:

    # appendonly参数开启AOF持久化appendonlyno# AOF持久化的文件名,默认是appendonly.aofappendfilename "appendonly.aof"# AOF文件的保存位置和RDB文件的位置相同,都是通过dir参数设置的dir ./# 同步策略# appendfsync alwaysappendfsync everysec# appendfsync no# aof重写期间是否同步no-appendfsync-on-rewrite no# 重写触发配置auto-aof-rewrite-percentage 100auto-aof-rewrite-min-size 64mb# 加载aof出错如何处理aof-load-truncated yes# 文件重写策略aof-rewrite-incremental-fsync yes

    写回策略

    AOF 机制给我们提供了三个选择,也就是 AOF 配置项 appendfsync 的三个可选值。

  • Always,同步写回:每个写命令执行完,立马同步地将日志写回磁盘;

  • Everysec,每秒写回:每个写命令执行完,只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区,每隔一秒把缓冲区中的内容写入磁盘;

  • No,操作系统控制的写回:每个写命令执行完,只是先把日志写到 AOF 文件的内存缓冲区,由操作系统决定何时将缓冲区内容写回磁盘。

  • 针对避免主线程阻塞和减少数据丢失问题,这三种写回策略都无法做到两全其美。我们来分析下其中的原因。

  • 「同步写回」可以做到基本不丢数据,但是它在每一个写命令后都有一个慢速的落盘操作,不可避免地会影响主线程性能;

  • 虽然「操作系统控制的写回」在写完缓冲区后,就可以继续执行后续的命令,但是落盘的时机已经不在 Redis 手中了,只要 AOF 记录没有写回磁盘,一旦宕机对应的数据就丢失了;

  • 「每秒写回」采用一秒写回一次的频率,避免了「同步写回」的性能开销,虽然减少了对系统性能的影响,但是如果发生宕机,上一秒内未落盘的命令操作仍然会丢失。所以,这只能算是,在避免影响主线程性能和避免数据丢失两者间取了个折中。

  • 我把这三种策略的写回时机,以及优缺点汇总在了一张表格里,以方便你随时查看。


    根据系统对高性能和高可靠性的要求,来选择使用哪种写回策略了。总结一下就是:

  • 想要获得高性能,就选择 No 策略;

  • 如果想要得到高可靠性保证,就选择 Always 策略;

  • 如果允许数据有一点丢失,又希望性能别受太大影响的话,那么就选择 Everysec 策略。

  • 虽然AOF策略,能保证秒级数据丢失,但是随着redis的长时间运行,aof文件会越来越大,如果宕机,进行数据恢复的时候速度是特别慢,影响业务,那有什么好的发案处理吗?aof日志重写

    # AOF日志重写

    AOF 文件是以追加的方式,逐一记录接收到的写命令的。当一个键值对被多条写命令反复修改时,AOF 文件会记录相应的多条命令。但是,在重写的时候,是根据这个键值对当前的最新状态,为它生成对应的写入命令。这样一来,一个键值对在重写日志中只用一条命令就行了,而且,在日志恢复时,只用执行这条命令,就可以直接完成这个键值对的写入了。


    重写机制具有「多变一」功能。所谓的「多变一」,也就是说,旧日志文件中的多条命令,在重写后的新日志中变成了一条命令,例如:

    我们对列表先后做了 6 次修改操作后,列表的最后状态是[「D」, 「C」, 「N」],此时,只用 LPUSH u:list 「N」, 「C」, 「D」这一条命令就能实现该数据的恢复,这就节省了五条命令的空间。对于被修改过成百上千次的键值对来说,重写能节省的空间当然就更大了。

    不过,虽然 AOF 重写后,日志文件会缩小,但是,要把整个数据库的最新数据的操作日志都写回磁盘,仍然是一个非常耗时的过程。那这个过程,会阻塞主线程吗

    # AOF重写会阻塞吗


    AOF重写过程是由后台进程bgrewriteaof来完成的。 主线程fork出后台的bgrewriteaof子进程,fork会把主线程的内存拷贝一份给bgrewriteaof子进程,这里面就包含了数据库的最新数据。 然后,bgrewriteaof子进程就可以在不影响主线程的情况下,逐一把拷贝的数据写成操作,记入重写日志。

    优缺点

    优点

    数据能做到秒级丢失,也就是说使用了aof这种机制,能做到最多丢失一秒的数据

    缺点

    恢复数据比较慢,虽然aof日志重写,可以减小文件,但是速度还是很慢

    那有没有一种机制,能做到秒级丢失,恢复速度又比较快呢?RDB和AOF混合方式

    # RDB和AOF混合方式

    Redis 4.0 中提出了一个混合使用 AOF 日志和内存快照的方法。简单来说,内存快照以一定的频率执行,在两次快照之间,使用 AOF 日志记录这期间的所有命令操作。

    这样一来,快照不用很频繁地执行,这就避免了频繁 fork 对主线程的影响。而且,AOF 日志也只用记录两次快照间的操作,也就是说,不需要记录所有操作了,因此,就不会出现文件过大的情况了,也可以避免重写开销。

    如下图所示,T1 和 T2 时刻的修改,用 AOF 日志记录,等到第二次做全量快照时,就可以清空 AOF 日志,因为此时的修改都已经记录到快照中了,恢复时就不再用日志了。

    内存快照和AOF混合使用

    这个方法既能享受到 RDB 文件快速恢复的好处,又能享受到 AOF 只记录操作命令的简单优势,颇有点「鱼和熊掌可以兼得」的感觉,建议你在实践中用起来。


    # 总结

    Rdb、Aof两种持久化机制各有优缺点,需要根据自己的实际业务来衡量,到底使用哪种机制,最能满足当下业务,我的建议

  • 数据不能丢失时,内存快照和 AOF 的混合使用是一个很好的选择;

  • 如果允许分钟级别的数据丢失,可以只使用 RDB;

  • 如果只用 AOF,优先使用 everysec 的配置选项,因为它在可靠性和性能之间取了一个平衡。

  • 热门推荐