Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个开源的内存高速缓存数据存储服务。使用 ANSI C 语言编写，支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value 数据存储，并提供多种语言的 API。

简介

Redis 是内存数据库，数据都是存储在内存中，为了避免进程退出导致数据的永久丢失，需要定期将 Redis 中的数据以某种形式（数据或命令）从内存保存到硬盘。当下次 Redis 重启时，利用持久化文件实现数据恢复。除此之外，为了进行灾难备份，可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。Redis 的持久化机制有两种：

• RDB(Redis Data Base) 内存快照

• AOF(Append Only File) 增量日志

RDB 将当前数据保存到硬盘，AOF 则是将每次执行的写命令保存到硬盘（类似于 MySQL 的 Binlog）。AOF 持久化的实时性更好，即当进程意外退出时丢失的数据更少。

RDB持久化

简介

RDB ( Redis Data Base) 指的是在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘，RDB 是内存快照（内存数据的二进制序列化形式）的方式持久化，每次都是从 Redis 中生成一个快照进行数据的全量备份。

优点：

• 存储紧凑，节省内存空间。

• 恢复速度非常快。

• 适合全量备份、全量复制的场景，经常用于灾难恢复（对数据的完整性和一致性要求相对较低的场合）。

缺点：

• 容易丢失数据，容易丢失两次快照之间 Redis 服务器中变化的数据。
• RDB 通过 fork 子进程对内存快照进行全量备份，是一个重量级操作，频繁执行成本高。

RDB 文件结构

在默认情况下，Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。RDB 文件结构由五个部分组成：

（1）长度为5字节的 REDIS 常量字符串。

（2）4字节的 db_version，标识 RDB 文件版本。

（3）databases:不定长度，包含零个或多个数据库，以及各数据库中的键值对数据。

（4）1字节的 EOF 常量，表示文件正文内容结束。

（5）check_sum: 8字节长的无符号整数，保存校验和。

数据结构举例，以下是数据库[0]和数据库[3]有数据的情况：

RDB 文件的创建

手动指令触发

手动触发 RDB 持久化的方式可以使用 save 命令和 bgsave 命令，这两个命令的区别如下：

save：执行 save 指令，阻塞 Redis 的其他操作，会导致 Redis 无法响应客户端请求，不建议使用。

bgsave：执行 bgsave 指令，Redis 后台创建子进程，异步进行快照的保存操作，此时 Redis 仍然能响应客户端的请求。

自动间隔性保存

在默认情况下，Redis 将数据库快照保存在名字为 dump.rdb的二进制文件中。可以对 Redis 进行设置，让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时，自动保存一次数据集。

比如说， 以下设置会让 Redis 在满足“ 60 秒内有至少有 10 个键被改动”这一条件时，自动保存一次数据集:save 60 10。

Redis 的默认配置如下，三个设置满足其一即可触发自动保存：

save 60 10000
save 300 10
save 900 1

自动保存配置的数据结构

记录了服务器触发自动 BGSAVE 条件的saveparams属性。

lastsave 属性：记录服务器最后一次执行 SAVE 或者 BGSAVE 的时间。

dirty 属性：以及自最后一次保存 RDB 文件以来，服务器进行了多少次写入。

备份过程

RDB 持久化方案进行备份时，Redis 会单独 fork 一个子进程来进行持久化，会将数据写入一个临时文件中，持久化完成后替换旧的 RDB 文件。在整个持久化过程中，主进程（为客户端提供服务的进程）不参与 IO 操作，这样能确保 Redis 服务的高性能，RDB 持久化机制适合对数据完整性要求不高但追求高效恢复的使用场景。下面展示 RDB 持久化流程：

关键执行步骤如下

1. Redis 父进程首先判断：当前是否在执行 save，或 bgsave/bgrewriteaof 的子进程，如果在执行则 bgsave 命令直接返回。bgsave/bgrewriteaof 的子进程不能同时执行，主要是基于性能方面的考虑：两个并发的子进程同时执行大量的磁盘写操作，可能引起严重的性能问题。

2. 父进程执行 fork 操作创建子进程，这个过程中父进程是阻塞的，Redis 不能执行来自客户端的任何命令。父进程 fork 后，bgsave 命令返回”Background saving started”信息并不再阻塞父进程，并可以响应其他命令。

