redis的持久化之AOF

AOF

Redis 分别提供了 RDB 和 AOF 两种持久化机制:

  • RDB 将数据库的快照(snapshot)以二进制的方式保存到磁盘中。
  • AOF 则以协议文本的方式,将所有对数据库进行过写入的命令(及其参数)记录到 AOF 文件,以此达到记录数据库状态的目的。

digraph persistent {

    rankdir = LR;

    node [shape = circle, style = filled];

    edge [style = "dashed, bold"];

    // node

    client [label = "客户端", fillcolor = "#FADCAD"];

    server [label = "服务器", fillcolor = "#A8E270"];

    aof [label = "AOF \n 文件", fillcolor = "#95BBE3"];

    // edge

    client -> server [label = "命令请求"];
    server -> aof [ label = "网络协议格式的\n命令内容"];
}

本章首先介绍 AOF 功能的运作机制, 了解命令是如何被保存到 AOF 文件里的, 观察不同的 AOF 保存模式对数据的安全性、以及 Redis 性能的影响。

之后会介绍从 AOF 文件中恢复数据库状态的方法,以及该方法背后的实现机制。

最后还会介绍对 AOF 进行重写以调整文件体积的方法, 并研究这种方法是如何在不改变数据库状态的前提下进行的。

因为本章涉及 AOF 运行的相关机制, 如果还没了解过 AOF 功能的话, 请先阅读 Redis 持久化手册中关于 AOF 的部分 。

AOF 命令同步

Redis 将所有对数据库进行过写入的命令(及其参数)记录到 AOF 文件, 以此达到记录数据库状态的目的, 为了方便起见, 我们称呼这种记录过程为同步。

举个例子, 如果执行以下命令:

redis> RPUSH list 1 2 3 4
(integer) 4

redis> LRANGE list 0 -1
1) "1"
2) "2"
3) "3"
4) "4"

redis> KEYS *
1) "list"

redis> RPOP list
"4"

redis> LPOP list
"1"

redis> LPUSH list 1
(integer) 3

redis> LRANGE list 0 -1
1) "1"
2) "2"
3) "3"

那么其中四条对数据库有修改的写入命令就会被同步到 AOF 文件中:

RPUSH list 1 2 3 4

RPOP list

LPOP list

LPUSH list 1

为了处理的方便, AOF 文件使用网络通讯协议的格式来保存这些命令。

比如说, 上面列举的四个命令在 AOF 文件中就实际保存如下:

*2
$6
SELECT
$1
0
*6
$5
RPUSH
$4
list
$1
1
$1
2
$1
3
$1
4
*2
$4
RPOP
$4
list
*2
$4
LPOP
$4
list
*3
$5
LPUSH
$4
list
$1
1

除了 SELECT 命令是 AOF 程序自己加上去的之外, 其他命令都是之前我们在终端里执行的命令。

同步命令到 AOF 文件的整个过程可以分为三个阶段:

  1. 命令传播:Redis 将执行完的命令、命令的参数、命令的参数个数等信息发送到 AOF 程序中。
  2. 缓存追加:AOF 程序根据接收到的命令数据,将命令转换为网络通讯协议的格式,然后将协议内容追加到服务器的 AOF 缓存中。
  3. 文件写入和保存:AOF 缓存中的内容被写入到 AOF 文件末尾,如果设定的 AOF 保存条件被满足的话, fsync 函数或者 fdatasync 函数会被调用,将写入的内容真正地保存到磁盘中。

以下几个小节将详细地介绍这三个步骤。

命令传播

当一个 Redis 客户端需要执行命令时, 它通过网络连接, 将协议文本发送给 Redis 服务器。

比如说, 要执行命令 SET KEY VALUE , 客户端将向服务器发送文本 "*3\r\n$3\r\nSET\r\n$3\r\nKEY\r\n$5\r\nVALUE\r\n" 。

服务器在接到客户端的请求之后, 它会根据协议文本的内容, 选择适当的命令函数, 并将各个参数从字符串文本转换为 Redis 字符串对象(StringObject)。

比如说, 针对上面的 SET 命令例子, Redis 将客户端的命令指针指向实现 SET 命令的 setCommand 函数, 并创建三个 Redis 字符串对象, 分别保存 SET 、 KEY 和 VALUE 三个参数(命令也算作参数)。

