Redis的持久化机制详解

Redis宕机为什要恢复数据？

如果说，Redis应当用在什么业务场景下，我想，你脑子里第一时间反应的是：作为缓存使用啊。 但是，这里也有一个绝对不能忽略的问题：一旦服务器宕机，内存中的数据将全部丢失。

我们很容易想到的一个解决方案是，从后端数据库恢复这些数据，但这种方式存在两个问题：

一是，需要频繁访问数据库，会给数据库带来巨大的压力；

二是，这些数据是从慢速数据库中读取出来的，性能肯定比不上从 Redis 中读取，导致使用这些数据的应用程序响应变慢。所以，对 Redis 来说，实现数据的持久化，避免从后端数据库中进行恢复，是至关重要的。

目前，Redis 的持久化主要有两大机制，即 AOF（Append Only File）日志和 RDB 快照。

AOF写后日志

AOF 日志是如何实现的？

说到日志，我们比较熟悉的是数据库的写前日志（Write Ahead Log, WAL），也就是说，在实际写数据前，先把修改的数据记到日志文件中，以便故障时进行恢复。不过，AOF 日志正好相反，它是写后日志，“写后”的意思是 Redis 是先执行命令，把数据写入内存，然后才记录日志，如下图所示：

Redis AOF操作过程

那 AOF 为什么要先执行命令再记日志呢？要回答这个问题，我们要先知道 AOF 里记录了什么内容。

传统数据库的日志，例如 redo log（重做日志），记录的是修改后的数据，而 AOF 里记录的是 Redis 收到的每一条命令，这些命令是以文本形式保存的。

我们以 Redis 收到“set testkey testvalue”命令后记录的日志为例，看看 AOF 日志的内容。其中，“*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。

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Redis AOF日志内容

但是，为了避免额外的检查开销，Redis 在向 AOF 里面记录日志的时候，并不会先去对这些命令进行语法检查。所以，如果先记日志再执行命令的话，日志中就有可能记录了错误的命令，Redis 在使用日志恢复数据时，就可能会出错。

而写后日志这种方式，就是先让系统执行命令，只有命令能执行成功，才会被记录到日志中，否则，系统就会直接向客户端报错。所以，Redis 使用写后日志这一方式的一大好处是，可以避免出现记录错误命令的情况。

除此之外，AOF 还有一个好处：它是在命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。

不过，AOF 也有两个潜在的风险。

首先，如果刚执行完一个命令，还没有来得及记日志就宕机了，那么这个命令和相应的数据就有丢失的风险。如果此时 Redis 是用作缓存，还可以从后端数据库重新读入数据进行恢复，但是，如果 Redis 是直接用作数据库的话，此时，因为命令没有记入日志，所以就无法用日志进行恢复了。

其次，AOF 虽然避免了对当前命令的阻塞，但可能会给下一个操作带来阻塞风险。这是因为，AOF 日志也是在主线程中执行的，如果在把日志文件写入磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进而导致后续的操作也无法执行了。

仔细分析的话，你就会发现，这两个风险都是和 AOF 写回磁盘的时机相关的。这也就意味着，如果我们能够控制一个写命令执行完后 AOF 日志写回磁盘的时机，这两个风险就解除了。

三种写回策略

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。

到这里，我们就可以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。

但是，按照系统的性能需求选定了写回策略，并不是“高枕无忧”了。毕竟，AOF 是以文件的形式在记录接收到的所有写命令。随着接收的写命令越来越多，AOF 文件会越来越大。这也就意味着，我们一定要小心 AOF 文件过大带来的性能问题。

这里的“性能问题”，主要在于以下三个方面：

一是，文件系统本身对文件大小有限制，无法保存过大的文件；

二是，如果文件太大，之后再往里面追加命令记录的话，效率也会变低；

三是，如果发生宕机，AOF 中记录的命令要一个个被重新执行，用于故障恢复，如果日志文件太大，整个恢复过程就会非常缓慢，这就会影响到 Redis 的正常使用。

所以，我们就要采取一定的控制手段，这个时候，AOF 重写机制就登场了。

日志文件太大了怎么办？

简单来说，AOF 重写机制就是在重写时，Redis 根据数据库的现状创建一个新的 AOF 文件，也就是说，读取数据库中的所有键值对，然后对每一个键值对用一条命令记录它的写入。比如说，当读取了键值对“testkey”: “testvalue”之后，重写机制会记录 set testkey testvalue 这条命令。这样，当需要恢复时，可以重新执行该命令，实现“testkey”: “testvalue”的写入。

为什么重写机制可以把日志文件变小呢? 实际上，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。

我们知道，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。

下面这张图就是一个例子：

AOF重写减少日志大小

当我们对一个列表先后做了 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。这时，我们就要继续关注另一个问题了：重写会不会阻塞主线程？

AOF 重写会阻塞吗?

