一. RDB
RDB持久化是把当前进程数据生成快照保存到硬盘的过程,触发RDB持久化过程分为手动出发和自动触发.
1.1 触发机制
手动触发分为save和bgsava命令:
1.1.1 save命令
save会阻塞当前Redis服务器,直到RDB过程完成为止,对于内存比较大的实例会造成长时间阻塞,不建议使用.
1.1.2 bgsave命令
Redis进程执行fork操作创建子进程,RDB持久化过程由子进程负责,完成后自动结束.阻塞只发生在fork阶段,一般时间很短.运行bgsave命令对应的Redis日志如下
显然,bgsave命令是针对save阻塞问题做的优化.因此Redis内部所有涉及RDB的操作都采用bgsave的方式,save命令已经被废弃.
1.2 自动触发RDB的持久化机制
1.使用save相关配置,如"save m n". 表示m秒内数据集存在n次修改时,自动触发bgsave.
2.如果从节点执行全量复制操作,主节点自动执行bgsave生成RDB文件并发给从节点.
3.执行debug reload命令重新加载Redis时,也会自动触发save操作.
4.默认情况下执行shutdown命令时,如果没有开启aof持久化功能则自动执行bgsave.
1.3 流程说明
1.执行bgsave命令Redis父进程判断当前是否存在正在执行的子进程,如RDB/AOF子进程,如果存在bgsave命令直接返回.
2.父进程执行fork操作创建子进程,fork操作过程中父进程会阻塞,通过info stats命令查看lastest_fork_usec选项,可以获取最近一个fork操作的耗时,单位为微秒.
3.父进程fork完成后,bgsave命令返回"Background saving started"信息并不再阻塞父进程,可以继续响应其他命令.
4.子进程创建RDB文件,根据父进程内存生成临时快照文件,完成后对源文件进行原子替换.执行lastsave命令可以获取最后一次生成RDB的时间,对应Info统计的rdb_last_save_time选项.
5.进程发送信号给父进程表示完成,父进程更新统计信息,具体见info Persistence下的rdb_*相关选项.
1.4 RDB文件的处理
1.4.1 保存
RDB文件保存在dir配置指定的目录下,文件名通过dbfilename配置指定.可以通过执行config set dir {newDir}和config set dbfilename {newFileName}运行期动态执行,当下次运行时RDB文件会保存到指定目录.
1.4.2 压缩
Redis默认采用LZF算法对生成的RDB文件做压缩处理,压缩处理后的文件远远小于内存大小,默认开启,可以通过参数config set rdbcompression {yes|no}动态修改.
1.4.3 校验
如果Redis加载损坏的RDB文件时拒绝启动,并打印如下日志
Short read or OMM loading DB.Unrecoverable error, aborting now.
这时可以使用redis提供的redis-check-dump工具检测RDB文件并获取对应的错误报告.
1.5 RDB的优缺点
1.5.1 优点
1.RDB是一个紧凑压缩的二进制文件,代表Redis在某个时间点上的数据快照.非常适用于备份,全量复制等场景.比如每6小时执行bgsave备份,并把RBD文件拷贝到远程机器,用于灾难恢复.
2.Redis加载RDB恢复数据远远快于AOF的方式.
1.5.2 缺点
1.RDB方式数据没办法做到实时持久化/秒级持久化.因为bgsave每次运行都要执行fork操作创建子进程,属于重量级操作,执行频繁成本过高.
2.RDB文件使用特定二进制格式保存,Redis版本演进过程中有多个格式的RDB版本,存在老版本Redis不兼容新版RDB格式的问题.
二. AOF
AOF(append only file)持久化:以独立日志的方式记录每次写命令,重启时再执行AOF文件中的命令打道回府数据的目的.AOF的主要作用是解决了数据持久化的实时性,目前已经是Redis持久化的主流方式.
2.1 使用AOF
开启AOF功能需要设置配置: appendonly yes,默认不开启.AOF文件名通过appendfilename配置设置,默认文件名是appendonly.aof. 保存路径通RDB持久化方式一致,通过dir配置指定.
2.2 AOF的工作流程
1.所有写入命令会追加到aof_buf(缓冲区)中.