每当命令函数成功执行之后, 命令参数都会被传播到 AOF 程序, 以及 REPLICATION 程序(本节不讨论这个,列在这里只是为了完整性的考虑)。

这个执行并传播命令的过程可以用以下伪代码表示:

if (execRedisCommand(cmd, argv, argc) == EXEC_SUCCESS):

    if aof_is_turn_on():
        # 传播命令到 AOF 程序
        propagate_aof(cmd, argv, argc)

    if replication_is_turn_on():
        # 传播命令到 REPLICATION 程序
        propagate_replication(cmd, argv, argc)

以下是该过程的流程图:

digraph propagate {

    node [shape = plaintext, style = filled];

    edge [style = bold];

    // node 

    exec [label = "命令执行成功", fillcolor = "#FADCAD"];

    aof_choice [label = "AOF\n 功能已打开?", shape = diamond, fillcolor = "#95BBE3"];

    propagate_aof [label = "传播命令到 AOF 程序", fillcolor = "#A8E270"];

    replication_choice [label = "REPLICATION\n 功能已打开?", shape = diamond, fillcolor = "#95BBE3"];

    propagate_replication [label = "传播命令到 REPLICATION 程序", fillcolor = "#A8E270"];

    remaind_jobs [label = "处理后续步骤:\n清理资源、\n等等", fillcolor = "#FADCAD"];

    // edge

    exec -> aof_choice;

    aof_choice -> propagate_aof [label = "是"];

    propagate_aof -> replication_choice;

    aof_choice -> replication_choice [label = "否"];

    replication_choice -> remaind_jobs [label = "否"];

    replication_choice -> propagate_replication [label = "是"];

    propagate_replication -> remaind_jobs;
}

缓存追加

当命令被传播到 AOF 程序之后, 程序会根据命令以及命令的参数, 将命令从字符串对象转换回原来的协议文本。

比如说, 如果 AOF 程序接受到的三个参数分别保存着 SET 、 KEY 和 VALUE 三个字符串, 那么它将生成协议文本 "*3\r\n$3\r\nSET\r\n$3\r\nKEY\r\n$5\r\nVALUE\r\n" 。

协议文本生成之后, 它会被追加到 redis.h/redisServer 结构的 aof_buf 末尾。

redisServer 结构维持着 Redis 服务器的状态, aof_buf 域则保存着所有等待写入到 AOF 文件的协议文本:

struct redisServer {

    // 其他域...

    sds aof_buf;

    // 其他域...
};

至此, 追加命令到缓存的步骤执行完毕。

综合起来,整个缓存追加过程可以分为以下三步:

  1. 接受命令、命令的参数、以及参数的个数、所使用的数据库等信息。
  2. 将命令还原成 Redis 网络通讯协议。
  3. 将协议文本追加到 aof_buf 末尾。

文件写入和保存

每当服务器常规任务函数被执行、 或者事件处理器被执行时, aof.c/flushAppendOnlyFile 函数都会被调用, 这个函数执行以下两个工作:

WRITE:根据条件,将 aof_buf 中的缓存写入到 AOF 文件。

SAVE:根据条件,调用 fsync 或 fdatasync 函数,将 AOF 文件保存到磁盘中。

两个步骤都需要根据一定的条件来执行, 而这些条件由 AOF 所使用的保存模式来决定, 以下小节就来介绍 AOF 所使用的三种保存模式, 以及在这些模式下, 步骤 WRITE 和 SAVE 的调用条件。

AOF 保存模式

Redis 目前支持三种 AOF 保存模式,它们分别是:

  1. AOF_FSYNC_NO :不保存。
  2. AOF_FSYNC_EVERYSEC :每一秒钟保存一次。
  3. AOF_FSYNC_ALWAYS :每执行一个命令保存一次。

以下三个小节将分别讨论这三种保存模式。

不保存

在这种模式下, 每次调用 flushAppendOnlyFile 函数, WRITE 都会被执行, 但 SAVE 会被略过。

在这种模式下, SAVE 只会在以下任意一种情况中被执行:

  • Redis 被关闭
  • AOF 功能被关闭
  • 系统的写缓存被刷新(可能是缓存已经被写满,或者定期保存操作被执行)

