Redis持久化

redis数据持久化 在实际使用中需要根据Redis作为主存还是缓存、数据完整性和缺失性的要求、CPU和内存情况等诸多因素来确定适合自己的持久化方案,一般来说稳妥的做法包括:RDB与AOF同时使用:最安全的做法,即使AOF损坏无法修复,还可以用RDB来恢复数据,当然在持久化时对性能也会有影响。只使用RDB:在Redis当简单缓存,没有缓存也不会造成缓存雪崩的情况下可只使用RDB即可。单独使用AOF:不推荐,因为AOF对于数据的恢复载入比RDB慢,所以使用AOF的时候,最好还是有RDB作为备份。 阅读详情

redis两种持久化的方式

  • RDB持久化可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照
  • AOF持久化记录服务器执行的所有写操作命令,并在服务器启动时,通过重新执行这些命令来还原数据集,AOF文件中全部以redis协议的格式来保存,新命令会被追加到文件的末尾,redis还可以在后台对AOF文件进行重写,文件的体积不会超出保存数据集状态所需要的实际大小,
  • redis还可以同时使用AOF持久化和RDB持久化,在这种情况下,当redis重启时,它会有限使用AOF文件来还原数据集,因为AOF文件保存的数据集通常比RDB文件所保存的数据集更加完

RDB的优点

  • RDB 是一个非常紧凑(compact)的文件,它保存了 Redis 在某个时间点上的数据集。 这种文件非常适合用于进行备份: 比如说,你可以在最近的 24 小时内,每小时备份一次 RDB 文件,并且在每个月的每一天,也备份一个 RDB 文件。 这样的话,即使遇上问题,也可以随时将数据集还原到不同的版本。
  • RDB 非常适用于灾难恢复(disaster recovery):它只有一个文件,并且内容都非常紧凑,可以(在加密后)将它传送到别的数据中心,或者亚马逊 S3 中。
  • RDB 可以最大化 Redis 的性能:父进程在保存 RDB 文件时唯一要做的就是 fork 出一个子进程,然后这个子进程就会处理接下来的所有保存工作,父进程无须执行任何磁盘 I/O 操作。
  • RDB 在恢复大数据集时的速度比 AOF 的恢复速度要快

RDB的缺点

  • 如果你需要尽量避免在服务器故障时丢失数据,那么 RDB 不适合你。 虽然 Redis 允许你设置不同的保存点(save point)来控制保存 RDB 文件的频率, 但是, 因为RDB 文件需要保存整个数据集的状态, 所以它并不是一个轻松的操作。 因此你可能会至少 5 分钟才保存一次 RDB 文件。 在这种情况下, 一旦发生故障停机, 你就可能会丢失好几分钟的数据。
  • 每次保存 RDB 的时候,Redis 都要 fork() 出一个子进程,并由子进程来进行实际的持久化工作。 在数据集比较庞大时, fork()可能会非常耗时,造成服务器在某某毫秒内停止处理客户端; 如果数据集非常巨大,并且 CPU 时间非常紧张的话,那么这种停止时间甚至可能会长达整整一秒。 虽然 AOF 重写也需要进行 fork() ,但无论 AOF 重写的执行间隔有多长,数据的耐久性都不会有任何损失。

AOF 的优点

  • 使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久(much more durable):你可以设置不同的 fsync 策略,比如无 fsync ,每秒钟一次 fsync ,或者每次执行写入命令时 fsync 。 AOF 的默认策略为每秒钟 fsync 一次,在这种配置下,Redis 仍然可以保持良好的性能,并且就算发生故障停机,也最多只会丢失一秒钟的数据( fsync 会在后台线程执行,所以主线程可以继续努力地处理命令请求)。
  • AOF 文件是一个只进行追加操作的日志文件(append only log), 因此对 AOF 文件的写入不需要进行 seek , 即使日志因为某些原因而包含了未写入完整的命令(比如写入时磁盘已满,写入中途停机,等等), redis-check-aof 工具也可以轻易地修复这种问题。
  • Redis 可以在 AOF 文件体积变得过大时,自动地在后台对 AOF 进行重写: 重写后的新 AOF 文件包含了恢复当前数据集所需的最小命令集合。 整个重写操作是绝对安全的,因为 Redis 在创建新 AOF 文件的过程中,会继续将命令追加到现有的 AOF 文件里面,即使重写过程中发生停机,现有的 AOF 文件也不会丢失。 而一旦新 AOF 文件创建完毕,Redis 就会从旧 AOF 文件切换到新 AOF 文件,并开始对新 AOF 文件进行追加操作。
  • AOF 文件有序地保存了对数据库执行的所有写入操作, 这些写入操作以 Redis 协议的格式保存, 因此 AOF 文件的内容非常容易被人读懂, 对文件进行分析(parse)也很轻松。 导出(export) AOF 文件也非常简单: 举个例子, 如果你不小心执行了 FLUSHALL 命令, 但只要 AOF 文件未被重写, 那么只要停止服务器, 移除 AOF 文件末尾的 FLUSHALL 命令, 并重启 Redis , 就可以将数据集恢复到 FLUSHALL 执行之前的状态。

AOF 的缺点

  • 对于相同的数据集来说,AOF 文件的体积通常要大于 RDB 文件的体积。
  • 根据所使用的 fsync 策略,AOF 的速度可能会慢于 RDB 。 在一般情况下, 每秒 fsync 的性能依然非常高, 而关闭 fsync 可以让 AOF 的速度和 RDB 一样快, 即使在高负荷之下也是如此。 不过在处理巨大的写入载入时,RDB 可以提供更有保证的最大延迟时间(latency)。
  • AOF 在过去曾经发生过这样的 bug : 因为个别命令的原因,导致 AOF 文件在重新载入时,无法将数据集恢复成保存时的原样。 (举个例子,阻塞命令 BRPOPLPUSH 就曾经引起过这样的 bug 。) 测试套件里为这种情况添加了测试: 它们会自动生成随机的、复杂的数据集, 并通过重新载入这些数据来确保一切正常。 虽然这种 bug 在 AOF 文件中并不常见, 但是对比来说, RDB 几乎是不可能出现这种 bug 的