3. 子进程进程对内存数据生成快照文件。

4. 父进程在此期间接收的新的写操作，使用 COW 机制写入。

5. 子进程完成快照写入，替换旧 RDB 文件，随后子进程退出。

在生成 RDB 文件的步骤中，在同步到磁盘和持续写入这个过程是如何处理数据不一致的情况呢？生成快照 RDB 文件时是否会对业务产生影响？

Fork 子进程的作用

上面说到了 RDB 持久化过程中，主进程会 fork 一个子进程来负责 RDB 的备份，这里简单介绍一下 fork：

• Linux 操作系统中的程序，fork 会产生一个和父进程完全相同的子进程。子进程与父进程所有的数据均一致，但是子进程是一个全新的进程，与原进程是父子进程关系。

• 出于效率考虑，Linux 操作系统中使用 COW(Copy On Write)写时复制机制，fork 子进程一般情况下与父进程共同使用一段物理内存，只有在进程空间中的内存发生修改时，内存空间才会复制一份出来。

在 Redis 中，RDB 持久化就是充分的利用了这项技术，Redis 在持久化时调用 glibc 函数 fork 一个子进程，全权负责持久化工作，这样父进程仍然能继续给客户端提供服务。fork 的子进程初始时与父进程（Redis 的主进程）共享同一块内存；当持久化过程中，客户端的请求对内存中的数据进行修改，此时就会通过 COW (Copy On Write) 机制对数据段页面进行分离，也就是复制一块内存出来给主进程去修改。

通过 fork 创建的子进程能够获得和父进程完全相同的内存空间，父进程对内存的修改对于子进程是不可见的，两者不会相互影响；

通过 fork 创建子进程时不会立刻触发大量内存的拷贝，采用的是写时拷贝 COW (Copy On Write)。内核只为新生成的子进程创建虚拟空间结构，它们来复制于父进程的虚拟究竟结构，但是不为这些段分配物理内存，它们共享父进程的物理空间，当父子进程中有更改相应段的行为发生时，再为子进程相应的段分配物理空间；

AOF 持久化

简介

AOF (Append Only File) 是把所有对内存进行修改的指令（写操作）以独立日志文件的方式进行记录，重启时通过执行 AOF 文件中的 Redis 命令来恢复数据。类似MySql bin-log 原理。AOF 能够解决数据持久化实时性问题，是现在 Redis 持久化机制中主流的持久化方案。

优点：

• 数据的备份更加完整，丢失数据的概率更低，适合对数据完整性要求高的场景

• 日志文件可读，AOF 可操作性更强，可通过操作日志文件进行修复

缺点：

• AOF 日志记录在长期运行中逐渐庞大，恢复起来非常耗时，需要定期对 AOF 日志进行瘦身处理
• 恢复备份速度比较慢
• 同步写操作频繁会带来性能压力

AOF 文件内容

被写入 AOF 文件的所有命令都是以 RESP 格式保存的，是纯文本格式保存在 AOF 文件中。

Redis 客户端和服务端之间使用一种名为 RESP(REdis Serialization Protocol) 的二进制安全文本协议进行通信。

下面以一个简单的 SET 命令进行举例：

redis> SET mykey "hello"    //客户端命令
OK

客户端封装为以下格式（每行用 \r\n分隔）

*3
$3
SET
$5
mykey
$5
hello

AOF 文件中记录的文本内容如下

*2\r\n$6\r\nSELECT\r\n$1\r\n0\r\n       //多出一个SELECT 0 命令，用于指定数据库，为系统自动添加
*3\r\n$3\r\nSET\r\n$5\r\nmykey\r\n$5\r\nhello\r\n

AOF 持久化实现

AOF 持久化方案进行备份时，客户端所有请求的写命令都会被追加到 AOF 缓冲区中，缓冲区中的数据会根据 Redis 配置文件中配置的同步策略来同步到磁盘上的 AOF 文件中，追加保存每次写的操作到文件末尾。同时当 AOF 的文件达到重写策略配置的阈值时，Redis 会对 AOF 日志文件进行重写，给 AOF 日志文件瘦身。Redis 服务重启的时候，通过加载 AOF 日志文件来恢复数据。

AOF 的执行流程包括：

命令追加(append)

Redis 先将写命令追加到缓冲区 aof_buf，而不是直接写入文件，主要是为了避免每次有写命令都直接写入硬盘，导致硬盘 IO 成为 Redis 负载的瓶颈。

struct redisServer {
   //其他域...
   sds  aof_buf;           // sds类似于Java中的String
   //其他域...
}

文件写入(write)和文件同步(sync)