这三种情况下的 SAVE 操作都会引起 Redis 主进程阻塞。

每一秒钟保存一次

在这种模式中, SAVE 原则上每隔一秒钟就会执行一次, 因为 SAVE 操作是由后台子线程调用的, 所以它不会引起服务器主进程阻塞。

注意, 在上一句的说明里面使用了词语“原则上”, 在实际运行中, 程序在这种模式下对 fsync 或 fdatasync 的调用并不是每秒一次, 它和调用 flushAppendOnlyFile 函数时 Redis 所处的状态有关。

每当 flushAppendOnlyFile 函数被调用时, 可能会出现以下四种情况:

  • 子线程正在执行 SAVE ,并且:

    1. 这个 SAVE 的执行时间未超过 2 秒,那么程序直接返回,并不执行 WRITE 或新的 SAVE 。
    2. 这个 SAVE 已经执行超过 2 秒,那么程序执行 WRITE ,但不执行新的 SAVE 。注意,因为这时 WRITE 的写入必须等待子线程先完成(旧的) SAVE ,因此这里 WRITE 会比平时阻塞更长时间。
  • 子线程没有在执行 SAVE ,并且:

    1. 上次成功执行 SAVE 距今不超过 1 秒,那么程序执行 WRITE ,但不执行 SAVE 。
    2. 上次成功执行 SAVE 距今已经超过 1 秒,那么程序执行 WRITE 和 SAVE 。

可以用流程图表示这四种情况:

digraph flush {

    node [shape = plaintext, style = filled, fillcolor = "#FADCAD"];

    edge [style = bold];

    //

    SAVE_running_choice [label = "SAVE 正在执行?", shape = diamond, fillcolor = "#A8E270"];

    over_2_second_choice [label = "运行时间\n超过 2 秒?", shape = diamond, fillcolor = "#95BBE3"];

    not_over_2_second [label = "情况 1 :\n函数直接返回\n 不执行 WRITE 或\n新的 SAVE"];

    over_2_second [label = "情况 2 :\n执行 WRITE \n 但不执行新的 SAVE \n"];

    SAVE_running_choice -> over_2_second_choice [label = "是"];

    over_2_second_choice -> not_over_2_second [label = "否"];

    over_2_second_choice -> over_2_second [label = "是"];

    finish_over_2_second [label = "距离上次 SAVE\n 执行成功\n超过 1 秒?", shape = diamond, fillcolor = "#95BBE3"];

    no [label = "情况 3 :\n 执行 WRITE \n 但不执行新的 SAVE "];

    yes [label = "情况 4 :\n 执行 WRITE 和\n新的 SAVE\n"];

    SAVE_running_choice -> finish_over_2_second [label = "否"];

    finish_over_2_second -> yes [label = "是"];

    finish_over_2_second -> no [label = "否"];

}

根据以上说明可以知道, 在“每一秒钟保存一次”模式下, 如果在情况 1 中发生故障停机, 那么用户最多损失小于 2 秒内所产生的所有数据。

如果在情况 2 中发生故障停机, 那么用户损失的数据是可以超过 2 秒的。

Redis 官网上所说的, AOF 在“每一秒钟保存一次”时发生故障, 只丢失 1 秒钟数据的说法, 实际上并不准确。

每执行一个命令保存一次

在这种模式下,每次执行完一个命令之后, WRITE 和 SAVE 都会被执行。

另外,因为 SAVE 是由 Redis 主进程执行的,所以在 SAVE 执行期间,主进程会被阻塞,不能接受命令请求。

AOF 保存模式对性能和安全性的影响

在上一个小节, 我们简短地描述了三种 AOF 保存模式的工作方式, 现在, 是时候研究一下这三个模式在安全性和性能方面的区别了。

对于三种 AOF 保存模式, 它们对服务器主进程的阻塞情况如下:

  1. 不保存(AOF_FSYNC_NO):写入和保存都由主进程执行,两个操作都会阻塞主进程。
  2. 每一秒钟保存一次(AOF_FSYNC_EVERYSEC):写入操作由主进程执行,阻塞主进程。保存操作由子线程执行,不直接阻塞主进程,但保存操作完成的快慢会影响写入操作的阻塞时长。
  3. 每执行一个命令保存一次(AOF_FSYNC_ALWAYS):和模式 1 一样。

