Redis 的持久化機制有兩種，第一種是快照，第二種是 AOF 日志?？煺帐且淮稳總浞?，AOF 日志是連續(xù)的增量備份?？煺帐莾?nèi)存數(shù)據(jù)的二進制序列化形式，在存儲上非常緊湊，而 AOF 日志記錄的是內(nèi)存數(shù)據(jù)修改的指令記錄文本。AOF 日志在長期的運行過程中會變的無比龐大，數(shù)據(jù)庫重啟時需要加載 AOF 日志進行指令重放，這個時間就會無比漫長。所以需要定期進行 AOF 重寫，給 AOF 日志進行瘦身。

快照原理

我們知道 Redis 是單線程程序，這個線程要同時負責多個客戶端套接字的并發(fā)讀寫操作和內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的邏輯讀寫。
在服務線上請求的同時，Redis 還需要進行內(nèi)存快照，內(nèi)存快照要求 Redis 必須進行文件 IO 操作，可文件 IO 操作是不能使用多路復用 API。
這意味著單線程同時在服務線上的請求還要進行文件 IO 操作，文件 IO 操作會嚴重拖垮服務器請求的性能。還有個重要的問題是為了不阻塞線上的業(yè)務，就需要邊持久化邊響應客戶端請求。持久化的同時，內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還在改變，比如一個大型的 hash 字典正在持久化，結(jié)果一個請求過來把它給刪掉了，還沒持久化完呢，這尼瑪要怎么搞？

那該怎么辦呢？

Redis 使用操作系統(tǒng)的多進程 COW(Copy On Write) 機制來實現(xiàn)快照持久化，這個機制很有意思，也很少人知道。多進程 COW 也是鑒定程序員知識廣度的一個重要指標。

fork( 多進程)

Redis 在持久化時會調(diào)用 glibc 的函數(shù) fork 產(chǎn)生一個子進程，快照持久化完全交給子進程來處理，父進程繼續(xù)處理客戶端請求。子進程剛剛產(chǎn)生時，它和父進程共享內(nèi)存里面的代碼段和數(shù)據(jù)段。這時你可以將父子進程想像成一個連體嬰兒，共享身體。這是 Linux 操作系統(tǒng)的機制，為了節(jié)約內(nèi)存資源，所以盡可能讓它們共享起來。在進程分離的一瞬間，內(nèi)存的增長幾乎沒有明顯變化
用 Python 語言描述進程分離的邏輯如下。fork 函數(shù)會在父子進程同時返回，在父進程里返回子進程的 pid，在子進程里返回零。如果操作系統(tǒng)內(nèi)存資源不足，pid 就會是負數(shù)，表示 fork 失敗。

pid = os.fork()
if pid > 0:
handle_client_requests() # 父進程繼續(xù)處理客戶端請求
if pid == 0:
handle_snapshot_write() # 子進程處理快照寫磁盤
if pid < 0:
# fork error

子進程做數(shù)據(jù)持久化，它不會修改現(xiàn)有的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它只是對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行遍歷讀取，然后序列化寫到磁盤中。但是父進程不一樣，它必須持續(xù)服務客戶端請求，然后對內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行不間斷的修改。
這個時候就會使用操作系統(tǒng)的 COW 機制來進行數(shù)據(jù)段頁面的分離。數(shù)據(jù)段是由很多操作系統(tǒng)的頁面組合而成，當父進程對其中一個頁面的數(shù)據(jù)進行修改時，會將被共享的頁面復制一份分離出來，然后對這個復制的頁面進行修改。這時子進程相應的頁面是沒有變化的，還是進程產(chǎn)生時那一瞬間的數(shù)據(jù)。

隨著父進程修改操作的持續(xù)進行，越來越多的共享頁面被分離出來，內(nèi)存就會持續(xù)增長。但是也不會超過原有數(shù)據(jù)內(nèi)存的 2 倍大小。另外一個 Redis 實例里冷數(shù)據(jù)占的比例往往是比較高的，所以很少會出現(xiàn)所有的頁面都會被分離，被分離的往往只有其中一部分頁面。每個頁面的大小只有 4K，一個 Redis 實例里面一般都會有成千上萬的頁面。
子進程因為數(shù)據(jù)沒有變化，它能看到的內(nèi)存里的數(shù)據(jù)在進程產(chǎn)生的一瞬間就凝固了，再也不會改變，這也是為什么 Redis 的持久化叫「快照」的原因。接下來子進程就可以非常安心的遍歷數(shù)據(jù)了進行序列化寫磁盤了。