和 AOF 日志由主线程写回不同，重写过程是由后台子进程 bgrewriteaof 来完成的，这也是为了避免阻塞主线程，导致数据库性能下降。

我把重写的过程总结为“一个拷贝，两处日志”。

“一个拷贝”就是指，每次执行重写时，主线程 fork 出后台的 bgrewriteaof 子进程。此时，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。

“两处日志”又是什么呢？

因为主线程未阻塞，仍然可以处理新来的操作。此时，如果有写操作，第一处日志就是指正在使用的 AOF 日志，Redis 会把这个操作写到它的缓冲区。这样一来，即使宕机了，这个 AOF 日志的操作仍然是齐全的，可以用于恢复。

而第二处日志，就是指新的 AOF 重写日志。这个操作也会被写到重写日志的缓冲区。这样，重写日志也不会丢失最新的操作。等到拷贝数据的所有操作记录重写完成后，重写日志记录的这些最新操作也会写入新的 AOF 文件，以保证数据库最新状态的记录。此时，我们就可以用新的 AOF 文件替代旧文件了。

总结来说，每次 AOF 重写时，Redis 会先执行一个内存拷贝，用于重写；然后，使用两个日志保证在重写过程中，新写入的数据不会丢失。而且，因为 Redis 采用额外的线程进行数据重写，所以，这个过程并不会阻塞主线程。

RDB内存快照

所谓内存快照，就是指内存中的数据在某一个时刻的状态记录。这就类似于照片，当你给朋友拍照时，一张照片就能把朋友一瞬间的形象完全记下来。

对 Redis 来说，它实现类似照片记录效果的方式，就是把某一时刻的状态以文件的形式写到磁盘上，也就是快照。这样一来，即使宕机，快照文件也不会丢失，数据的可靠性也就得到了保证。这个快照文件就称为 RDB 文件，其中，RDB 就是 Redis DataBase 的缩写。

和 AOF 相比，RDB 记录的是某一时刻的数据，并不是操作，所以，在做数据恢复时，我们可以直接把 RDB 文件读入内存，很快地完成恢复。听起来好像很不错，但内存快照也并不是最优选项。为什么这么说呢？

我们还要考虑两个关键问题：

• 对哪些数据做快照？这关系到快照的执行效率问题；
• 做快照时，数据还能被增删改吗？这关系到 Redis 是否被阻塞，能否同时正常处理请求。

这么说可能你还不太好理解，我还是拿拍照片来举例子。我们在拍照时，通常要关注两个问题：

• 如何取景？也就是说，我们打算把哪些人、哪些物拍到照片中；
• 在按快门前，要记着提醒朋友不要乱动，否则拍出来的照片就模糊了。

你看，这两个问题是不是非常重要呢？那么，接下来，我们就来具体地聊一聊。先说“取景”问题，也就是我们对哪些数据做快照。

给哪些内存数据做快照？

Redis 的数据都在内存中，为了提供所有数据的可靠性保证，它执行的是全量快照，也就是说，把内存中的所有数据都记录到磁盘中，这就类似于给 100 个人拍合影，把每一个人都拍进照片里。这样做的好处是，一次性记录了所有数据，一个都不少。

当你给一个人拍照时，只用协调一个人就够了，但是，拍 100 人的大合影，却需要协调 100 个人的位置、状态，等等，这当然会更费时费力。同样，给内存的全量数据做快照，把它们全部写入磁盘也会花费很多时间。而且，全量数据越多，RDB 文件就越大，往磁盘上写数据的时间开销就越大。

对于 Redis 而言，它的单线程模型就决定了，我们要尽量避免所有会阻塞主线程的操作，所以，针对任何操作，我们都会提一个灵魂之问：“它会阻塞主线程吗?”RDB 文件的生成是否会阻塞主线程，这就关系到是否会降低 Redis 的性能。

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。

好了，这个时候，我们就可以通过 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。

接下来，我们要关注的问题就是，在对内存数据做快照时，这些数据还能“动”吗? 也就是说，这些数据还能被修改吗？ 这个问题非常重要，这是因为，如果数据能被修改，那就意味着 Redis 还能正常处理写操作。否则，所有写操作都得等到快照完了才能执行，性能一下子就降低了。

快照时数据能修改吗?