因为阻塞操作会让 Redis 主进程无法持续处理请求, 所以一般说来, 阻塞操作执行得越少、完成得越快, Redis 的性能就越好。

模式 1 的保存操作只会在AOF 关闭或 Redis 关闭时执行, 或者由操作系统触发, 在一般情况下, 这种模式只需要为写入阻塞, 因此它的写入性能要比后面两种模式要高, 当然, 这种性能的提高是以降低安全性为代价的: 在这种模式下, 如果运行的中途发生停机, 那么丢失数据的数量由操作系统的缓存冲洗策略决定。

模式 2 在性能方面要优于模式 3 , 并且在通常情况下, 这种模式最多丢失不多于 2 秒的数据, 所以它的安全性要高于模式 1 , 这是一种兼顾性能和安全性的保存方案。

模式 3 的安全性是最高的, 但性能也是最差的, 因为服务器必须阻塞直到命令信息被写入并保存到磁盘之后, 才能继续处理请求。

综合起来,三种 AOF 模式的操作特性可以总结如下:

模式 WRITE 是否阻塞? SAVE 是否阻塞? 停机时丢失的数据量
AOF_FSYNC_NO 阻塞 阻塞 操作系统最后一次对 AOF 文件触发 SAVE 操作之后的数据。
AOF_FSYNC_EVERYSEC 阻塞 不阻塞 一般情况下不超过 2 秒钟的数据。
AOF_FSYNC_ALWAYS 阻塞 阻塞 最多只丢失一个命令的数据。

AOF 文件的读取和数据还原

AOF 文件保存了 Redis 的数据库状态, 而文件里面包含的都是符合 Redis 通讯协议格式的命令文本。

这也就是说, 只要根据 AOF 文件里的协议, 重新执行一遍里面指示的所有命令, 就可以还原 Redis 的数据库状态了。

Redis 读取 AOF 文件并还原数据库的详细步骤如下:

  1. 创建一个不带网络连接的伪客户端(fake client)。
  2. 读取 AOF 所保存的文本,并根据内容还原出命令、命令的参数以及命令的个数。
  3. 根据命令、命令的参数和命令的个数,使用伪客户端执行该命令。
  4. 执行 2 和 3 ,直到 AOF 文件中的所有命令执行完毕。

完成第 4 步之后, AOF 文件所保存的数据库就会被完整地还原出来。

注意, 因为 Redis 的命令只能在客户端的上下文中被执行, 而 AOF 还原时所使用的命令来自于 AOF 文件, 而不是网络, 所以程序使用了一个没有网络连接的伪客户端来执行命令。 伪客户端执行命令的效果, 和带网络连接的客户端执行命令的效果, 完全一样。

整个读取和还原过程可以用以下伪代码表示:

def READ_AND_LOAD_AOF():

    # 打开并读取 AOF 文件
    file = open(aof_file_name)
    while file.is_not_reach_eof():

        # 读入一条协议文本格式的 Redis 命令
        cmd_in_text = file.read_next_command_in_protocol_format()

        # 根据文本命令,查找命令函数,并创建参数和参数个数等对象
        cmd, argv, argc = text_to_command(cmd_in_text)

        # 执行命令
        execRedisCommand(cmd, argv, argc)

    # 关闭文件
    file.close()

作为例子, 以下是一个简短的 AOF 文件的内容:

*2
$6
SELECT
$1
0
*3
$3
SET
$3
key
$5
value
*8
$5
RPUSH
$4
list
$1
1
$1
2
$1
3
$1
4
$1
5
$1
6

当程序读入这个 AOF 文件时, 它首先执行 SELECT 0 命令 —— 这个 SELECT 命令是由 AOF 写入程序自动生成的, 它确保程序可以将数据还原到正确的数据库上。

然后执行后面的 SET key value 和 RPUSH 4 命令, 还原 key 和 list 两个键的数据。

为了避免对数据的完整性产生影响, 在服务器载入数据的过程中, 只有和数据库无关的订阅与发布功能可以正常使用, 其他命令一律返回错误。

AOF 重写

AOF 文件通过同步 Redis 服务器所执行的命令, 从而实现了数据库状态的记录, 但是, 这种同步方式会造成一个问题: 随着运行时间的流逝, AOF 文件会变得越来越大。

举个例子, 如果服务器执行了以下命令:

RPUSH list 1 2 3 4      // [1, 2, 3, 4]

RPOP list               // [1, 2, 3]

LPOP list               // [2, 3]