2.AOF缓冲区根据对应的策略向硬盘做同步操作
3.随着AOF文件越来越大,需要定期对AOF文件进行重写,达到压缩的目的.
4.当Redis服务重启时,可以加载AOF文件进行数据恢复.
2.3 命令写入
AOF命令写入的内容直接是文本协议格式,例如set hello world这条命令,在AOF缓冲区会追加文本
*3\r\n$3\r\nset\r\n$5\r\nhello\r\n$5\r\nworld\r\n
2.3.1 关于AOF的两个疑惑:
- AOF为什么直接采用文本协议格式?可能的理由如下:
文本协议具有很好的兼容性
开启AOF后,所有写入命令都可以包含追加操作,直接采用协议格式,避免了二次处理开销.
文本协议具有可读性,方便直接修改和处理.
2)AOF为什么把命令追加到aof_buf中?
Redis使用单线程响应命令,如果每次写入AOF文件命令都直接追加到硬盘,那么性能完全取决于当前硬盘负载.先写入缓冲区aof_buf中,还有另一个好处,Redis可以提供多种缓冲区同步硬盘的策略,在性能和安全性方面做出平衡.
2.4 文件同步
Redis提供了多种AOF缓冲区同步文件策略,由参数appendfsync控制,不同值的含义如下表:
2.4.1 系统调用write和fsync说明
1).write操作会触发延迟写(delayed write)机制.Linux在内核提供页缓冲区用来提高硬盘IO性能.write操作在写入系统缓冲区后直接返回.同步硬盘操作依赖于系统调度机制,例如:缓冲区页空间写满或达到特定时间周期.同步文件之前,如果此时系统故障宕机,缓冲区内数据将丢失.
2)fsync针对单个文件操作(比如AOF文件),做强制磁盘同步,fsync将阻塞直到写入硬盘完成后返回,保证了数据持久化.
3)配置为always时,每次写入都要同步AOF文件,在一般的SATA硬盘上,Redis只能支持大约几百TPS写入,显然每次写入都要同步AOF文件,在一般的SATA硬盘上,Redis只能支持大约几百TPS,显然跟Redis高性能背道而驰,不建议配置.
4)配置为no,由于操作系统每次同步AOF文件的周期不可控,而且会加大每次同步硬盘的数据量,虽然提升了性能,但数据安全性无法保证.
5)配置为everysec,是建议的同步策略,也是默认配置,做到兼顾性能和数据安全性.理论上只有在系统突然宕机的情况下丢失1秒的数据.当然严格来说,也有可能会全部丢失.
2.5 重写机制
随着命令不断写入AOF,文件会越来越大,为了解决这个问题,Redis引入了AOF重写机制压缩文件体积.AOF文件重写是把Redis进程内的数据转化为写命令同步到新AOF文件的过程.
重写后的AOF文件为什么可以变小?有如下原因:
1)进程内已经超时的数据不再写入文件.
2)旧的AOF文件含有无效命令,如del key1,hdel key2, srem keys, set a 111,set a 222等.重写使用进程内数据直接生成,这样新的AOF文件只保留最终数据的写入命令.
3)多条写命令可以合并为一个,如:inpush list a , input list b, input list c可以转化为:input list a b c.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等类型操作,以64个元素为界拆分为多条.
AOF重写降低了文件占用空间,除此之外,另一个目的是:更小的AOF文件可以更快地被Redis加载.
2.5.1 AOF重写过程的手动触发和自动触发.
AOF重写过程可以手动触发和自动触发.
手动触发:直接调用bgrewriteaof命令
自动触发:根据auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage参数确定自动触发时机.
auto-aof-rewirte-min-size:表示运行AOF重写时文件最小体积,默认为64M
auto-aof-rewirte-percentage:代表当前AOF文件空间(aof_current_size)和上一次重写后AOF文件空间(aof_base_size)的比值.
自动触发时机=aof_current_size > auto-aof-rewirte-min-size && (aof_current_size - aof_base_size) / aof_base_size >= auto-aof-rewrite-percentage
其中aof_current_size和aof_base_size可以在info Persistence统计信息中查看.
