一、AOF
Redis 分别提供了 RDB 和 AOF 两种持久化机制:
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RDB 将数据库的快照(snapshot)以二进制的方式保存到磁盘中。
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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。
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 。
1、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:
-
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。
-
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。
-
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。
2、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 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:
3、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。
4、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。
5、 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,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:
3. 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 。 4. 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:
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。
6、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:
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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。
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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。
-
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:
7、 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 1 2 3 4 命令,还原 key 和 list 两个键的数据。 Note: 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。
8、 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。
9、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 1 2 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(): continueif 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 +\... + scoreN + memberN)else: raise_type_error()# 如果键带有过期时间,那么用 EXPIREAT key time 命令来保存键的过期时间 if key.have_expire_time():f.write_command("EXPIREAT " + key + key.expire_time_in_unix_timestamp())
# 关闭文件
f.close()
10、 AOF 后台重写
上一节展示的 AOF 重写程序可以很好地完成创建一个新 AOF 文件的任务,但是,在执行这个程序的时候,调用者线程会被阻塞。
很明显,作为一种辅佐性的维护手段,Redis 不希望 AOF 重写造成服务器无法处理请求,所以
Redis 决定将 AOF 重写程序放到(后台)子进程里执行,这样处理的最大好处是:
1. 子进程进行 AOF 重写期间,主进程可以继续处理命令请求。
2. 子进程带有主进程的数据副本,使用子进程而不是线程,可以在避免锁的情况下,保证数 据的安全性。
不过,使用子进程也有一个问题需要解决:因为子进程在进行 AOF 重写期间,主进程还需要 继续处理命令,而新的命令可能对现有的数据进行修改,这会让当前数据库的数据和重写后的 AOF 文件中的数据不一致。
为了解决这个问题,Redis 增加了一个 AOF 重写缓存,这个缓存在 fork 出子进程之后开始启 用,Redis 主进程在接到新的写命令之后,除了会将这个写命令的协议内容追加到现有的 AOF 文件之外,还会追加到这个缓存中:
换言之,当子进程在执行 AOF 重写时,主进程需要执行以下三个工作:
1. 处理命令请求。
2. 将写命令追加到现有的 AOF 文件中。
3. 将写命令追加到 AOF 重写缓存中。
这样一来可以保证:
1. 现有的 AOF 功能会继续执行,即使在 AOF 重写期间发生停机,也不会有任何数据丢失。
2. 所有对数据库进行修改的命令都会被记录到 AOF 重写缓存中。
当子进程完成 AOF 重写之后,它会向父进程发送一个完成信号,父进程在接到完成信号之后, 会调用一个信号处理函数,并完成以下工作:
1. 将 AOF 重写缓存中的内容全部写入到新 AOF 文件中。
2. 对新的 AOF 文件进行改名,覆盖原有的 AOF 文件。
当步骤 1 执行完毕之后,现有 AOF 文件、新 AOF 文件和数据库三者的状态就完全一致了。 当步骤 2 执行完毕之后,程序就完成了新旧两个 AOF 文件的交替。
这个信号处理函数执行完毕之后,主进程就可以继续像往常一样接受命令请求了。在整个 AOF 后台重写过程中,只有最后的写入缓存和改名操作会造成主进程阻塞,在其他时候,AOF 后台 重写都不会对主进程造成阻塞,这将 AOF 重写对性能造成的影响降到了最低。
以上就是 AOF 后台重写,也即是 BGREWRITEAOF 命令的工作原理。
11、AOF 后台重写的触发条件
AOF 重写可以由用户通过调用 BGREWRITEAOF 手动触发。
另外,服务器在 AOF 功能开启的情况下,会维持以下三个变量:
• 记录当前 AOF 文件大小的变量 aof_current_size 。
• 记录最后一次 AOF 重写之后,AOF 文件大小的变量 aof_rewirte_base_size 。 • 增长百分比变量aof_rewirte_perc。
每次当 serverCron 函数执行时,它都会检查以下条件是否全部满足,如果是的话,就会触发 自动的 AOF 重写:
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没有 BGSAVE 命令在进行。
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没有 BGREWRITEAOF 在进行。
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当前 AOF 文件大小大于 server.aof_rewrite_min_size (默认值为 1 MB)。
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当前 AOF 文件大小和最后一次 AOF 重写后的大小之间的比率大于等于指定的增长百分 比。
默认情况下,增长百分比为 100% ,也即是说,如果前面三个条件都已经满足,并且当前 AOF 文件大小比最后一次 AOF 重写时的大小要大一倍的话,那么触发自动 AOF 重写。
二、小结
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AOF 文件通过保存所有修改数据库的命令来记录数据库的状态。
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AOF 文件中的所有命令都以 Redis 通讯协议的格式保存。
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不同的 AOF 保存模式对数据的安全性、以及 Redis 的性能有很大的影响。
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AOF 重写的目的是用更小的体积来保存数据库状态,整个重写过程基本上不影响 Redis 主进程处理命令请求。
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AOF 重写是一个有歧义的名字,实际的重写工作是针对数据库的当前值来进行的,程序 既不读写、也不使用原有的 AOF 文件。
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AOF 可以由用户手动触发,也可以由服务器自动触发。