标签：AOF 面试题 持久 aof Spring Redis 153 RDB 进程
什么是Redis的持久化
我们知道Redis的数据都存储在内存中，如果服务器突然宕机，那么内存数据将会全部消失，为了防止这种情况出现，利用一套机制来保证数据不会因为故障而丢失，我们将这种机制称之为Redis的持久化机制，该机制主要目的是将内存数据存入到硬盘中
Redis 提供两种持久化机制RDB（Redis DataBase）和AOF（Append-Only File）机制。
RDB-快照
快照是最简单的Redis持久化模式，也就是生成某个时间点的数据集，生成RDB文件，可以看到RDB文件中的数据是非常紧凑的，所以在恢复数据的时候读取也是非常快的
触发RDB快照的方式有两种
手动触发
通过手动执行bgsave/save，显示触发生成快照
-
save命令：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，线上环境不建议使用
-
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
配置参数自动触发
自动触发有以下几种情况：
- 使用save相关配置，命令save m n。表示m秒内数据集存在n次修改时，自动触发bgsave
- 从节点执行全量复制操作，主节点自动执行bgsave生成RDB文件发送给从节点
- 执行debug reload命令重新加载Redis时，自动触发save命令
- 执行shutdown命令时，如果没有开启AOF持久化功能自动执行bgsave
注意：在RDB持久化的过程中有两个问题需要考虑
- RDB快照过程中Redis是否会停止对外提供服务
- 如果没有停止服务，如何处理新的请求
针对上述问题我们先看一下RDB的持久化执行流程
根据上图我们可以看到主线程主要是fork一个子线程来进行持久化操作，同时父子线程会共享一个数据区域，而且该区域设置为read-only方式，该方式下读的时候没有问题，但是写的时候会触发copyonwrite机制来进行，接下来我们看看什么是 COW(Copy On Write) 机制 。
COW(Copy On Write) 机制
COW(Copy On Write) 机制属于操作系统处理多进程下的一种机制，Redis在持久化的时候会调用glibc函数fork一个子进程。父子进程会共享内存里面的代码段和数据段。
所以持久化的时候是完全交给子进程，而父进程继续处理客户端请求，所以在持久化的时候操作系统采用COW机制进程数据段页面的分离。数据段是由很多操作系统的页面组合而成，当父进程对其中一个页面进行数据修改的时候，先将被父子线程共享的这一个页面复制并分离出来，然后直接对复制的页面进程修改，而此时子进程对应的页面是没有修改的。
Redis采用该机制的简单流程如下。Lunix在fork之后，操作系统会将父进程的所有内存也权限设置为read-only，然后子进程的地址空间指向父进程。当父进程只读时没有问题，当有写内存时，CPU硬件检测到内存也是read-only，于是会触发页异常中断（page-fault），陷入到操作系统的一个中断例程。中断例程中，操作系统采用cow机制会触发异常的也复制一份，于是父子进程各自持有独立的一份，如果这个时候又大量写入操作，会产生大量的分页错误（页异常中断page-fault），从而触发cow机制。
之所以称之为快照也就是说在子进程创建的那一时刻开始。内存的数据就固定下来了，不会发生变化。
RDB的优缺点
优点：
- 性能最大化，fork子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，保证了redis的高性能
- 重启恢复数据的时候。数据量比较大时候，Redis直接解析RDB二进制文件，生成对应的数据存储在内存中，比AOF的启动效率更高
缺点
- 数据安全性低，因为是间隔一段时间进行持久化，如果在持久化之间发生了故障，会丢失数据，这也就决定了该方式更适合在数据要求不严谨的时候采用
- 系统性能耗费，根据上文提到的Redis执行cow机制时，可以看到大量的分页错误会耗费不少性能在复制上。
AOF（Append Only File - 仅追加文件）
根据上文，快照在某些情况下不是可行的选择，所以AOF很好的支持了。
AOF 原理
该方式非常简单：也就是修改内存的操作命令都会记录下来，加入AOF日志记录都是Redis实例创建以来的所有修改性指令序列，所以恢复也就是顺序执行所有执行。
Redis使用单线程相应命令，如果每次写AOF文件命令都追加到硬盘，会极大地影响处理性能，所以Redis会先写入到aof缓冲区，根据用户配置的同步硬盘策略写入到aof文件中，这个策略可以通过appendfsync参数配置，
- always：每一次写操作都会调用一次fsync，这时数据是最安全的，当然，由于每次都会执行fsync，所以其性能也会受到影响