当触发AOF重写时,内部做了哪些事情呢?下面介绍他的运行流程.
2.5.2 重写机制运行流程
流程说明:
1)执行AOF重写请求.
如果当前进程正在执行AOF重写,请求不执行并返回如下响应:
ERR Background append only file rewriting already in progress
如果当前进程正在执行bgsave操作,重写命令延迟到bgsave完成之后再执行,返回如下响应:
Background append only file rewriting scheduled
2)父进程执行fork创建子进程,开销等同于bgsave过程.
3.1)主进程fork操作完成后,继续响应其他命令.所有修改命令依然写入AOF缓冲区并根据appendfsync策略同步到磁盘,保证原有AOF机制正确性.
3.2)由于fork操作运用写时复制技术,子进程只能共享fork操作时的内存数据.由于父进程依然响应命令,Redis使用"AOF重写缓冲区"保存这部分新数据,防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据.
4)子进程根据内存快照,按照命令合并规则写入到新的AOF文件.每次批量写入硬盘数据量由配置aof-rewrite-incremental-fsync控制,默认为32M,防止单次刷盘数据过多造成硬盘阻塞.
5.1)新AOF文件写入完成后,子进程发送信号给父进程,父进程更新统计信息.具体见info persistence下的aof_* 相关统计.
5.2)父进程把AOF重写缓冲区的数据写入到新的AOF文件
5.3)使用新AOF文件替换老文件,完成AOF重写.
2.6 重新加载
AOF和RDB文件都可以用于服务器重启时的数据恢复.如图所示,表示Redis持久化文件加载流程.
简单描述就是如果有aof文件,则优先加载aof文件,如果没有就检测有没有RDB,有就加载.
2.7 文件校验
加载损坏的AOF文件时会拒绝启动,并打印如下日志:
# Bad file format reading the append pnly file: make a backup of your AOF file,
then use ./redis-check-aof --fix命令进行修复,修复后使用diff -u对比数据的差异,找出丢失的数据,有些可以人工修改补全.
运维提示:
对于错误格式的AOF文件,先进行备份,然后采用redis-check-aof --fix命令进行修复,修复后使用diff -u对比数据的差异,找出丢失的数据,有些可以人工修改补全
AOF文件可能存在结尾不完整的情况,比如机器突然掉电导致AOF尾部文件命令写入不全.Redis为我们提供了aof-load-truncated配置来兼容这种情况,默认开启.加载AOF时,当遇到此问题时会忽略并继续启动,同时打印如下警告日志:
# !!! Warning: short read while loading the AOF file !!!
# !!! Truncating the AOF at offset 39856725 !!!
# AOF loaded anyway because aof-load-truncated is enabled
2.8 问题与定位
2.8.1 fork操作
当Redis做RDB或AOF重写时,一个必不可少的操作就是执行fork操作创建子进程,对于大多数操作系统来说fork是个重量级操作.虽然fork创建的子进程不需要拷贝父进程的物理内存空间,但是会复制父进程的空间内存页表.例如对于10G的Redis进程,需要复制大约20M的内存表页,因此fork操作耗时跟进程总内存量息息相关,如果使用使用虚拟化技术,特别是Xen虚拟机,fork操作会更加耗时.
2.8.2 fork耗时问题定位
对于高流量的Redis实例OPS可达5万以上,如果fork操作耗时在秒级将拖慢Redis几万条命令执行.对线上应用延迟影响非常明显.正常情况下fork耗时应该是每GB消耗20毫秒左右.可以在info stats统计中查latest_fork_usec指标获取最近一次fork操作耗时.单位毫秒.
如何改善fork操作的耗时:
1)优先使用物理机
2)控制Redis实例最大可用内存,fork耗时跟内存量成正比,线上建议每个Redis实例内存控制在10GB以内.
3)合理配置Linux内存分配策略,避免物理内存不足导致fork失败,
4)降低fork操作的频率,适度放宽AOF自动触发时机,避免不必要的全量复制.
2.9 子进程开销监控和优化
子进程负载AOF或者RDB文件的重写,他的运行过程主要涉及CPU,内存,硬盘三部分的消耗.
