发布于 2015-09-17 15:04:06 | 564 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网络整理
Redis 分别提供了 RDB 和 AOF 两种持久化机制:
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 。
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:
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。
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:
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:
aof_buf
末尾。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。
Redis 目前支持三种 AOF 保存模式,它们分别是:
AOF_FSYNC_NO
:不保存。AOF_FSYNC_EVERYSEC
:每一秒钟保存一次。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。
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:
这三种情况下的 SAVE 操作都会引起 Redis 主进程阻塞。
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:
- 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 。
- 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:
- 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 。
- 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。
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。
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:
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。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。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:
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。
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。
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(): 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 +\ ... + 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()
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:
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:
这样一来可以保证:
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:
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。
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:
aof_current_size
。aof_rewrite_base_size
。aof_rewrite_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:
server.aof_rewrite_min_size
(默认值为 1 MB)。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。