Redis的持久化机制,为啥不能用redis做专门的持久化数据库存储

Redis 提供了多种不同级别的持久化方式:

RDB(Redis DataBase) 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)。

AOF(Append Only File) 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 文件中的命令全部以 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(rewrite),使得 AOF 文件的体积不会超出保存数据集状态所需的实际大小。

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比 RDB 文件所保存的数据集更完整。 你甚至可以关闭持久化功能,让数据只在服务器运行时存在。

RDB(Redis DataBase)

Rdb:在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,也就是行话讲的 snapshot 快照,它恢复时就是将快照文件直接读到内存里。

Redis 会单独的创建(fork) 一个子进程来进行持久化,会先将数据写入到一个临时文件中,待持久化过程结束了,再用这个临时文件替换上次持久化还的文件。整个过程总,主进程是不进行任何 IO 操作,这就确保了极高的性能,如果需要进行大规模的数据恢复,且对于数据恢复的完整性不是非常敏感,那 RDB 方法要比 AOF 方式更加的高效。RDB 的缺点是最后一次持久化后的数据可能丢失。

Fork 的作用是复制一个与当前进程一样的进程,新进程的所有数据(变量、环境变量、程序计数器等)数值都和原进程一致,但是是一个全新的进程,并作为原进程的子进程

AOF(Append Only File)

以日志的形式俩记录每个写操作,将 redis 执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)。只许追加文件但不可以改写文件,redis 启动之初会读取该文件重新构建数据,换言之,redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次一完成数据恢复工作。

AOF优点

使用 AOF 持久化会让 Redis 变得非常耐久: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。

为啥不能用redis做专门的持久化数据库存储:

SQL 查询还是要强大很多吧,简单分析需求可能一个 SQL 就搞定了。

还有一种就是如果数据量多了, Redis 会吃满内存,内存爆掉会有丢数据的风险,这时序列化到 MySQL 就是一种解决方案,将一些冷数据从 Redis 转移到 MySQL ,降低 Redis 内存使用。

Redis 重启后数据加载会耗时。

Redis 持久存储和内存占用是 1:1 的关系,数据都用redis存储会占据大量空间,有用没用的数据都会在内存。

RDB 定时(一般比较长..)刷到磁盘, 丢数据的风险比较大.

MySQL 有权限控制,用户可以精确到每个 IP 的每个账户,目标可以精确到每个表的每个操作。

Redis 则是天生设计成完全开放权限,包括完全删除数据库的操作,任何人都可以执行。要么就只能把指令重命名成空的,完全禁止任何人执行。
MySQL 的数据库保存在磁盘中,万一崩溃断电,也有数据库日志可以用以完成数据库事务。

MySQL 支持主从备份,所有的写入操作都可以实时发送到异地,哪怕突然机房被核弹轰炸,也不会丢失数据(可能除了最后几条语句)。Redis 的崩溃……嗯小心数据全丢。Redis 的 Replication 备份……嗯小心数据全丢。

 负载均衡:MySQL 可以单主多从,也可以胆子够大在内网做双主,也可以用 innodb 配合 galera 做集群,每台机器都有一个独立的拷贝,因此服务器之间只要传输写指令即可。

Redis 可以单主多从(然而小心数据全丢),但是不能做多主互联。最多最多只能做 sharding ,也就是每台机器只保存一部分数据,读写一律被分散到其他机器上。直接后果就是内网流量大增。

简庆旺博客
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