2.9.1 CPU
CPU开销分析,子进程负责把进程内的数据分批写入文件,这个过程属于CPU密集操作,同擦汗那个子进程对单核CPU利用率接近90%.
CPU消耗优化.Redis是CPU密集型服务,不要做绑定单核CPU操作.由于子进程非常消耗CPU,会和父进程产生单核资源竞争.
不要和其他CPU密集型服务部署在一起,造成CPU过度竞争.
如果部署多个Redis实例,尽量保持同一时刻只有一个子进程执行重写操作.
2.9.2 内存
内存消耗分分析:子进程通过fork操作产生,占用内存大小等同于父进程,理论上需要两倍的内存来完成持久化操作,但Linux有写时复制(copy-on-write).父子进程会共享相同的物理内存页,当父进程处理写请求时会把需要修改的页创建副本,而子进程在fork操作过程中共享整个父进程内存快照.
内存消耗监控:RDB重写时,Redis日志输出内容如下:
如果重写过程中存在内存消耗,父进程负责创建所修改内存页的副本,从日志中可以看出这部分内存消耗了5MB,可以等价认为RDB重写消耗了5MB的内存.
AOF重写时,Redis日志输出内容如下:
内存消耗优化:
1)同CPU优化一样,如果部署多个Redis实例,尽量保持同一时刻只有一个子进程在工作.
2)避免在大量写入时做子进程重写操作,这样将导致父进程维护大量页副本,造成内存消耗.
2.9.3 硬盘
硬盘开销分析:子进程主要责任是把AOF或者RDB文件写入硬盘持久化.势必造成硬盘写入压力.根据Redis重写AOF/RDB的数据量,结合系统工具如sar,iostat,iotop等,可以分析出重写期间硬盘负载情况.
硬盘开销优化:
a)不要和其他高硬盘负载的服务部署在一起.如:存储服务,消息队列服务等.
b)AOF重写时会消耗大量硬盘IO,可以开启配置no-appendfsync-on-rewrite,默认关闭.表示在AOF重写期间不做rsync操作.
c)当开启AOF功能的Redis用于高流量写入场景时,如果使用普通机械磁盘,写入吞吐量一般在100M/ss左右,这时Redis实例的瓶颈主要在AOF同步硬盘上.
d)对于单机配置多个Redis实例的情况,可以配置不同实例分盘存储AOF文件,分摊硬盘写入压力.
运维提示:配置no-appendfsync-on-rewrite=yes时,在极端情况下可能丢失整个AOF重写期间的数据,需要根据数据安全性决定是否配置.
2.10 AOF追加阻塞
当开启AOF持久化时,常用的同步硬盘的策略时everysec,用于平衡性能和数据安全性.对于这种方式,Redis使用另一条线程每秒执行fsync同步硬盘.当系统硬盘资源繁忙时,会造成Redis主线程阻塞.
2.10.1 阻塞流程分析
1)主线程负责写入AOF缓冲区
2)AOF线程负责每秒执行一次同步磁盘操作,并记录最近一次同步时间.
3)主线程负责对比上次AOF同步时间:
如果距上次同步成功时间在2秒内,主线程直接返回.
如果距上次同步成功时间超过2秒,主线程将会阻塞,直到同步操作完成.
通过对AOF阻塞流程可以发现两个问题:
1)everysec配置最多可能丢失2秒数据,不是1秒.
2)如果系统fsync缓慢,将会导致Redis主线程阻塞影响效率.
2.10.2 AOF阻塞问题定位
1)发生AOF阻塞时,Redis输出如下日志,用于记录AOF fsync阻塞导致拖慢Redis服务的行为.
Asynchronous AOF fsync is taking too long (disk is busy?).Writing the AOF buffer without waiting for fsync to complete,this may slow down Redis.
2)每当发生AOF追加阻塞事件发生时,在info Persistence统计中,aof_delayed_fsync指标会累加,查看这个指标方便定位AOF阻塞问题.
3)AOF同步最多允许2秒的延迟,当延迟发生时说明硬盘存在高负载问题,可以通过监控工具如iotop,定位消耗硬盘IO资源的进程.
优化AOF追加阻塞问题主要时优化系统硬盘负载