在给别人拍照时，一旦对方动了，那么这张照片就拍糊了，我们就需要重拍，所以我们当然希望对方保持不动。对于内存快照而言，我们也不希望数据“动”。

举个例子。我们在时刻 t 给内存做快照，假设内存数据量是 4GB，磁盘的写入带宽是 0.2GB/s，简单来说，至少需要 20s（4/0.2 = 20）才能做完。如果在时刻 t+5s 时，一个还没有被写入磁盘的内存数据 A，被修改成了 A’，那么就会破坏快照的完整性，因为 A’不是时刻 t 时的状态。因此，和拍照类似，我们在做快照时也不希望数据“动”，也就是不能被修改。

但是，如果快照执行期间数据不能被修改，是会有潜在问题的。对于刚刚的例子来说，在做快照的 20s 时间里，如果这 4GB 的数据都不能被修改，Redis 就不能处理对这些数据的写操作，那无疑就会给业务服务造成巨大的影响。

你可能会想到，可以用 bgsave 避免阻塞啊。这里我就要说到一个常见的误区了，避免阻塞和正常处理写操作并不是一回事。此时，主线程的确没有阻塞，可以正常接收请求，但是，为了保证快照完整性，它只能处理读操作，因为不能修改正在执行快照的数据。

为了快照而暂停写操作，肯定是不能接受的。所以这个时候，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。

简单来说，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。

到这里，我们就解决了对“哪些数据做快照”以及“做快照时数据能否修改”这两大问题：Redis 会使用 bgsave 对当前内存中的所有数据做快照，这个操作是子进程在后台完成的，这就允许主线程同时可以修改数据。

现在，我们再来看另一个问题：多久做一次快照？我们在拍照的时候，还有项技术叫“连拍”，可以记录人或物连续多个瞬间的状态。那么，快照也适合“连拍”吗？

可以每秒做一次快照吗？

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。

如下图所示，我们先在 T0 时刻做了一次快照，然后又在 T0+t 时刻做了一次快照，在这期间，数据块 5 和 9 被修改了。如果在 t 这段时间内，机器宕机了，那么，只能按照 T0 时刻的快照进行恢复。此时，数据块 5 和 9 的修改值因为没有快照记录，就无法恢复了。

快照机制下的数据丢失

所以，要想尽可能恢复数据，t 值就要尽可能小，t 越小，就越像“连拍”。那么，t 值可以小到什么程度呢，比如说是不是可以每秒做一次快照？毕竟，每次快照都是由 bgsave 子进程在后台执行，也不会阻塞主线程。

这种想法其实是错误的。虽然 bgsave 执行时不阻塞主线程，但是，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（所以，在 Redis 中如果有一个 bgsave 在运行，就不会再启动第二个 bgsave 子进程）。那么，有什么其他好方法吗？

此时，我们可以做增量快照，所谓增量快照，就是指，做了一次全量快照后，后续的快照只对修改的数据进行快照记录，这样可以避免每次全量快照的开销。

在第一次做完全量快照后，T1 和 T2 时刻如果再做快照，我们只需要将被修改的数据写入快照文件就行。但是，这么做的前提是，我们需要记住哪些数据被修改了。你可不要小瞧这个“记住”功能，它需要我们使用额外的元数据信息去记录哪些数据被修改了，这会带来额外的空间开销问题。如下图所示：

增量快照示意图

如果我们对每一个键值对的修改，都做个记录，那么，如果有 1 万个被修改的键值对，我们就需要有 1 万条额外的记录。而且，有的时候，键值对非常小，比如只有 32 字节，而记录它被修改的元数据信息，可能就需要 8 字节，这样的画，为了“记住”修改，引入的额外空间开销比较大。这对于内存资源宝贵的 Redis 来说，有些得不偿失。

到这里，你可以发现，虽然跟 AOF 相比，快照的恢复速度快，但是，快照的频率不好把握，如果频率太低，两次快照间一旦宕机，就可能有比较多的数据丢失。如果频率太高，又会产生额外开销，那么，还有什么方法既能利用 RDB 的快速恢复，又能以较小的开销做到尽量少丢数据呢？

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。

混合持久化

RDB 和 AOF 持久化各有利弊，RDB 可能会导致一定时间内的数据丢失，而 AOF 由于文件较大则会影响 Redis 的启动速度，为了能同时使用 RDB 和 AOF 各种的优点，Redis 4.0 之后新增了混合持久化的方式。

在开启混合持久化的情况下，AOF 重写时会把 Redis 的持久化数据，以 RDB 的格式写入到 AOF 文件的开头，之后的数据再以 AOF 的格式化追加的文件的末尾。

混合持久化的数据存储结构如下图所示：

混合持久化的开启方式

• 命令方式：config set aof-use-rdb-preamble yes
• 修改配置文件方式：在 Redis 的根路径下找到 redis.conf 文件，把配置文件中的 aof-use-rdb-preamble no 改为 aof-use-rdb-preamble yes

混合持久化优点：

• 混合持久化结合了 RDB 和 AOF 持久化的优点，开头为 RDB 的格式，使得 Redis 可以更快的启动，同时结合 AOF 的优点，有减低了大量数据丢失的风险。

混合持久化缺点：

• AOF 文件中添加了 RDB 格式的内容，使得 AOF 文件的可读性变得很差；
• 兼容性差，如果开启混合持久化，那么此混合持久化 AOF 文件，就不能用在 Redis 4.0 之前版本了。