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Redis原理-IO模型和持久化

article 2024/11/16 5:36:28

高性能IO模型

为什么单线程Redis能那么快

一方面，Redis 的大部分操作在内存上完成，再加上它采用了高效的数据结构，例如哈希表和跳表，这是它实现高性能的一个重要原因。
另一方面，就是 Redis 采用了多路复用机制，使其在网络 IO 操作中能并发处理大量的客户端请求，实现高吞吐率。

6.0 为啥采用多线程

Redis基本IO模型

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在 socket 模型中，不同操作调用后会返回不同的套接字类型。socket() 方法会返回主动套接字，然后调用 listen() 方法，将主动套接字转化为监听套接字，此时，可以监听来自客户端的连接请求。最后，调用 accept() 方法接收到达的客户端连接，并返回已连接套接字。
针对监听套接字，我们可以设置非阻塞模式：当 Redis 调用 accept() 但一直未有连接请求到达时，Redis 线程可以返回处理其他操作，而不用一直等待。但是，你要注意的是，调用 accept() 时，已经存在监听套接字了。
虽然 Redis 线程可以不用继续等待，但是总得有机制继续在监听套接字上等待后续连接请求，并在有请求时通知 Redis;类似的，我们也可以针对已连接套接字设置非阻塞模式：Redis 调用 recv() 后，如果已连接套接字上一直没有数据到达，Redis 线程同样可以返回处理其他操作。我们也需要有机制继续监听该已连接套接字，并在有数据达到时通知 Redis;
这样才能保证 Redis 线程，既不会像基本 IO 模型中一直在阻塞点等待，也不会导致 Redis 无法处理实际到达的连接请求或数据

Linux 中的 IO 多路复用机制就要登场了。基于多路复用的高性能 I/O 模型

redis中日志

Redis 的持久化主要有两大机制，即 AOF（Append Only File）日志和 RDB 快照

AOF日志

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较熟悉的是数据库的写前日志（Write Ahead Log, WAL），也就是说，在实际写数据前，先把修改的数据记到日志文件中，以便故障时进行恢复。不过，AOF 日志正好相反，它是写后日志，“写后”的意思是 Redis 是先执行命令，把数据写入内存，然后才记录日志,Redis 使用写后日志这一方式的一大好处是，可以避免出现记录错误命令的情况。除此之外，AOF 还有一个好处：它是在命令执行后才记录日志，所以不会阻塞当前的写操作。

AOF 也有两个潜在的风险。

首先，如果刚执行完一个命令，还没有来得及记日志就宕机了，那么这个命令和相应的数据就有丢失的风险。
其次，AOF 虽然避免了对当前命令的阻塞，但可能会给下一个操作带来阻塞风险。这是因为，AOF 日志也是在主线程中执行的，如果在把日志文件写入磁盘时，磁盘写压力大，就会导致写盘很慢，进而导致后续的操作也无法执行了。

三种写回策略

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AOF 重写机制

AOF 是以文件的形式在记录接收到的所有写命令。随着接收的写命令越来越多，AOF 文件会越来越大。这也就意味着，我们一定要小心 AOF 文件过大带来的性能问题;

这里的“性能问题”，主要在于以下三个方面：一是，文件系统本身对文件大小有限制，无法保存过大的文件；二是，如果文件太大，之后再往里面追加命令记录的话，效率也会变低；三是，如果发生宕机，AOF 中记录的命令要一个个被重新执行，用于故障恢复，如果日志文件太大，整个恢复过程就会非常缓慢，这就会影响到 Redis 的正常使用。

AOF 重写机制就是在重写时，Redis 根据数据库的现状创建一个新的 AOF 文件，也就是说，读取数据库中的所有键值对，然后对每一个键值对用一条命令记录它的写入。比如说，当读取了键值对“testkey”: “testvalue”之后，重写机制会记录 set testkey testvalue 这条命令。这样，当需要恢复时，可以重新执行该命令，实现“testkey”: “testvalue”的写入。

AOF 重写会阻塞吗

和 AOF 日志由主线程写回不同，重写过程是由后台子进程 bgrewriteaof 来完成的，这也是为了避免阻塞主线程，导致数据库性能下降。
一个拷贝”就是指，每次执行重写时，主线程 fork 出后台的 bgrewriteaof 子进程。此时，fork 会把主线程的内存拷贝一份给 bgrewriteaof 子进程，这里面就包含了数据库的最新数据。然后，bgrewriteaof 子进程就可以在不影响主线程的情况下，逐一把拷贝的数据写成操作，记入重写日志。

