Redis持久化

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原创最新推荐文章于 2026-03-16 01:14:37 发布 4.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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持久化

今天在被电话面试的时候问到Redis持久化的问题了，说实话还是自己对Redis并不是太熟悉，导致这块回答的并不是太好，因此打算用这篇文章帮助自己整理一下。文章参考了互联网上的诸多文章，文章末尾给出了原文地址，在此感谢原作者。

持久化

持久化，简单来讲就是将数据放到断电后数据不会丢失的设备中。也就是我们通常理解的硬盘上。

写操作的流程

首先我们来看一下数据库在进行写操作时到底做了哪些事，主要有下面五个过程。

客户端向服务端发送写操作（数据在客户端的内存中）
数据库服务端接收到写请求的数据（数据在服务端的内存中）
服务端调用write(2) 这个系统调用，将数据往磁盘上写（数据在系统内存的缓冲区中）
操作系统将缓冲区中的数据转移到磁盘控制器上（数据在磁盘缓存中）
磁盘控制器将数据写到磁盘的物理介质中（数据真正落到磁盘上）

故障分析

写操作大致有上面5个流程，下面我们结合上面的5个流程看一下各种级别的故障。

当数据库系统故障时，这时候系统内核还是OK的，那么此时只要我们执行完了第3步，那么数据就是安全的，因为后续操作系统会来完成后面几步，保证数据最终会落到磁盘上。
当系统断电，这时候上面5项中提到的所有缓存都会失效，并且数据库和操作系统都会停止工作。所以只有当数据在完成第5步后，机器断电才能保证数据不丢失，在上述四步中的数据都会丢失。

通过上面5步的了解，可能我们会希望搞清下面一些问题：

数据库多长时间调用一次write(2)，将数据写到内核缓冲区？
内核多长时间会将系统缓冲区中的数据写到磁盘控制器？
磁盘控制器又在什么时候把缓存中的数据写到物理介质上？

对于第一个问题，通常数据库层面会进行全面控制。而对第二个问题，操作系统有其默认的策略，但是我们也可以通过POSIX API提供的fsync系列命令强制操作系统将数据从内核区写到磁盘控制器上。对于第三个问题，好像数据库已经无法触及，但实际上，大多数情况下磁盘缓存是被设置关闭的。或者是只开启为读缓存，也就是写操作不会进行缓存，直接写到磁盘。建议的做法是仅仅当你的磁盘设备有备用电池时才开启写缓存。

数据损坏

所谓数据损坏，就是数据无法恢复。

上面我们讲的都是如何保证数据是确实写到磁盘上去，但是写到磁盘上可能并不意味着数据不会损坏。比如我们可能一次写请求会进行两次不同的写操作，当意外发生时，可能会导致一次写操作安全完成，但是另一次还没有进行。如果数据库的数据文件结构组织不合理，可能就会导致数据完全不能恢复的状况出现。

这里通常也有三种策略来组织数据，以防止数据文件损坏到无法恢复的情况：

第一种是最粗糙的处理，就是不通过数据的组织形式保证数据的可恢复性。而是通过配置数据同步备份的方式，在数据文件损坏后通过数据备份来进行恢复。实际上MongoDB在不开启journaling日志，通过配置Replica Sets时就是这种情况。
另一种是在上面基础上添加一个操作日志，每次操作时记一下操作的行为，这样我们可以通过操作日志来进行数据恢复。因为操作日志是顺序追加的方式写的，所以不会出现操作日志也无法恢复的情况。这也类似于MongoDB开启了journaling日志的情况。
更保险的做法是数据库不进行老数据的修改，只是以追加方式去完成写操作，这样数据本身就是一份日志，这样就永远不会出现数据无法恢复的情况了。实际上CouchDB就是此做法的优秀范例。