AOF 原理

AOF 日志存儲的是 Redis 服務器的順序指令序列，AOF 日志只記錄對內(nèi)存進行修改的指令記錄。
假設 AOF 日志記錄了自 Redis 實例創(chuàng)建以來所有的修改性指令序列，那么就可以通過對一個空的 Redis 實例順序執(zhí)行所有的指令，也就是「重放」，來恢復 Redis 當前實例的內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的狀態(tài)。
Redis 會在收到客戶端修改指令后，先進行參數(shù)校驗，如果沒問題，就立即將該指令文本存儲到 AOF 日志中，也就是先存到磁盤，然后再執(zhí)行指令。這樣即使遇到突發(fā)宕機，已經(jīng)存儲到 AOF 日志的指令進行重放一下就可以恢復到宕機前的狀態(tài)。
Redis 在長期運行的過程中，AOF 的日志會越變越長。如果實例宕機重啟，重放整個AOF 日志會非常耗時，導致長時間 Redis 無法對外提供服務。所以需要對 AOF 日志瘦身。

AOF 重寫

Redis 提供了 bgrewriteaof 指令用于對 AOF 日志進行瘦身。其原理就是開辟一個子進程對內(nèi)存進行遍歷轉(zhuǎn)換成一系列 Redis 的操作指令，序列化到一個新的 AOF 日志文件中。序列化完畢后再將操作期間發(fā)生的增量 AOF 日志追加到這個新的 AOF 日志文件中，追加完畢后就立即替代舊的 AOF 日志文件了，瘦身工作就完成了。

fsync

AOF 日志是以文件的形式存在的，當程序?qū)?AOF 日志文件進行寫操作時，實際上是將內(nèi)容寫到了內(nèi)核為文件描述符分配的一個內(nèi)存緩存中，然后內(nèi)核會異步將臟數(shù)據(jù)刷回到磁盤的。這就意味著如果機器突然宕機，AOF 日志內(nèi)容可能還沒有來得及完全刷到磁盤中，這個時候就會出現(xiàn)日志丟失。那該怎么辦？
Linux 的 glibc 提供了 fsync(int fd)函數(shù)可以將指定文件的內(nèi)容強制從內(nèi)核緩存刷到磁盤。只要 Redis 進程實時調(diào)用 fsync 函數(shù)就可以保證 aof 日志不丟失。但是 fsync 是一個磁盤 IO 操作，它很慢！如果 Redis 執(zhí)行一條指令就要 fsync 一次，那么 Redis 高性能的地位就不保了。所以在生產(chǎn)環(huán)境的服務器中，Redis 通常是每隔 1s 左右執(zhí)行一次 fsync 操作，周期 1s是可以配置的。這是在數(shù)據(jù)安全性和性能之間做了一個折中，在保持高性能的同時，盡可能使得數(shù)據(jù)少丟失。
Redis 同樣也提供了另外兩種策略，一個是永不 fsync——讓操作系統(tǒng)來決定合適同步磁盤，很不安全，另一個是來一個指令就 fsync 一次——非常慢。但是在生產(chǎn)環(huán)境基本不會使用，了解一下即可。

運維

快照是通過開啟子進程的方式進行的，它是一個比較耗資源的操作。
1、遍歷整個內(nèi)存，大塊寫磁盤會加重系統(tǒng)負載
2、AOF 的 fsync 是一個耗時的 IO 操作，它會降低 Redis 性能，同時也會增加系統(tǒng) IO 負擔
所以通常 Redis 的主節(jié)點是不會進行持久化操作，持久化操作主要在從節(jié)點進行。從節(jié)點是備份節(jié)點，沒有來自客戶端請求的壓力，它的操作系統(tǒng)資源往往比較充沛。但是如果出現(xiàn)網(wǎng)絡分區(qū)，從節(jié)點長期連不上主節(jié)點，就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的問題，特別是在網(wǎng)絡分區(qū)出現(xiàn)的情況下又不小心主節(jié)點宕機了，那么數(shù)據(jù)就會丟失，所以在生產(chǎn)環(huán)境要做好實時監(jiān)控工作，保證網(wǎng)絡暢通或者能快速修復。另外還應該再增加一個從節(jié)點以降低網(wǎng)絡分區(qū)的概率，只要有一個從節(jié)點數(shù)據(jù)同步正常，數(shù)據(jù)也就不會輕易丟失。

Redis 4.0 混合持久化

重啟 Redis 時，我們很少使用 rdb 來恢復內(nèi)存狀態(tài)，因為會丟失大量數(shù)據(jù)。我們通常使用 AOF 日志重放，但是重放 AOF 日志性能相對 rdb 來說要慢很多，這樣在 Redis 實例很大的情況下，啟動需要花費很長的時間。
Redis 4.0 為了解決這個問題，帶來了一個新的持久化選項——混合持久化。將 rdb 文件的內(nèi)容和增量的 AOF 日志文件存在一起。這里的 AOF 日志不再是全量的日志，而是自持久化開始到持久化結(jié)束的這段時間發(fā)生的增量 AOF 日志，通常這部分 AOF 日志很小。

于是在 Redis 重啟的時候，可以先加載 rdb 的內(nèi)容，然后再重放增量 AOF 日志就可以完全替代之前的 AOF 全量文件重放，重啟效率因此大幅得到提升。