- no：Redis不会主动调用fsync去将AOF日志内容同步到磁盘，所以这一切就完全依赖于操作系统的调试了。对大多数Linux操作系统，是每30秒进行一次fsync，将缓冲区中的数据写到磁盘上。
- everysec：Redis会默认每隔一秒进行一次fsync调用，将缓冲区中的数据写到磁盘。但是当这一次的fsync调用时长超过1秒时。Redis会采取延迟fsync的策略，再等一秒钟。也就是在两秒后再进行fsync，这一次的fsync就不管会执行多长时间都会进行。这时候由于在fsync时文件描述符会被阻塞，所以当前的写操作就会阻塞。
注意，这也是影响Redis性能的参数之一，建议采用 appendfsync everysec（缺省方式）
AOF重写
所谓重写，Redis在长期运行过程中日志会越来越大，在恢复的时候会非常好使，所以我们的目的就是对日志做瘦身
会从以下几点做瘦身：
- 无效命令可以删除，比如del key1、hdel key2、srem keys、set a111、set a222等，直接用最终的数据生成命令保存下来就行
- 多条命令可以删除，如：lpush list a、lpush list b、lpush list c可以转化为：lpush list a b c
- 等等，就不列举了
Redis使用bgrewriteaof指令做瘦身，主要也是开辟一个子进程对内存遍历转化为一系列指令，并序列化到新的文件中，接下来再将操作期间的增量AOF日志追加到新的日志文件中，最终替换了旧的。
AOF重写机制两种方式触发
- 手动触发：bgrewriteaof指令
- 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
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auto-aof-rewrite-min-size：表示运行AOF重写时文件最小体积，默认为64MB。
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auto-aof-rewrite-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。
auto-aof-rewrite-min-size????100auto-aof-rewrite-percentage??64mb复制代码
如上代表AOF文件的大小小于64mb(默认值)，且当前AOF文件大小比基准大小增长了100%时会触发。
AOF优缺点
优点
数据安全，aof持久化配置appendfsync属性，有always，每执行一次命令操作就记录到aof文件一次
缺点
数据集大的时候，比如RDB启动效率低
混合持久化（Redis 4.0版本）
我们根据上文知道，RDB恢复会存在大量数据，AOF恢复性能又较慢，所以在Redis4.0中，采用混合持久化，将RDB文件内存和增量的AOF日志文件放在一起，这里的AOF日志不再是全量日志。而是自持久化开始到持久化结束的这段时间的增量日志，通常较小，重启效率因此大幅得到提升
加载的时候，首先会识别AOF文件是否以REDIS字符串开头，如果是就按照RDB格式加载，加载完成后继续按AOF加载剩余的部分
总目录展示
该笔记共八个节点（由浅入深），分为三大模块。
高性能。 秒杀涉及大量的并发读和并发写，因此支持高并发访问这点非常关键。该笔记将从设计数据的动静分离方案、热点的发现与隔离、请求的削峰与分层过滤、服务端的极致优化这4个方面重点介绍。
一致性。 秒杀中商品减库存的实现方式同样关键。可想而知，有限数量的商品在同一时刻被很多倍的请求同时来减库存，减库存又分为“拍下减库存”“付款减库存”以及预扣等几种，在大并发更新的过程中都要保证数据的准确性，其难度可想而知。因此，将用一个节点来专门讲解如何设计秒杀减库存方案。
高可用。 虽然介绍了很多极致的优化思路，但现实中总难免出现一些我们考虑不到的情况，所以要保证系统的高可用和正确性，还要设计一个PlanB来兜底，以便在最坏情况发生时仍然能够从容应对。笔记的最后，将带你思考可以从哪些环节来设计兜底方案。
篇幅有限，无法一个模块一个模块详细的展示（这些要点都收集在了这份《高并发秒杀顶级教程》里），麻烦各位转发一下（可以帮助更多的人看到哟！）
开源分享：【一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码】
由于内容太多，这里只截取部分的内容。
标签：AOF,面试题,持久,aof,Spring,Redis,153,RDB,进程 来源： https://www.cnblogs.com/hgysvadavvc/p/15347376.html
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