Redis对持久化的支持

Redis对持久化的支持主要是通过RDB和AOF文件来进行持久化的。

其中RDB持久化是在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照。而AOF持久化记录的是服务器执行的所有写操作命令，在服务器启动的时候，通过重新执行这些命令来还原数据集的。AOF文件中的命令全部以Redis协议的格式来保存，新的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，使得AOF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可以同时使用AOF持久化和RDB持久化，在这种情况下，Redis重启之后，他会优先使用AOF文件来还原数据集，因为AOF文件保存的数据集通常要比RDB文件中保存的数据集更加的完整。

当然也可以关闭持久化功能，让数据仅仅在服务器运行的时候存在。

RDB

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（point-in-time snapshot）。也就是说RDB持久化是将当前数据的快照存成一个数据文件的持久化机制。

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。因此RDB 非常适用于灾难恢复（disaster recovery）。

而一个持续写入的数据库如何生成快照呢？

Redis借助了fork命令的copy on write机制。在生成快照时，将当前进程fork出一个子进程，然后在子进程中循环所有的数据，将数据写成为RDB文件。

我们可以通过Redis的save指令来配置RDB快照生成的时机，比如你可以配置当10分钟以内有100次写入就生成快照，也可以配置当1小时内有1000次写入就生成快照，也可以多个规则一起实施。这些规则的定义就在Redis的配置文件中，你也可以通过Redis的CONFIG SET命令在Redis运行时设置规则，不需要重启Redis。

Redis的RDB文件不会坏掉，因为其写操作是在一个新进程中进行的，当生成一个新的RDB文件时，Redis生成的子进程会先将数据写到一个临时文件中，然后通过原子性rename系统调用将临时文件重命名为RDB文件，这样在任何时候出现故障，Redis的RDB文件都总是可用的。
同时，Redis的RDB文件也是Redis主从同步内部实现中的一环。

但是，我们可以很明显的看到，RDB有他的不足，就是一旦数据库出现问题，那么我们的RDB文件中保存的数据并不是全新的，从上次RDB文件生成到Redis停机这段时间的数据全部丢掉了。在某些业务下，这是可以忍受的，我们也推荐这些业务使用RDB的方式进行持久化，因为开启RDB的代价并不高。但是对于另外一些对数据安全性要求极高的应用，无法容忍数据丢失的应用，RDB就无能为力了，所以Redis引入了另一个重要的持久化机制：AOF日志。

AOF

aof日志的全称是append only file，从名字上我们就能看出来，它是一个追加写入的日志文件。与一般数据库的binlog不同的是，AOF文件是可识别的纯文本，它的内容就是一个个的Redis标准命令。比如我们进行如下实验，使用Redis2.6版本，在启动命令参数中设置开启aof功能：

    ./redis-server --appendonly yes

然后我们执行如下的命令：

    redis 127.0.0.1:6379> set key1 Hello
    OK
    redis 127.0.0.1:6379> append key1 " World!"
    (integer) 12
    redis 127.0.0.1:6379> del key1
    (integer) 1
    redis 127.0.0.1:6379> del non_existing_key
    (integer) 0

这时我们查看AOF日志文件，就会得到如下内容：

    $ cat appendonly.aof
    *2
    $6
    SELECT
    $1
    0
    *3
    $3
    set
    $4
    key1
    $5
    Hello
    *3
    $6
    append
    $4
    key1
    $7
     World!
    *2
    $3
    del
    $4
    key1

可以看到，写操作都生成了一条相应的命令作为日志。其中值得注意的是最后一个del命令，它并没有被记录在AOF日志中，这是因为Redis判断出这个命令不会对当前数据集做出修改。所以不需要记录这个无用的写命令。

另外AOF日志也不是完全按客户端的请求来生成日志的，比如命令INCRBYFLOAT在记AOF日志时就被记成一条SET记录，因为浮点数操作可能在不同的系统上会不同，所以为了避免同一份日志在不同的系统上生成不同的数据集，所以这里只将操作后的结果通过SET来记录。