根据不同的同步策略将 aof_buf 中的内容同步到硬盘；

Linux 操作系统中为了提升性能，使用了页缓存（page cache）。当我们将 aof_buf 的内容写到磁盘上时，此时数据并没有真正的落盘，而是在 page cache 中，为了将 page cache 中的数据真正落盘，需要执行 fsync / fdatasync 命令来强制刷盘。这边的文件同步做的就是刷盘操作，或者叫文件刷盘可能更容易理解一些。

AOF 缓存区的同步文件策略由参数 appendfsync 控制，有三种同步策略，各个值的含义如下：

• always：命令写入 aof_buf 后立即调用系统 write 操作和系统 fsync 操作同步到 AOF 文件，fsync 完成后线程返回。这种情况下，每次有写命令都要同步到 AOF 文件，硬盘 IO 成为性能瓶颈，Redis 只能支持大约几百TPS写入，严重降低了 Redis 的性能；即便是使用固态硬盘（SSD），每秒大约也只能处理几万个命令，而且会大大降低 SSD 的寿命。可靠性较高，数据基本不丢失。

• no：命令写入 aof_buf 后调用系统 write 操作，不对 AOF 文件做 fsync 同步；同步由操作系统负责，通常同步周期为30秒。这种情况下，文件同步的时间不可控，且缓冲区中堆积的数据会很多，数据安全性无法保证。

• everysec：命令写入 aof_buf 后调用系统 write 操作，write 完成后线程返回；fsync 同步文件操作由专门的线程每秒调用一次。everysec 是前述两种策略的折中，是性能和数据安全性的平衡，因此是 Redis 的默认配置，也是我们推荐的配置。

文件重写(rewrite)

定期重写 AOF 文件，达到压缩的目的。

AOF 重写是 AOF 持久化的一个机制，用来压缩 AOF 文件，通过 fork 一个子进程，重新写一个新的 AOF 文件，该次重写不是读取旧的 AOF 文件进行复制，而是读取内存中的Redis数据库，重写一份 AOF 文件，有点类似于 RDB 的快照方式。

文件重写之所以能够压缩 AOF 文件，原因在于：

• 过期的数据不再写入文件

• 无效的命令不再写入文件：如有些数据被重复设值(set mykey v1, set mykey v2)、有些数据被删除了(sadd myset v1, del myset)等等

• 多条命令可以合并为一个：如 sadd myset v1, sadd myset v2, sadd myset v3 可以合并为 sadd myset v1 v2 v3。不过为了防止单条命令过大造成客户端缓冲区溢出，对于 list、set、hash、zset类型的 key，并不一定只使用一条命令；而是以某个常量为界将命令拆分为多条。这个常量在 redis.h/REDIS_AOF_REWRITE_ITEMS_PER_CMD 中定义，不可更改，2.9版本中值是64。

AOF重写

前面提到 AOF 的缺点时，说过 AOF 属于日志追加的形式来存储 Redis 的写指令，这会导致大量冗余的指令存储，从而使得 AOF 日志文件非常庞大，比如同一个 key 被写了 10000 次，最后却被删除了，这种情况不仅占内存，也会导致恢复的时候非常缓慢，因此 Redis 提供重写机制来解决这个问题。Redis 的 AOF 持久化机制执行重写后，保存的只是恢复数据的最小指令集，我们如果想手动触发可以使用如下指令：

bgrewriteaof

文件重写时机

相关参数：

• aof_current_size：表示当前 AOF 文件空间

• aof_base_size：表示上一次重写后 AOF 文件空间

• auto-aof-rewrite-min-size: 表示运行 AOF 重写时文件的最小体积，默认为64MB

• auto-aof-rewrite-percentage: 表示当前 AOF 重写时文件空间（aof_current_size）超过上一次重写后 AOF 文件空间（aof_base_size）的比值多少后会重写。

同时满足下面两个条件，则触发 AOF 重写机制：

• aof_current_size 大于 auto-aof-rewrite-min-size

• 当前 AOF 相比上一次 AOF 的增长率:(aof_current_size - aof_base_size)/aof_base_size 大于或等于 auto-aof-rewrite-percentage

AOF 重写流程如下：

1. bgrewriteaof 触发重写，判断是否存在 bgsave 或者 bgrewriteaof 正在执行，存在则等待其执行结束再执行
2. 主进程 fork 子进程，防止主进程阻塞无法提供服务，类似 RDB
3. 子进程遍历 Redis 内存快照中数据写入临时 AOF 文件，同时会将新的写指令写入 aof_buf 和 aof_rewrite_buf 两个重写缓冲区，前者是为了写回旧的 AOF 文件，后者是为了后续刷新到临时 AOF 文件中，防止快照内存遍历时新的写入操作丢失
4. 子进程结束临时 AOF 文件写入后，通知主进程
5. 主进程会将上面 3 中的 aof_rewirte_buf 缓冲区中的数据写入到子进程生成的临时 AOF 文件中
6. 主进程使用临时 AOF 文件替换旧 AOF 文件，完成整个重写过程。