LPUSH list 1            // [1, 2, 3]

那么光是记录 list 键的状态, AOF 文件就需要保存四条命令。

另一方面, 有些被频繁操作的键, 对它们所调用的命令可能有成百上千、甚至上万条, 如果这样被频繁操作的键有很多的话, AOF 文件的体积就会急速膨胀, 对 Redis 、甚至整个系统的造成影响。

为了解决以上的问题, Redis 需要对 AOF 文件进行重写(rewrite): 创建一个新的 AOF 文件来代替原有的 AOF 文件, 新 AOF 文件和原有 AOF 文件保存的数据库状态完全一样, 但新 AOF 文件的体积小于等于原有 AOF 文件的体积。

以下就来介绍 AOF 重写的实现方式。

AOF 重写的实现

所谓的“重写”其实是一个有歧义的词语, 实际上, AOF 重写并不需要对原有的 AOF 文件进行任何写入和读取, 它针对的是数据库中键的当前值。

考虑这样一个情况, 如果服务器对键 list 执行了以下四条命令:

RPUSH list 1 2 3 4      // [1, 2, 3, 4]

RPOP list               // [1, 2, 3]

LPOP list               // [2, 3]

LPUSH list 1            // [1, 2, 3]

那么当前列表键 list 在数据库中的值就为 [1, 2, 3] 。

如果我们要保存这个列表的当前状态, 并且尽量减少所使用的命令数, 那么最简单的方式不是去 AOF 文件上分析前面执行的四条命令, 而是直接读取 list 键在数据库的当前值, 然后用一条 RPUSH 3 命令来代替前面的四条命令。

再考虑这样一个例子, 如果服务器对集合键 animal 执行了以下命令:

SADD animal cat                 // {cat}

SADD animal dog panda tiger     // {cat, dog, panda, tiger}

SREM animal cat                 // {dog, panda, tiger}

SADD animal cat lion            // {cat, lion, dog, panda, tiger}

那么使用一条 SADD animal cat lion dog panda tiger 命令, 就可以还原 animal 集合的状态, 这比之前的四条命令调用要大大减少。

除了列表和集合之外, 字符串、有序集、哈希表等键也可以用类似的方法来保存状态, 并且保存这些状态所使用的命令数量, 比起之前建立这些键的状态所使用命令的数量要大大减少。

根据键的类型, 使用适当的写入命令来重现键的当前值, 这就是 AOF 重写的实现原理。 整个重写过程可以用伪代码表示如下:

def AOF_REWRITE(tmp_tile_name):

  f = create(tmp_tile_name)

  # 遍历所有数据库
  for db in redisServer.db:

    # 如果数据库为空,那么跳过这个数据库
    if db.is_empty(): continue

    # 写入 SELECT 命令,用于切换数据库
    f.write_command("SELECT " + db.number)

    # 遍历所有键
    for key in db:

      # 如果键带有过期时间,并且已经过期,那么跳过这个键
      if key.have_expire_time() and key.is_expired(): continue

      if key.type == String:

        # 用 SET key value 命令来保存字符串键

        value = get_value_from_string(key)

        f.write_command("SET " + key + value)

      elif key.type == List:

        # 用 RPUSH key item1 item2 ... itemN 命令来保存列表键

        item1, item2, ..., itemN = get_item_from_list(key)

        f.write_command("RPUSH " + key + item1 + item2 + ... + itemN)

      elif key.type == Set:

        # 用 SADD key member1 member2 ... memberN 命令来保存集合键

        member1, member2, ..., memberN = get_member_from_set(key)

        f.write_command("SADD " + key + member1 + member2 + ... + memberN)

      elif key.type == Hash:

        # 用 HMSET key field1 value1 field2 value2 ... fieldN valueN 命令来保存哈希键

        field1, value1, field2, value2, ..., fieldN, valueN =\
        get_field_and_value_from_hash(key)

        f.write_command("HMSET " + key + field1 + value1 + field2 + value2 +\
                        ... + fieldN + valueN)

      elif key.type == SortedSet:

        # 用 ZADD key score1 member1 score2 member2 ... scoreN memberN
        # 命令来保存有序集键

        score1, member1, score2, member2, ..., scoreN, memberN = \
        get_score_and_member_from_sorted_set(key)

        f.write_command("ZADD " + key + score1 + member1 + score2 + member2 +\
                        
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