redis-16.持久化之RDB

RDB

RDB启动方式

第一种

:question:谁,什么时间,干什么事情
命令执行

  • 谁:redis操作者(用户)
  • 什么时间:即时(随时进行)
  • 干什么事情:保存数据
  • 命令
    save
  • 作用
    手动执行一次保存操作

RDB启动方式 —— save指令相关配置

redis配置文件参数

  • dbfilename dump.rdb
    说明:设置本地数据库文件名,默认值为dump.rdb
    经验:通常设置为dump-端口号.rdb
  • dir
    说明:设置存储.rdb
    经验:通常设置成存储空间较大的目录中,目录名称data
  • rdbcompression yes
    说明:设置存储至本地数据库时是否压缩数据,默认为yes,采用LZF压缩
    经验:通常默认为开启专题,如果设置为no,可以节省CPU运行时间,但会使存储的文件变大(巨大)
  • rdbchecksum yes
    说明:设置是否进行RDB文件格式校验,该校验过程在写文件和读文件过程均进行
    经验:通常默认为开启状态,如果设置为no,可以节约读写性过程约10%时间消耗,但是存在一定的数据损坏的风险

RDB启动方式 —— save指令工作原理

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注意:save指令的执行会阻塞当前Redis服务器,直到当前RDB过程完成为止,有可能会造成长时间阻塞,线上环境不建议使用

第二种

:question:数据量过大,单线程执行方式造成效率过低如何处理
后台执行

  • 谁:redis操作者(用户)发起指令;redis服务器控制指令执行
  • 什么时间:即时(发起);合理的时间(执行)
  • 干什么事情:保存数据
  • 命令
    bgsave
  • 作用
    手动启动后台保存操作,但不是立即执行

RDB启动方式 —— bgsave指令工作原理

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注意:bgsave命令时针对save阻塞问题做的优化。Redis内部所有涉及到RDB操作都采用bgsave的方式,save命令可以放弃使用。

RDB启动方式 —— bgsave指令相关配置

  • dbfilename dump.rdb
  • dir
  • rdbcompression yes
  • rdbchecksum yes
  • stop-writes-on-bgsave-error yes
    说明:后台存储过程中如果出现错误现象,是否停止保存操作
    经验:通常默认开启状态

自动执行

:question:反复执行保存指令,忘记了怎么办?不知道数据产生了多少变化,何时保存?
自动执行

  • 谁:redis服务器发起指令(基于条件)
  • 什么时间:满足条件
  • 干什么事情:保存数据
  • 配置

    • save second changes
  • 作用
    满足限定时间范围内key的变化达到指定数量即进行持久化

  • 参数
    second:监控时间范围
    changes:监控key的变化量

  • 位置
    在conf文件中进行配置

  • 范例

    save 900 1
    save 300 10
    save 60 10000

RDB启动方式 —— save配置 原理

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注意
save配置要根据实际业务情况进行设置,频度过高或过低都会出现性能问题,结果可能是灾难性的
save配置中对于second与changes设置通常具有互补对应关系,尽量不要设置成包含关系
save配置启动后执行的是bgsave操作

RDB三种启动方式对比

方式 save指令 bgsave指令 save配置
读写 同步 异步 异步
阻塞客户端指令
额外内存消耗
启动新的进程

RDB特殊启动形式

  • 全量复制
    在主从复制中详细讲解
  • 服务器运行过程中重启
    debug reload
  • 关闭服务器时指定保存数据
    shutdown save

RDB优点

  • RDB 是一个劲凑压缩的二进制文件,存储效率较高
  • RDB内部存储的是redis在某个时间点的数据快照,非常适合于数据备份,全量复制等场景
  • RDB恢复数据的速度要比AOF快很多
  • 应用:服务器中每X小时执行basave备份,并将RDB文件拷贝到远程机器中,用于灾难恢复

RDB缺点

  • RDB方式无论是执行指令还是利用配置,无法做到实时持久化,具有较大的可能性丢失数据
  • bgsave指令每次运行要执行fork操作创建子进程,要牺牲掉一些性能
  • Redis的众多版本中未进行RDB文件格式的版本统一,有可能出现各版本服务之间数据格式无法兼容现象
  • 存储数据量较大,效率较低(基于快照思想,每次读写都是全部数据,当数据量巨大时,效率非常低)
  • 大数据量下的IO性能较低
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