以上内容来自https://www.cnblogs.com/ssssdy/p/7132856.html

配置方式

RDB方式

Redis通过创建快照的方式获取某一时刻Redis中所有数据的副本。用户可以针对该快照进行各种操作,比如:将快照复制到其他服务器从而完成Redis的主从复制,或者将快照留在原地,服务器重启的时候重用数据。 
根据配置文件,可以手动设置Redis快照名及路径:

# RDB文件名
dbfilename "dump.rdb"
# RDB文件和AOF文件路径
dir "/usr/local/var/db/redis"

Redis创建快照主要有以下几种方式: 
* (1)客户端直接通过命令BGSAVE或者SAVE来创建一个快照

-  BGSAVE是通过redis调用fork来创建一个子进程,然后子进程负责将快照写入磁盘,而父进程仍然继续处理命令。
-  SAVE是在没有足够的内存空间去执行BGSAVE或者无所谓等待的时候。执行SAVE命令过程中,redis不在响应任何其他命令。
  • (2)在redis.conf中设置save配置选项(应用开发中比较常用)
# 当在规定的时间内,Redis发生了写操作的个数满足条件,会触发发生BGSAVE命令。
# save <seconds> <changes>
# 当用户设置了多个save的选项配置,只要其中任一条满足,Redis都会触发一次BGSAVE操作,比如:900秒之内至少一次写操作、300秒之内至少发生10次写操作、60秒之内发生至少10000次写操作都会触发发生快照操作
save 900 1
save 300 10
save 60 10000
  • (3) 当Redis通过shutdown命令关闭服务器请求时,会执行SAVE命令创建一个快照,如果使用kill -9 PID将不会创建快照。
  • (4) 主从同步,这个将在下面一小节讲解。

注意:

在只使用快照持久化来报错数据时,如果系统崩溃或者强杀,用户将会丢失最近一次生成快照之后更改的所有数据。因此如果应用程序对于两次快照间丢失的数据可接受,利用快照就是一个很好的方式,但是往往一些系统对于丢失几分钟的数据都不可接受,比如高频的电子商务系统。

此外,如果Redis存储的数据量长达数十G的时候,没执行一次快照需要花费大量时间,严重影响到服务器的性能。

因此,针对上述的问题,可以使用AOF方式来持久化数据。

AOF方式

在执行写命令时,AOF持久化会将执行的写命令也写到AOF文件的末尾,以此来记录数据的变化。换句话说,将AOF文件中包含的内容重新执行一遍,就可以回复AOF文件所记录的数据集。 
在Redis.conf配置中设置如下:

# redis默认关闭AOF机制,可以将no改成yes实现AOF持久化
appendonly no
# AOF文件
appendfilename "appendonly.aof"
# AOF持久化同步频率,always表示每个Redis写命令都要同步fsync写入到磁盘中,但是这种方式会严重降低redis的速度;everysec表示每秒执行一次同步fsync,显示的将多个写命令同步到磁盘中;no表示让操作系统来决定应该何时进行同步fsync,Linux系统往往可能30秒才会执行一次
# appendfsync always
appendfsync everysec
# appendfsync no

# 在日志进行BGREWRITEAOF时,如果设置为yes表示新写操作不进行同步fsync,只是暂存在缓冲区里,避免造成磁盘IO操作冲突,等重写完成后在写入。redis中默认为no  
no-appendfsync-on-rewrite no   
# 当前AOF文件大小是上次日志重写时的AOF文件大小两倍时,发生BGREWRITEAOF操作。  
auto-aof-rewrite-percentage 100  
#当前AOF文件执行BGREWRITEAOF命令的最小值,避免刚开始启动Reids时由于文件尺寸较小导致频繁的BGREWRITEAOF。  
auto-aof-rewrite-min-size 64mb  
# Redis再恢复时,忽略最后一条可能存在问题的指令(因为最后一条指令可能存在问题,比如写一半时突然断电了)
aof-load-truncated yes
#Redis4.0新增RDB-AOF混合持久化格式,在开启了这个功能之后,AOF重写产生的文件将同时包含RDB格式的内容和AOF格式的内容,其中RDB格式的内容用于记录已有的数据,而AOF格式的内存则用于记录最近发生了变化的数据,这样Redis就可以同时兼有RDB持久化和AOF持久化的优点(既能够快速地生成重写文件,也能够在出现问题时,快速地载入数据)。
aof-use-rdb-preamble no

RDB与AOF同时开启 默认先加载AOF的配置文件,因此需要根据具体情况使用,4.0+的可以使用RDB-AOF混合持久化格式

摘自https://blog.youkuaiyun.com/guweiyu_thinker/article/details/78816071
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Redis --- Redis如何做持久化

Redis如何做持久化 一共三种 一、RDB(快照)持久化:保存某个时间点的全量数据快照 redis.conf save 60 1 代表Redis在60秒内写入一条数据那么进行快照 stop-writes-on-basave-error yes 代表当备份进程出错的时候,主进程就停止写入新的操作了。这样是为了保护持久化数据一致性的问题。 rdbcompression yes 表示...

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Redis持久化的方式

本文主要讲述了redis的rdb,aof持久化的原理流程和配置使用

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Redis:持久化

讲解Redis的持久化,包括AOF,RDB,混合持久化

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Java__han
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