这样，重写日志也不会丢失最新的操作。等到拷贝数据的所有操作记录重写完成后，重写日志记录的这些最新操作也会写入新的 AOF 文件，以保证数据库最新状态的记录。此时，我们就可以用新的 AOF 文件替代旧文件了。

但是，在“用日志”的过程中，也就是使用 AOF 进行故障恢复时，我们仍然需要把所有的操作记录都运行一遍。再加上 Redis 的单线程设计，这些命令操作只能一条一条按顺序执行，这个“重放”的过程就会很慢了。
那么，有没有既能避免数据丢失，又能更快地恢复的方法呢？当然有，那就是 RDB 快照了。下节课，我们就一起学习一下，敬请期待。

内存快照RDB：宕机后，Redis如何实现快速恢复

内存快照。所谓内存快照，就是指内存中的数据在某一个时刻的状态记录。这就类似于照片，当你给朋友拍照时，一张照片就能把朋友一瞬间的形象完全记下来。

和 AOF 相比，RDB 记录的是某一时刻的数据，并不是操作，所以，在做数据恢复时，我们可以直接把 RDB 文件读入内存，很快地完成恢复。听起来好像很不错，但内存快照也并不是最优选项

给哪些内存数据做快照

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针对任何操作，我们都会提一个灵魂之问：“它会阻塞主线程吗?”RDB 文件的生成是否会阻塞主线程，这就关系到是否会降低 Redis 的性能

save：在主线程中执行，会导致阻塞；bgsave：创建一个子进程，专门用于写入 RDB 文件，避免了主线程的阻塞，这也是 Redis RDB 文件生成的默认配置。我们就可以通过 bgsave 命令来执行全量快照，这既提供了数据的可靠性保证，也避免了对 Redis 的性能影响。

这个问题非常重要，这是因为，如果数据能被修改，那就意味着 Redis 还能正常处理写操作。否则，所有写操作都得等到快照完了才能执行，性能一下子就降低了

写时复制技术（Copy-On-Write, COW）

避免阻塞和正常处理写操作并不是一回事。此时，主线程的确没有阻塞，可以正常接收请求，但是，为了保证快照完整性，它只能处理读操作，因为不能修改正在执行快照的数据。为了快照而暂停写操作，肯定是不能接受的。所以这个时候，Redis 就会借助操作系统提供的写时复制技术（Copy-On-Write, COW），在执行快照的同时，正常处理写操作。简单来说，bgsave 子进程是由主线程 fork 生成的，可以共享主线程的所有内存数据。bgsave 子进程运行后，开始读取主线程的内存数据，并把它们写入 RDB 文件。此时，如果主线程对这些数据也都是读操作（例如图中的键值对 A），那么，主线程和 bgsave 子进程相互不影响。但是，如果主线程要修改一块数据（例如图中的键值对 C），那么，这块数据就会被复制一份，生成该数据的副本。然后，bgsave 子进程会把这个副本数据写入 RDB 文件，而在这个过程中，主线程仍然可以直接修改原来的数据。

可以每秒做一次快照吗

增量快照

我们可以做增量快照，所谓增量快照，就是指，做了一次全量快照后，后续的快照只对修改的数据进行快照记录，这样可以避免每次全量快照的开销。

在第一次做完全量快照后，T1 和 T2 时刻如果再做快照，我们只需要将被修改的数据写入快照文件就行。但是，这么做的前提是，我们需要记住哪些数据被修改了。你可不要小瞧这个“记住”功能，它需要我们使用额外的元数据信息去记录哪些数据被修改了，这会带来额外的空间开销问题。

Redis 4.0 中提出了一个混合使用 AOF 日志和内存快照的方法。简单来说，内存快照以一定的频率执行，在两次快照之间，使用 AOF 日志记录这期间的所有命令操作。这样一来，快照不用很频繁地执行，这就避免了频繁 fork 对主线程的影响。而且，AOF 日志也只用记录两次快照间的操作，也就是说，不需要记录所有操作了，因此，就不会出现文件过大的情况了，也可以避免重写开销。