在实际中，为了避免在执行命令时造成客户端输入缓冲区溢出，重写程序会检查集合元素数量是否超过 REDIS_AOF_REWRITE_ITEMS_PER_CMD 常量的值，如果超过了，则会使用多个命令来记录，而不单单使用一条命令。

Redis 2.9版本中该常量为64，如果一个命令的集合键包含超过了64个元素，重写程序会拆成多个命令。

SADD <key> <elem1> <elem2>...<elem64>

SADD <key> <elem65> <elem66>...<elem128>

AOF重写是一个有歧义的名字，该功能是通过直接读取数据库的键值对实现的，程序无需对现有AOF文件进行任何读入、分析或者写入操作。

思考

AOF 与 WAL

Redis 为什么考虑使用 AOF 而不是 WAL 呢?

很多数据库都是采用的 Write Ahead Log（WAL）写前日志，其特点就是先把修改的数据记录到日志中，再进行写数据的提交，可以方便通过日志进行数据恢复。

但是 Redis 采用的却是 AOF（Append Only File）写后日志，特点就是先执行写命令，把数据写入内存中，再记录日志。

如果先让系统执行命令，只有命令能执行成功，才会被记录到日志中。因此，Redis 使用写后日志这种形式，可以避免出现记录错误命令的情况。

另外还有一个原因就是：AOF 是在命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。

AOF 和 RDB 之间的相互作用

在版本号大于等于2.4的 Redis 中，BGSAVE 执行的过程中，不可以执行 BGREWRITEAOF。反过来说，在 BGREWRITEAOF 执行的过程中，也不可以执行 BGSAVE。这可以防止两个 Redis 后台进程同时对磁盘进行大量的 I/O 操作。

如果 BGSAVE 正在执行，并且用户显示地调用 BGREWRITEAOF 命令，那么服务器将向用户回复一个 OK 状态，并告知用户，BGREWRITEAOF 已经被预定执行：一旦 BGSAVE 执行完毕 BGREWRITEAOF 就会正式开始。

当 Redis 启动时，如果 RDB 持久化和 AOF 持久化都被打开了，那么程序会优先使用 AOF 文件来恢复数据集，因为 AOF 文件所保存的数据通常是最完整的。

混合持久化

Redis4.0 后大部分的使用场景都不会单独使用 RDB 或者 AOF 来做持久化机制，而是兼顾二者的优势混合使用。其原因是 RDB 虽然快，但是会丢失比较多的数据，不能保证数据完整性；AOF 虽然能尽可能保证数据完整性，但是性能确实是一个诟病，比如重放恢复数据。

Redis从4.0版本开始引入 RDB-AOF 混合持久化模式，这种模式是基于 AOF 持久化模式构建而来的，混合持久化通过 aof-use-rdb-preamble yes 开启。

那么 Redis 服务器在执行 AOF 重写操作时，就会像执行 BGSAVE 命令那样，根据数据库当前的状态生成出相应的 RDB 数据，并将这些数据写入新建的 AOF 文件中，至于那些在 AOF 重写开始之后执行的 Redis 命令，则会继续以协议文本的方式追加到新 AOF 文件的末尾，即已有的 RDB 数据的后面。

换句话说，在开启了 RDB-AOF 混合持久化功能之后，服务器生成的 AOF 文件将由两个部分组成，其中位于 AOF 文件开头的是 RDB 格式的数据，而跟在 RDB 数据后面的则是 AOF 格式的数据。

当一个支持 RDB-AOF 混合持久化模式的 Redis 服务器启动并载入 AOF 文件时，它会检查 AOF 文件的开头是否包含了 RDB 格式的内容。

• 如果包含，那么服务器就会先载入开头的 RDB 数据，然后再载入之后的 AOF 数据。
• 如果 AOF 文件只包含 AOF 数据，那么服务器将直接载入 AOF 数据。

其日志文件结构如下：

总结

最后来总结这两者，到底用哪个更好呢？

• 推荐是两者均开启。

• 如果对数据不敏感，可以选单独用 RDB。

• 如果只是做纯内存缓存，可以都不用。

参考文献

1. 黄健宏.Redis设计与实现:机械工业出版社,2014
2. http://redis.cn/topics/persistence.html