AOF重写

你可以会想，每一条写命令都生成一条日志，那么AOF文件是不是会很大？

答案是肯定的，AOF文件会越来越大，所以Redis又提供了一个功能，叫做AOF rewrite。其功能就是重新生成一份AOF文件，新的AOF文件中一条记录的操作只会有一次，而不像一份老文件那样，可能记录了对同一个值的多次操作。

其生成过程和RDB类似，也是fork一个进程，直接遍历数据，写入新的AOF临时文件。在写入新文件的过程中，所有的写操作日志还是会写到原来老的AOF文件中，同时还会记录在内存缓冲区中。当重完操作完成后，会将所有缓冲区中的日志一次性写入到临时文件中。然后调用原子性的rename命令用新的AOF文件取代老的AOF文件。

从上面的流程我们能够看到，RDB和AOF操作都是顺序IO操作，性能都很高。而同时在通过RDB文件或者AOF日志进行数据库恢复的时候，也是顺序的读取数据加载到内存中。所以也不会造成磁盘的随机读。

AOF可靠性设置

AOF是一个写文件操作，其目的是将操作日志写到磁盘上，所以它也同样会遇到我们上面说的写操作的5个流程。那么写AOF的操作安全性又有多高呢。实际上这是可以设置的，在Redis中对AOF调用write(2)写入后，何时再调用fsync将其写到磁盘上，通过appendfsync选项来控制，下面appendfsync的三个设置项，安全强度逐渐变强。

appendfsync no 当设置appendfsync为no的时候，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。
appendfsync everysec 当设置appendfsync为everysec的时候，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。
所以，结论就是，在绝大多数情况下，Redis会每隔一秒进行一次fsync。在最坏的情况下，两秒钟会进行一次fsync操作。
这一操作在大多数数据库系统中被称为group commit，就是组合多次写操作的数据，一次性将日志写到磁盘。
appednfsync always 当设置appendfsync为always时，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。

对于pipelining有什么不同

对于pipelining的操作，其具体过程是客户端一次性发送N个命令，然后等待这N个命令的返回结果被一起返回。通过采用pipilining就意味着放弃了对每一个命令的返回值确认。由于在这种情况下，N个命令是在同一个执行过程中执行的。所以当设置appendfsync为everysec时，可能会有一些偏差，因为这N个命令可能执行时间超过1秒甚至2秒。但是可以保证的是，最长时间不会超过这N个命令的执行时间和。

与postgreSQL和MySQL的比较

这一块就不多说了，由于上面操作系统层面的数据安全已经讲了很多，所以其实不同的数据库在实现上都大同小异。总之最后的结论就是，在Redis开启AOF的情况下，其单机数据安全性并不比这些成熟的SQL数据库弱。

数据导入

这些持久化的数据有什么用，当然是用于重启后的数据恢复。Redis是一个内存数据库，无论是RDB还是AOF，都只是其保证数据恢复的措施。所以Redis在利用RDB和AOF进行恢复的时候，都会读取RDB或AOF文件，重新加载到内存中。相对于MySQL等数据库的启动时间来说，会长很多，因为MySQL本来是不需要将数据加载到内存中的。

但是相对来说，MySQL启动后提供服务时，其被访问的热数据也会慢慢加载到内存中，通常我们称之为预热，而在预热完成前，其性能都不会太高。而Redis的好处是一次性将数据加载到内存中，一次性预热。这样只要Redis启动完成，那么其提供服务的速度都是非常快的。

而在利用RDB和利用AOF启动上，其启动时间有一些差别。RDB的启动时间会更短，原因有两个，一是RDB文件中每一条数据只有一条记录，不会像AOF日志那样可能有一条数据的多次操作记录。所以每条数据只需要写一次就行了。另一个原因是RDB文件的存储格式和Redis数据在内存中的编码格式是一致的，不需要再进行数据编码工作。在CPU消耗上要远小于AOF日志的加载。